В настоящем сообщении приводятся результаты сбора и анализа информации Искусственным Интеллектом (ИИ) для портфельного метода Марковица.
Программный комплекс, реализующий функции ИИ, собирал информацию, так или иначе касающуюся цен активов, котирующихся на Московской бирже. Далее, исходя из собранной и проанализированной информации были сформированы рекомендации по оптимальному составу инвестиционного портфеля для различных условий диверсификации, то есть при разных максимально допустимых долях одного актива в инвестиционном портфеле.
Так, при 10% ограничении для одного актива в портфеле, был получен результат прогнозирования на временном горизонте примерно в год:
- ожидаемая доходность портфеля - 0.48 рубля на 1 рубль вложений.
- дисперсия риска: 0.0067.
Оптимизированный состав портфеля при этих условиях составит:
GAZP 10%
HEAD 10%
IRAO 10%
LKOH 10%
ROSN 10%
SBER 10%
T 10%
VTBR 10%
X5 10%
YDEX 10%
Плотность вероятности для доходности на 1 рубль вложений для указанного варианта диверсификации представлена на графике ниже.
При 20% ограничении для одного актива в портфеле, был получен результат прогнозирования на временном горизонте примерно в год:
- ожидаемая доходность портфеля - 0.59 рубля на 1 рубль вложений.
- дисперсия риска: 0.0137.
Оптимизированный состав портфеля при этих условиях составит:
HEAD 20%
LKOH 20%
ROSN 20%
VTBR 20%
X5 20%
При 30% ограничении для одного актива в портфеле, был получен результат прогнозирования на временном горизонте примерно в год:
- ожидаемая доходность портфеля - 0.63 рубля на 1 рубль вложений.
- дисперсия риска: 0.0176.
Оптимизированный состав портфеля при этих условиях составит:
HEAD 30%
LKOH 10%
VTBR 30%
X5 30%
На рисунке ниже представлена зависимость доходности на 1 рубль вложений в зависимости от риска, который готов допустить инвестор.
Программный комплекс оценивает рыночную обстановку и дает рекомендацию на будущее исходя из условий на момент сбора информации. То есть, на этот момент составления рекомендации по составу портфеля эта рекомендация являются оптимальной.
Со временем происходят экономические и политические события. Изменение обстановки формирует несколько другой оптимум для состава инвестиционного портфеля.
К счастью, обычные экономические процессы не приводят к кардинальному изменению оптимума состава портфеля. Но, к сожалению, мы не застрахованы от катастроф в экономике (“черных лебедей”) и социуме, благо они очень редки.
Из опыта можно рекомендовать корректировать инвестиционный портфель каждые несколько недель или после резких движений котировок.
Например, в какой то момент акции IRAO имели относительно низкую цену и имели большой потенциал для роста - ИИ рекомендовал включить их в состав портфеля. Но затем эти акции совершили скачкообразный рост и отработали часть своего потенциала. В такой ситуации оказывается, что другие акции имеют больший потенциал для роста и ИИ будет рекомендовать скорректировать портфель.
Другой пример, нефть Венесуэлы начинают продавать Китаю американские компании, но при этом уменьшается дисконт. Покупатели задумаются о покупках в российских компаниях. ИИ может посчитать это благоприятным признаком и включить в оптимальный состав нефтяников.
Рассматриваемый в этом сообщении программный комплекс успешно тестируется больше года, при этом постоянно идет его доработка и совершенствование.
Информация приведена для демонстрации возможностей ИИ, не является торговой рекомендацией.