RationalAnswer | Павел Комаровский ✔

Обгоняет ли средний хедж-фонд S&P500, часть 2 [начало здесь]

Прежде, чем я поделюсь своим мнением по поводу тезиса об «обгоне хедж-фондами S&P500 за последние 25 лет» (см. прошлый пост), нам придется немного разобраться с особенностями того, как вообще формируются базы данных с результатами таких фондов.

Вот смотрите, по какой-нибудь котирующейся на бирже акции посчитать ее доходность не представляет никаких проблем: все данные по ценам и дивидендам публичны. То же самое с самим индексом S&P500, который считается на основе этих данных. ПИФы (mutual funds) обязаны по закону публиковать свои результаты – так что, там аналогично. А вот хедж-фонды никому ничего не обязаны!

Тогда откуда ребята вроде Eurekahedge (именно над их индексом мы медитировали вчера) берут инфу о доходностях хедж-фондов для своих баз данных? Получается, единственная возможность для них получить такую непубличную информацию – это только если представители конкретного хедж-фонда сами к ним придут и сами всё расскажут. Думаю, вы уже поняли, к чему идет дело: такой метод сбора данных приводит к возникновению определенных, кхм, искажений – давайте разберем основные из них.

Self-selection bias, или ошибка самоотбора. Как ни странно, к составителям баз данных редко приходят управляющие со словами «мы тут пытались сделать фонд, получилась какая-то шляпа, потеряли почти все деньги инвесторов – помогите распространить инфу, очень надо!!». Наоборот, приходят в основном только те, кому есть чем похвастаться, а печальные результаты попадают в базы гораздо реже. По одному из исследований вышло, что лишь примерно половина хедж-фондов регулярно отчитываются о своей доходности хотя бы одному из крупнейших агрегаторов информации (здесь и далее информация вот отсюда).

Backfill bias, или ошибка заполнения «задним числом». Когда к агрегаторам приходят новые хедж-фонды для включения в базу, обычно они приносят с собой папочку со своими историческими результатами – чтобы, стало быть, их тоже включили в расчеты. И вот как-то так выходит, что эти «уже заработанные ранее» доходности в среднем на 4% годовых выше тех, которые потом получается показывать «в режиме реального времени». Тут еще стоить отметить, что по некоторым оценкам таких добавленных пост-фактум доходностей в крупных базах – больше половины, лол.

Survivorship bias, или ошибка выжившего. В данном случае она заключается в том, что фонды самостоятельно не только впервые приходят к агрегаторам баз данных – они аналогичным образом в какой-то момент могут просто принять решение перестать отчитываться о своих результатах. И тут опять – вот незадача! – получается, что «взявшие самоотвод» фонды после пропажи из баз почему-то показывают доходность примерно на 2% годовых меньше тех, которые продолжают там присутствовать.

Иногда еще в отдельную категорию выделяют end-of-life reporting bias, или «предсмертное искажение» – хоть оно концептуально и похоже на предыдущую категорию. Эта ошибка возникает из-за того, что особенно часто управляющие хедж-фондами перестают репортить доходность (или, в данном случае, убытность?) аккурат за несколько месяцев до закрытия фонда. И этих ребят можно понять, им просто мучительно стыдно! Порой доходит до курьезов: знаменитый фонд Long-Term Capital Management перед смертью в 1998 году показал убыток в размере 92% – но у Бёртона Малкиела найти об этом инфу в крупных базах данных по хедж-фондам не вышло…

В общем, короткий вывод такой: собрать полные и точные данные, которые действительно адекватно отражают реальные усредненные результаты непубличных хедж-фондов – весьма непросто. Если про это не помнить, то всегда есть риск оказаться в ситуации «на словах ты Лев Толстой, а на деле – хедж простой».

[Продолжение здесь]

🔥172👍93😁45❤31😱1

www.group-telegram.com/us/RationalAnswer.com/1156

31.1K viewsedited  Dec 12, 2024 at 07:14

Обгоняет ли средний хедж-фонд S&P500, часть 2 [начало здесь]

Прежде, чем я поделюсь своим мнением по поводу тезиса об «обгоне хедж-фондами S&P500 за последние 25 лет» (см. прошлый пост), нам придется немного разобраться с особенностями того, как вообще формируются базы данных с результатами таких фондов.

Вот смотрите, по какой-нибудь котирующейся на бирже акции посчитать ее доходность не представляет никаких проблем: все данные по ценам и дивидендам публичны. То же самое с самим индексом S&P500, который считается на основе этих данных. ПИФы (mutual funds) обязаны по закону публиковать свои результаты – так что, там аналогично. А вот хедж-фонды никому ничего не обязаны!

Тогда откуда ребята вроде Eurekahedge (именно над их индексом мы медитировали вчера) берут инфу о доходностях хедж-фондов для своих баз данных? Получается, единственная возможность для них получить такую непубличную информацию – это только если представители конкретного хедж-фонда сами к ним придут и сами всё расскажут. Думаю, вы уже поняли, к чему идет дело: такой метод сбора данных приводит к возникновению определенных, кхм, искажений – давайте разберем основные из них.

Self-selection bias, или ошибка самоотбора. Как ни странно, к составителям баз данных редко приходят управляющие со словами «мы тут пытались сделать фонд, получилась какая-то шляпа, потеряли почти все деньги инвесторов – помогите распространить инфу, очень надо!!». Наоборот, приходят в основном только те, кому есть чем похвастаться, а печальные результаты попадают в базы гораздо реже. По одному из исследований вышло, что лишь примерно половина хедж-фондов регулярно отчитываются о своей доходности хотя бы одному из крупнейших агрегаторов информации (здесь и далее информация вот отсюда).

Backfill bias, или ошибка заполнения «задним числом». Когда к агрегаторам приходят новые хедж-фонды для включения в базу, обычно они приносят с собой папочку со своими историческими результатами – чтобы, стало быть, их тоже включили в расчеты. И вот как-то так выходит, что эти «уже заработанные ранее» доходности в среднем на 4% годовых выше тех, которые потом получается показывать «в режиме реального времени». Тут еще стоить отметить, что по некоторым оценкам таких добавленных пост-фактум доходностей в крупных базах – больше половины, лол.

Survivorship bias, или ошибка выжившего. В данном случае она заключается в том, что фонды самостоятельно не только впервые приходят к агрегаторам баз данных – они аналогичным образом в какой-то момент могут просто принять решение перестать отчитываться о своих результатах. И тут опять – вот незадача! – получается, что «взявшие самоотвод» фонды после пропажи из баз почему-то показывают доходность примерно на 2% годовых меньше тех, которые продолжают там присутствовать.

Иногда еще в отдельную категорию выделяют end-of-life reporting bias, или «предсмертное искажение» – хоть оно концептуально и похоже на предыдущую категорию. Эта ошибка возникает из-за того, что особенно часто управляющие хедж-фондами перестают репортить доходность (или, в данном случае, убытность?) аккурат за несколько месяцев до закрытия фонда. И этих ребят можно понять, им просто мучительно стыдно! Порой доходит до курьезов: знаменитый фонд Long-Term Capital Management перед смертью в 1998 году показал убыток в размере 92% – но у Бёртона Малкиела найти об этом инфу в крупных базах данных по хедж-фондам не вышло…

В общем, короткий вывод такой: собрать полные и точные данные, которые действительно адекватно отражают реальные усредненные результаты непубличных хедж-фондов – весьма непросто. Если про это не помнить, то всегда есть риск оказаться в ситуации «на словах ты Лев Толстой, а на деле – хедж простой».

[Продолжение здесь]

BY RationalAnswer | Павел Комаровский