Коэффициент шарпа. что это. формула расчета. пример в excel

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа это метрика, целью которой является измерение успешности инвестиции путем деления избыточной по отношению к безрисковой ставке доходности на стандартное отклонение процесса, генерирующего эту доходность. Предложенный в 1966 году профессором финансов Стэнфордского Университета Уильямом Шарпом как мера результатов взаимных фондов, он, несомненно, дает некоторую оценку качества инвестирования, но имеет также некоторые ограничения.

Самый яркий его недостаток – он не различает отрицательную и положительную волатильность. Сильные положительные выбросы в серии результатов могут увеличить значение знаменателя (стандартного отклонения) на большую величину, чем значение числителя, таким образом уменьшая значение коэффициента Шарпа. Для некоторых распределений, имеющих положительную асимметрию результатов, таких как типичная тренд-следящая стратегия, коэффициент Шарпа может быть увеличен, если убрать наиболее большие положительные результаты. Это бессмыслица, поскольку инвесторы как правило рады большим позитивным результатам.

Большие позитивные отклонения являются признаком волатильности и риска, но если торговая стратегия последовательно дает сильные позитивные исходы и небольшие негативные исходы, она не должна быть наказана за эти сильные движения в свою пользу.

В случае, когда распределение результатов не является нормальным, коэффициент Шарпа дает сбои. Это в особенности неудачная метрика, когда сравниваются стратегии с положительной асимметрией, например тренд-следящие, со стратегиями с отрицательной асимметрией, например стратегии продажи опционов. В действительности, для положительно-асимметричных распределений доходность достигается с меньшим риском, чем это следует из коэффициента Шарпа. И наоборот, стандартное отклонение недооценивает риск для негативно-асимметричных распределений, то есть торговая стратегия более рискованна, чем это следует из коэффициента Шарпа. Типичная долгосрочная тренд-следящая стратегия, особенно с большим числом сделок, обычно имеет коэффициент Шарпа в диапазоне 0.5 — 0.9. Однако, негативно-асимметричная стратегия (возврата к среднему), например, продажа опционов, будет давать большой коэффициент Шарпа, 3.0 и выше, вплоть до разрушительной просадки. Коэффициент Шарпа часто не отражает внутренне присущий риск стратегий возврата к среднему.

Коэффициент Шарпа предполагает нормальное распределение и имеет склонность давать ложное чувство защищенности негативно-асимметричным стратегиям, которые устойчиво дают небольшие положительные результаты, но могут иметь редкие, болезненные сильные негативные исходы.

Что такое коэффициент Шарпа в трейдинге простыми словами

Коэффициент Шарпа – это показатель финансового рынка, позволяющий определить эффективность выбранной трейдером стратегии. Основные показатели, используемые этим инструментом – это доходность, стандартное отклонение доходности и безрисковая доходность, которые мы рассмотрим далее.

Коэффициент Уильяма Шарпа простыми словами – это показатель, дающий трейдеру возможность легко взвесить риски и потенциальную доходность и решить, нужно торговать по этой стратегии в будущем или нет.

Недостаток коэффициента Шарпа в том, что исходные данные для его анализа должны быть нормально распределены. Проще говоря, чтобы все значения в виде графика, были симметричны и не имели резких пиков или падений.

Рассмотрим основные компоненты, которые используются для расчета коэффициента Шарпа.

1. Доходность

Для расчета доходности может использоваться любой временной промежуток, но очевидно, что чем он больше, тем выше надежность расчетов. Хороший показатель для анализа – средний прирост за одну сделку.

2. Безрисковый доход

Этот термин только звучит страшно. На деле же это минимальный доход, который гарантирован трейдеру. Проще говоря, какую сумму можно заработать со 100%-й вероятностью. По сути это минимальный заработок, который надеется получить трейдер. Если сравнивать минимальную безрисковую доходность с реальной прибыльностью, можно с легкостью оценить потенциальную выгодность стратегии.

На практике полностью безрисковых инвестиций не существует, даже в самых консервативных финансовых инструментах. Но скажем, казначейские облигации США можно считать условно безрисковыми.

Для сравнения 3-месячные и 10-летние векселя и их процентная ставка:

На Форекс безрискового дохода не существует, в то время как для банковских вкладов он равен величине процентной ставки.

Надо сказать, что в МетаТрейдере коэффициент Шарпа определяется именно с нулевой ставкой безрискового дохода.

3. Стандартное отклонение

Главный признак, по которому оценивается риск по стратегии – дисперсия, то есть, то, насколько сильно разбросаны сделки по доходности

Делается это с помощью стандартного отклонения – очень важного статистического показателя

Предположим, средняя доходность составляет 50%. В какой ситуации риски будут меньше: если она высчитывается из сделок с доходностью в 0%, 0%, 0% и 100%, 100%,100% или если доходность 6 сделок распределяется так: 40%, 40%, 40% и 60%, 60%, 60%?

Конечно, во втором случае. Здесь сделки отклоняются от среднего значения лишь на 10%, а в первом случае – на 50%. Чем больше волатильность доходности, тем хуже для трейдера.

Ссылки [ править ]

  1. ^
  2. Шарп, Уильям Ф. (1994). . Журнал управления портфелем . 21 (1): 49–58. DOI. Проверено 12 июня 2012 года .
  3. Gatfaoui, Hayette. «Коэффициенты Шарпа и их фундаментальные компоненты: эмпирическое исследование». Школа менеджмента IESEG .
  4. Джобсон JD; Корки Б (сентябрь 1981 г.). «Проверка гипотезы производительности с помощью мер Шарпа и Трейнора». Журнал финансов . 36 (4): 888–908. DOI . JSTOR .
  5. Гиббонс М; Росс С; Шанкен Дж (сентябрь 1989 г.). «Тест эффективности данного портфеля». Econometrica . 57 (5): 1121–1152. CiteSeerX . DOI . JSTOR .
  6. Рой, Артур Д. (июль 1952 г.). «Безопасность прежде всего и владение активами». Econometrica . 20 (3): 431–450. DOI . JSTOR .
  7. Шольц, Хендрик (2007). «Уточнения коэффициента Шарпа: Сравнение альтернатив для медвежьих рынков». Журнал управления активами . 7 (5): 347–357. DOI .
  8. . Проверено 14 марта 2011 года .
  9. Уилмотт, Пол (2007). (второе изд.). Вайли. стр.  -432. ISBN
  10. Ло, Эндрю В. (июль – август 2002 г.). «Статистика коэффициентов Шарпа». Журнал финансовых аналитиков . 58 (4).
  11. Шах, Сунит Н. (2014), , Институт CFA, стр. 14
  • .

Достоинства и недостатки Коэффициента Шарпа

Плюсы:

  1. Простота расчетов и применения.
  2. Точная оценка соотношения риска и доходности.
  3. Удобно применять для сравнения различных стратегий или выборе ПАММ-счета.
  4. Универсальность применения. С его помощью можно оценивать стратегию управляющего ПАММ-счетом, выбор акций при формировании инвестиционного портфеля, анализ валютной пары при торговле на forex.

Минусы:

  1. При высокой волатильности выбранного инструмента в любую сторону это расценивается как негативный момент, и показатель будет стремиться к 0.
  2. Происходит оценка прошлых периодов. Гарантии получения таких же результатов в будущем нет.
  3. Нельзя принимать решение, основываясь только на данных этого показателя.

Доходность актива

Доходность торговых сделок можно считать на любом периоде времени (день, неделя, месяц, год). Доходностью актива можно считать средний прирост по сделке.

Важным фактором при расчете является симметричное распределение входящих данных: присутствие резких нестандартных отклонений ведет к повышению вероятности получения ложной оценки.

При анализе различных стратегий наиболее удобно и полезно создать таблицу в Excel, написать формулу расчета коэффициента Шарпа и дополнять файл новыми данными.

Стандартное отклонение в торговых терминалах рассчитывается автоматически. Простыми словами, стандартное отклонение показывает, на сколько изменится прибыльность актива относительно средней доходности за конкретный промежуток времени.

Стандартное отклонение рассчитывается как корень из дисперсии случайной величины (отклонение доходности актива от ее среднего значения). Таким образом, если, например, прибыльность сделок такова: 3%, 2%, 5%, 0%, 4%, то стандартное отклонение составляет 3,03%. Если доходность сделок будет следующей: 2%, 1%, 0%, 4%, 6%, то стандартное отклонение составит 4,64%. Вывод можно сделать следующий: первая стратегия менее рискованная в сравнении со второй, ведь волатильность прибыли по ней ниже.

Подводя итог по всему вышесказанному, стоит отметить, что использование коэффициента Шарпа для анализа эффективности стратегии важно, однако его стоит применять вместе с дополнительной аналитической информацией

Использование в финансах [ править ]

Коэффициент Шарпа характеризует, насколько хорошо доходность актива компенсирует инвестору принятый риск. При сравнении двух активов с общим эталоном, тот, у которого выше коэффициент Шарпа, обеспечивает лучшую доходность при том же риске (или, что эквивалентно, ту же доходность при более низком риске).

А именно, коэффициент Шарпа рассматривает отношение избыточной доходности данной акции к соответствующему стандартному отклонению. Избыточная доходность рассматривается как показатель эффективности фондового фонда.

Однако, как и любая другая математическая модель, она полагается на правильность данных и достаточное количество данных, чтобы мы могли наблюдать все риски, которые фактически принимает алгоритм или стратегия. Схемы Ponzi с длительным сроком действия, как правило, обеспечивают высокий коэффициент Шарпа, исходя из заявленных доходов, но в конечном итоге фонд исчерпает себя и обрушит все существующие инвестиции, когда больше не будет новых инвесторов, желающих участвовать в схеме и продолжать ее работу. . Точно так же продажа пут-опционов с очень низким страйкомможет показаться, что у них очень высокие коэффициенты Шарпа на промежутке времени в четные годы, потому что путы с низким страйком действуют как страховка. В отличие от предполагаемого коэффициента Шарпа, продажа пут — это предприятие с высоким риском, которое не подходит для счетов с низким риском из-за их максимального потенциального убытка. Если базовая ценная бумага когда-либо упадет до нуля или не выполнит свои обязательства и инвесторы захотят выкупить свои путы для всей оценки акций, вся полученная с тех пор прибыль и большая часть базовых инвестиций могут быть уничтожены.

Таким образом, данные для коэффициента Шарпа должны собираться за достаточно длительный период времени, чтобы интегрировать все аспекты стратегии в высокий доверительный интервал

Например, данные должны собираться за десятилетия, если алгоритм продает страховку, которая предполагает выплату высокой ответственности один раз в 5-10 лет, а алгоритм высокочастотной торговли может потребовать данных только за неделю, если каждая сделка происходит каждые 50 миллисекунд, с осторожностью, чтобы избежать риска неожиданных, но редких результатов, которые не были зафиксированы таким тестированием (см. сбой вспышки )

Кроме того, при оценке инвестиционной эффективности активов со сглаживанием доходности (например, с прибылью фонды), коэффициент Шарпа должен быть выведен из показателей базовых активов, а не доходности фонда (такая модель при желании сделает вышеупомянутую схему Понци недействительной).

Коэффициенты Шарпа, наряду с коэффициентами Трейнора и альфа- коэффициентами Дженсена , часто используются для ранжирования результатов работы менеджеров портфелей или паевых инвестиционных фондов.

Коэффициент Шарпа Berkshire Hathaway за период с 1976 по 2011 год составлял 0,76, что выше, чем у любых других акций или паевых инвестиционных фондов с более чем 30-летней историей. На фондовом рынке коэффициент Шарпа за тот же период составлял 0,39.

Коэффициент Кальмара

Данный показатель во многом похож на коэффициент Шарпа, в котором рассматривается отношение дохода и риска — но есть одна разница. В числителе прописывается доход за весь рассматриваемый период — чем больше срок, тем лучше. В знаменателе указывается максимальная просадка (разница между максимальным и следующим за ним минимальным значениями счета за всю историю в %). Т.е. например если счет показывал 10% прибыли, а затем просел до -40%, то DD = (1.1 — 0.6) / 1.1 = 45%.

К = Gain/MaxDrawdown

  • Gain — доходность счета за период;
  • MaxDrawdown – величина максимальной просадки за период

Коэффициент Кальмара наиболее просто рассчитать для торговой стратегии, замониторенной в myfxbook:

Все значения уже есть в левой панели — в данном случае коэффициент равен S = 37.44/46.78 = 0.8. Хорошим считается коэффициент не меньше трех при торговом периоде не менее 3 лет. Хотя очевидно, что если счет в первый год выдал фантастическую доходность, а два следующих года провел около нуля, то коэффициент останется высоким, хотя зашедший в счет после года его существования не заработал ничего.

Сильные стороны показателя:

  • Простота в расчетах
  • Коэффициент Кальмара меняется более гладко. Шарп или Сортино, учитывающие волатильность в целом, очень изменчивы, особенно на небольших торговых интервалах

Слабые стороны показателя:

  • Недостаток Кальмара в том же, что и достоинство: риск определяется как максимальная просадка без учета волатильности торговли
  • Редкое событие может стоить трейдеру депозита. Так, обвал 1987 г. на рынке США привел к снижению индекса на величину около 20% всего за один день, чего не наблюдалось даже в кризис 1929 года.

Выбор менее рискованного актива

Как мы выяснили, Шарп и Сортино являются интересными показателями с точки зрения оценки как доходности, так и риска портфеля. Таким образом, включение в портфель актива с большим Шарпом будет приносить этому портфелю и больше надежности. Для отбора кандидатов можно воспользоваться следующими источниками.

В разделе Скринер имеется возможность отфильтровать все доступные ETF/БПИФ по риск-коэффициентам, а также во вкладке таблицы «Риск» посмотреть значения Шарпа и Сортино.

Дополнительно Шарп и Сортино указан в каждом ETF в разделе «Сравнение с Альтернативами». Например, на этой картинке сравниваются FXUS с прочими ETF с момента их создания.

Недостатки Шарпа

Применение риск-менеджмента при инвестировании в фонды в России еще не так развито, но зарубежные инвесторы уже взяли на вооружение данную методику и насобирали для нас граблей. Коэффициент Шарпа имеет ряд ограничений, которые желательно понимать инвестору:

  • Коэффициент Шарпа нелинейно зависит от времени. При переходе от разных временных интервалов Шарп увеличивается пропорционально квадратному корню времени. Например, годовой коэффициент Шарпа будет в √12 больше, чем месячный коэффициент Шарпа.

  • Чем меньше временной промежуток, взятый для измерения Шарпа, тем сильнее его чувствительность. Поэтому при сравнении двух фондов рекомендуется расчитывать Шарп за один и тот же промежуток времени.

  • Шарп не является подходящей мерой оценки риска, когда инвестиции имеют асимметричное распределение прибыли с отрицательной или положительной асимметрией. К сожалению, доходность активов обычно представляется более сложным распределением. При применении Шарпа приходится пренебрегать данным обстоятельством.

  • Неликвидные активы могут долго оставаться постоянными без изменения стоимости, занижая волатильность и смещая коэффициент Шарпа вверх.

  • Не было обнаружено, что коэффициент Шарпа обладает прогнозирующей способностью для фондов в целом. На «победителя» по коэффициенту Шарпа за прошедший период нельзя рассчитывать, чтобы предсказать будущий успех.

Помимо недостатков, коэффициент Шарпа может быть сознательно изменен управляющим фонда. Коэффициент Шарпа может быть увеличен без реального эффекта, когда инвестиции действительно приносят более высокую доходность с поправкой на риск. В частности, Spurgin (2001) продемонстрировал следующие способы игры в оотношении Шарпа:

  • Удлинение интервала измерения. Это приведет к снижению оценки волатильности; например, годовое стандартное отклонение дневной доходности обычно выше, чем еженедельное, которое, в свою очередь, выше, чем месячное.

  • Игра с опционами. Эта стратегия может увеличить доходность, собирая опционную премию, не окупаясь в течение нескольких лет. Стратегии, предусматривающие принятие риска дефолта, риска ликвидности или других форм риска, обладают той же способностью смещать вверх коэффициент Шарпа. (Примерами являются коэффициенты Шарпа нейтральных на рынке хедж-фондов до и после кризиса ликвидности 1998 года.) Этот подход аналогичен обмену отрицательной асимметрии для увеличения коэффициента Шарпа путем улучшения среднего или стандартного отклонения инвестиций.

  • Обмен экстремальных доходов (лучшие и худшие ежемесячные доходы каждый год) по свапу с третьим лицом. Подобный свап уменьшает стандартное отклонение, увеличивая Шарп. С практической точки зрения эта стратегия предусматривает обмен совокупной доходностью: каждый платит лучшую и худшую доходность по эталонному индексу каждый год, а контрагент платит фиксированный денежный поток и хеджирует риск на открытом рынке.

Сильные и слабые стороны [ править ]

Отрицательный коэффициент Шарпа означает, что портфель не оправдал ожиданий. При прочих равных условиях инвестор хочет увеличить положительный коэффициент Шарпа за счет увеличения доходности и уменьшения волатильности. Однако отрицательный коэффициент Шарпа можно приблизить к нулю либо за счет увеличения доходности (хорошо), либо за счет увеличения волатильности (плохо). Таким образом, для отрицательной доходности коэффициент Шарпа не является особенно полезным инструментом анализа. необходима цитата

Основное преимущество коэффициента Шарпа состоит в том, что его можно напрямую вычислить из любой наблюдаемой серии доходностей без необходимости в дополнительной информации об источнике прибыльности. Другие соотношения, такие как коэффициент смещения , недавно были введены в литературу для рассмотрения случаев, когда наблюдаемая волатильность может быть особенно плохим показателем риска, присущего временным рядам наблюдаемой доходности. необходима цитата

В то время как коэффициент Трейнора работает только с систематическим риском портфеля, коэффициент Шарпа учитывает как систематические, так и идиосинкразические риски .

Поскольку это безразмерный коэффициент, непрофессионалам трудно интерпретировать коэффициенты Шарпа для различных инвестиций. Например, насколько лучше инвестиции с коэффициентом Шарпа 0,5, чем инвестиции с коэффициентом Шарпа -0,2? Этот недостаток был хорошо устранен путем разработки показателя эффективности с поправкой на риск Модильяни , который выражается в единицах процентной доходности, что универсально понятно практически всем инвесторам. В некоторых случаях критерий Келли может использоваться для преобразования коэффициента Шарпа в норму прибыли. (Критерий Келли дает идеальный размер инвестиций, который с поправкой на период и ожидаемую норму прибыли на единицу дает норму прибыли.)

Точность оценок коэффициента Шарпа зависит от статистических свойств доходности, и эти свойства могут значительно различаться в зависимости от стратегии, портфеля и во времени.

Недостаток как критерий выбора фонда править

Бейли и Лопес де Прадо (2012) показывают, что коэффициенты Шарпа имеют тенденцию быть завышенными в случае хедж-фондов с коротким послужным списком. Эти авторы предлагают вероятностную версию коэффициента Шарпа, которая учитывает асимметрию и толстые хвосты распределения доходностей. Что касается выбора управляющих портфелем на основе их коэффициентов Шарпа, эти авторы предложили кривую безразличия с коэффициентом Шарпа Эта кривая иллюстрирует тот факт, что эффективно нанимать управляющих портфелем с низким и даже отрицательным коэффициентом Шарпа, поскольку до тех пор, пока их соотношение с другими управляющими портфелями достаточно низкое.

определил , что лучшая стратегия , чтобы максимизировать коэффициент Шарпа портфеля, когда обе ценные бумаги и опционные контракты по этим ценным бумагам доступны для инвестирования, является портфель одного из-из-за денег вызова и один пут «вне денег». Этот портфель приносит немедленную положительную отдачу, имеет большую вероятность получения умеренно высокой прибыли и небольшую вероятность возникновения огромных убытков. заметил, что такой портфель не подходит для многих инвесторов, но спонсоры фондов, которые выбирают управляющих фондами в первую очередь на основе коэффициента Шарпа, будут стимулировать управляющих фондами к принятию такой стратегии.

Коэффициент Кальмара

Данный показатель во многом похож на коэффициент Шарпа, в котором рассматривается отношение дохода и риска — но есть одна разница. В числителе прописывается доход за весь рассматриваемый период — чем больше срок, тем лучше. В знаменателе указывается максимальная просадка (разница между максимальным и следующим за ним минимальным значениями счета за всю историю в %). Т.е. например если счет показывал 10% прибыли, а затем просел до -40%, то DD = (1.1 — 0.6) / 1.1 = 45%.

К = Gain/MaxDrawdown

  • Gain — доходность счета за период;
  • MaxDrawdown – величина максимальной просадки за период

Коэффициент Кальмара наиболее просто рассчитать для торговой стратегии, замониторенной в myfxbook:

Все значения уже есть в левой панели — в данном случае коэффициент равен S = 37.44/46.78 = 0.8. Хорошим считается коэффициент не меньше трех при торговом периоде не менее 3 лет. Хотя очевидно, что если счет в первый год выдал фантастическую доходность, а два следующих года провел около нуля, то коэффициент останется высоким, хотя зашедший в счет после года его существования не заработал ничего.

Сильные стороны показателя:

  • Простота в расчетах
  • Коэффициент Кальмара меняется более гладко. Шарп или Сортино, учитывающие волатильность в целом, очень изменчивы, особенно на небольших торговых интервалах

Слабые стороны показателя:

  • Недостаток Кальмара в том же, что и достоинство: риск определяется как максимальная просадка без учета волатильности торговли
  • Редкое событие может стоить трейдеру депозита. Так, обвал 1987 г. на рынке США привел к снижению индекса на величину около 20% всего за один день, чего не наблюдалось даже в кризис 1929 года.

Доходность индексных ETF на акции

3.1. ETF на российские акции

Одним из самых интересных предложений для инвесторов являются ETF на российские акции. Есть несколько предложений от разных фондов.

  1. TMOS (от Тинькофф). Индекс МосБиржи полной доходности «брутто» (MCFTR);
  2. VTBX (от ВТБ). Индекс МосБиржи полной доходности «брутто» (MCFTR);
  3. SBMX (от Сбербанка). Индекс МосБиржи полной доходности «брутто» (MCFTR);
  4. FXRL (FinEx Russian RTS Equity UCITS ETF). Индекс РТС полной доходности «нетто» (по налоговым ставкам российских организаций), то есть с реинвестированием полученных дивидендов;
  5. RUSE (ITI Funds RTS Equity ETF). Индекс РТС (RTSI$ Index). С выплатой дивидендов в конце года;

На какую доходность могут рассчитывать инвесторы индексных фондов индекса Мосбиржи? В среднем рынок растёт на 10-15% в год.

В чём преимущества простого инвестирования в индексные фонд? ETF содержит в составе совокупность акций в такой же пропорции, как они входят в фондовый индекс. Ежеквартально происходит ребалансировка коэффициентов весов для каждой ценной бумаги. Управляющие фондом проделывают эту работу без участия инвесторов.

Ребалансировка проводится внутри фонда и не требует никаких действий от инвесторов.

Российский рынок имеет инвестиционно привлекательные финансовые мультипликаторы у компаний, весь наш рынок недооценён по сравнению с западными аналогами. Поэтому есть все основания рассчитывать на рост в будущем.

Большинства фондов копируют фондовый индекс полной доходности «брутто», то есть все дивиденды реинвестируются.

Средняя доходность фондов ETF на российские акции составляет 10-20% годовых. Выбрать конкретно какой-то отдельный фонд не имеет смысла, поскольку все они содержат примерно одинаковый состав акций.

Риски отечественного рынка:

  • Сильная зависимость от цен на сырье. Около 60% индекса ММВБ состоит из сырьевых компаний: нефть, газ, металлы;
  • Геополитические риски;
  • Риск ослабления рубля;
  • Риск повышения ключевой процентной ставки;
  • Недооценённость акций может быть сохраняться годами, для их роста нужен приток денег. А из-за политических рисков притока иностранных денег может долго не быть;

3.2. ETF на иностранные акции

На Московской бирже представлено сразу несколько ETF фондов на иностранные акции. Все они котируются в рублях:

  1. FXIT (MSCI Daily USA Information Technology Net TR Index). Сектор IT в США (динамика фонда почти копирует Nasdaq);
  2. FXUS (MSCI Daily TR Net USA Index). Акции крупнейших компаний США и Канады (более 600 штук);
  3. FXDE (FinEx Germany UCITS). Индекс широкого рынка акций Германии;
  4. FXCN (FinEx China UCITS). Индекс широкого рынка акций Китая;
  5. FXKZ (FFIN Kazakhstan Equity). Индекс широкого рынка акций Казахстана;

Эти фонды имеют разные доходности. Особенно выделяется FXIT, который состоит больше чем на половину из 5 технологических гигантов:

Эти компании показывают самые большие темпы прироста. Инвесторы, которые держали эти акции с 2008 года за 12 лет получили по 500-1000% прибыли.

Будет ли технологический сектор и дальше расти такими темпами? Никто не знает ответа на этот вопрос. Мы лишь можем констатировать факт того, что технологии ценятся всё больше и больше. Их прибыли растут. Вероятнее всего, инвесторы этого сектора получает доход не меньше, чем средний по всему индексу. Но это лишь предположение.

В 2020 г. 5 главных технологических компаний США значительно подорожали в цене. Их текущая оценка завышена и шансы на дальнейшие темпы такого роста минимальны.

Американский рынок насчитывает более чем 100 летнюю историю. За это время их фондовые индексы в среднем росли на 8,4% в год. Это и есть та доходность, на которую может рассчитывать инвестор.

3.3. ETF на глобальный рынок

Ещё в 2019 году были ещё три ETF, но их ликвидировали:

  • FXAU (австралия);
  • FXUK (великобритания);
  • FXJP (японский);

Зато появились два других ETF на глобальный рынок (Solactive Global Equity Large Cap Select Index NTR):

  • FXWO (без хеджирования курса рубля);
  • FXRW (обладает валютным свопом);

Примерный состав активов в этих фондов распределён так: США (40%), Китай (20%), Япония (16%), Великобритании (15%), Австралии (7%), Германии (1%) и России (1%).

Сложно рассчитать доходность такого фонда. В среднем она составляет около 6-8% в долларах.

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Знай и умей
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: