Адаптивная факторная модель может оптимизировать доходность с поправкой на риск.
Подпишитесь на нас
Ваши деньги: факторное инвестирование в нестабильные времена. (Изображение: Деньги)
Автор: Винит Сачдева
Факторное инвестирование пытается генерировать альфу, извлекая выгоду из рыночных предубеждений и систематически определяя драйверы доходности. Оно хорошо позиционировано для обеспечения разумной доходности с поправкой на риск при повышенной эффективности рынка и технологических достижениях.
Волатильность рынка
Поскольку ожидается рост волатильности, ожидается, что инвесторы будут все чаще проявлять поведенческие предубеждения, такие как чрезмерная реакция, стадное поведение и неприятие потерь. Эти аномалии создают возможности для факторного инвестирования из-за его дисциплинированного подхода. Импульс процветает на бычьих рынках, поскольку настроения инвесторов ведут к росту цен, в то время как стоимость использует возможности, когда инвесторы чрезмерно реагируют и распродают фундаментально сильные акции во время рыночных спадов.
Вращение факторов и адаптивные модели
Различные факторы работают лучше на разных фазах рыночного цикла, например, импульс на рынках с обратным движением, а также качество и низкая волатильность во время спадов. Факторы низкой волатильности и качества обеспечивают защиту от спада. Адаптивная факторная модель будет динамически переключаться между этими факторами для оптимизации доходности с поправкой на риск. Факторы, как правило, более устойчивы с течением времени и являются всеобъемлющими, тем самым генерируя альфу в течение более длительных периодов времени, если правильно подобрать выравнивание.
Растущая искушенность инвесторов
Индийские инвесторы становятся все более искушенными, с растущей осведомленностью о факторных стратегиях (Smart Beta) через образование, рост факторных ETF и более широкое использование количественных подходов управляющими активами. По мере роста этой осведомленности спрос на факторные продукты будет расти, способствуя более широкому принятию многофакторных стратегий. Факторные ETF, такие как те, которые ориентированы на качество, ценность и динамику, набирают популярность среди розничных инвесторов.
Технические достижения
Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные в управлении инвестициями должны повысить эффективность факторных инвестиций. Эти технологические достижения позволят использовать сложные факторные модели, которые могут обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени, улучшая выбор факторов, управление рисками и оптимизацию портфеля.
Также прочтите Праздничные сезонные льготы: почему сейчас может быть идеальное время для покупки дома
Соответствие целям ESG
Факторные инвестиции могут быть разработаны для соответствия целям инвестора в области охраны окружающей среды, социальных вопросов и управления (ESG). Факторы качества и низкой волатильности, как правило, имеют высокие показатели в оценках ESG, поскольку они делают акцент на корпоративном управлении и финансовой дисциплине.
Хотя такие конкретные факторы, как стоимость, импульс, качество и размер, показали хорошие результаты в долгосрочной перспективе, при использовании моделей с одним фактором наблюдаются значительные периоды неэффективности. Это может проверить терпение инвесторов в эти периоды. Поэтому задача состоит в том, чтобы найти правильный наклон в сторону факторов для конкретной рыночной среды.
Автор — предприниматель-партнер, Quantitative Equity Investing, Alpha Alternatives.
Отказ от ответственности: Высказанные мнения являются личными и не отражают официальную позицию или политику FinancialExpress.com. Воспроизведение этого контента без разрешения запрещено.
