Современная теория портфеля (MPT) - это гипотеза теории инвестиций, которую Гарри Марковиц опубликовал в 1952 году. С тех пор теория Марковица стала одним из самых влиятельных факторов в области финансов как для ученых, так и для практиков. Марковиц утверждал, что инвесторы, не склонные к риску, могут создавать портфели активов, которые максимизируют доход при заданном уровне риска. Применение MPT позволяет инвесторам создать оптимальный портфель активов для любого конкретного уровня риска. В зависимости от толерантности к риску индивида им следует вкладывать средства в набор активов, максимизирующий доходность. Этот набор вариантов для каждого уровня риска создает эффективную границу, и инвесторы никогда не должны выбирать портфель активов, который не попадает в эту границу. Кроме того, MPT количественно оценил выгоды от диверсификации активов за счет снижения рисков.

Каковы предположения MPT?

Как и любая теория, MPT основывается на ряде предположений. Без этих предположений модель не верна. Таким образом, чем больше предположения отклоняются от реальных наблюдений, тем слабее становится теория. Всегда полезно знать предположения, лежащие в основе любой модели, а также ее ограничения. Хотя MPT является стандартом для принятия решений об инвестициях и финансовом планировании, некоторые профессионалы в области инвестиций отмечают, что рынок не всегда ведет себя в соответствии с современной теорией портфелей. В частности, предположения модели иногда не соответствуют действительности и не соответствуют реальному поведению рынка.

Чтобы модель Марковица эффективных границ и выплат по риску и доходности оставалась верной, следующие рыночные допущения также должны быть верными:

· Инвесторы должны рассматривать каждую инвестиционную альтернативу как распределение вероятностей ожидаемой прибыли на инвестиционном горизонте.

К сожалению, инвесторов движет недавняя доходность и краткосрочная ожидаемая доходность. Даже если существует высокая вероятность долгосрочной доходности, инвесторам трудно удерживать актив в период отрицательной доходности.

· Риск портфеля измеряется как отклонение от ожидаемой доходности.

Проблема с этими измерениями заключается в том, что они используют исторические данные, которые могут не отражать будущий потенциал риска. Кроме того, дисперсия в сторону увеличения имеет такой же вес, что и дисперсия в случае снижения. В действительности инвесторов гораздо больше волнуют неожиданные убытки, чем неожиданные выгоды.

· Ожидаемая доходность соответствует нормальному распределению вероятностей.

Опыт показывает, что доходность акций не подчиняется нормальному распределению вероятностей. У доходности акций есть распределение вероятностей, которое включает толстые хвосты, которых нет в нормальном распределении. Если бы доходность была нормальной, обвала рынка не было бы.

· Кривые полезности инвестора - это только функция риска и доходности.

Хотя верно то, что инвесторы мотивированы риском и доходностью, другие мотивы также влияют на их инвестиционный выбор. Например, личные предпочтения и социальные убеждения могут повлиять на инвестиции. Об этом свидетельствует существование паевых инвестиционных фондов, занимающихся социальными и экологическими проблемами.

· Инвесторы рациональны.

Инвесторы - это люди, а люди не всегда полностью рациональные существа. Инвесторы склонны к чрезмерной реакции (или иррациональному изобилию) и к множеству других вариантов, которые нельзя назвать рациональными. Развитие исследований в области поведенческих финансов - это попытка понять действия инвесторов, которые не следуют рациональным моделям. Например, работы Дэниела Канемана по теории перспектив и Ричарда Талера по поведенческой экономике показывают, что люди не принимают рациональных решений. Люди принимают решения на основе различных личных предубеждений и в первую очередь мотивированы краткосрочным, а не оптимальным конечным результатом.

Как ИИ может помочь решить эти недостатки MPT?

Признание недостатков MPT и ее допущений не означает, что инвесторы должны полностью забыть об этой модели. Сегодняшние технологии просто предлагают инвесторам новый способ расчета исходных данных и оценки данных. Финансовые технологии и искусственный интеллект дают возможность улучшить теории о риске, доходности, поведении инвесторов и распределении активов.

· Наблюдая и извлекая уроки из прошлого поведения, ИИ прогнозирует будущее поведение рынка. Вместо того, чтобы использовать исторические данные в качестве прокси для будущей рыночной доходности и волатильности, ИИ использует эти данные для понимания рынка и создания прогнозной модели доходности и волатильности.

· ИИ не только предсказывает движения рынка, но и то, как инвесторы отреагируют на эти движения. Даже когда поведение инвесторов, кажется, не отражает рациональных ожиданий, в поведении все еще есть шаблоны, которые ИИ может распознать и предсказать.

· Метод инвестирования по формуле Джоэла Гринблатта - лишь один из способов преодолеть человеческие эмоции и склонность принимать решения, основанные на краткосрочных предубеждениях. ИИ - более продвинутый способ достичь этой цели. Эта технология решает проблему принятия неверных инвестиционных решений, вызванных страхом, жадностью и другими эмоциями.

Тот факт, что есть некоторые проблемы с допущениями MPT, не означает, что пора отбросить теорию. Использование идей искусственного интеллекта идеально дополняет MPT и является идеальным способом его использования. TrueRisk Labs использует технологию искусственного интеллекта для прогнозирования цен на акции и их волатильности. Включение этих данных в модели распределения активов может быть частью процесса настоящей модернизации современной теории портфеля.