Вопросы оценки рисков и доходности

Если все же провести полный цикл исследований, получить прогнозируемые результаты для каждого варианта и проанализировать их, скорее всего мы получим вероятностное распределение, позволяющее определить шансы на успех. Вряд ли можно ожидать для всех изучаемых активов идентичность формы распределения, показывающей вероятность прибыли. В любом случае она будет отражать специфичность рынка, характерную для базового инструмента. В принципе, вероятностное распределение будет являться компиляцией вероятностных распределений двух стратегий: покупка и продажа опциона одного и того же типа, которые являются нормальными, логнормальными или имеют экспоненциальную форму, в зависимости от класса активов, цены исполнения, близости цен к историческим минимумам, максимумам или нахождения их в средней части рынка. Свою лепту внесут также процентные ставки и подразумеваемая волатильность, включая неявное влияние со стороны других участников рынка, имеющих собственное мнение о нем.

Причина этого в том, что покупатель волатильности, рехеджируя свою длинную позицию в опционах, тем самым пытается воссоздать денежный поток, имитирующий короткий опцион. При этом есть существенное различие между стратегией выписывания опциона и процесса ребалансировки длинной волатильности во временном аспекте, хотя и тот, и другой фактически преследуют одну и ту же цель: получить премию от продажи опциона. Надписант опциона сразу имеет выплату премии на счет, которая потом превращается в реальные деньги, а процесс рехеджинга предполагает рассредоточенное во времени получение прибыли в надежде достичь лучших результатов, чем от продажи опциона. Аналогично продавец волатильности, рехеджируя короткие опционные позиции, пытается воссоздать длинные опционы, в требуемом размере покрывающие риски. Отказ от простого инвестирования в длинные опционы основан на мнении, что можно истратить меньше денежных средств, динамически управляя стратегией короткой волатильности.

В заключение краткого обзора проблем, связанных с выяснением конечного финансового результата, чем всегда бывают озабочены инвесторы, следует обратить внимание, что аналоги систем, позволяющие выяснить наиболее вероятный исход, представлены в программах, выясняющих степень риска. Наиболее близкой к рассматриваемой теме является система расчета гарантийных обязательств, фактически определяющая меру риска SPAN {The Standard Portfolio Analysis of Risk — анализ риска стандартного портфеля), используемая на срочных биржевых рынках США. Кстати, в этом методе рассматривается 16 сценариев возможного изменения рыночной ситуации, одновременно с моделированием характера изменения цен и волатильностей, позволяя определить возможные потери за один торговый день. Относительно близок также метод, основывающийся на понятии когерентного измерения риска, который при некоторых интерпретациях позволяет оценить средние потери при наихудшем развитии событий. Более известные методики Shortfall и VAR (Value-at-Risk) — тоже могут быть приспособлены для решения задачи, но они имеют серьезные недостатки, ставящие под сомнение их способность вообще адекватно оценивать риск, свойственный спекулятивным финансовым рынкам. Тем не менее, в ограниченной временной и ценовой области их можно достаточно эффективно использовать, и к этому вопросу мы вернемся чуть позже.

К счастью, в практической деятельности, где много места отводится элементарному здравому смыслу, можно обойтись без сложного программного обеспечения, если конечно не стремиться к относительно высокой точности. Правда, результат тоже окажется весьма приблизительным, зато он будет выражен в терминах прибыли/убытка, понятных любому человеку, даже профессионально не разбирающемуся в финансах. Здесь следует обратить внимание: ошибок и неопределенности все равно не избежать, вне зависимости от качества используемого программного обеспечения, потому что на другой чаше весов успеха лежит проницательность и грамотность инвестора или портфельного управляющего, а главное — адекватность их действий рыночным обстоятельствам.