Теория / 🛡️ Риск и портфель
Построение портфеля: минимальный риск, risk parity, факторы, ядро и спутники
Продвинутый~10 мин чтения
Как профи задают веса в портфеле: от равных долей до оптимизации по риску и факторам и почему простые правила часто лучше сложных моделей.
🗣️ Простыми словами. Профессионалы задают веса не «на глаз», а по риску: пусть каждый актив вносит равный вклад в качку портфеля. Это как распределять груз в лодке, чтобы она не перевернулась.
Подходы к весам
| Подход | Идея | Плюсы | Минусы |
|---|---|---|---|
| Равные доли (1/N) | Каждому активу одинаковый вес | Просто, устойчиво | Не учитывает риск и корреляции |
| По капитализации | Как индекс | Дёшево, минимум решений | Перекос в крупные/дорогие бумаги |
| Минимальная дисперсия | Минимизировать общий риск | Низкая волатильность | Зависит от оценок ковариаций, перекос в «скучные» активы |
| Risk parity | Равный вклад каждого актива в риск | Не доминируют волатильные активы | Часто требует плеча на облигациях |
| Среднее-дисперсия (Марковиц) | Максимум доходности при заданном риске | Теоретическая основа | Чувствительна к ошибкам прогнозов |
| Black–Litterman | Совмещает рыночное равновесие и ваши взгляды | Устойчивее Марковица | Сложность |
| Ядро + спутники | Дешёвое ядро (индексы) + активные идеи | Дисциплина и гибкость | Нужно ограничивать долю спутников |
Вклад актива в риск ≈ wi × (Σ wj × Cov(i, j)) / σp
Практические правила
- Ограничивайте вес одной бумаги (например, ≤ 10%) и одного сектора (≤ 25–30%).
- Ядро (60–80%) — широкий индекс/облигации; спутники — идеи, где у вас есть преимущество.
- Учитывайте издержки на ребалансировку и налоги.
- Оптимизатор «любит» ошибки: небольшие изменения входных данных дают разные веса. Используйте ограничения и здравый смысл.
Пример — risk parity на двух активах. Акции: волатильность 20%, облигации: 5%. При весах 50/50 акции дают ≈ 94% риска (по вкладу в дисперсию). Для равного вклада вес облигаций должен быть ≈ 80%, акций ≈ 20% (при нулевой корреляции) — отсюда идея плеча на облигациях.
🧨 Грабли. Сложная оптимизация на основе прошлых данных — переобучение. Простое правило с разумными лимитами обычно устойчивее в реальности (эффект «1/N побеждает»).
🎮 Отработать на практике. Эта тема есть в обучающих главах игры: Портфель: структура.
Открыть игру
Открыть игру