Naiwne zróżnicowanie najlepiej opisać jako szorstki i, mniej lub bardziej, instynktowny, zdrowy rozsądek podział portfela, nie zawracając sobie głowy wyrafinowanymi modelami matematycznymi. W najgorszym przypadku, powiedzmy niektórzy eksperci, takie podejście może uczynić portfele bardzo ryzykownymi. Z drugiej strony, niektóre ostatnie badania wskazują, że ten rodzaj świadomego, ale nieformalnie logicznego podziału, jest tak samo skuteczny jak te wymyślne, optymalizujące formuły.
Naive vs. Wyrafinowany
Nic dziwnego, że inwestorzy indywidualni rzadko stosują złożone metody alokacji aktywów. Mają one zastraszające nazwy, takie jak optymalizacja wariancji średniej, symulacja Monte Carlo lub model Treynor-Black, z których wszystkie są zaprojektowane w celu uzyskania optymalnego portfela, który zapewnia maksymalny zwrot przy minimalnym ryzyku, co jest rzeczywiście marzeniem inwestora.
W rzeczywistości kilka badań teorii optymalizacji, takich jak „Optymalna kontra naiwna dywersyfikacja: jak skuteczna jest strategia portfela 1 / N”, przeprowadzona przez dr Victora DeMiguela i in. Z London Business School, argumentowała przeciwko skuteczności wyrafinowane modele. Różnica między nimi a naiwnym podejściem nie jest istotna statystycznie; zaznaczają, że naprawdę podstawowe modele działają całkiem dobrze.
Czy sposób, w jaki przeciętny inwestor prywatny ma po prostu trochę tego, a tak naprawdę, jest mniej realny? To niezwykle ważna kwestia, leżąca u podstaw inwestowania. Jeden rabin, Issac bar Aha, wydaje się być dziadkiem tego wszystkiego, proponując około IV wieku, że „należy umieścić trzecią część ziemi, trzecią część towaru i trzecią gotówkę”. To całkiem niezła rada, która wciąż jest wystarczająca, 1600 lat później!
Niektórym cynikom i naukowcom wydaje się zbyt proste, aby było prawdą, że można osiągnąć wszystko, co jest zbliżone do optymalnego, po prostu wkładając jedną trzecią swoich pieniędzy w nieruchomości, jedną trzecią w papiery wartościowe (nowoczesny odpowiednik towarów) i spoczywaj w gotówce. Alternatywnie, klasyczne wykresy kołowe, które są podzielone na portfele o wysokim, średnim i niskim ryzyku, są bardzo proste i nie może być z nimi nic złego.
Nawet Harry Markowitz, który wygrał Nagrodę Pamięci Nobla w dziedzinie nauk ekonomicznych za swoje modele optymalizacyjne, najwyraźniej właśnie podzielił swoje pieniądze równo pomiędzy obligacje i akcje, z „powodów psychologicznych”. To było proste i przejrzyste; w praktyce z przyjemnością pozostawił po sobie własne nagradzane teorie dotyczące własnych funduszy.
Odcienie naiwności i sam termin
Jest jednak coś więcej. Niemiecki profesor bankowości i finansów Martin Weber wyjaśnia, że istnieją różne rodzaje modeli naiwnych, z których niektóre są znacznie lepsze od innych. Profesor Szlomo Benartzi z UCLA potwierdza również, że na naiwnych inwestorów duży wpływ ma to, co oferuje. Z tego powodu, jeśli pójdą do maklera papierów wartościowych, mogą skończyć się zbyt dużą ilością akcji lub mogą być przeważone w instrumentach dłużnych, jeśli pójdą do specjalisty od obligacji. Ponadto istnieje wiele różnych rodzajów akcji, takich jak małe i duże spółki kapitałowe, zagraniczne i lokalne itp., Więc każda tendencja może prowadzić do katastrofalnego, a przynajmniej nieoptymalnie naiwnego portfela.
Podobnie samo pojęcie naiwności może być uproszczone i nieco niesprawiedliwe. Naiwny w sensie łatwowierności i niedoinformowania może rzeczywiście doprowadzić do katastrofy. Jeśli jednak naiwnym zostanie przyjęte pierwotne znaczenie naturalne i nienaruszone - co przekłada się na rozsądne i logiczne, choć niewyrafinowane podejście (nie znające technik technicznych technik modelowania), nie ma prawdziwego powodu, by zawiódł. Innymi słowy, to prawdopodobnie negatywne skojarzenia słowa „naiwność” są tutaj prawdziwym problemem - użycie uwłaczającej etykiety.
Złożoność nie zawsze pomaga
Z drugiej strony złożoność metodologiczna i wyrafinowane modele niekoniecznie prowadzą do optymalności inwestycji w praktyce. Literatura na ten temat jest dość jasna, a biorąc pod uwagę złożoność rynków finansowych, trudno się dziwić. Ich mieszanka czynników ekonomicznych, politycznych i ludzkich jest zniechęcająca, tak że modele są zawsze podatne na jakąś formę nieprzewidywalnego szoku lub kombinacji czynników, których nie można skutecznie zintegrować z modelem.
Dr Victor DeMiguel i jego współpracownicy przyznają, że złożone podejścia są poważnie ograniczone przez problemy z szacowaniem. Dla statystycznie nastawionych „prawdziwe momenty zwrotu aktywów” są nieznane, co prowadzi do potencjalnie dużych błędów oszacowań.
W związku z tym rozsądnie skonstruowane portfolio, które jest regularnie monitorowane i ponownie równoważone pod względem tego, co dzieje się w tym czasie, ma nie tylko intuicyjny wygląd, może wykonywać równie dobrze, jak niektóre bardziej wyrafinowane podejścia, które są ograniczone ich własną złożonością i kryciem. Oznacza to, że model może nie uwzględniać wszystkich niezbędnych czynników lub może nie reagować w wystarczającym stopniu na pojawiające się zmiany środowiskowe.
Podobnie, oprócz dywersyfikacji klas aktywów, wszyscy wiemy, że portfel akcji powinien być sam w sobie dywersyfikowany. Również w tym kontekście zwolennicy naiwnego przydziału wykazali, że posiadanie więcej niż około 15 stad nie przynosi dalszych korzyści z dywersyfikacji. Tak więc naprawdę skomplikowana mieszanka akcji ma prawdopodobnie efekt przeciwny do zamierzonego.
Dolna linia
Wszyscy zgadzają się co do tego, że dywersyfikacja jest absolutnie niezbędna. Ale korzyści płynące z zaawansowanego modelowania matematycznego są niejasne; dla większości inwestorów sposób ich działania jest jeszcze mniej jasny. Chociaż modele skomputeryzowane mogą wyglądać imponująco, istnieje ryzyko oślepienia przez naukę. Niektóre takie modele mogą działać dobrze, ale inne nie są lepsze niż po prostu rozsądek. Stare powiedzenie „trzymaj się tego, co wiesz i rozumiesz” może dotyczyć zarówno prostych, przejrzystych alokacji aktywów, jak i różnych form strukturyzowanych produktów inwestycyjnych.
