Оценка неопределенности: новый взгляд на формирование портфеля активов

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что учет неопределенности прогнозов при сортировке активов позволяет повысить доходность и снизить волатильность портфеля.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В статье демонстрируется, что корректировка стратегий сортировки активов с учетом специфической для каждого актива предсказательной неопределенности улучшает скорректированную на риск доходность (Sharpe Ratio) и снижает волатильность портфеля.

helpНесмотря на широкое применение машинного обучения в ценообразовании активов, традиционные стратегии портфельного конструирования часто игнорируют неопределенность, связанную с прогнозами. В работе ‘Uncertainty-Adjusted Sorting for Asset Pricing with Machine Learning’ предложен простой, но эффективный подход: ранжировать активы, используя границы прогнозов с учетом неопределенности, а не только точечные прогнозы. Полученные результаты демонстрируют, что такой подход позволяет улучшить доходность портфеля и снизить его волатильность, особенно при использовании гибких моделей машинного обучения. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности инвестиционных стратегий за счет более точной оценки и учета неопределенности прогнозов?

За гранью точечных прогнозов: Разоблачение иллюзии точности

Традиционное ценообразование активов часто основывается на точечных прогнозах, предоставляющих единственное значение ожидаемой доходности, что игнорирует присущую финансовым рынкам неопределенность. Такой подход, хотя и упрощает анализ, упускает из виду весь спектр возможных исходов и, следовательно, не позволяет адекватно оценить риски. Вместо представления вероятностного распределения, точечные прогнозы предлагают лишь одну точку в этом распределении, создавая иллюзию точности и потенциально вводя инвесторов в заблуждение относительно истинного уровня риска, связанного с конкретным активом. Это особенно критично в периоды высокой волатильности, когда разброс возможных результатов значительно увеличивается, и игнорирование этого фактора может привести к неоптимальным инвестиционным решениям и убыткам.

Упрощенный подход к прогнозированию, фокусирующийся исключительно на единственном ожидаемом значении актива, игнорирует широкий спектр вероятных сценариев развития событий. Такое пренебрежение к возможности различных исходов может привести к принятию неоптимальных инвестиционных решений, поскольку инвестор лишается возможности адекватно оценить потенциальные риски и возможности. Предполагая, что будущее предопределено единственным результатом, модель не позволяет учитывать неожиданные колебания рынка и, следовательно, не обеспечивает достаточной защиты от потенциальных потерь, а также упускает возможность извлечь выгоду из благоприятных, но менее вероятных ситуаций. В конечном итоге, подобный подход к ценообразованию активов может значительно снизить общую доходность портфеля и увеличить его подверженность неблагоприятным рыночным условиям.

Игнорирование неопределенности в оценке активов приводит к фундаментальному искажению представления о риске. Традиционные модели, фокусирующиеся на точечных прогнозах, не учитывают спектр возможных исходов и их вероятности, что существенно ограничивает надежность оценки. В результате, формируется неполная картина потенциальных убытков, а портфели инвесторов оказываются уязвимыми перед непредвиденными колебаниями рынка. Такой подход не позволяет адекватно оценить истинную стоимость активов, поскольку не отражает степень риска, связанную с различными сценариями развития событий. Вместо точечных оценок, необходимо учитывать распределение вероятностей возможных исходов, что позволит сформировать более устойчивые и эффективные инвестиционные стратегии и минимизировать потенциальные потери.

Принимая неопределенность: Новый взгляд на конструирование портфеля

Метод UncertaintyAdjustedSorting представляет собой новый подход к ранжированию активов, использующий PredictionInterval для оценки потенциального диапазона доходности, а не только ожидаемое значение. Вместо максимизации ожидаемой доходности, активы ранжируются на основе ширины и положения PredictionInterval, что позволяет учитывать как потенциальную прибыль, так и риск убытков. Этот подход позволяет определить активы с более предсказуемой доходностью, даже если их ожидаемое значение ниже, чем у активов с большей волатильностью. Ранжирование на основе PredictionInterval обеспечивает более полное представление о потенциальных результатах инвестиций и позволяет формировать портфели, устойчивые к различным рыночным условиям.

Традиционные стратегии формирования портфеля часто ориентированы на максимизацию ожидаемой доходности, что не учитывает потенциальную волатильность и риски, связанные с активами. В отличие от этого, предлагаемый подход смещает акцент на создание портфелей, способных выдерживать различные рыночные условия. Вместо оптимизации исключительно по ожидаемой доходности, данный метод учитывает диапазон возможных исходов для каждого актива, формируя диверсифицированный портфель, более устойчивый к неблагоприятным сценариям и способный обеспечить более надежные инвестиционные результаты в долгосрочной перспективе. Это позволяет снизить зависимость от конкретных рыночных прогнозов и повысить общую надежность портфеля.

Внедрение оценки неопределенности в стратегии PortfolioConstruction направлено на повышение устойчивости и надежности инвестиционных результатов. Традиционные методы часто основываются на максимизации ожидаемой доходности, игнорируя потенциальный диапазон колебаний. Учет неопределенности позволяет создавать портфели, более эффективно адаптирующиеся к различным рыночным условиям и снижающие риск значительных потерь. Данный подход позволяет оценить не только среднее значение доходности, но и вероятность достижения различных уровней возврата, что является критически важным для управления рисками и формирования сбалансированного инвестиционного портфеля.

Строгая валидация и оценка модели

Для всесторонней оценки производительности алгоритма UncertaintyAdjustedSorting применяются методы перекрестной проверки (CrossValidation). В процессе валидации используется разделение данных на несколько подмножеств, последовательно используемых в качестве обучающей и тестовой выборок. Это позволяет получить более надежную оценку обобщающей способности модели, чем при однократном обучении и тестировании на фиксированном наборе данных. Оценка проводится на разнообразных наборах данных, отличающихся по размеру, структуре и распределению, чтобы выявить потенциальные ограничения и обеспечить стабильность работы алгоритма в различных сценариях. Результаты перекрестной проверки используются для оптимизации гиперпараметров и выбора наиболее эффективной конфигурации UncertaintyAdjustedSorting.

Анализ остатков (ResidualAnalysis) применяется для оценки чувствительности модели к изменениям входных параметров. Данный процесс включает в себя исследование структуры остатков — разницы между предсказанными и фактическими значениями — для выявления систематических отклонений, указывающих на потенциальные проблемы в спецификации модели или нарушение ее предположений. Оценка остатков проводится на предмет гомоскедастичности (постоянства дисперсии), нормальности распределения и отсутствия автокорреляции. Выявление гетероскедастичности или автокорреляции может указывать на необходимость модификации модели или использования альтернативных методов оценки. Анализ остатков позволяет определить границы применимости модели и выявить входные параметры, оказывающие наибольшее влияние на ее предсказательную способность, обеспечивая тем самым ее надежность и устойчивость.

Оценка взаимодействия между гибкостью модели и точностью прогнозирования является ключевым аспектом валидации. Высокая гибкость позволяет модели захватывать сложные закономерности в данных, однако существует риск переобучения — ситуации, когда модель слишком точно адаптируется к обучающей выборке и теряет способность к обобщению на новые данные. В ходе анализа исследуется зависимость между параметрами, определяющими сложность модели, и метриками, характеризующими ее предсказательную силу на независимом тестовом наборе. Целью является определение оптимального баланса, при котором модель способна эффективно моделировать основные тенденции в данных, минимизируя при этом влияние шума и обеспечивая надежные прогнозы. Используются методы регуляризации и кросс-валидации для оценки обобщающей способности моделей различной сложности.

В методологии используется параметрическое нормальное приближение для эффективной оценки предсказательных интервалов. Результаты показывают, что даже этот простой подход улучшает значения Sharpe Ratio, что свидетельствует о некритичности наличия детальной информации о распределении данных для получения адекватных оценок неопределенности. Применение нормального приближения позволяет снизить вычислительные затраты при сохранении приемлемой точности предсказаний, что особенно важно при работе с большими объемами данных и в реальном времени.

Влияние и последствия для инвестиционных стратегий

Применение метода `UncertaintyAdjustedSorting` позволяет создавать портфели `LongShortPortfolio` и `BenchmarkRelativePortfolio`, демонстрирующие повышенную устойчивость в условиях изменчивости рынка. В отличие от традиционных подходов, данная методика учитывает неопределенность, присущую прогнозам, что позволяет более эффективно ранжировать активы и формировать портфели, способные адаптироваться к непредсказуемым колебаниям. Такой подход особенно актуален в периоды высокой волатильности, когда стандартные стратегии могут оказаться неэффективными. Реализация `UncertaintyAdjustedSorting` способствует снижению рисков и повышению потенциальной доходности, обеспечивая инвесторам более надежный инструмент для управления капиталом в сложных рыночных условиях.

Учет волатильности является ключевым аспектом оценки скорректированной на риск доходности, измеряемой коэффициентом Шарпа \frac{R_p - R_f}{\sigma_p}. Предложенный метод позволяет проводить более тонкий анализ, выявляя потенциальные возможности для улучшения доходности с учетом рисков. В частности, модель XGBoost, использующая разработанный подход, продемонстрировала коэффициент Шарпа, достигающий 2.14, что свидетельствует о значительном превосходстве в эффективности по сравнению с традиционными методами оценки, не учитывающими неопределенность и волатильность рынков.

Предлагаемый фреймворк существенно расширяет возможности оптимизации портфеля, вводя в расчет прямые затраты на проведение транзакций. Традиционные модели часто игнорируют комиссии и прочие издержки, связанные с покупкой и продажей активов, что приводит к завышенным оценкам потенциальной прибыли. Учет TransactionCosts позволяет получить более реалистичную картину доходности и риска, поскольку модель учитывает фактическое влияние затрат на итоговый результат. Это особенно важно для стратегий с высокой частотой операций, где комиссионные издержки могут существенно снизить общую прибыльность. В результате, оптимизированные портфели, сформированные с учетом транзакционных издержек, демонстрируют более устойчивые результаты и соответствуют практическим требованиям инвесторов.

Результаты исследований демонстрируют, что применение метода неопределенно-скорректированной сортировки приводит к устойчивому повышению коэффициента Шарпа \frac{R_p - R_f}{\sigma_p} для большинства протестированных моделей, особенно для моделей с высокой степенью гибкости. Наблюдается значительное снижение волатильности, что указывает на более стабильную и предсказуемую доходность портфелей. Статистическая значимость полученных результатов подтверждается t-статистикой Ньюи-Уэста, достигающей значения 10.38 для годовой доходности, что позволяет с уверенностью говорить о реальном преимуществе данного подхода к оптимизации инвестиционных стратегий.

Исследование демонстрирует, что простое следование предсказаниям недостаточно для оптимизации портфеля. Вместо этого, учет неопределенности, присущей каждому активу, позволяет существенно повысить эффективность инвестиций и снизить волатильность. Этот подход к построению портфеля напоминает фундаментальный принцип, сформулированный Исааком Ньютоном: «Я не знаю, как меня воспринимают другие, но я знаю, что я сам по отношению к миру — словно ребенок, играющий на берегу моря, забавляющийся гладкими камешками и ракушками, но все же время от времени обнаруживающий камень покрупнее и лучше, чем все остальные». Подобно тому, как Ньютон искал фундаментальные истины в мире, данная работа предлагает искать более надежные стратегии в сфере финансов, выявляя активы с наилучшим потенциалом, учитывая при этом неизбежную неопределенность.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что укрощение неопределенности предсказаний — это не просто статистическая уловка, а ключ к более реалистичной оценке активов. Однако, взлом этой системы обнажил и новые вопросы. Возможно, истинная проблема заключается не в совершенствовании самих предсказаний, а в иллюзии их принципиальной возможности. В конечном счете, рынок — это не задача, которую можно решить, а сложный адаптивный организм, который постоянно перестраивается, чтобы обмануть любые предсказательные модели.

Дальнейшие исследования неизбежно потребуют пересмотра самого понятия «риска». Традиционные метрики, основанные на волатильности, могут оказаться лишь поверхностным отражением реальной динамики рынка. Более глубокий анализ должен учитывать не только статистические отклонения, но и когнитивные искажения, лежащие в основе поведения участников. Попытка формализовать и учесть эти факторы — это, по сути, реверс-инжиниринг человеческой иррациональности.

В конечном итоге, успех в этой области зависит не от создания идеальной модели, а от способности быстро адаптироваться к меняющимся условиям. Подобно вирусу, постоянно мутирующему, чтобы обойти иммунную систему, инвестор должен постоянно пересматривать свои стратегии и искать новые «уязвимости» в системе. Это бесконечный цикл проб и ошибок, где знание — это лишь временный перевес в постоянной игре.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00593.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-05 11:19