Články s tagem ‘Osobní finance’

Změna úrokové politiky, dluhopisy a jiná aktiva

Sobota, Září 27th, 2014

Je zřejmé, že udržovat ekonomiku přeneseně řečeno na přístrojích a umělé výživě formou QE a potlačováním úroků na všech částech durace výnosvé křivky není možné do nekonečna. Takovéto chování by bylo zřejmě příčinou problémů ještě větších do budoucna než těch, které má za cíl léčit z minulosti. To znamená cost-benefit analýza v tuto chvíli naznačuje monetární autoritě USA QE formálně ukončit příští měsíc a dále připravit se na zvýšení klíčové sazby možná již na jaře příštího roku a dále provést několik těchto zvýšení. To jistě pak bude mít vliv na chování různých aktiv a je dobré si trochu připomenout, co tato praxe přinesla v minulosti. Investoři se obávají, že jakmile začne americká centrální banka Fed se zvyšováním úrokových sazeb, pak růst cen klasických aktiv se zpomalí či úplně zastaví nebo bude dosahovat negativních procent. Navíc cena dluhopisů (jež mají představovat „pojistku“ podle starších učebnic portfolio managementu)  v případě zvyšování úroků nemá moc prostoru pro růst (zvyšování požadovaných výnosů do splatnosti způsobuje pokles jejich ceny) spíše naopak, a to dále umocněno o potenciální nárůst inflačních očekávání, což rovněž přispívá k poklesu jejich ceny. Je dobré si připomenout bývalého předsedu Fedu Paula Volkera, který umožnil svou měnovou politikou například výnosům do splatnosti 10-ti letých amerických vládních dluhopisů vzrůst počátkem 80. let přes 15% a následně pak 30 let došlo kjejich postupnému poklesu, což je charakterizováno jako období dluhopisové cenové rally až v podstatě do dneška, kdy se výnos pohybuje kolem 2,5%. Prostor pro růst ceny je tedy omezen inverzně zhruba 2% poklesem výnosu do splatnosti, což je relativně hodně minimální.  

Možná i proto se známý dluhopisový král Bill Gross z PIMCO nakonec koncem tohoto týdne rozhodl odejít z vedení firmy úplně jinam, jelikož tuší, co nakonec přijde, stejně jako zcela přesně vytušil 30 let bezprecendentního růstu jejich ceny. Třicet let je dlouhá doba a v rámci krátké paměti mnoha investorů či jisté negramotnosti nebo ignorace v oblasti finanční historie, určitě toto bude vnímáno jako možný krátkodobý drawdown a předpoklad, že dluhopisová rally bude nakonec pokračovat. Tak se pojďme tedy podívat více do té historie na příkladu korporátních dluhopisů s nejkvalitnějším ratingem. A to za situace, kdy tak jak rostly úroky v ekonomice, tak se zvyšovala požadovaná míra kupónů, v tomto příkladě o minimálně 1,5% bodů a s tím související pokles ceny předchozích nakoupených tranší, aby výnos do splatnosti odpovídal tranším novým s vyšším kupónem, to znamená relizace kapitálové ztráty plynoucí z poklesu ceny. Tento pokles ceny nestačil být pokrýt roustoucími kupónovými platbami, což je pak vyjádřeno dole na obrázku jako násobek poklesu vzhledem ke kupónu (max. loss to interest rate), klikněte na obrázek pro zvětšení:

Je zřejmé, že kapitálová ztráta u těchto dluhopisů způsobila drawdown který byl v 60. či 70. letech i 4,5x násobek výše kupónů v procentuálním vyjádření. V tomto smyslu lze s nadsázkou považovat dluhopisy tedy skutečně jako bezpečnější například vzhledem k akciím, kde je u amerických akciových indexů průměrný roční výnos něco přes 10%, ale s historickými drawdowny i přes 80%, to znamená zde tedy 8x násobek risk/ reward poměru, to znamená 8x vyšší riziko než průměrný roční výnos! Pro zajímavost vývoj drawdownu u fondu Warrena Buffetta klikněte zde.

Jak dlouho se takové drawdowny mohou tedy kumulovat?

V tomto ohledu záleží z jaké základny úroků v ekonomice a s jakou velocitou a rozsahem. I když v 70. a 80.letech se jednalo o prudší zvyšování sazeb, které přineslo drawdown u držitelů dluhopisů přes 20%, tak dnešní situace se více podobá té z 50-60.let, kdy drawdown byl nižší kolem 15% avšak trval přes 8 let s postupným zvyšováním sazeb v intervalu 6 let od toku 1954 do 1963. Po ukončení války v Koreji a s rozsáhlým dluhem potýkající se ekonomika byly sazby zvyšovány jen velmi opatrně a to v rozmězí 1,8% bodů oproti například letům 77-82, kdy se jednalo o zvýšení sazby o 7,6% bodů, ale již během 4 let. Pehlédněme tudíž na jednotlivé fáze zvyšování v chronologickém vyjádření při definování jejich výše a dále délky táhnoucího se drawdownu, klikněte na obrázek pro zvětšení:

Je tedy zřejmé, že jakmile se začne se zvyšováním sazeb a toto bude mít graduální charakter podobý vývoji 50-60. let, pak nebudou dluhopisové fondy něco, co by mělo potenciálně sílu vynášet, naopak.

Nyní, jak jsou na tom ostatní aktiva v periodách zvyšování úrokových sazeb v ekonomice?

Vezmeme-li šest období od 70. let, kdy došlo ke zvyšování sazeb, pak dozajista nemůžeme souhlasit s tvrzením, že by při poklesech cen dluhopisů docházelo k rotacím do dalších klasických aktiv jako akcie, a podobně. Zde se tedy prolínají dva faktory a to je jednak vyšší diskontní faktor budoucích firemních zisků, který přináší nižší současnou hodnotu, ale na druhé straně také možná vyšší výkonnost ekonomiky obvykle spojenou s růstem inflace, která nutí sazby zvyšovat. U druhého faktoru je nutno vzít v potaz, že u například akciového trhu se jedná o obchodování na základě očekávání (anticipární charakter) a budoucí růst ekomoniky silnějším tempem je již delší dobu v ceně a je vyžadováno vnímaní invstorů ve smyslu „nové ekonomiky technologického pokroku“ jako to na konci 90. let, aby byl trend výrazněji protažen. To není dozajista vyloučeno ani dnes (břidlicová revoluce, Tesla, apod.) a rally může skutečně pokračovat stávajícím tempem. Nicméně, pohlédněme graficky na průměrnou roční výnosnost při periodách zvyšování úrkových sazeb, klikněte na obrázek pro zvětšení:

Evidentně dluhopisy, ať už korporátní nebo státní nemají nejlepší výkonnost, nicméně toto není kompenzováno ani výkonností akcií, kterí v průměru za danou periodu zhodnocovaly například u S&P 500 : 0,2%. Vyšší výkonnost pak byla zaznamenána u portfolií v kombinaci s ostatními aktivy, jež mají trendový charakter. Velice dobrou výkonnost pak zaznamenaly za daných podmínek komodity, mezi které patří nákup energií, průmyslových kovů, drahých kovů a podobně. Mezi trendové strategie pak můžeme zařadit strategie, jež jsou long volatility, to znamená mají tendeci participovat na silnějším zvýšení pohybů trhů obvykle směrem dolů nebo střídavě výrazněji nahoru a dolů, jako global macro nebo managed futures.

Zvyšování sazeb se tedy pomalu blíží, respektive alespoň zde v USA, a je dobré být připraven ve smyslu diverzifikovaného portfolia mixu. Přeneseně řečeno, je dobré tančit jen dokud hudba hraje, v investiční praxi však u některých investorů se stále tančí, i když už hudba dávno dohrála. Proto je dobré se vždy podívat do historie a najít jisté paralely. Samozřejmě, nelze vstoupit dvakrát do stejné řeky, ale do podobné zajisté ano.

Závěrem se pojďme podívat na vývoj velmi populárních kontinuálních kontraktů na akciové indexy S&P 500 (ES) na burze v Chicagu a DJ Euro Stoxx 50 na burze ve Frankfurtu a dále pak jejich poměrový spread (SOL Trader, denní data), klikněte na obrázek pro zvětšení:

Zajímavé komentáře čtenářů z uplynulého týdne

Pondělí, Srpen 4th, 2014

Pet: Schopnost českého mediálního prostoru reagovat na zásadní témata je obdivuhodně pomalá, ale existuje – média se ve větší míře začínají zajímat o reálné důsledky ukrajinského konfliktu, což je posun – malý, ale aspoň něco – Ruské akcie od konce prosince oslabily o více než 6,6 procenta. To z hodnoty padesátky firem z indexu MICEX vymazalo téměř třicet miliard dolarů.
„Každá vlna ukrajinské krize ubrala ruským akciím v rychlém propadu mezi deseti až dvaceti procenty, hodnoceno vývojem indexu moskevské burzy,“ uvádí Petr Hlinomaz, analytik BH Securities, a vyčísluje: „Krymské události znamenaly propad zhruba o 18 procent, nynější konflikt a sestřelení civilního letadla nad Ukrajinou vedou k poklesu o sedm procent.“ Propad ruského akciového trhu ukazuje na zpomalení celé ekonomiky. Ministerstvo ekonomiky tento měsíc uvedlo, že ruské hospodářství ve druhém kvartále ve srovnání s prvním vůbec nerostlo. „Trh ukazuje, že by Rusko mělo udělat vše pro to, aby se neuzavřelo mezinárodním investorům,“ řekl Bloombergu Alexej Belkin, manažer Kapital Asset Management.

 

DEERICK_

31.7.2014

GBPAUD 1,7800 31-7-2014 Krátká pozice Put 100 000 0,0060 0,0004 -40 560 AUD 10 471 93,33

GBPAUD 1,8260 31-7-2014 Krátká pozice Call 80 000 0,0100 0,0005 -40 760 AUD 14 346 95,00

GBPCAD 1,8170 31-7-2014 Krátká pozice Put 100 000 0,0042 0,0005 -50 370 CAD 6 923 88,10

GBPCAD 1,8545 31-7-2014 Krátká pozice Call 100 000 0,0075 0,0006 -60 690 CAD 12 685 92,00

GBPAUD 1,8120 31-7-2014 Krátká pozice Put 80 000 0,0038 0,0080 -640 -336 AUD -6 579

poslední opce tam jsem v minusu.Ale nevadí,už jsem proti tomu postavil tuto opci

GBPAUD 1,8130 07-8-2014 Krátká pozice Call 80 000 0,0051 0,0063 -504 -96 AUD -1 853

když to nedoleze do 7.8. na 1,8130,zůstane mi podklad 80000 logn GBP/AUD.A už vím,že vypíši 120.000 short call se strikem 1,82 a expirací asi za 14 dnů.vezmu tak další premii asi 700 AUD.

takže sečteno

odhadem:

4 úspěšné opce plus 44.000,- Kč

1 neupěšná,mám z ní 300 AUD premii a ztrátu z otevřeného spotu mezi cenou aktiva a strikem 1,812.A další plus 400 AUD z opačné opce na vymazání spotu.A plán jak dál snížit ztrátu z otevřeného spotu o dalších cca 700 AUD.

5 k 31.7. expirujích opcí,4 plusové,1 minusová.A řekl bych,docela dobrý zisk,i kdybych se ztrátou zlikvidoval tu minusovou.

 

Dave: Přatelé, aby to nebylo nějak jinak pochopeno přeju všem vydělávajícím ať se daří, protože vím jak je to někdy těžké čurat proti větru, zvlášť u trošku větších účtů…Na druhou stranu jsem již něco zažil v trzích a tohle je taková psycho-očista jak se někdy z toho nezbláznit. Obchoduji přes 10 let a posledních 4 roky jako advisor soukr.účtů…možná jsem se měl radši představit, jinak to asi nemá váhu :) .. nebo si mě najděte na LinkedIn. Tak aspoň takto.:)Honza promine, ale nic nenabízím, nedělám školení, a už vůbec nepíšu články :) jen zde na webu znám jednoho dobrého opčního tradera Martina Kopáčka, tak ten ví o čem mluvím :) a hlavně to má srovnaný:)..takže Dobrý byznys všem…

 

plukin pro cipinek: na vsem jde prodelat, protoze ono to je o psychice, muzes mit k dispozici nejlepsi analyzu trhu, muzes doslova koukat pres rameno uspesnemu traderovi..ale abys bych schopen i pouheho kopirovani, potreboval bys nekoho za svymi zady nejlepe s bicem. :) Jinak vezmes jeden obchod drive, protoze neumis cekat..ups ztrata..v dalsim obchode vymeknes protoze “ta cena je dneska nejaka hodne divoka a proste to nevypada dobre byt ten setup je platny”..”safra..a zrovna ten by vysel pekne”. Atd. Proste mit to srovnany sam v sobe je to nejdulezitejsi. Cim drive to trader dokaze tim lepe se sam muze inspirovat od jinych, protoze to vse najednou vidi z jineho uhlu.

plukin pro Libri: nechat se vytocit jednim obchodem na cukru? Prilisny luxus. :) 1 obchod uspech/neuspech neovlivni..u tradera ktery to mysli vazne. Protoze ten to hraje jako kasino, obchoduje svou vyhodu ktera mu pri vetsim mnozstvi tradu prinese zisk aniz by tusil a staral se jestli tenhle obchod dopadne nebo ne. Profik proste riskuje SL aby zjistil co se stane a profit mu prinese jeho vyhoda bude-li ji hrat znova a znova.

plukin pro Libri pokrač.: pro nasi zemi udelas nejlip kdyz budes stasten ty sam (plati pro vsecky). :)
Cilem neni necitit emoce, jsou-li tam, ale naopak si toho byt plne vedom. Zkrati to cloveku potrebny cas k relaxovani a cisteni hlavy. Misto x dnu a hodin zrelaxujes za par minut ci vterin. A to se vyplati!
Prilezitosti k zisku je sice porad vsude spousty a neni se tak kam hnat, nicmene proc si na relax brat oddechove dny kdyz jde v zasade relaxovat tzv za behu a presto mnohem plneji? Ono ne vzdycky ma clovek v dnesni dobe “cas” si vzit par dni na oddych.
Navic se stress dostavi prakticky hned pri prvnim dalsim obchodu at jsme sebevice zrelaxovani, kdyz to clovek nema v sobe srovnane.. A to aby si pak clovek hned zase planoval nejaky ten oddych nez ho ten stress dovede zase k nejake nepodlozenosti.
Ale beru, ze tohleto “vnitro” tema je tak neuchopitelne a nepochopitelne, ze se cloveku ani nezda ze by snad tam mohl byt nejaky problem natozpak ze by se to mohlo zmenit. :) Koneckoncu jsme si na “sebe” zvykli od malicka, takze tak to proste je..nebo to muze byt i jinak? Muze. :)

Curve fitting vs optimalizace u trading systémů (AOS)

Sobota, Srpen 2nd, 2014

Ačkoliv od konce 90. let, kdy se v obchodování na trzích začaly ve velké míře prosazovat automatické trading systémy (AOS) uplynula již řádka let (dnes již kupříkladu tvoří rozhodující podíl na obchodování komoditních fondů, přespoloviční na akciovém trhu, atd.), tak se nad tématem zda a do jaké míry optimalizovat parametry strategií stále živě diskutuje. V první řadě je nutno zmínit, že při stavbě jakékoliv systému či obchodní metody, je nutno vycházet z logických a ekonomicky správných předpokladů. Dále pak, pokud toto splněno, je výhodou pokud člověk na trhu strávil nějakou dobu a má značné zkušenosti s chováním trhu v různých periodách a dokáže systém těmto změnám správně  přizpůsobit.

 

Vyvarování se nástrah při stavbě AOS

Klasickým příkladem systému s pochybným logicko-ekonomickým předpokladem je například strategie prezentovaná v Montley Fool médiu v roce 1996 zvaná „Foolish Four“. To znamená vysledování, že všechny akcie tohoto portfolia vysoce dividendově výnosných akcií vydělávaly v sudých letech a v lichých letech se vedlo nejlépe akcii s druhou nejnižší valuací v portfoliu, vedlo k závěru, že podle datového vzorku od 1973 do 1996 by daný systém, pokud takto aplikován nákupem portfolia pro sudé roky a jen dané akcie pro liché roky, výrazně překonal akciový index.  Nicméně, jak ukázala studie Granta McQueena a Stevena Thorleye: Mining Fools Gold, z roku 1999 v časopise Financial Analyst Journal, tak toto by neplatilo v jiné periodě a dalších letech. Proč? Protože strategie nedává logicko-ekonomický smysl ve své premise a je předmětem tak zvaného „drilování dat“ alias ve statistice hovoříme o data miningu, to znamená lidově řečeno dolujeme až něco konečně najdeme, co se zdá, že funguje. Podobně je tomu u hledání numerického vyjádření parametru (inputu), například specifického čísla u délky klouzavého průměru, a podobně, až nám začne něco ukazovat na equity, že to je ono. Špatná zpráva: s velkou pravděpodobností není. Proto, abychom zabránili, lépe řečeno výrazněji omezili inherentnímu data miningu, je kromě jiného nutné také, aby byla prověřena robustnost parametru či souboru parametrů a to při všech logicky definovaných intervalech jejich změny ať už číselné nebo u kvalitativních proměnných nabývajícíh hodnot ano/ ne (1,0), jejich kombinací a tak dále. Mezi známé metody omezení data miningu při tvorbě strategií patří pro názornost následující. Nebudu se však nyní rozepisovat o každé z nich, to by bylo na samostatný článek, který si nechám na příště. Pohlédněme tedy na krátký přehled:

 

Za jakých podmínek optimalizovat a jak zabránit curve fittingu?

Máme-li tedy logicky správnou strategii s robustními parametry inputů používaných indikátorů, můžeme přistoupit k jejich optimalizaci pro co nejpravděpodobnější cílování maximálních profitů pro období následující. A zde nastává problém, do jaké míry a jak optimalizovat, aby nedošlo k přeoptimalizaci, jinak řečeno curve fittingu a možnému neracionálnímu očekávání nadprůměrných zisků? K tomu může sloužit jako jedna z metod otestování strategie při různých velikostech inputů a vyjádření, zda nejvíce výkonný inuput v daném období má tendenci být opět nejvíce výkonný v období následujícím. V takovém případě můžeme s jistou pravděpodobností předpokládat, že optimalizace povede k nejlepšímu možnému výsledku v dalším období. Naopak, nenalezneme-li u daného systému při testu tento vztah je lépe použít velikost inputu historicky zabezpečující průměrný očekávaný výnos. V případě značně negativního vztahu, kdy nejlepší input v daném období mívá tendenci být nejhorším v následujícím období, stojí za to použít velikost inputu, která zabezpečovala podprůměrnou výkonnost minule a existuje šance pro nadprůměrnou výkonnost v období příchozím. To vše za předpokladu robustnosti všech inputů definovaných v logickém intervalu navrženého systému.

Pro účely tohoto článku si pak můžeme provést  analýzu čistých ročních profitů (tedy roční periody) při jednotlivých změnách inputů indikátoru koeficientu volatility a jejich vztah z předešlého roku na rok následující. Použijeme úspěšný AOS obchodovaný v praxi na trhu mini MidCap futures (EMD), kde je jedním z inputů právě indikátor volatility a robustnost parametrů je výrazná. Pro zjednodušení použijeme údaje o čistém zisku na obchodovaný jeden kontrakt za poslední zhruba tři a půl roku. Toto si vyjádříme jako pořadí (nejvyšší čistý zisk při dané hodnotě koeficientu = první pořadí a nejnižší čistý zisk u jiné hodnoty koeficientu = poslední pořadí v daném roce). Následně si vytvoříme souřadnice podle toho, jaké pořadí bylo v předešlém roce a jaké pořadí v roce bezprostředně následujícím. Například daná hodnota koeficientu byla v předešlém roce podle čistého dosaženého zisku AOS na prvním pořadí a v roce následném na třetím pořadí, pak bude mít souřadnici [1,3], a tak dále. Toto provedeme pro všechny testované hodnoty koeficientu volatility a graficky vytvoříme bodový graf:

V tomto případě testu optimalizace parametrů koeficientu volatility v intervalu od 0,75 do 1,75 se ukazuje, že výběr velikosti inputu, který poskytl nejlepšího čistého zisku v předchozí periodě (tomto zjednodušeném příkladu roce) není nejvýhodnější variantou pro následující období jelikož křivka závislosti je mírně klesající a koeficient determinace R2  nízký, tudíž není patrná korelace. Je lépe využít AOS s hodnotou koeficientu volatility, při které bylo na backtestech dosaženo čistého zisku odpovídajícího průměrnému ročnímu zisku a nesnažit se optimalizovat inputy volatility k dosažení nadprůměrného profitu. Přeoptimalizovaný parametr by nám pak v reálu mohl u AOS vykázat návrat k průměru a pakliže způsobil v minulém roce nadprůměrný zisk, v roce následném by mohlo dojít naopak k profitu podprůměrnému. Existuje tudíž velká pravděpodobnost curvefittingu, pakliže budeme optimalizovat AOS pro maximální čistý zisk za poslední sledovanou periodu.

Jiným příkladem, za využití stejné metodiky testu, pak může být další robustní AOS systém z reálného obchodování a to na trhu mini S&P 500 futures (ES), který využívá indikátoru Gap down. Po otestování hodnot parametrů v intervalu 2 až 10 dostaneme následující graf:

U tohoto systému pak hodnoty inputů, které zabezpečovaly nadprůměrnou výkonnost AOS podle dosaženého čistého zisku na jeden obchodovaný kontrakt v předešlém období mají tendeci opětovně zprostředkovat nadprůměrný výnos v periodě následující. Regresní křivka je tudíž rostoucí a koeficient determinace R2 není nejmenší, což poukazuje na jistou korelaci (v tomto případě pozitivní). To znamená provedení optimalizace je žádoucí procedura a neměla by vést ke curvefittingu.

 

Závěrem

Podle názorného zjednodušeného příkladu lze tedy říci, že optimalizace parametrů u automatizovaných obchodních systémů (AOS) má své místo a pro cílování potenciálně co nejlepších výsledků je žádoucí. Nicméně jedná se o komplexní záležitost a před její aplikací jsou nutné další testy jejího případného vlivu, který může mít naopak adverzní charakter v důsledku výběru souboru přeoptimalizovaných (curve fitted) parametrů a následným návratem výkonnosti AOS k dlouhodobému průměru. To znamená, vybíráme-li v případě curve fittingu nejlepší parametry dle minulého období, může dojít v období následujícím k podprůměrné či negativní výkonnosti v rámci tak zvaného mean reversion. Naopak, existuje-li u nejlepší sady parametrů v předchozích obdobích pozitivní autokorelace výkonnosti s výsledky v následujícíh obdobích, je optimalizace naopak velkým pomocníkem.

Stále klesající volatilita trhu a rizika

Sobota, Květen 31st, 2014

Rčení „Sell in May and go away“ určitě tento rok není platné, jak akcie, tak dluhopisy, tak i například ropa rostly. Podle známé publikace Stock Trader’s Almanac obyčejně nejhorší perioda roku pro akcie začíná v květnu a končí v říjnu. U akcií a dluhopisů je tahounem opět fenomén QE, ať už potenciální zahájení v Evropě nebo pokračování v USA z důvodů deflačních tlaků respektive slabšího druhého odhadu růstu amerického HDP v 1. čtrtletí, který skončil s negativním znaménkem. To znamená, že centrální banky mají vliv na trhy stále prvořadou ať už při vytváření prostředí s abnormálně vysokou volatilitou nebo naopak volatilitou extrémně nízkou. To druhé je nyní na trzích faktem. Proto můžeme v posledních dnech slýchat předpovědi analytiků, naposledy divize Merril Lynch banky Bank of America, že přetažení tohoto stavu následně povede k abnormální korekci očekávanou kolem podzimu.

Na sníženou volatilitu a objemy v posledních dnech si stěžuje rovněž Goldman Sachs a jeho prezident Gary Cohn, který hovořil na Sanford Bernstein konferenci tento týden. Takové prostředí se promítá do snížení zisků z tradingu a to nejen u bank, ale rovněž například u hedgeových fondů, které v mnoha ohledech žijí na strategiích long volatility, pokuď nejsou tedy spíše typu kvazi fondů a převážně kopírující trh formou pasívního nákup a drž, nebo pokud nevyužívají formu “sbírání drobných mincí před parním válcem” pomocí short volatility strategií, apod. To, že se nejedná o sníženou volatilitu jen na akciovém trhu, bylo prezentováno Cohnem na konferenci následujícím schématem (klikněte pro zvětšení):

Viz. například u dluhopisů nejmenší tříměsíční pásmo výnosů za posledních 35 let, na měnovém trhu nejmenší měsíční pásma od zavední eura, atd.

V tomto ohledu při poklesu volatility se může zdát, že se situace na trhu stává bezpečnější (falešný psychologický stav bezpečnosti) a aby se trh více rozhoupal (obvykle směrem dolů), pak toto vezme delší čas (než se volatilita vrátí zpět). Opak je však pravdou s poklesem volatility a kumulací nižších výnosů blíže k sobě v po sobě jdoucích periodách dochází, statisticky vyjádřeno, k zvýšení tak zvané špičatosti distribuce výnosů a s tím související zvýšené pravděpodobnosti četnějšího výskytu výnosů extrémních. O co se jedná? Zjednodušeně se pak jedná o rozdíl oproti normální distribuci ve “špičaťejším”, vyšším a štíhlejším tvaru křivky uprostřed distribuce, kde se hromadí největší četnost a také, a to je důležité, vyšší četnosti na extrémních koncích, tzv. fat tails. To je u ukazatele špičatosti (kurtosis) zvaný leptokurtický.  Opakem je pak distribuce výnosů, kde je křivka uprostřed s nížší četností než u normální distribuce a take menší četnosti v extrémech na koncích rozložení, tzv. platykurtická. Viz. jak znázorněno na obrázku:

V danou chvíli tedy je na trhu příklad extrémnější křivky C, podle označení na obrázku, která má vyšší četnost výskytu nejen výnosů uprostřed, ale rovněž rostoucí pravděpodobnost většího počtu výskytu extrémních výnosů, které možná zaznamenáme již na podzim jak zmiňuje Merril Lynch nebo i dříve?

Závěm se pojďme podívat na vývoj aktivního kontraktu na vývoj implicitní volatility akciového trhu, indexu VIX obchodovaného na burze Chicago Board of Options Exchange (SOL Trader, denní data), klikněte na obrázek pro zvětšení:

Jakou statistiku pro hodnocení trading systémů (AOS)?

Sobota, Květen 10th, 2014

V praxi často narážím na názor, že jediným faktorem určení úspěšnosti automatického obchodního systému (AOS), nebo obecně jakéhokoliv investičního programu na trhu či trzích je rostoucí equity křivka a tak zvaný profit factor. To znamená celkové kumulativní zisky v poměru k celkovým realizovaným ztrátám by měly být vyšší a tudíž zlomek v tomto případě větší jak 1. Jistě vypovídá o profitabilitě, nicméně zcela povrchně a nezohledňuje jak bylo oněch zisků a ztrát dosaženo v čase a v jaké velikosti obchod po obchodu. Mohlo totiž dojít k jednomu či dvěma velkým ziskům a následně k velkému poklesu (drawdownu), což může znamenat problém z funkčností dané strategie, i když profit factor naznačuje kvalitní systém.

Statistiky reward/ risk

Podobně jsou na tom ukazatele typu reward/ risk, ať už celkový nebo průměrný zisk k drawdownu, či volatilitě dosažených výnosů.  Výnos mohl být dosažen pár velkými ziskovými obchody, které pak přispívají k značnému kumulativnímu zisku nebo zvyšují průměrný profit. I když se trendové strategie vyznačují obvykle tím co ve statistice nazýváme pozitivní šikmostí distribuce výnosů a i strategie jen s 30% vítězných obchodů dokáží být značně ziskové a velmi stabilní, tak je nutno stejně získat určitou statistiku vyjadřující onu stabilitu AOS ve výrazně delším časovém úseku celkově. V praxi mnoho asset manažerů využívá Sharpeho poměru, avšak i tento má vlastnost průměrného reward/ risk profilu. A co víc, trpí při dosažení extrémů tak zvané autokorelace výnosů. To znamená při extrémní pozitivní autokorelaci výnosů v čase je pozitivní výnos v období 1 následován pozitivním výnosem v období 2 a tak dále, až při změně chování je negativní výnos dejme tomu v období 6 následován negativním výnosem v období 7, a tak dále.  Naopak u extrémně negativní autokorelace je pozitivní výnos v období 1 následován negativním výnosem v období 2 a toto střídání se neustále opakuje. Obě strategie pak mohou dosáhnout stejné konečné equity při zachování stejné volatility a tudíž mají stejný Sharpeho poměr. Avšak pohlédněme na obrázek níže a odpovězme si na otázku, kterou strategii bychom preferovali?:

 

Evidentně strategii 1. Poměry reward risk nám tedy mohou poskytnout jistou mystifikaci, jelikož při zachování stejné volatility a Sharpeho poměru byl zaznamenán jiný průběh růstu equity v čase. Stejně ukazatele reward risk s drawdownem ve jmenovatli nemusí být přesné, pakliže bylo dosaženo u různých strategií stejného drawdownu avšak s jiným časovým intervalem realizace, a podobně.

Ukazatel stability vývoje equity v čase

Velice výhodným poměrovým ukazatelem v praxi pro vyjádření stability vývoje equity křivky daného AOS je pak K-poměr. Tento vychází původně z využití velice jednoduché jednofaktorové lineární regresní analýzy dané equity, jež si můžeme matematicky vajádřit jako:

 

Equity křivka = a + b*trend

 

Důležitý je pak koeficetnt označený v rovnici jako b, který vyjadřuje sklon lineární regresní křivky. Graficky si pak takovéto regrese ukážeme na dvou equity křivkách:

 

AOS strategie 2 má vyšší sklon, což vypovídá o možné vyšší kvalitě systému oproti AOS 1. Avšak pozor, to není rozhodně vše co má vyjadřovat stabilitu. Je nutné zhodnotit tento koeficient sklonu z hlediska spolehlivosti. To se pak provádí statisticky pomocí standardní chyby koeficientu b. Pakliže bylo dosaženo nárůstu equity jen jedním nebo dvěma nadprůměrnými obchody a zbytek tvoří horší obchody, pak bude standardní chyba b větší a nepomůže ani výšší hodnota koeficientu b. K-poměr je následně definován zlomkem koeficitu b v čitateli a jeho standardní chyby ve jmenovateli a také časově normalizován ve jmenovateli počtem obchodů. Jedná se o bezjednotkový ukazatel a umožňuje tak porovnávat různé AOS strategie bez ohledu na obchodovaný trh, a podobně. Matematicky vyjádříme K-poměr jako:

 

K = b / (standardní chyba b * počet obchodů)

 

Mnohé softwary trading platforem dokáží vyjádřit K-poměr u strategií na denních timeframe grafech, avšak nikoli často na intradenních. Proto se může hodit jeho výpočet v excelu. Ukážeme si postup výpočtu za použití AOS regresí viz. výše, klikněte na obrázek pro zvětšení:

 

Na základě výpočtu K-poměru můžeme usoudit, že ne pouze podle b koeficientu sklonu, ale i jeho stability má strategie AOS 2 vyšší kvalitu výkonnosti. V praxi pak se snažíme najít vývoj equity, který má hodnotu K-poměru minimálně 0,5.

Tento ukazatel nám také velice dobře slouží pro zhodnocení situace, kdy se systém dostává do fáze nutné pro provedení úprav odpovídajících lépe současné situaci na trhu, případně pozastavení a nasazení jiné strategie. To vedle ukazatelů jako maximální dosažený drawdown v reálu oproti tomu definovanému v backtestu nebo vzdálenosti volatility (směrodatné odchylky) od regresní křivky equity v reálu, opět vyšší než podle historických stres testů AOS, a dalších.

 

Nutnost diverzifikace nejen při akciových propadech

Sobota, Leden 4th, 2014

Po úžaseném 30% růstu akciového trhu v roce 2013 se zdá, že toto už tak bude na roky dopředu, vždyť můžeme slyšet v médiích, že se situace stabilizuje, apod. V reálu pak akcie představují nominální (papírový) trh a mají anticipární charakter, tj. reagují s předstihem na to co bude, jaké budou tržby a ziskové marže firem v budoucnu. To znamená, že veškeré zlepšování stavu je již měsíce v ceně. Je nutno si připomenout, že nejlepší zprávy ohledně ekonomiky přicházely ve smyslu téměř neexistence hospodářských cyklů vlivem technologického pokroku, apod. na úplném konci růstové fáze. A ti co nastupovali do akciového trhu v r. 1999-2000 se například prvních zisků dočkali až v tomto roce (čistě teoreticky), tj. 13-14 let poté, do té doby ztráceli. A co víc, v reálu, podle výzkumných prací  ve finanční vědě, nediverzifikovaní investoři také do jiných aktiv/ programů se v převážném procentu zisků na akciovém trhu formou nákup a drž dočkají při špatném časování málokdy, resp. realizují zisky dokonce nižší než výnosy vládních dluhopisů dlouhodobě. Jen pro zajímavost, technologický Nasdaq 100 index se do plusu od roku 2000 nedostal dodnes.

Minulý rok nárůst indexu S&P 500 téměř 30% je historicky velmi silný a největší od roku 1997, kdy to bylo 31,01%. A i když je současná valuace podle indikátorů jako P/E, P/S, P/BV, apod. velmi vysoká, historie nás učí, že růst akciového trhu může pokračovat mnohdy z důvodů behaviorálních, podobně jako v roce 1998 a 1999, těsně před tím, než došlo k výše uvedenému kolapsu. Na druhé straně k neočekávané situaci vlivem například problémů v emerging ekonomikách (příchozí volby a politické riziko v Indii, Brazíli, Indonésii, nebo propad realitního trhu v Číně, apod.) může dojít kdykoliv. Z toho vyplývá, že je naprosto nezbytné být diverzifikován vedle klasických aktiv jako akcie nebo reality rovněž do nekorelaovaných aktiv nebo programů. O korelaci jsme psali nedávno. Co to znamená? Mít v portfoliu aktiva, jejichž výnosy se nepohybují v delším časovém úseku podobně nebo naopak výnosy jednoho neruší výnosy druhého, ale jedná se o nezávislý pohyb.

Velice dobrým příkladem jsou například v poslední době korporátní dluhopisy investičního stupně, nebo dlouhodoběji vzácné kovy, ceniny a sbírky nebo hedge fondy.

Logicky dává smysl využít investici, která je schopna participovat na poklesu trhu, což představují hedge fondy, avšak zde pozor. Hedge fondy obchodující akcie, a zvláště ty fondy které nejsou čistě zaměřeny na prodávání při vstupu (short bias), v posledních letech zaznamenávají výrazný růst korelace k akciovému indexu a v roce 2008 při eskalaci finanční krize se pohyb výnosů téměř 100% stotožňoval s negativními výnosy akciového trhu či trhu realit. Navíc zklamaly i původně za konzervativně považované tak zvané market neutrální strategie jako konvertibilní arbitráž, apod. Pohlédněme na vývoj korelace hedge fondů k S&P 500 indexu za poslední léta:

Jsou naopak programy, které využívají jiných strategií než klasické akciové hedge fondy a participují zvláště na růstu volatility (jsou tak zvaně LONG volatility), která je patrná právě při propadu trhů a navíc při růstu akciových trhů se jejich výnosy pohybují zcela nezívisle.

Jelikož se pohybují a žiji v Chicagu řadu let a město je ve finanční sféře považováno za hlavní světové centrum komodit, tak mohu ze zkušeností zmínit programy, které jsou historicky nekorelovány s akciovým trhem. Podívejme se však na počátku na charakteristiku jejich vývoje v krizových obdobích, kdy došlo k prudkým korekcím a propadům na akciovém trhu (světle modře akciový index a tmavě modře výnosy komoditních manažerů, klikněte na obrázek pro zvětšení):

Z obrázku je zřejmá jistá výhoda při poklesech akciovího trhu (viz. ona participace na růstu volatility při kolapsech trhů). Dále při růstu akciového trhu se pak mají výnosy komoditních manažerů a strategií tendenci pohybovat zcela nezávisle na vývoji výnosů akcií.

Konktrétní dělení na formy obchodování uplaňující long volatility strategii a další je delší kapitola sama o sobě a nechám na příště.

                Autor před největší komoditní burzou na světě

Po Fedu Santa Claus rally?

Sobota, Prosinec 21st, 2013

Jak jsme nastínili minule, tak tento týden Fed skutečně přitoupil k rozhodnutí o omezení nákupu vládních dluhopisů a hypotečních zástavních listů o 10 miliard USD (5 a 5 každého aktiva) měsíčně od začátku příštího roku. Došlo rovněž k upravení forward guidance podle současného ocenění trhu v případě klíčové sazby na konci roku 2016, a to 1,75%. Jelikož se situace dostala do stavu, kdy náklady na daný proces začínají převyšovat benefity a trh byl více méně připraven po dvou předchozích odkladech, tak akciové indexy v podstatě reagovaly růstem z důvodu uvolnění jistého napětí. Navíc kombinováno se sváteční atmosférou a očekávání toho co se označuje jako „Santa Claus rally“, nicméně ne vždy dobře pochopenou definicí tohoto fenoménu.

Obvykle se hovoří o tomto efektu jako růstu akciového trhu v prosinci. Což není správná verze. Santa Claus fenomén byl poprvé definován Yalem Hirschem v roce 1972 v publikaci Stock Trader’s Almanac a jedná se o pohyb během posledních 5 trading dní v prosinci a nádledných 2 dní v lednu. Co se dělo v tomto týdnu je asociace s Fedem a také s dalším fenoménem takzvané trojité expirace akciových a indexových opcí a futures kontraktů na konci týdne (Triple Witching). Toto je spojeno obvykle s větší volatilitou a objemy a rovněž tendencí akciového trhu jít obecně v prosinci nahoru, což demonstruje například graf od Bank of America Merrill Lynch:

Je pozorovatelná relativně větší četnost pozitivních výnosů u tohoto fenoménu na konci roku, s tím, že samozřejmě se vyskytují i negativní a v posledních letech výraznější propady v krizových obdobích technologické bubliny a finanční krize. Avšak zpět k Santovi. Tento fenomén, který má tedy přicházet poslední dny v roce plus první dny v lednu, podle Hirsche historicky od roku 1950 přináší v průměru 1,5% během tohoto intervalu 7 trading dní. (Minulé výnosy nejsou garancí výnosů budoucích!). S tím, že výsledné skóre během této periody pak má definovat další vývoj v nadcházejícím roce. Toto se však v posledních letech ukazuje jako nestabilní predikátor. Co je však zajímavé, je že i po letech od původní definice má tento efekt jistě něco do sebe. Ve smyslu, podobně jako u kvalitních AOS trading strategií pozitivní výkonnosti v reálném “out of sample” souboru dat. Pohlédněme na rozložení výnosu u tohoto efektu od konce 60-tých let:

Čím je to dáno? Existuje mnoho teorií, jako uplatnění bonusů na Wall Streetu na konci roku, nakupování vítězných akcií fondy, aby skladba portfolio vypadala “podle poslední módy” ve výročních reportech, sváteční euforie, apod. Jako hlavní důvod je často vysvětlováno poziční připravení se na další fenomén a to lednový efekt, který byl poprvé definován kolem roku 1942 Sidney Wachtelem. Jde o to, že vypozoroval lepší sezónní výkonnost akcií firem s malou tržní kapitalizací v lednu vůči trhu jako celku a tak jak jsou taženy v rámci očekávání small cap akcie, táhne toto nakonec rovněž akciový trh obecně nahoru z důvodu arbitrážních příležitostí. Jak to vyadá s lednovým efektem po létech v praxi?:

Na obrázku index firem s vysokou kapitalizací (large cap) je ilustrován indexem Russell 1000 a small cap pak indexem Russell 2000. Během posledních 20 let však jen 47% případů splňuje lednový efekt. Jak se zde tedy v Americe žertuje, že lednový efekt nastal už na den Díkůvzdání, tak je potřeba brát tyto sezónní fenomény s jistou dávkou kritického myšlení a podrobit vždy kvantitativnímu testu.

Nechme se tedy překvapit jak dopadnou Santa Claus rally a lednový efekt nyní. Chtěl bych popřát čtenářům nádherné prožití svátků plného zdraví a pohody!

Závěrem se pojďme podívat na vývoj kontraktů na akciové indexy amerického S&P 500 (ES) na burze v Chicagu a evropského DJ Eurostoxx 50 (FESX) na burze ve Frankfurtu prozatím v prosinci, klikněte na obrázek pro zvětšení:

 

Problematika rozložení výnosů investic v čase

Sobota, Říjen 19th, 2013

Federální vládní instituce v USA se nakonec vrátily k plné funkčnosti poté, co se v Kongresu podařilo dojít ke konsensu navrženém Senátem. Jedná se však o dočasnou dohodu, která umožňuje financování jen do 15. ledna a zvýšení dluhového stropu do 7. února (nezávazné datum). Následně můžeme očekávat začátkem nového roku možné opětovné tahanice (pokud ta nynější nezpůsobí dluhodobější pokles preferencí politiků v průzkumech, které by reflektovali). Jaká je konečná faktura? Omezení vládních funkcí trvalo 16 dní, což povede pravděpodobně k snížení růstu HDP o 0,1-0,2%-ních bodů na meziroční bázi a dále další možný nepřímý efekt na ukazatele sentimentu domácností a firem a případně jeden z důvodů proč dále odsunout omezování QE Fedem.

Situace jako tyto mohou vést k pohybům cen aktiv mimo obvyklý dlouhodobý rámec a měsíčním výnosům nad nebo pod dlouhodobější průměr. I když tuto situaci omezení vládních funkcí trh v podstatě ignoroval, tak i přesto je dobré se podívat na problematiku trajektorie výnosů investic v praxi. Ve finanční ekonomii se obvykle používá (pro zjednodušení) klasické rozložení výnosů jako normální distribuce, to znamená všem velmi známá Gaussova křivka:

U normální distribuce výnosů se největší četnost (četnost znázorněna jako příklad na vertikální ose) těchto výnosů má tendenci kumulovat uprostřed distribuce. Tj. v daném hypotetickém, pro názornost zjednodušeném, příkladě se smyšlenými čísly je to kolem 1% za daný měsíc ve sledovaném období. Ostatní výnosy od -3,5% do +3,5% jsou pak rovnoměrně rozloženy s postupně klesající četností, když se jde dále napravo nebo nalevo od tohoto 1% průměru, který je roven mediánu. To znamená, že se jednoduchý průměr nachází přesně uprostřed distribuce. V investiční realitě, zvláště v kratším období, pak samozřejmě měsíční výnosy nemusí tuto normální distribuci představovat. To samé platí o rozložení výnosů z obchodů v tradingu, kde u trendových strategií můžeme sledovat fenomén tak zvané pozitivní šikmosti a jiných strategií naopak negativní šikmosti. Pro reálnější studium a analýzy poté finanční profesionálové využívají právě ukazatele šikmosti distribuce výnosů a statistiky špičatosti měřící výskyt nadprůměrných a podprůměrných výnosů oproti klasické distribuci. Podívejme se dnes na první z nich a to šikmost.

U pozitivní šikmosti je pak distribuce výnosů protažena doprava směrem k extrémnějším pozitivním výnosům, ale také je charakteristická vyšší četností negativních výnosů, jak uvedeno na grafu:

 Tato distribuce výnosů je charakteristická větším počtem nižších a záporných výnosů, ale na druhé straně také nižším počtem, ale zato větších než průměrných výnosů (než podle normální distribuce). Jak zmíněno výše, například u tradingu většina trendových programů má sklon k právě této distribuci. Tyto programy se řídí zásadou “redukujte ztrátové pozice a nechte výdělečné běžet” resp. ziskové obchody mají tendenci být větší než ty ztrátové, ale zase nejsou ze statistické podstaty tak četné jako ty ztrátové. Rozhodující je pak ty ziskové skutečně realizovat a ty takříkajíc pak rozhodují hru. V zdejší americké terminologii se pak používá lidově termín z baseballu: home run. To je důvod proč i s poměrem ziskových obchodů jen dejme tomu, čistě hypotetiky, velice nízkých 30% může být investice v konečném důsledku profitabilní, pokud je dané aktivum/ program relativně kvalitní a je dodržován striktní risk management, aby při relizovaných ztrátových periodách nedošlo k propadu, který ohrožuje pokračování v investici/ programu.

Opačným případem pozitivní šikmosti distribuce výnosů je pak negativní šikmost. Podívejme se na tento případ:

Tato distribuce výnosů je pak naopak charakteristická větší četností pozitivních výnosů, nicméně nastávají situace, kdy se místy objeví více než průměrný negativní výnos (než podle normální distribuce). Toto rozložení mají pak obvykle programy netrendové, kdy dochází k relativně velkému počtu vítězných obchodů/ výnosů, avšak “za rohem” se obvykle může vyskytnout nadprůměrná ztráta. V takových programech je nutné pro úspěšnost udržet velké procento pozitivních těchto výnosů/ obchodů a zabezpečit zabránění většímu počtu náhodně přícházejících ztrát, které dokáží celou investici zmařit.

Matematicky pak vyjádříme šikmost následovně:

Pro investory tudíž propočet statistik jako šikmost a špičatost umožňuje pochopení, jak k dané investici přistoupit a správně nastavit risk management proceduru k její úspěšné realizaci.

Závěrem se pojďme podívat na trajektorii vývoje měsíčních výnosů u populárního kontraktu e-mini S&P 500 na chicagské burze CME Group (Globex, kontinuální kontrakt, měsíční data). Klikněte na obrázek pro zvětšení:

Které události budou hýbat trhy?

Sobota, Srpen 31st, 2013

Poslední týden na trzích ukázal, jak se situace dokáže rychle na trhu měnit. Není to moc dní zpátky, co jsme oslavovali další vrcholy na akciových indexech a např. lokální maximum u něměckého DAXu, které se tvořilo pohybem v dubnu do května a pak se pokoušelo opět od června do srpna, dokázalo být vymazáno za 1 týden!  Podobně jsou na tom i indexy zde v USA.  Jistě s to souvisí s možným zásahem Spojených států a možných dalších spojenců na Sýrii, ale dozajista se zde kombinují další faktory. Ať už to je krize emerging ekonomik, o které jsme psali minule, nutnost navýšit dluhový strop a případné omezování QE (tapering) Fedem, které zmínil Jan Dvořák, ale také rostoucí cena ropy a s tím náklady firem a domácností až po opětovné problémy Řecka, které bude potřebovat třetí bailout balíček, jež zřejmě nebude nikdy splacen zpátky. A nesmíme zapomenout zcela nečekané, ale opětovné sucha na středozápadě USA, podobně jako minulý rok – tento rok je naštěstí kukuřice již opylovaná, ale zase hrozí obrovské škody pro úrodu sóji, jejíž cena na burze explodovala strmě vzhůru. V předchozích příspěvcích jsme si něco řekli o indexu volatility VIX, který v podstatě měří  úroveň obav tržních účastníků a který se pohybuje inverzně k pohybu akciového trhu. Prohlédněme si tedy, jaký je poslední vývoj VIXu:

Z amerických akciových ETF odteklo 16,1 mld. USD

Obavy investorů z důvodu nadcházejícíh událostí způsobly v srpnu, podle největšího poskytovatele US ETF firmy BlackRock, odliv z amerických ETF akcií. Jedná se o největší hodnotu od ledna 2010. 13 mld. USD pak odplynulo jen ze samotné SPY, což je akcie snažící se kopírovat index S&P 500. A nejen akciové, ale i dluhopisové ETF zaznamenaly stažení kolem 7 mld. USD, hlavně kvůli onomu možnému tapering Fedu.

Investoři jistě mohli využít ETF na komodity jako na ropu, apod., nicméně, jak jsme již dříve psali mnoho ETF z důvodu contanga a volatility & leverage reset decay nemá v podstatě s podkladovým aktivem, které se snaží kopírovat nic moc společného a je nutné spíše využít přesný podkladový nebo futures kontrakt.

18. září oznámí  americká centrální banka “taper or not taper”

V podstatě se jedná o událost o které se již dlouho diskutuje a která tak změnila trhy v posledních měsících. Tomuto kritickému datu bude ještě jako předskokan sloužit statistika o zaměstnanosti za srpen 6. září, jež může zásadně ovlivnit rozhodnutí 18.-tého o omezení či odsunutí nakupování vládních a hypotečních dluhopisů Fedem ve výši 85 mld. měsíčně.  Zde je namístě poznamenat, že ačkoli se média snaží prezentovat americký trh rezidenčních nemovitostí jako probouzející se a snad i jdoucí zpět, tam kde byl v r. 2006, pak realita je, že jde o nákupy investory v hotovosti a převážně v silně prodaných trzích na Floridě, Kalofornii a Nevadě.  Tyto nvestorké nákupy se mohou rychle otočit v prodeje. V průměru se jedná o pověstné “L-shaped recovery”. Klasický generický růst nákupy domácností na hypotéky k dlouhodobému využívání je velmi anemický, jelikož mnoho domácností na to nemá, aby si hypotéku vůbec mohla dovolit. Z tohoto důvodu si Fed nemůže, podle mého názoru, moc přát omezit minimálně nakupování hypotečních papírů, které momentálně činí nějakých 40 mld. USD měsíčně a činí z něho největšího buy and hold investora na hypotečním trhu.

Rozpočet musí být schválen do konce září a zvýšen dluhový strop v říjnu

Fiskální rok 2014 začíná v říjnu a tak musí zákonodárci najít řešení k dohodě o novém rozpočtu. Pakliže nedojde, horzí tzv. government shutdown, tj. omezení na financování pouze nezbytných vládních výdajů a zamrznutí moha vládních funkcí a úředníků. Podle posledních údajů se snaží někteří představitelé republikánské strany odsunout jednání do listopadu. S tím souvisí problematika dluhového stropu, který byl oficiálně dosažen na hodnotě 16,7 biliónů USD v květnu. Od té doby provedlo ministerstvo financí zvláštní opatření, mj. týkající se penzijních plánů státních úředníků, které poskytlo k provozu systému dodatečné fondy. Nicméně podle ministra Jacka Lewa tyto prostředky dojdou do poloviny října a pak musí dojít k zvýšení dluhového stropu. Je pravděpodobé, že se politici poučili z podobné nepříjemné situace plynoucí z politických her z léta 2011 a vše proběhne hladce, ale jeden nikdy neví.

Co bude s emerging ekonomikami?

Již nyní dochází k odlivu kapitálu a znehodnocování měn emerging ekonomik jako Indie, Brazílie, apod. Otázkou je, co nastane, dojde-li skutečně k onomu tapering Fedem viz. výše? Při omezení nákupu amerických vládních dluhopisů může dojít k dalšímu poklesu jejich ceny a růstu výnosů do splatnosti, což bude relativně více lákat investory do USD než do měn emerging zemí a následně tyto budou dále oslabovat. Aby se předešlo k devalvaci těchto měn a místním inflačním tlakům, tak se emerging ekonomiky budou naopak zbavovat více USD a intervenovat nákupy měn domácích. Viz. minule zmíněný 60 mld. USD program Brazílie. Problémem je, že při této intervenci se budou muset zbavovat amerických vládních papírů, do kterých je mnoho z těchto zemí významně zainvestováno. A teď je otázka, kdo bude tedy financovat dluh USA, když ne tyto emerging ekonomiky nebo Fed? Japonsko a EU? Možná. Co se pak stane s eurem? Buď tedy k omezení QE nedojde, nebo velmi malé míře. Nebo dojde a možná zaznamenáme silnější prodeje eura, jenu, libry, apod. Tak uvidíme.

Technicky se nachází support u populárního aktivního kontraktu na mini S&P 500 na burze v Chicagu na hodnotě 1628,25 a dále pak na 1619,50, naopak rezistence jsou na 1645,25 a dále na 1653,50. Oscilátory ukazují na přeprodaný trh, který však bude vyžadovat zřejmě výraznou fundamentální podporu k obratu. Podívejme se závěrem na graf zmíněného kontraktu (Globex systém  burzy CME Group, kontinuální kontrakt, týdenní data) společně s kontraktem na německý DAX na burze Eurex ve Frankfurtu (týdenní data) a jejich poměrový spread. Klikněte na obrázek pro zvětšení:

Korelace a její význam

Sobota, Srpen 17th, 2013

V praxi nezřídka narážím na to, že lidé ne zcela plně rozumí tomu, co znamená v podstatě základ při tvorbě jakéhokoliv portfolia aktiv a to je definice a využití míry korelace. Obvyklá představa zahrnuje např. snahu nakupovat aktiva, která v podstatě místo, aby přispívala svou „nekorelovaností“ mezi sebou tak naopak je výnos jedněch v delším čase negován výnosy druhých. Nebo další představa, že jednotlivé akcie nejsou mezi sebou nekorelovány a je vytvořeno dokonalé portfolio při nějakých 20 různých titulech, apod. (přitom víme, že každá akcie má v podstatě svoji betu, která je mírou závislosti na akciovém trhu jako celku a tudíž jsou již z tohoto titulu tyto aktiva implicitně významně korelovány). V prvním případě se může v poslední době jednat o portfolio akcií a vládních dluhopisů, které bylo populární ještě koncem minulého století (ony formy smíšených fondů), avšak od počátku nového milénia se korelace přibližuje dokonalé negativní a proto v podstatě pokud namixováno v rovnoměrném poměru může znamenat negaci jednoho aktiva druhým. Mimochodem toto je zajímavý fenomén a tak podívejme se na něj graficky:

 

V druhém případě je to asi nejlépe pak vystižitelné na krizích 2000-2001 technologické bubliny a v současné dluhové a finanční krizi, která eskalovala v r. 2008. Určitě je ješťe v paměťi mnohých pokles indexu Nasdaq 100 od března 2000 do září 2002  kolem 80%! A nebo  akciového indexu S&P 500 od přes 50% od  října 2007 do března 2009! Bohužel s poklesy těchto „diverzifikovaných“ indexů nebyly jediné a další klasická aktiva jako reality a korporátní dluhopisy oslabovaly výrazně na ceně taktéž a ukázaly na výranou korelaci zvláště v období finančního stresu. To zde v USA způsobilo nemalé problémy mnoha lidem a nezřídka některé dostalo do výrazných potíží. A tak pojďmě se na onu statistiku korelace podívat blíže v základní definici a pokusím se oproti klasickým učebnicím vysvětlit co nejjednodušeji a pokud možno nejvíce graficky.

Obcně lze vyjádřit vhodného kandidáta do portfolia např. za pomocí  Sharpeho poměru, který jsme zmínili již minule:

Sharpeho poměr aktiva  > [ Sharpeho poměr portfolia x míra korelace mezi daným aktivem a portfoliem]

To znaméná, aby bylo dané aktivum vhodné do porfolia, tak je nutné aby jeho rizikově očištěný výnos byl vyšší než absolutní hodnota součinu rizikově očištěného výnosu portfolia a míry korelace. A právě ona míra korelace zde hraje klíčovou roli. Pakliže je blízko 0 tak absolutní hodnota součinu bude rovněž bllízko nule a tudíž ono aktivum má velkou šanci být součástí daného portfolia.

Předtím, než popíšeme blíže korelaci jako takovou, tak je nutné zmínit, že tato statistiku je nutné počítat z výnosů, případě logaritmů cenových rozdílů a ne ceny aktiv! Cenová řada trpí tím, co ve statistice nazýváme stacionaritou a výsledná hodnota se může v mnoha příoadech nesprávně lišit od správného výpočtu pomocí výnosů. Na následných grafech však pro lepší intuitivní vizuální představení použijeme cennovou vertikální osu, jak ji obvykle známe.

Co je tedy korelace?

Korelace měří míru závisloti vývoje jedné proměnné na vývoji druhé proměnné (pozor nikoli kauzalitu, tj. že jedna je příčinou druhé!), pohybuje se od -1 naprostá negativní závislost do 1 naprostá pozitivní závislost. Aktiva jsou pak „nekorelovaná“ pokuď je poměr roven 0. Naším cílem je pak nalézt do porfolia takové aktiva, které mají onu korelaci výnosů blízkou nule. Pojďmě se podívat jak vzpadá graficky, když dáme dohromady aktiva s negativní korelací, při zachování stejných vah každého aktiva:

Konečná equity křivka porfolia aktiv vyjádřená na grafu jako ta s hvězdičkama má pak v konečném důsledku průběh vodorovné úsečky. To znamená výnosy z jednoho aktiva mají v čase tendenci eliminovat výnosy aktiva druhého. Nyní, jak vypadá portfolio křivka při kombinaci aktiv s výnosy s korelací +1?:

V tomto příkladě vidíme, že přidání dalšího aktiva do portfolia nepřináší téměř žádnou přidanou hodnotu, jelikož výnosy jsou silně pozitivně korelovány. Navíc, když bude docházek k propadům (viz. onen Nasdaq 100 v r. 2001 nebo S&P 500, reality, atd. v r. 2008-9) pak přidání historicky korelovaných aktiv může jen škody znásobit.

A konečně se pojďme podívat na vývoj equity křivky u relativně nekorelovaných aktiv, resp. aktiv s korelací výnosů blízko nule:

V tomto posledním příkladě je to, o co se snažíme, aby výnosy našich aktiv v portfoliu byla navzájem na sobě nezávislé a tudíž , aby výnosy jednoho aktiva nerušilo výnosy druhého a zároveň, aby v případě propadů cen jednoho aktiva nebyla vysoká pravděpodobnost propadu i druhého. Navíc také, aby další aktivum mělo potenciál v případě propadu jednoho zhodnocovat a redukovat tak volatilitu výnosů celého portfolia a byl dosažen celkově vyšší rizikově očišťený výnos.

Jak matematicky vyjádříme výpočet korelace?

 

Jednoduše jsme popsali tedy základní kámen stavby každého sofistikovanějšího portfolia a to jest ukazatel miry korelace. V praxi se po proběhlých krizích, které v podstatném měřítku změníly pohled na mnohá aktiva a jejich kombinace v portfoliích, zvláště zde v USA u sofistikovaných investorů (smart money, tj. family offices, apod.) diskutují nutnosti přidávání historicky skutečně nekorelovaných aktiv. Aktiv, které navíc mají tendenci v obdobích značného finančního stresu a zvýšené volatility na trzích (o růstu volatility při poklesech trhů jsme rovněž již psali) na této naopak benefitovat. Ať už se jedná o alternativní investice jako sbírky a ceniny, drahé kovy nebo některé formy hedgeových fondů (managed futures), jež bývají tzv. long volatility, apod.

Závěrem se pojďmě podívat na vývoj cen kontraktů na akciový index (mini S&P) a americké vládní dluhopisy (10-ti leté T-Notes) na burze v Chicagu (Globex system CME Group). Klikněte na obrázek pro zvětšení:

 

Jak se měří výnos a riziko?

Sobota, Červen 8th, 2013

Aby investoři dokázali propočítat jednotlivé ukazatele rizikově očištěného výnosu o kterých jsme se zmínili minule, tak je nutné začít takzvaně od lesa a propočíst komponenty těchto ukazatelů. Prvním z nich je ten intuitivně nejsamozřejmější a to je míra výnosu, tzv. rate of return ROR. Na měsíční bázi pak tento je ROR vyjádřen jako:

 (hodnota účtu na konci měsíce – hodnota účtu na počátku měsíce)/hodnota účtu na začátku měsíce

To představuje základ, následně pak pracujeme s ukazatelem VAMI (value added monthly index), tzv. index měsíční přidané hodnoty, jak uvedeno v následující tabulce:

Zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC, hypotetický příklad

VAMI se počítá jako násobek 1000 a (1 + měsíční výnosová sazba v desetinném vyjádření) a tak dále pro následné měsíce.

Průměrná měsíční sazba se počítá jako (konečná VAMI/ počáteční VAMI)1/N – 1, tzn. v tomto případě (1125,58/ 1000)1/12 – 1 = 0,009907 v % pak 0,99%.

Průměrná roční  míra výnosu pak jako (1 + průměrná měsíční míra)N – 1, tj. v daném příkladě (1 + 0,009907)12 – 1 = 0,125580, v % pak 12,558%, což v podstatě odpovídá zhodnocení 1000 USD investice na konci 12-tého měsíce v tabulce 1125,58 USD.

Další důležitou statistikou je výpočet volatility výnosů, který se v praxi provádí za pomocí směrodatné odchylky (statisticky odmocniny rozptylu). Jedná se zjednodušeně o násobky vzdáleností výnosů za jednotlivé období od průměru těchto výnosů. Čím jsou tyto vzdálenosti od průměrného výnosu větší, tím je větší volatilita vyjádřena směrodatnou odchylkou.  Graficky si pak můžeme představit situaci, kdy dosáhneme stejného zhodnocení na konci sledované periody, ale v jednom případě méně volatilní cestou a v druhém případě více volatilní cestou, viz. následujíci obrázek, (klikněte na obrázek pro zvětšení):

Zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC, hypotetický příklad

Na grafu je vidět že obě křivky dosáhly na konci období stejného výsledku, jedna však více volatilní cestou (ta s kolečky) než druhá (trojúhelníky). A toto právě měří směrodatná odchylka, jejíž formule je následující:

 

                   

 

kde SO…směrodatná odchylka

Xi … výnosy za jednotlivá i-tá období

X…průměrný výnos

N…počet zkoumaných období

Vyšší hodnota tato směrodatné odchylky pak vyjadřuje vyšší hodnotu volatility výnosů a více rozkolísanou equity křivku. Zde je namístě rovněž poznamenat, že i když mohou mít dvě různé křivky stejnou volatilitu (směrodatnou odchylku), neznamená to stejný konečný výnos. Při stejné volatilitě výnosů může jedna investice vydělat a druhá prodělat. Proto je nutné brát v potaz jak výnos, tak volatilitu výnosů.

Další velmi významnou statistikou je velikost propadu v equity křivce od hodnoty lokálního maxima do hodnoty lokálního minima za sledované období, tzv. drawdown. Nejlépe je toto znázornit graficky (klikněte na obrázek pro zvětšení):

 Zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC, hypotetický příklad

K ukázce jsme použili křivku z předchozího příkladu směrodatné odchylky. Jedná se o zjednodušení pro představení principu. Je zřejmé, že drawdown nemusí být tak krátký a může se protáhnout i více měsíců.

Matematicky se pak vyjádří drawdown jako:

 

( (hodnota lokálního maxima {VAMI} – hodnota lokálního minima {VAMI})/ hodnota lokálního maxima {VAMI} ) * 100, v %

 

Pro hodnotu maximálního drawdownu za celou periodu daného programu je pak nutné najít maximální propad z množiny vice takto realizovaných lokálních propadů. Navíc jak pří propadu samotném, tak na cestě z tohoto propadu jsou možné samozřejmě krátkodobé nárůsty resp. krátkodobé poklesy a tudíž se nemusí jednat o křivku equity, která jde jenom dolů při poklesu a nebo jenom nahoru při růstu. Jistě si všichni vzpomenou na drawdown akciového indexu Nasdaq 100 po prasknutí technologické bubliny koncem března 2000, kdy index dosáhl maxima 4707,73 a pak následoval drawdown při nepravidelných nárůstech na cestě propadu, až do dosažení lokálního minima počátkem září 2002 na hodnotě 804,64. Tzn. drawdown představoval 82,9% ze lokálního maxima. Podobná situace byla na akciových indexech v r. 2008-9. Tento drawdown Nasdaqu z r. 2002 nebyl dodneška eliminován a technicky se tak v něm dále nacházíme. Ti, kteří se snažili v březnu 2000 tedy nastoupit “do rozjetého vlaku blížícíjho se finální destinaci” a následně při propadu drželi pozice v naději, že se obrátí zaznamenali obrovské finanční škody, někteří přišli o všechno. Tato období značně změnili pohled na teorie portfolia a v podstatě téměř nulové diverzifikace v rámci akciového portolia, ale do značné míry taktéž klasických aktiv, které mají stále větší pozitivní korelaci s akciemi v těchto těžkých obdobích (dluhopisy, nemovitosti). Proto, zvláště v USA investoři hledají do portfolií skutečně nekorelované aktiva jako private equity, vzácné kovy či NEakciové formy hedžových fondů (managed futures).

Závěrem se pojďme podívat na vývoj kontraktu e-mini Nasdaq 100 na burze v Chicagu (Globex systém CME Group, kontinuální kontrakt, týdenní data) a indikátor volatility definované pomocí směrodatné odchylky (klikněte na obrázek pro zvětšení):

Problematika rizikově očištěného výnosu

Sobota, Květen 11th, 2013

I když se mnohdy můžeme setkat s otázkou investorů kolik daná investice vydělala, je nutné brát v potaz nejen absolutní výnos, ale podívat se také na riziko s tímto související a dále zkombinovat tyto dvě veličiny a vyjádřit je finálním poměrem, který by nám měl definovat tzv. rizikově očištěný výnos. Takovou modlou v průmyslu je Sharpeho poměr. Tento poměr byl vyvinut v r. 1966 laurátem Nobelovy ceny Williamem Sharpem (původně nazváno jako poměr výnosu a volatility) je dnes v podstatě standard v investičním průmyslu pro měření rizikově očišťeného výnosu. Měří dodatečný průměrný výnos po odečtení roční bezrizikové ůrokové sazby  v čitateli a volatilitou vyjádřenou směrodatnou odchylkou (volatilitou měsíčních výnosů dané investice) vyjádřenou na roční bázi. Tudíž můžeme psát následující:

Sharpeho poměr = (průměrný roční výnos – roční bezriziková úroková sazba)/roční směrodatná odchylka

To znamená, cílem je mít stejný nebo lepší výnos po odečení bezrizikové sazby na trhu na jednotku podstupovaného rizika, v tomto případě volatility investice. Ono, daná bezriziková sazba představuje v praxi při výpočtech Sharpeho poměru jistou komplikaci a to ve smyslu hodnocení investicí za použití jiné tzv. finanční páky. Tj. dejme tomu, že se manažer rozhodne pro to, že pro daný program by mělo stačit jako požadovaný počáteční kapitál polovina vkladu oproti současnému stavu. Pro lepší demonstraci dané problematiky pak předpokládejme, že bezriziková sazba na trhu činí 3% (při vyšší sazbě toto více vynikne). Za použití dvojnásobné páky manažerem programu pak pochopitelně dojde také ke zdvojnásobení dosaženého průměrného ročního výnosu a zdvojnásobení rizika vyjádřeného roční směrodatnou odchylkou výnosů (samozřejmě hypoteticky a za předpokladu nezměněné situace ve výkonnosti, či při rekalkulaci výsledku zpětně). Jak se tedy změní Sharpeho poměr po zdvojnásobení finační páky alias snížení požadovaného kapitálu na polovinu? V příkladě použijme vykonstruované údaje výnosů a rizika pro názornost:

 

Současný stav Sharpeho poměr = (15% výnos – 3% bezriziková sazba)/ 10% volatilita výnosů = 1,2

Budoucí stav Sharpeho poměr = (30% – 3% bezriziková sazba)/ 20% volatilita výnosů = 1,35

 

Takže na příkladu vidíme, že v podstatě program jako takový se nezměnil, jen se změnila finanční páka při použití o poloviny nižšího vkladu. Poměr výnos/ riziko by však měl zůstat zachován (oba dva jak čitatel, tak jmenovatel se zdvojnásobily), Avšak daná bezriziková sazba způsobila v poměru změny a vlastně více pákovou investici podle Sharpeho poměru zvýhodnila. Tento by měl být zachován a proto se v praxi často pak používá modifikovaná forma Sharpeho poměru vyjádřena bez této bezrizikové sazby:

Modifikovaný Sharpeho poměr = průměrný roční výnos/ roční směrodatná odchylka výnosů

Zde pak již po změně finanční páky nedojde ke změně Sharpeho poměru, za jinak stejných okolností.

Sharpeho poměr se neobejde bez určitých nedostatků, které je potom nutné eliminovat za použití jiných ukazatelů rizikově očišťeného výnosu a následně pak poměry brát jako komplex při vyhodnoceních investic s ohledem na rizikové preference investora. Jaké tedy jsou nedostatky ukazatele Sharpeho poměru? Jednak se jedná o to, že ač ukazatel volatility (směrodatné odchylky) ve jmenovatli poměru je důležitý ukazatel rizika, má své dvě stránky a to volatilitu tu nežádoucí při vyšších negativních výnosech, tak také pozitivní stránku ve formě vyšších pozitivních výnosů. Sharpeho poměr tak v podstatě bere ja větší negativní výnosy, tak větší pozitivní výnosy jako stejně špatnou věc. Manažer, který pak dosáhl daného zhodnocení při občasných větších výnosech v kombinaci s malými výnosy na tom podle Sharpeho poměru může být stejně jako ten manažer, který měl kombinaci průměrných propadů s trochu nadprůměrnými výnosy a nakonec došli ke stejnému cíli tak říkajíc. Přitom mají stený průměrný roční výnos i volatilitu těchto výnosů ve sledovaném období.

Dalším úskalím při použití Sharpeho poměru je to, že nerozlišuje rozdělení ziskových a ztrátových období a výsledkem je podobný či identický Sharpeho poměr, i když ve sledovaném časovém horizontu došlo k sérii táhnoucích se propadů následovaných sérií zhodnocení oproti rovnoměrnějšímu rozložení pozitivních a negativních období. Volatilita těchto propadů se však nevzdalovala moc od průměru, stejně jako u rovnoměrného rozložení výnosů, tudíž jmenovatel Sharpeho poměru zůstává nezměněn. Nejlépe je pak toto demonstrovat graficky následovně (pro zvětšení klikněte na obrázek):

             Hypotetická prezentace, zdroj: Lembros Commodity Advisors LLC

 

Na obrázku oba dva programy zhodnotily stejně 30 tis. USD za sledované období při stejném Sharpeho poměru. Co je viditelné je však to, že jeden program zaznamenal relativně mnohem větší propad přes 30 tis. USD ve vývoji equity křivky a druhý program byl naopak velmi stabilní ve svých výnosech s malými propady na cestě vzhůru. Při stejném Sharpeho poměru je však zřejmé, že preferován by byl více program se stabilními střídajícími se plus a mínus výnosy v delším období.

I když existuje celá další řada ukazatelů, které se snaží tyto nedostatky Sharpeho poměru napravit jako Sortiniho poměr, Sterlingův poměr, apod., tak i tyto mají své další nedostatky a v podstatě pak v praxi jde, dle mého názoru, nejlépe použít Calmarův ukazatel. Tento poměrový ukazatel rizikově očištěného výnosu byl vyvinut  Terry W. Youngem, který publikoval report CMA (California Managed Account Report) a odtud pochází název tohoto poměru CalMaR.  Oproti Sterlinogovu poměru, který rovněž využívá při kalkulaci rizika ve jmennovateli pokles v equity, neměří průměrný roční propad v equity křivce programu/ investice, ale celkový maximální propad (drawdown) za 36 měsíců. Ve jmenovateli pak využívá průměrný roční výnos za stejnou periodu 36 měsíců. Tj. zde ve jmenovateli eliminujeme problém „přelévání“ drawdownu z jednoho období do druhého a namísto průměrného ročního propadu měříme max. propad za celé období.  Matematicky vyjádříme Calmarův poměr:

Calmarův poměr = (průměrný roční výnos za 36 měsíců)/max. drawdown za 36 měsíců 

Tento poměr nám pak říká nejvíce intuitivně, kolik jsme schopni v programu zhodnotit na jednotku rizikového kapitálu. Dle našeho názorů je u poměřování investic jako indexů nebo aktiv, jejichž cena je měřena mnoho let do historie, je dobré odstranit podmínku 36 měsíců a použít „modifikovanou verzi“ Calmarova poměru, kde se zvolí průměrný výnos za delší periodu a taktéž maximální propad (drawdown) za toto období:

Modifikovaný Calmarův poměr = (průměrný roční výnos za stanovené období)/max. drawdown za stejnou periodu

Podle modifikovaného Calmarova poměru je pak výnos akciového indexu S&P 500 z pohledu rizikově očištěného výnosu velmi rizikovou záležitostí. Od roku 1980 totiž růměrný roční výnos činil něco přes 10% avšak propad tohoto akciového indexu činil přes 50%, tj. na jednotku podstupovaného rizika bylo průměrně dosaženo je pětinového výnosu. Jak se při současném vývoji trhu bude vyvíjet riziková složka v Calmarově poměru do budoucna je otázkou a bude zajisté velmi zajímavé sledovat.

Závěrem se pojďme podívat na vývoj populárního kontraktu na S&P 500 akciový index na burze v Chicagu (Globex burzy CME Group, nejbližší kontrakt, měsíční data) zhruba za rok (klikněte na obrázek pro zvětšení):

 

Energetická prognóza podle Exxon Mobil

Sobota, Prosinec 15th, 2012

To byl jistě docela zajímavý týden na trzích, alespoň zde v USA. Jednak na svém pravidelném zasedání americké centrální banky bylo rozhodnuto o náhradě programu Operation Twist (zjednosušeně nákupy dlouhodobých vládních dluhopisů a prodeje krátkodobých) čistým nákupem těchto dlouhodobějších dluhopisů 4 až 30-ti leté expirace v řádu 45 mld USD měsíčně od ledna příštího roku (pozor na zasedání Bank of Japan 19-20.12., kde se možná dočkáme také dalšího zvýšeného měnového uvolňování). Rozvaha Fedu se tak zvýší na agresivních 1,02 triliónů USD ročně. Dále, úroky budou drženy nízko do doby než neklesne nezaměstnanost na 6,5% nebo níže a 1 až 2-leté inflační očekávání nepůjdou nad 2,5%. Jak reagovaly ceny amerických vládních dluhopisů? Prodejem. Je možné, že se blíží jejich větší výprodej v dohledné budoucnosti? Na toto téma vystoupil se zajímavým názorem zakladatel a prezident největšího hedžového fondu na světě Bridgewater Associates Ray Dalio, podle kterého bude největší příležitost do budoucna ve vstupu do pozice prodejem vládních dluhopisů. Podívejme se na vývoj ceny  kontraktu na 30-ti letý americký vládní dluhopis na burze v Chicagu v poslední době (týdenní data):

Neméně zajímavým byl report energetického supergigantu Exxon Mobil a jeho energetický výhled do r. 2040: „The outlook for energy: a view to 2040“ . Již minule jsme zmínili report Mezinárodní energetické agentury (IEA) . Report Exxonu, i když oproti IEA se může jevit jako účelově směrovaný, tak rozhodně nesmí být opomenut žádným analytikem a je zajímavý rovněž pro srovnání. Celý report se dá prostudovat kliknutím na hyperlinku (pdf). Podle předpovědi Exxonu se světová energetická potávka od r. 2010 do r. 2040 zvýší o 35%. Tato poptávka pak bude uspokojována především více efektivními technologiemi za zvýšeného použití paliv jako zemní plyn, nukleární energie a obnovitelnými zdroji. Poptávka po zemním plynu se zvýší o 65% a 20% produkce bude ze Severní Ameriky, podporováno břidlicovými nalezišti. Severní Amerika se rovněž stane čistým energetickým exportérem do r. 2025.

Největším komponentem globální energetické potávky zůstane výroba elektrické energie. Poptávka po ní samotné pak vzroste o 85% do r. 2040 a bude tažena především rozvojovými zeměmi, kde v tuto chvíli jsou zhruba 1,3 mld. lidí bez elektřiny. Zdrojem při výrobě el. energie pak budou zemní plyn, nukleární energie a obnovitelné zdroje ve formě solární a větrné. Tyto zdroje postupně časem odsunou do pozadí uhlí. 

Report Exxonu klade důraz na vybalancování energetické náročnosti a růstu světové ekonomiky. Úsporné energetické prostředky a opatření ve formě vozidel na alternativní pohon (hybridy) či elektrárny s vyšší efektivitou při zpracování zemního plynu, apod. pak budou tvořit významnou funci pro růst produktu v zemích OECD. V dopravě se pak očekává zdvojnásobení počtu automobilů na silnicích do r. 2040. Avšak poptávka po motorovém palivu se nezvýší resp. časem i možná sníží z důvodu očekávaného přechodu na menší a lehčí automobily, které budou mít menší palivovou náročnost. 

Tj. oproti reportu IEA podobný odhad u zemního plynu a obnovitelných zdrojů, rozdíl je patrný u nukleární energie, ale to je pak spíše politická otázka zda nukleární ano či ne po zkušenostech z Japonska, apod. V souvislostí s reportem Exxonu stojí za zmínku zajímavosti:

 

  • 1,3 mld. lidí na světě bez přístupu k elektřině!
  • je tomu „jen“ 100 let zpět do historie, co jsme při výrobě světové globální energie ze 40% vyžívali spalování dřeva
  • do r. 2040 bude 75% světové populace žít v asijsko-pacifickém regionu a Indii
  • při uplatnění vyšší energetické efektivity dojde za 30 let k úspoře 500 triliónů Britských termálních jednotek
  • počet osobních automobilů se do r. 2040 zdvojnásobí na 1,6 mld.
  • zemní plyn emituje pří výtobě energie o 60% méně oxidu uhličitého než uhlí
  • podle stavu současné poptávky má svět zásoby zemního plynu na 200 let

 

Tak budeme velmi zvědavi jak se vše bude vyvíjet a do konce tohoto roku zvláště, jestli dojde k vyřešení (alespoň krátkodobé náplasti) hrozby fiskálního útesu a reakci trhů na toto. Stopky jsou zapnuty a čas se blíží. Závěrem se pojďme podívat na kontrakty ropy Brent na londýnské pobočce americké burzy ICE a zemního plynu na newyorské burze NYMEX (CME Group) a jejich spread (lednové kontrkaty, denní data):

Rostoucí sektor „alternativních“ investic

Sobota, Srpen 4th, 2012

Určitě je nesmírně zajímavé sledovat vývoj investiční komunity v posledních letech, kdy se vyspělé země dostaly do dluhových pastí, trhy se staly velmi volatilní a také neobyčejně korelované, alespoň co se týče klasických aktiv jako akcie a dluhopisy. Když má člověk tady v USA zapnuté denní zpravodajství Bloomberg News, určitě neunikne pozornosti více a více rostoucí část věnovaná alternativním investicím (ostatně vlastník agentury, miliardář a starosta New Yorku Mike Bloomberg  byl vždy dle mého názoru min. jeden či dva kroky spravně před ostatními). Podle posledního reportu společnosti  McKinsey &  Company dosáhly minulý rok aktiva v hedžových fondech, managed futures, private equity či komoditách jako vzácné kovy 6,5 biliónů dolarů. Od r. 2005 do r. 2011 pak rostly aktiva v alternativních investicích průměrným ročním tempem 14,2%, to v porovnání s 1,9% růstem v oblasti klasických aktiv. Kromě cyklických tržních faktorů jako nízké úroky a volatilita je zde také strukturální faktor. Penzijní fondy, které léta spoléhaly na dluhopisy mají problém uspokojovat své budoucí  důchodové závazky z těchto investic a hledají tzv. nekorelovanou „alfu“, tj. investice, které se pohybují nezávisle s klasickými aktivy a poskytují dodatečný výnos.

Hledají se velmi aktivně, alespoň v USA, nekorelované investice do portfolia a jeho celkový dlouhodobý stabilní výnos. 100% respondentů v dotazníku McKinsey se domnívá, že příliv aktiv do alternativních investic poroste do budoucna rychleji než do klasických investic. Navíc, dále podle studie očekávají, že v nich investoři zhodnotí více než v akciích nebo dluhopisech.  Podle další studie Towers Watson ve spolupráci s denníkem Financial Times, pak podíl alternativních investic  v penzijních fondech  činí již dnes 20%. Tj. zvýšení z podílu 5%, který byl patrný před 15 lety. Tak uvidíme, jak bude další vývoj probíhat.

Závěrem se pojďme podívat na úrokové sazby, konkrétně cenu 3-měsíční sazby na amercký dolar depozitovaný v zahraničí, tzv. Eurodollar kontrakt (září 2012, týdenní data) na burze CME. Cena se pak vyvíjí  inverzně k sazbě v p.a.vyjádření, tj. současně představuje 0,4% p.a. (100-99,6):

eurodollar

 

Začiatky

Středa, Březen 14th, 2012

A je tu pátý březnový článek soutěžící o Silver Eagle. Těšíme se na další.

 

Keď sa povie zlatá tehlička, každý si určite predstaví krásnu niekoľko kilogramov vážiacu tehlu žltého kovu, aké si prehadzujú lupiči v každom dobrom filme o veľkých lúpežiach, či už je ich dej zasadený do súčasnosti, alebo do obdobia divokého západu. Rovnako v nás obraz zlatej tehly evokuje veľké bohatstvo a všetko príjemné, čo sa s tým spája. Podobné myšlienky mi bežali hlavou i pred pár rokmi. Už ani neviem ako som sa k tomu dostal, ale zaumienil som si zistiť, koľko stojí zlatá tehla. Nech vidím, že na to nemám, a môžem sa v myšlienkach posunúť ďalej. Zadal som do googlu reťazec typu zlata tehla cena a zvyšok si už dokáže predstaviť každý. Prišiel šok. Teda vlastne dva…

Zarazila ma jednotková cena zlata. Presné číslo si samozrejme nepametám, ešte dlho potom som ceny zlata nijako zvlášť nesledoval, ale nejako som si dovtedy myslel, že zlato musí byť predsa len lacnejšie. To bol ten menej príjemný šok. Potom prišiel druhý, ktorý mi rozpumpoval srdce. Zistil som totiž, že zlatá tehlička nemusí vážiť kilo na to, aby sa dala kúpiť a považovať za investíciu do zlata. Oči mi ostali na 1g zlatej „tehličke“ (odliatku, pliešku) od rakúskej mincovne. Okamžite som mal v hlave jasno. Budem mať zlatú tehličku. Naozajstnú. Pravú. Moju. Toho času stála približne 40 eur, problém bol v tom, že som bol v tom čase vo finančne nie veľmi lichotivej situácii, skrátka, nemal som 40 eur na vyhadzovanie. Naozaj som zlatú tehličku vnímal len ako niečo pekné a zaujímavé, čo budem mať doma, môžem sa sem-tam pokochať a sám sebe povedať, áno, mám zlatú tehlu.

Predsa len, každý ju doma nemá… A tak som začal šetriť. V tom čase sa moja finančná situácia nejako lepšie vyvinula a tak šetrenie netrvalo dlho. O pár týždňov som mal doma 1 gram zlata o rýdzosti 99,9, pekne s certifikátom, sériovým číslom a hologramom. Pochválil som sa priateľke, kamarátom /samozrejme len najbližším, zlato v človeku nejako samo evokuje, že ho musí ukryť, asi preto to zakopávanie v románoch/ a odložil maličký lesklý pliešok do peňaženky. Na stránkach predajcu, u ktorého som tehličku kúpil, som  však našiel množstvo zaujímavého čítania. A keďže som odmalička zvedavý, začal som hltať informácie o investovaní, o hodnotách a ich uchovávaní, o vývoji peňazí. A tu som sa zarazil. Keď som sa ako dieťa pýtal otca, prečo sa peniazmi dá platiť a prečo si nemôžem nakresliť nové, vysvetľoval mi, že peniaze sú kryté zlatom. Že za každý papierik, ktorý mám v ruke, má banka schované určité množstvo zlata. A ja som po x rokoch a troch školách zistil, že to tak nie je. Žiadne zlato za svoje papieriky nedostanem. Peniaze sú nekryté.

Samozrejme som si túto info musel overiť, wiki však vie všetko /ha ha/ a túto krutú pravdu potvrdila. Moje sklamanie ma donútilo pátrať ďalej. A čím ďalej som hľadal, tým viac som nachádzal informácie, ktoré sa mi vôbec nepáčili. Od systému čiastkových rezerv až po naozaj paranoidné a konšpiračné teórie. V rámci svojich možností som to kúsok vyselektoval, ale stále mi ostalo pred očami moje maličké zlato. A objavil som niečo nové- striebro. Zaumienil som si, že svoje ťažko odmakané peniažky musím chrániť a nasledovala ďalšia kúpa. Pardón, tentoraz už investícia. A keďže sa mi páčilo, že by som mohol mať i naozajstnú tehlu, ktorá ako tehla i vyzerá, rozhodol som sa pre striebro. Spolu s tehličkou prišla i prvá strieborná minca. Len tak. Na skúšku. Silver Eagle ma ale dostal. V myšlienkach ma odniesol do čias, kedy  platenie striebrom a zlatom bolo rovnako bežné ako dnešné platby kartou. Potom to so mnou šlo z kopca. Nákupy začali naberať na pravidelnosti. Žiadne veľké položky, tu minca, tu dve…Kov som volil viac podľa nálady ako podľa nejakého premýšľania, proste som si chcel urobiť radosť. V tomto ma najviac potešili čínske mince. Ich prevedenie je jednoducho dokonalé, dokážem sa na ne pozerať celé hodiny. V mojej zbierke nenájdete ani jednu, všetky som daroval, ale viem, že aspoň jednu musím kúpiť i pre seba a poriadne ju schovať…

Ani som sa nenazdal a moja zbierka nabrala na objeme. Opäť musím zdôrazniť, že sa nejedná o megazbierky, aké je možné vidieť na mnohých fotkách a videách. Ale vážim si každý kúsok z nej, pametám si dokonca z akých príjmov som ho kupoval a v kútiku duše sa teším, že ju raz predám svojim deťom. S hrdosťou im ukážem, že som im našetril zlato a striebro. Z peňazí, ktoré sa nezarábali vždy najľahšie, ale o to väčšiu radosť mi prináša, keď viem, že sú bezpečne uchované naozaj moje.

A ešte jedna maličkosť, ktorá mňa osobne motivuje k nákupom zlata a striebra vo forme tehličiek a mincí. Je mi ich ľúto predať. Ak by som mal peniaze uložené na účte, alebo nebodaj v hotovosti, už by po nich nebolo ani stopy. Neoplývam disciplínou, čo sa peňazí týka, alebo úprimnejšie, som schopný minúť celú výplatu za deň, ale predávať moje maličké radosti ma nikdy ani nenapadlo…

Ak uvažujete nad zlatou tehličkou, či striebornou mincou, nebojte sa toho. Táto forma investície určite prinesie každému i potešenie, i úžitok, dá sa to finančne zvládnuť, nie je problém to regulovať a rovnako, keď je naozaj zle, sa dá bez problémov premeniť na papieriky…

 

 


Hledáme nejlepší články čtenářů:


10 dosud nejčtenějších článků na serveru:

 

Další vybrané články:

 

 

 

Nejvýnosnější investice na světě

Středa, Únor 22nd, 2012

Toto je další článek publikovaný na základě naší výzvy. Těšíme se na další.

 

Koláče dělají doláče a peníze dělají peníze. Od první chvíle, kdy jsem přečetl knihu Bohatý táta, chudý táta od Roberta Kiyosaki, jsem nechtěl být ničím jiným než investorem. Výhodně zainvestovat, pak se válet na pláži a sem tam se podívat, jak dobře si stojí mé investice. Když by se mě někdo zeptal, co dělám, nejspíš bych odpověděl, že jsem investor, rentiér, aktivní důchodce a v nejhorším případě bych řekl, že jsem dobře placený kavárenský povaleč. V hlavě mi běžely obrazy, jak zručně obchoduji online s akciemi, jak se dívám na zlaté cihličky v mém soukromém trezoru, jak neustále počítám své stříbrné mince, jak popíjím ty nejlepší ročníky ze svého vinného sklípku a jak skupuji starožitnosti a díla nadějných umělců. Krásný to život.

Přesně takhle jsem si to představoval a pak zjistil, že přesně takhle to nefunguje. Po roce od přečtení Kiyosakiho knihy mi bylo jasné, že pan Kiyosaki udělal někde chybu. A nebo, že bych ji snad udělal já? Když jsem si porovnával finanční situaci nás obou – on multimilionář v dolarech a já nula od nuly pojde, hned mi bylo jasné, odkud vítr vane. I kdybych přečetl tisíce knih na téma investování, podnikání a finanční svoboda, nestalo by se vůbec nic. Pravda byla taková, že jsem chtěl vidět jen to příjemné, na tom samo o sobě není nic špatného, ale to bylo vše… Byl jsem příliš malým člověkem na to, aby se mi otevřela stavidla hojnosti. A netrvalo mi to jen ten rok od přečtení oné knihy, ale několik dalších dlouhých let, než jsem pochopil, že musím investovat nejdříve sám do sebe, abych mohl sklízet sladké plody mé práce.

Pokud se právě rozhodujete do čeho investovat tento rok, pak investovat sami do sebe je tou nejlepší volbou. Prognozy jsou více než ideální – celosvětová ekonomická krize a krize v našich hlavách vybízí k tomu, abychom začali investovat právě do sebe. A co to znamená? Tato investice je natolik individuální, že na tuto otázku musí každý nalézt odpověď sám. V tom spočívá její kouzlo. Někomu to “docvakne” hned, jinému až za několik let, dalšímu se to nepodaří za celý život. Uvedu jen pár příkladů, které investici do sebe charakterizují. Nepřáteli tohoto druhu investice jsou lenost – hlavně ta myšlenková, vlastní pohodlí a falešná jistota. Na tuto investici bychom měli nahlížet jako na dlouhodobou, protože trvá celý život. Jejím mottem je poznej sám sebe a změna je život. Její výnos bude přímo úměrný kapitálu, který do ní budete pravidelně vkládat. Čím více, tím lépe. S touto investicí nemáte co ztratit, ba naopak. A výnos bude mít pozitivní dopad hned na několik oblastí – finance, rodina, zdraví, vztahy… Dokonalý pákový efekt!

Takže už víte do čeho tento rok investovat. Pokud nejste ještě plně rozhodnuti, proveďte si toto malé cvičení. Pohodlně se usaďte do křesla nebo na postel, zavřete oči a zklidněte mysl. Představte si, že není nic na světě, co by Vám bránilo žít Váš vysněný život. Představte si sami sebe v situacích, o kterých sníte. Ať už to jsou báječné dovolené, plavení se na jachtě či prosté zahrádkaření nebo užívání volného času tak, jak to máte nejraději. V duchu si vychutnávejte ty chvíle, kdy víte, že můžete cokoliv, co si zamanete. Až cvičení skončíte, jděte do koupelny a pěkně od plic si promluvte s tím člověkem v zrcadle. On je ten jediný na světě, který Vám brání v tom, o čem sníte. Myslíte, že stojí za to, abyste do něj investovali?

 

Jan Furiš

 

 

10 dosud nejčtenějších článků na serveru:

 

Další vybrané články:

Máte volné peníze a zároveň jste zadlužen. Co s tím?

Úterý, Srpen 16th, 2011

Relativně velké množství lidí je v následující situaci: je zadluženo a zároveň má volné prostředky.  Může jít jak o hypotéku (i když tam je termín možný mimořádných splátek přesně dán fixací) či úvěr ze stavebního spoření, tak může jít i o kontokorenty, spotřebitelské úvěry či kreditní karty.

Toto je zamyšlení nad tím, jaké mají tito lidé možnosti a jaké faktory by měli vzít v úvahu. Faktory nejsou jenom finančního rázu.

První, co většinu lidí asi napadne, je zbavit se dluhů. Pro většinu lidí to bude i optimální řešení. Zejména v případě nejistých příjmů či malých aktiv. Pro některé lidi však situace nemusí být tak jednoznačná.  Mají totiž i druhou možnost – ponechat si svoje dluhy a volné prostředky investovat.

Když je očekávaný výnos větší, proč bychom měli splácet dluhy? Raději budeme investovat. Možná si to někdy ani neuvědomují, ale tuto logiku používají všichni, kdo pro investování na kapitálových trzích používají margin. To znamená, že ne celou investici kryjí vlastním zdroji, ale že na část jim půjčí jejich broker. Oni sice neřeší dilema, zda splatit úvěr nebo ne, ale na své investice si půjčují od brokera a ten jim za to účtuje úrok.

Z čistě finančního hlediska je výběr řešení poměrně jednoduchý – porovnáme placené úroky s očekávaným výnosem. Větší vyhrává. Nesmíme ale zapomínat, že budoucí výnos není nikdy jistý. Co je tedy větší? Jistých 10% úroku placených bance (u úvěrů na bydlení je třeba úsporu úroků snížit o daňovou úlevu čerpanou na tyto úroky) nebo možných x% získaných z investice? I zde by si měl investor zjistit, jakému zdanění budou podléhat případné výnosy z alternativní investice a pracovat s čistými výnosy.

Investorovi nezbyde, než si možný výnos přepočítat na sazbu, která je více porovnatelná s jistými 10% nákladů. V první řadě by si investor měl udělat odhad různých možných výsledků investice spolu s jejich pravděpodobnostmi. Dejme tomu, že rozložení pravděpodobností výsledků investice je následující:

a)      s 20% pravděpodobností skončí investice ztrátou 10%

b)      s 25% pravděpodobností skončí investice ziskem 10%

c)      s 40% pravděpodobností skončí investice ziskem 25%

d)     s 15% pravděpodobností skončí investice ziskem 35%

Jednoduchým výpočtem dostáváme očekávaný výnos 15,75% (0,2*(-10%) + 0,25*10% + 0,4*25% + 0,15*35%). Tedy pokud si investor věří, že má čas a schopnosti tuto investici spravovat a řídit tak, aby dosáhl kýženého cíle.

Dále musíte vzít v úvahu i vaše ostatní aktiva a pasiva. Investor by si měl odpovědět na jednu otázku. Když investice nevyjde, nepoloží ho to? Má další prostředky, ze kterých bude případně schopen pokrýt svůj dluh?

Tím je vyřešena čistě finanční část. Zde by se dal článek zakončit. Podle mě by byl ale opomenut jeden neméně důležitý faktor. Tím faktorem je psychika investora a jeho emoce.

Všude možně se dočteme o fundamentální (analýza finančních výsledků kupované společnosti) nebo technické analýze (ta je pro změnu zaměřena na analýzu grafů a snaží z nich odhadnout další vývoj). Podle mě je ale pouze zanedbatelný prostor věnován analýze psychologické. V naší situaci nejde o psychologickou analýzu chování investorů na trzích (analýzu sentimentu), jde o psychologickou analýzu sebe sama. Ta je podceňována ještě více.

Aniž si to investor možná uvědomuje, emoce vstupují do hry už v předchozí části, nejsme roboti. Emoce totiž ovlivňují to, jakou pravděpodobnost investor přiřadí možným výsledkům a tím zásadním způsobem ovlivní výsledek finanční části analýzy.

Co se týče emocí – investor si musí odpovědět na to, jak se bude cítit v případě různých scénářů vývoje. Ty jsou v zásadě čtyři:

a)      Jak se bude cítit, když splatí svůj dluh. Bude přesto možnou investici sledovat? Pokud ji bude sledovat, jak se bude cítit za následujících scénářů:

  1. Investici se bude dařit dobře – nebude si vyčítat, že měl investovat?
  2. Investici se povede špatně – tady bude evidentně spokojen

b)      Jak se bude cítit, když bude investovat.

  1. Investici se bude dařit dobře – tady bude evidentně spokojen
  2. Investici se povede špatně – ustojí to psychicky? Nebude si vyčítat, že neměl investovat a měl raději splatit svůj dluh?

Vyřešení finanční i zejména emoční části je na každém investorovi. S finanční částí mu může někdo pomoci, výpočty udělá v excelu. Ale emoční část, ta je silně individuální. Navíc může v čase výrazně kolísat v závislosti na aktuální životní situaci investora. Proto ji musí vyřešit každý sám.

Přeji všem, aby se rozhodli správně.

 

Tento příspěvek byl napsán pro servery www.penize.cz a www.finmag.cz, kde vyšel v pondělí 15. srpna.