Kolumnit

Optimaalisen sijoitussalkun rakentaminen: osa 2

Jarkko Aho - Random Walker |
Jaa Twiittaa

Kaupallinen yhteistyö Jarkko Ahon ja Lysan välillä (*kirjoitus sisältää mainoslinkkejä)

Kirjoitussarjan ensimmäisessä osassa käsittelin eri omaisuusluokkiin hajauttamisen perusideaa. Nostin esille hajauttamisen keskeisiä hyötyjä, mutta myös mahdollisia sudenkuoppia, joihin sijoittaja voi helposti astua. Esittelin riskikorjatun tuoton käsitteen ja kuvasin muutaman omaisuusluokan avulla mitä salkun optimoinnilla käytännössä tarkoitetaan. Lopuksi kerroin hajautusefektistä ja osoitin, ettei hajauttaminen liity vain riskien pienentämiseen, vaan sen avulla on mahdollista parantaa myös pitkän aikavälin tuottoa.

Tässä kirjoitussarjan toisessa osassa fokus on tiukemmin salkun rakentamisessa ja optimoinnissa. Vien analyysin astetta pidemmälle ja käsittelen salkun optimointia laajemmin useampien omaisuusluokkien kautta. Keskityn niin sanottuihin faktoreihin, joiden avulla salkun hajauttamista voi lähestyä tavanomaista monipuolisemmin. Hyödynnän salkun rakentamisessa optimointiohjelmaa ja testaan esimerkkisalkun toimivuutta erilaisissa sijoitusympäristöissä. Pyrin selvittämään, miten muutokset sijoitusympäristössä vaikuttavat optimaalisen salkun valintaan. Kirjoitus antaa vastauksia erityisesti rahastosijoittajille, jotka pohtivat salkkunsa hajauttamista puhtaiden (markkina-arvopainotettujen) indeksirahastojen ja faktorirahastojen välillä. Keskityn hyvin perinteisiin faktoreihin, joista on saatavilla dataa pitkältä aikaväliltä.

Kirjoitussarjan ensimmäisen osan tapaan yritän välttää liiallista teoretisointia keskittymällä teorian käytännön soveltamiseen. Toivonkin, että kirjoitus tuo käytännönläheisyyttä hyvin vaikeaselkoisena pidettyyn portfolioteoriaan. Joissain kohdin teorian lyhyt kuvaus on kuitenkin välttämätöntä asian ymmärtämisen kannalta.

Kirjoitus jatkuu mainoksen jälkeen.

____

MAINOS

Omiin tarpeisiin optimaalisen salkun rakentaminen on nykyään helppoa ja edullista digitaalisen varainhoitajan, kuten Lysan*, avulla. Olen aloittanut Lysan kanssa markkinointiyhteistyön, sillä pidän yhtiön järkiperäisestä ja kustannustehokkaasta sijoitusfilosofiasta, johon voit tutustua tarkemmin tästä linkistä*.

Rekisteröidy Lysan palveluun tästä* ja rakenna itsellesi optimaalinen ja automaattisesti tasapainotettava sijoitussalkku roboneuvojan avulla. Rekisteröityminen ei sido mihinkään. Lysan kautta sijoittamisen kokonaiskulut ovat sijoitettavan pääoman suuruudesta riippuen 0,253 - 0,356 prosenttia (sisältäen rahastojen säilytys- ja kaupankäyntikulut). Rekisteröitymällä linkkini kautta saat kuluihin vielä 20 prosentin alennuksen kolmeksi kuukaudeksi.

Pidän Lysan palvelua erinomaisena vaihtoehtona sinulle, joka arvostat järkiperäistä ja kustannustehokasta sijoittamista, mutta et halua käyttää juurikaan aikaa sijoittamisen opiskeluun ja salkunhoitoon. Lysan palvelun avulla pääset vaivattomasti alkuun ja saat rakennettua itsellesi maailmanlaajuisesti hajautetun salkun, jonka sisältö vastaa tavoitteitasi ja riskinsietokykyäsi. Jos olet aktiivisempi ydin-satelliitti -mallia hyödyntävä sijoittaja, voit rakentaa salkun passiivisen ytimen kustannustehokkaasti Lysan palvelun avulla. Lysa ei ole riippuvainen yksittäisen pankin tai rahastoyhtiön tuotteista, vaan sinulle voidaan rakentaa aidosti tarpeisiisi soveltuva salkku matalakuluisten indeksi- ja ETF-rahastojen avulla.

____

 

Tehokas rajapinta ja salkun optimointiohjelman hyödyntäminen

Kirjoitussarjan ensimmäisessä osassa kuvasin lyhyesti, kuinka useampaan omaisuusluokkaan hajauttamalla on mahdollista nostaa salkun tuotto-odotusta, vaikka riski pysyy ennallaan. Optimaalinen salkku maksimoi tuotto-odotuksen tietyllä riskitasolla (tai vastaavasti minimoi riskin tietyllä tuotto-odotuksella). Kriteerit täyttäviä salkkuja kutsutaan tehokkaiksi salkuiksi ja salkkujen muodostamaa rajapintaa tehokkaaksi rajapinnaksi (efficient frontier), kuten Harry Markowitz esitti kuuluisassa artikkelissaan. Vaikka jokainen tehokkaalla rajapinnalla oleva salkku on periaatteessa yhtä hyvä vaihtoehto, kaikki salkut eivät sovi kaikille sijoittajille. Tämä johtuu siitä, että jokainen sijoittaja on erilainen. Toiset sietävät enemmän salkun heiluntaa kuin toiset.

Tietoteknisen kehityksen myötä tehokas rajapinta ja salkun optimointi eivät ole enää vain teoriaa, vaan kuka tahansa voi ratkaista toisen asteen optimointiongelmia helppokäyttöisten verkkopohjaisten työkalujen tai taulukkolaskimen avulla. Markowitzin odotusarvo-varianssi-sääntöön perustuvan optimointiohjelman (mean variance optimizer, MVO) tulisikin nykypäivänä löytyä jokaisen tosissaan sijoittamiseen suhtautuvan työkalupakista.

Vaikkei tekniikka enää muodosta ongelmaa salkun optimoinnille, sijoittaja kohtaa muunlaisia haasteita. Niitä kuvaa parhaiten koodareiden suusta usein kuultu sanonta: ”Roskaa sisään, roskaa ulos!”. Toisin sanoen optimoinnissa on aina kyse käytettyjen oletusten realistisuudesta. Osaamattomissa käsissä optimointiohjelmat voivat olla hyvin vaarallisia. Ohjelmien helppokäyttöisyys voi johtaa virheelliseen turvallisuudentunteeseen. Sijoitussalkun optimointiohjelma kyllä laskee täsmällisen allokaation, ja vieläpä salamannopeasti, mutta todellisuudessa lopputulos on yhtä hyvä kuin ohjelmaan syötetyt lähtötiedot. Jos lähtötiedot ovat roskaa, myös lopputulos on – koodareiden sanoin – roskaa. Optimaalisen salkun rakentaminen edellyttää oman sijoittajaprofiilin ja sijoittamisen yleisten periaatteiden tuntemusta, jotta lähtötiedot osataan asettaa realistisiksi ja sijoitusympäristöä kuvaaviksi.

 

Salkun optimointiohjelman väärinkäyttö

Eräs valmennuksessani ollut sijoittaja kertoi varoittavan esimerkin pieleen menneestä salkkuoptimoinnista. Nuori sijoittajanalku oli mennyt aikoinaan pankkiin avaamaan rahastosalkkua. Hän kertoi sijoitusneuvojalle tavoitteekseen kasvattaa varallisuuttaan 40 vuoden päästä koittavia eläkepäiviä varten. Sijoitettavalle pääomalle ei olisi käyttöä ennen eläkepäiviä, sillä henkilö työskenteli hyvällä palkalla hyvin turvallisessa työpaikassa ja kykeni tarvittaessa tekemään osa-aikaisia töitä oman yrityksensä kautta. Sijoittajanalku painotti olevansa riskin karttaja ja valitsevansa kahdesta vaihtoehdosta aina mieluummin turvallisemman.

Kaikki vaikutti hyvältä.  Sijoittajanalulla oli edessään pitkä sijoitushorisontti, vakaa tulovirta ja paljon osaamiseen perustuvaa aineetonta pääomaa. Lisäksi hän suhtautui riskinottoon terveellä tavalla, varovaisuutta korostaen. Tuohon aikaan MVO-työkalut olivat uusinta uutta ja jokainen sijoitusneuvoja halusi hyödyntää niitä. Nopeuttivathan ne prosessia huomattavasti. Hetken asiaa tuumailtuaan ja tietokoneella näpyteltyään sijoitusneuvojalla oli ratkaisu valmiina. Enää nimet paperiin ja nuori sijoittajanalku asteli pankista ulos korkorahastosopimus taskussaan!

Esimerkki ei ole ainoa laatuaan, vaan tiedän monia vastaavan profiilin omaavia sijoittajia, jotka on ohjattu sijoittamaan vähäriskisiin ja matalatuottoisiin korkorahastoihin (tai yhdistelmärahastoihin, joissa korkopaino on kohtuuttoman suuri). Jos sijoittajan kokonaistilanne jätetään huomioimatta ja lähtöoletukset syötetään optimoijaan yksittäisten vastausten ja sanamuotojen perusteella, mikään ohjelma ei osaa rakentaa sijoittajalle oikeaoppista salkkua. Jokainen meistähän on lähtökohtaisesti riskinkarttaja. Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, että salkku pitäisi muodostaa vain vähäriskisistä korkosijoituksista. On todella tärkeää, että jokainen sijoitusneuvoja (ja myös sijoittaja itse) ymmärtää kokonaiskuvan ja käyttää aikaa sen muodostamiseen. Muuten MVO:n käytöstä tulee vain tekninen suoritus ja pahimmassa tapauksessa sijoittaja maksaa kallista hintaa koko loppuelämänsä ajan.

Mitä valmennusasiakkaaseeni tulee, hänelle kävi diilissä lopulta hyvin. Korkojen laskiessa korkorahastot tuottivat ennätyksellisen hyvin. Tästä huolimatta salkkua ei rakennettu hänen kohdallaan oikeaoppisesti (minkä tajuttuaan hän siirsikin rahansa muualle). Lopputulos oli hyvä sattumalta. 

Katsotaan toista esimerkkiä vielä tarkemmin MVO:n avulla. Pedagogiikan nimissä käytän edelleen (kirjoitussarjan ensimmäisen osan tapaan) historiallista dataa eri omaisuusluokkien tuotto-odotusten, riskien ja korrelaatioiden estimoimiseen. Laajennetaan salkun rakennuspalikkojen määrää niin, että jaetaan yhdysvaltalaisosakkeet suur- ja pienyhtiöihin, muun maailman osakkeet kehittyvään maailmaan ja kehittyviin markkinoihin, ja otetaan mukaan myös korkosijoituksia (USA:n lyhyet valtionlainat, USA:n korkopaperit, muun maailman korkopaperit). Käytössäni on data kaikista omaisuusluokista vuoden 1995 alusta lähtien.

Rakennetaan optimaalinen salkku kirjoitussarjan ensimmäisestä osasta tutulle esimerkkisijoittajalle, jonka riskinsietokyky vastaa 7,6 prosentin keskihajontaa. Alla olevaan kuvaan 1 on piirretty mainittuihin yhdeksään omaisuusluokkaan perustuva tehokas rajapinta, jolle optimaalinen salkku asettuu. Esimerkkisijoittajalle optimoidun salkun keskituotto on 8,8 prosenttia.

Kuva 1. Yhdeksän eri omaisuusluokan avulla muodostettu tehokas rajapinta 1/1995 - 7/2021. Datalähde: Portfolio Visualizer.

 

Katsotaan seuraavaksi mitä MVO antaa esimerkkisijoittajamme salkun sisällöksi. Monen mielestä voi olla yllättävää, että optimaalinen salkku pitää sisällään vain neljä omaisuusluokkaa: USA:n korkopaperit (43 %), USA:n suuryhtiöt (39 %), REIT-sijoituksen (10 %) ja kultasijoituksen (8 %). Tällaisella omaisuusluokkien yhdistelmällä saavutetaan korkein mahdollinen tuotto 7,6 prosentin keskihajonnalla. Tuotto on luonnollisesti myös korkeampi kuin kirjoitussarjan ensimmäisen osan esimerkissä, jossa vaihtoehtoisia omaisuusluokkia oli vähemmän.

Onko optimointiongelma todella ratkaistu? Onko tässä esimerkkisijoittajalle sopiva salkku? Vastaus on kyllä, jos luotamme käyttämiimme oletuksiin. Ongelman ydin onkin juuri tässä. Ei ole tietenkään mitään syytä olettaa, että kaikkien omaisuusluokkien tuotot, keskihajonnat ja korrelaatiot säilyisivät ennallaan tulevaisuudessa. Etenkään, kun analyysissa käytetään vain reilun 26 vuoden historiadataa. Kuten Larry Swedroe on todennut: ”Sijoittamisessa edes 30 vuotta ei ole mitään muuta kuin kohinaa”.

Lyhyen aikavälin historiatuottojen käyttäminen on vaarallista, sillä eri omaisuusluokkien tuotoilla on pitkällä aikavälillä taipumus hakeutua kohti keskiarvoa. Esimerkiksi muun kehittyvän maailman (eli kehittyvä maailma pois lukien USA) ja kehittyvien markkinoiden viime vuosien heikot tuotot tekevät niistä huonoja vaihtoehtoja historiadatan perusteella optimoituun salkkuun. Todellisuudessa molempien omaisuusluokkien tuotto-odotus on tällä hetkellä huomattavasti USA:n suuryhtiöiden tuotto-odotusta parempi (palaan tähän tarkemmin kirjoituksen loppupuolella).

 

Salkun optimointiohjelma skenaariotyökaluna

Mikä siis neuvoksi? Ensiksikin tuotto-odotukset kannattaa laskea historiallisten tuottojen sijaan nykyisten arvostustasojen kautta. Vaikka tämä on peräpeiliin tuijottamista parempi tapa, meillä ei kuitenkaan ole mitään takeita siitä, että tulevat tuotot ovat määritettyjen odotusarvojen mukaisia. Tästä syystä MVO toimii mielestäni parhaiten skenaariotyökaluna. Sijoittaja voi asettaa eri omaisuusluokille tuotto-odotus-, keskihajonta- ja korrelaatiohaarukat ja ajaa MVO:n jokaisessa eri skenaariossa. Tällä tavalla sijoittaja voi rakentaa riittävän hyvin eri skenaarioihin optimoidun salkun. William Bernstein käyttää tällaisesta salkusta nimitystä ”coward’s portfolio” eli CP.  

Ideana on, että potentiaalinen CP-salkku rakennetaan ensin intuitiivisesti useiden omaisuusluokkien avulla. Sen jälkeen salkkua ikään kuin testataan. Kun on löydetty salkku, joka on riittävän lähellä tehokasta rajapintaa useissa eri skenaarioissa, sen voi hyvillä mielin ottaa käyttöön.  

Tällä menetelmällä rakennettu salkku huomioi myös sijoittamisen psykologisen puolen. Jos CP-salkun rakentamisessa lähdetään liikkeelle markkinasalkusta, jota sitten viilataan suuntaan tai toiseen sijoittajan preferenssien mukaan, lopputulos on todennäköisesti pitkässä juoksussa parempi kuin luottamalla sokeasti MVO:n ehdottamaan salkkuun. Koska sijoittamisessa psykologisilla tekijöillä on niin suuri vaikutus, salkun rakenteen tulee aina heijastella sijoittajan luottamusta eri omaisuusluokkien tulevaan kehitykseen. Ilman luottamusta heikosti tuottanut omaisuusluokka menee todennäköisesti myyntiin väärään aikaa eli juuri ennen kuin sen tuottokäänne tapahtuu.   

Käytäntö valaissee asiaa parhaiten. Katsotaan siis seuraavaksi, miten olen tottunut lähestymään salkun rakentamista MVO-skenaarioiden, CP-salkun ja markkinasalkun avulla.

 

Markkinasalkku

Aloitetaan markkinasalkun muodostamisesta. Aiempaan viitaten sijoitussalkun rakentamisen peruslähtökohtana tulisi aina olla eri omaisuusluokkien suhteelliset osuudet globaaleilla rahoitusmarkkinoilla. Tällä tavalla määritetty markkinasalkku kuvaa kaikkien sijoittajien kollektiivista näkemystä eri omaisuusluokkien suhteellisesta houkuttelevuudesta. Toisin sanoen markkinasalkku on riskinsietokyvyltään keskimääräiselle sijoittajalle optimaalisin valinta, jos markkinariskille altistuminen oletetaan ainoaksi riskifaktoriksi, jonka kantamisesta sijoittaja voi odottaa saavansa tuottoa (todellisuudessa riskifaktoreita on useampia, mutta palaan näihin kohta).

Joidenkin omaisuusluokkien kohdalla voi olla perusteltua käyttää markkina-arvojen sijasta reaalitalouden kokoon perustuvia osuuksia. Esimerkiksi USA:n osuus rahoitusmarkkinoista on huomattavasti suurempi kuin reaalitaloudesta. Reaalitalouteen perustuva perusallokaatio ottaa paremmin huomioon joidenkin markkinoiden mahdolliset yliarvostukset.

Jos omaisuusluokkia tarkastellaan kolmen pääluokan (osakkeet, korkopaperit ja kiinteistösijoitukset) mukaan, ja osakkeita maantieteellisesti, hyvä nyrkkisääntö neutraaliksi allokaatioksi (markkinasalkuksi) voisi olla seuraavanlainen:

  • Osakkeet (50 % koko salkusta)
    • USA (50 % osakkeista)
    • Muu kehittyvä maailma (35 % osakkeista)
    • Kehittyvät markkinat (15 % osakkeista)
  • Korkopaperit (40 % koko salkusta)
  • Kiinteistösijoitukset (10 % koko salkusta)

Edellä kuvattu osakeallokaatio voidaan toteuttaa monilla eri tavoilla, mutta esimerkiksi Lysa* hyödyntää BlackRockin (iShares), Vanguardin ja Lyxorin ETF-rahastoja (ks. tarkemmin tästä*).

Kuvaamassani markkinasalkussa korkopapereilla tarkoitetaan laajasti erilaisiin korkosijoituksiin hajautettua omaisuusluokkaa (korkean luottoluokituksen investment grade -yrityslainat, matalan luottoluokituksen high yield -yrityslainat, lyhyet valtionlainat, keskipitkät valtionlainat, pitkät valtionlainat jne.). Myös korkoallokaatio voidaan toteuttaa useilla eri tavoilla. Lysa* sijoittaa Blackrockin ja Vanguardin ETF-rahastoihin (ks. tarkemmin tästä*).   

Tarkkasilmäisimmät huomaavat, ettei rakentamani salkku pidä sisällään kultaa (tai muitakaan raaka-aineita), vaikka korostin kirjoitussarjan ensimmäisessä osassa kullan tärkeää roolia salkun hajauttamisessa. Näkemykseni ei ole muuttunut, vaan kulta voi mielestäni aivan hyvin korvata esimerkiksi osan REIT-sijoituksista ja/tai osan kehittyvien markkinoiden sijoituksista (esimerkiksi 5 prosentin painolla).  

Skenaarioita varten tarvitaan seuraavaksi eri omaisuusluokkien tuotto-odotukset. Koska vain peräpeiliin tuijottaminen on vaarallista, olen arvioinut omaisuusluokkien pitkän aikavälin tuotto-odotukset nykyisten arvostustasojen, arvostusten keskiarvoistumisen nopeuden ja riskipreemioiden kautta seuraavasti:

  • Korkopaperit: 4 % (laaja hajautus globaalisti eri maturiteetteihin ja riskeihin)
  • Kiinteistösijoitukset: 7 % (laaja hajautus globaalisti REIT-yhtiöihin)
  • Osakkeet, USA (S&P 500): 8 % (matalin osakeriski, matalin tuotto-odotus)
  • Osakkeet, muu kehittyvä maailma: 9 %
  • Osakkeet, kehittyvät markkinat: 10 % (korkein osakeriski, korkein tuotto-odotus)

Korostan vielä sitä, että tänään tehtäville sijoituksille tuotto-odotukset ovat matalampia kuin edellä. Tasaisesti esimerkiksi kuukausipalkasta sijoittavan (joita valtaosa sijoittajista on) kannattaa kuitenkin käyttää ”normaalia” tuotto-odotusta, sillä omaisuusluokkien arvostukset eivät ikuisesti säily nykytasoilla. Kun arvostukset jossain vaiheessa putoavat, tuotto-odotus uusille sijoituksille nousee.

 

Kolmen faktorin malli

Kun niin sanottu neutraali allokaatio eri omaisuusluokkien tuotto-odotuksineen on selvillä, salkkua voi alkaa optimoida lähemmäs omia preferenssejä. Tähän on olemassa monia eri tyylejä, mutta yksi lähestymistapa on laajentaa näkökulmaa markkinariskistä (yhden faktorin mallista) useampiin riskifaktoreihin (useamman faktorin malliin). Esimerkiksi Faman ja Frenchin kuuluisaan artikkeliin perustuvassa kolmen faktorin mallissa osakemarkkinoiden tuoton ja riskin ajatellaan selittyvän kolmella riskifaktorilla: markkinariskillä (beta), kokoriskillä (pienyhtiöt) ja hintariskillä (arvoyhtiöt). Tutkimusten mukaan kyseiset kolme faktoria selittävät yli 90 prosenttia osakkeiden tuotosta. Tämä tarkoittaa, että sijoittajan kannattaa hajauttaa ylätason omaisuusluokkien ja maantieteellisten alueiden lisäksi myös erilaisiin faktoreihin (osakeluokkiin), joiden tuotto-odotukset, keskihajonnat ja korrelaatiot poikkeavat muista omaisuusluokista.

Faman ja Frenchin mukaan pienyhtiöt ja arvoyhtiöt sisältävät keskimääräistä enemmän markkinariskiä (betalla mitattavaa riskiä), mutta tämä ei yksin selitä niiden keskimääräistä parempia tuottoja. Toisin sanoen kumpaankin faktoriin sisältyy myös muun tyyppistä riskiä. Pienyhtiöiden kohdalla puhutaan kokoriskistä ja arvoyhtiöiden kohdalla hintariskistä (behavioralistisen koulukunnan mukaan ylituotto selittyy sijoittajien epärationaalisella käyttäytymisellä, mutta lienee makuasia kumpaan selitykseen uskoo).

Koko ja hinta ovat itsenäisiä faktoreita eli niiden ja muiden omaisuusluokkien välinen korrelaatio on matala. Faktoreiden avulla saavutettava hajautushyöty on siten suuri. Markkinan korrelaatio pienyhtiöihin on historiallisesti (vuodesta 1927 alkaen) ollut noin 0,3. Markkinan ja arvoyhtiöiden korrelaatio on ollut 0,2 ja pienyhtiöiden ja arvoyhtiöiden välinen korrelaatio vain 0,1 (lähde: Fama-French). Valitettavasti myös faktoreiden kohdalla korrelaatiot ovat viime vuosina vahvistuneet, joten optimointiharjoituksissa lienee syytä käyttää hieman korkeampia lukemia.     

Alla pienyhtiöiden (small cap), arvoyhtiöiden (value) ja pienten arvoyhtiöiden (small cap value) keskimääräiset vuosituotot (CAGR) ja keskihajonnat USA:n markkinoilta vuodesta 1928 alkaen (lähde: Dimensional Fund Advisors):     

  • Arvoyhtiöt, USA: tuotto 11,1 %, keskihajonta 23,0 %
  • Pienyhtiöt, USA: tuotto 12,0 %, keskihajonta 28,5 %
  • Pienet arvoyhtiöt, USA: tuotto 13,2 %, keskihajonta 31,6 %

Koska pienyhtiöiden ja arvoyhtiöiden arvostukset eivät ole suuryhtiöiden ja kasvuyhtiöiden tapaan erityisen korkealla, pitkän aikavälin historiadataa voisi käyttää suoraan tulevaisuuden estimoinnissa. Toisaalta faktorisijoittamisen yleistymisen myötä preemioiden voi olettaa pienentyneen parhaiden vuosien tasosta. Mutta toisaalta kohtuullisen tehokkailla markkinoilla riskit yleensä hinnoitellaan oikein. Toisin sanoen riskisemmistä osakeluokista (pienyhtiöt ja arvoyhtiöt) kuuluu saada vähempiriskisiä osakeluokkia korkeampaa tuottoa. Näin ollen preemiot voivat kadota ainoastaan siten, että faktorien riskitaso putoaa markkinariskin tasolle. Kun ymmärrämme pien- ja arvoyhtiöiden liiketoiminnan luonteen, merkittäviä muutoksia riskeissä on vaikea kuvitella.

Myös niin sanottu ”limits of arbitrage” -ilmiö (ks. Vishnyn ja Schleiferin artikkeli) antaa toivoa meille, jotka edelleen luotamme pienyhtiö- ja arvopreemion olemassaoloon. Vishnyn ja Schleiferin sanoja vapaasti lainaten: Vähemmän sofistikoituneiden rahastosijoittajien määrän kasvaessa pääoma siirtyy entistä voimakkaammin viime vuosien häviäjärahastoista voittajarahastoihin. Esimerkiksi arvoyhtiörahastot ovat tuottaneet viime vuosina huonosti, joten vain harva haluaa niihin enää sijoittaa. Arbitraasimekanismi ei pääse toimimaan, sillä suuri rahastopääoma välttelee arvoyhtiöitä. Pääoma virtaa korkealle hinnoiteltuihin kasvuyhtiöihin niin kauan, kun positiivinen sentimentti markkinalla säilyy. Tämä tarjoaa mahdollisuuden sofistikoituneille sijoittajille, joilla on aikaa odottaa markkinakäännettä.

Joskus faktoreiden tuotto-odotuksina näkee käytettävän hurjia prosentteja perustuen akateemisten tutkimusten löytämiin riskipreemioihin. Tutkimuksilla havaitut preemiot antavat useimmille sijoittajille liian ruusuisen kuvan, sillä tutkimuksissa preemio lasketaan yleensä ”long/short” -salkuille. ”Long only” -sijoittajille preemio on luonnollisesti vain puolet havaitusta. Tämä saattaa helposti unohtua.

Varovaisuuden nimissä käytän optimointiharjoituksen perusskenaariossa historiallisia tuottoja hieman maltillisempia tuotto-odotuksia (arvoyhtiöille 10 %, pienyhtiöille 11 % ja pienille arvoyhtiöille 12 %).

CP-salkku

Nyt kun myös faktoreiden tuotto-odotukset on määritetty, MVO:hon syötettävä CP-salkku voidaan rakentaa neutraalin markkinasalkun ja faktoreiden avulla esimerkiksi taulukon 1 mukaisella tavalla. Myös keskihajonnat ja korrelaatiot tietysti tarvitaan, mutta ne eivät yleensä vaihtele niin voimakkaasti ajanjakson mukaan. Näin ollen olen tyytynyt käyttämään lyhyemmän aikavälin (vuodesta 1995) historialukuja ennustamaan tulevaa (pois lukien faktorien keskihajonnat, jotka määritin jo yllä käytössäni olleen pidemmän historiadatan avulla).

Taulukko 1. Kolmen faktorin mallin mukaan ”tiltatun” CP-salkun omaisuusluokkien nimelliset tuotto-odotukset ja keskihajonnat perusskenaariossa (skenaario 1).

Kuten taulukosta 1 nähdään, rakentamani CP-salkku on ”tiltattu” vain USA:n osalta. Koko- ja hintafaktoreiden mukaan ottaminen nostaa salkun riskiä (keskihajontaa), mutta samalla tuotto-odotus paranee selvästi. Koska faktoreihin perustuvien omaisuusluokkien korrelaatio S&P 500 -indeksiin (USA:n suuryhtiöihin) on alle yhden, niiden käyttäminen salkun rakennuksessa tuo myös hajautushyötyä.

Olen lisännyt taulukkoon 1 myös aritmeettiset tuotto-odotukset, sillä tehokas rajapinta tulee määrittää aritmeettisten keskituottojen avulla (aritmeettinen keskituotto = geometrinen keskituotto + keskihajonta^2/2). Tämä johtuu siitä, että keskihajonta ”rankaisee” omaisuusluokkia jo kertaalleen eli volatiliteetista johtuen geometrinen keskituotto (CAGR) on aritmeettista keskituottoa matalampi. Jos optimoinnissa käytetään geometrisia keskituottoja, riskiset omaisuusluokat näyttävät todellista heikommilta vaihtoehdoilta (omaisuusluokkia ikään kuin ”rangaistaan” kahdesti).

Jotta MVO:ta voi käyttää skenaariotyökaluna, muodostan seuraavaksi kaksi vaihtoehtoista tulevaisuuden polkua aiemmin esitetyn perusskenaarion (skenaario 1) rinnalle. Skenaariossa 2 oletan nykyisen markkinatilanteen ”uudeksi normaaliksi”. Korot pysyvät matalalla ja markkina-arvopainotettujen indeksien arvostukset korkealla.  Arvo- ja pienyhtiöiden arvostusero kasvu- ja suuryhtiöihin jatkaa levenemistään.  Skenaario 3 on skenaarion 2 vastakohta. Siinä keskiarvoon paluu on perusskenaariota nopeampaa, jolloin indeksien tuotto-odotukset kohoavat. Tässä skenaariossa oletan pääomavirtojen siirtyvän perusindekseistä faktoreihin, jolloin arvo- ja pienyhtiöiden hinnat nousevat ja tuotto-odotukset heikkenevät. Oletukseni on, että arvofaktorin eteenpäin katsova riskipreemio kääntyy negatiiviseksi ja kokofaktorin preemio painuu nollaan. Pienille arvoyhtiöille oletan pientä preemiota. Keskihajontojen ja korrelaatioiden oletan säilyvän perusskenaarion mukaisina.

Seuraava taulukko kuvaa määrittämäni tuotto-odotukset kaikissa eri skenaarioissa.

Taulukko 2. Kolmen faktorin mallin mukaan ”tiltatun” CP-salkun nimelliset tuotto-odotukset eri skenaarioissa.

 

Tehokas rajapinta ja CP-salkku skenaariossa 1

Seuraavaksi ajan jokaisen skenaarion MVO:n läpi. Kuvasta 2 nähdään, miten CP-salkku asemoituu suhteessa tehokkaaseen rajapintaan skenaariossa 1 (perusskenaario, jossa omaisuusluokkien korkeat arvostukset normalisoituvat muutaman vuoden kuluessa ja faktoreiden preemio on lähes historiallisella tasollaan).

Kuva 2. Tehokas rajapinta ja CP-salkku skenaariossa 1 (tuotto-odotus = odotettu aritmeettinen keskituotto).

 

CP-salkun aritmeettinen tuotto-odotus on 8,6 prosenttia, mikä tarkoittaa kyseisen salkun omaisuusluokkien volatiliteetilla 7,8 prosentin geometrista tuotto-odotusta (geometrinen tuotto-odotus = aritmeettinen tuotto-odotus – keskihajonta^2/2). Keskihajonta on 12,4 prosenttia. CP-salkku asettuu hyvin lähelle tehokasta rajapintaa ja se on vähän S&P 500 -indeksiä tehokkaampi. Sijoittajan, joka pitää oletuksiani realistisina, kannattaa hajauttaa S&P 500 -indeksiä (markkinariskiä) laajemmin myös muihin faktoreihin (riskitason säätely tapahtuu tällöin korkopapereiden ja käteisen avulla).

Jos CP-salkkua tarkastelee ilman korko- ja REIT-sijoituksia (eli 100 prosenttisesti osakkeista koostuvana salkkuna), aritmeettiseksi tuotto-odotukseksi saadaan 12,3 prosenttia, geometriseksi tuotto-odotukseksi 10,3 prosenttia ja keskihajonnaksi 20,2 prosenttia. Kun osakesalkun tuotto- ja riskilukuja vertaa salkun komponentteihin, hajautushyöty tulee hyvin esille. Vaikka faktorisijoitusten keskihajonta on todella korkea, painuu ”tiltatun” osakesalkun keskihajonta lähes indeksikomponenttiensa (S&P 500, muu kehittyvä maailma, kehittyvät markkinat) keskihajonnan tasolle. Toisin sanoen faktoreihin sijoittaminen (esimerkkisalkun painotuksin) ei juurikaan nosta riskiä suhteessa markkinasalkkuun, vaikka yksittäisten faktoreiden riski on korkea. Tästä huolimatta salkun tuotto-odotus paranee. Tämä johtuu nimenomaan faktoreiden epätäydellisestä korrelaatiosta suhteessa toisiinsa ja suhteessa markkinasalkkuun. 

 

Tehokas rajapinta ja CP-salkku skenaariossa 2

Kuvasta 3 nähdään, miten CP-salkku asemoituu suhteessa tehokkaaseen rajapintaan skenaariossa 2. Tämä on mielestäni perusskenaariota epätodennäköisempi, mutta ilman muuta mahdollinen, skenaario. Indeksejä dominoivien suurten kasvuyhtiöiden korkea arvostus voi olla ”uusi normaali” ja arvostusero pieniin arvoyhtiöihin saattaa kasvaa entisestään. Pienten arvoyhtiöiden riskipreemio on kuitenkin jo nyt ennätyksellisen suuri, joten on vaikea kuvitella sen enää paljoa kasvavan.  Korkeampaa preemiota on vaikea perustella muuten kuin psykologisilla syillä.

Kuva 3. Tehokas rajapinta ja CP-salkku skenaariossa 2 (tuotto-odotus = odotettu aritmeettinen keskituotto).

 

Tässä skenaariossa CP-salkun aritmeettinen tuotto-odotus on 7,4 prosenttia, geometrinen tuotto-odotus 6,6 prosenttia ja keskihajonta 12,4 prosenttia (sama kuin skenaariossa 1, sillä keskihajontaoletuksia ei muutettu). CP-salkku ei ole absoluuttisesti aivan yhtä tehokas kuin skenaariossa 1, mutta se asettuu silti hyvin lähelle tehokasta rajapintaa. Suhteessa S&P 500 -indeksiin CP-salkku on kuitenkin huomattavasti tehokkaampi kuin skenaariossa 1 (parempi tuotto-odotus pienemmällä riskillä). Tämä johtuu nykyistä markkinatilannetta heijastelevista hyvin poikkeuksellisista oletuksista.

Jos CP-salkkua tarkastelee ilman korko- ja REIT-sijoituksia (eli 100 prosenttisesti osakkeista koostuvana salkkuna), aritmeettiseksi tuotto-odotukseksi saadaan 11,9 prosenttia, geometriseksi tuotto-odotukseksi 9,9 prosenttia ja keskihajonnaksi 20,2 prosenttia. Melko maltillisesti ”faktoritiltattu” salkku antaisi osakesijoittajalle edelleen kohtuullisen hyvän tuotto-odotuksen, vaikka indeksien (suurten kasvuyhtiöiden) arvostus pysyisi korkealla (olettaen, että faktorien korkea tuotto-odotus on uusi normaali).

 

Tehokas rajapinta ja CP-salkku skenaariossa 3

Kuvasta 4 nähdään, miten CP-salkku asemoituu suhteessa tehokkaaseen rajapintaan skenaariossa 3. Tämä on mielestäni myös perusskenaariota epätodennäköisempi skenaario. Korot varmasti nousevat joskus, mutta tuskin kovin merkittävästi ainakaan nopealla aikataululla. Näin ollen en usko, että S&P 500 tai muutkaan isot indeksit tarjoavat ”vanhojen hyvien aikojen” mukaisia 10 prosentin tuotto-odotuksia vielä lähitulevaisuudessa. Jos kuitenkin näkisimme indeksien arvostusten nopean ”normalisoitumisen” ja saman aikaisesti faktoreiden riskipreemiot katoaisivat tai pienenisivät merkittävästi, CP-salkku alkaisi näyttää vähemmän tehokkaalta vaihtoehdolta. Tässäkin tilanteessa CP-salkku on kuitenkin vain hieman S&P 500 -indeksiä tehottomampi. 

Kuva 4. Tehokas rajapinta ja CP-salkku skenaariossa 3 (tuotto-odotus = odotettu aritmeettinen keskituotto).

 

Tässä skenaariossa CP-salkun aritmeettinen tuotto-odotus on 9,8 prosenttia, geometrinen tuotto-odotus 9,0 prosenttia ja keskihajonta 12,4 prosenttia (sama kuin skenaarioissa 1 ja 2, sillä keskihajontaoletuksia ei muutettu).

Jos CP-salkkua tarkastelee ilman korko- ja REIT-sijoituksia (eli 100 prosenttisesti osakkeista koostuvana salkkuna), aritmeettiseksi tuotto-odotukseksi saadaan 12,7 prosenttia, geometriseksi tuotto-odotukseksi 10,7 prosenttia ja keskihajonnaksi 20,2 prosenttia.

 

Lopuksi

Kuten skenaarioharjoitus osoittaa, optimaalinen salkku ei ole sama asia kuin tuleva voittajasalkku. Optimaalisella salkulla tarkoitetaan nykyhetken tiedon valossa parasta mahdollista omaisuusluokkien yhdistelmää tietynlaiselle sijoittajalle. Koska kukaan ei osaa ennustaa tulevaa, kaikkein tuottavin salkku selviää vasta jälkikäteen. Käytännön optimaalinen salkku pyrkii ottamaan huomioon sijoittajan henkilökohtaiset preferenssit ja ajattelun vinoumat, jotta salkun ylläpitäminen onnistuu myös vaikeina aikoina. Teknisesti optimaalisin salkku ei välttämättä ole aina paras vaihtoehto. Paras salkku on se, josta sijoittaja uskaltaa pitää kiinni.

Vaikka emme osaa ennustaa tulevaa, oman salkun optimointiin liittyvien harjoitusten tekeminen on hyödyllistä. Markowitzin odotusarvo-varianssi-sääntöön perustuvan optimointiohjelman eli MVO:n avulla sijoittaja voi analysoida intuitiivisesti rakentamansa salkun suhdetta tehokkaaseen rajapintaan. On tärkeää, että salkku on ensin kasattu itseä kiinnostavista omaisuusluokista itselle sopivan tuntuisilla painotuksilla. Tämä parantaa todennäköisyyttä sille, että sijoittaja nukkuu salkkunsa kanssa hyvin. Kunhan hahmoteltu salkku on lähellä tehokasta rajapintaa, sitä voi pitää hyvänä vaihtoehtona sijoittajan tarpeisiin.   

Optimointiharjoituksen perusteella maltillisesti ”faktoritilttattua” salkkua voi pitää varteenotettavana vaihtoehtona täysin markkina-arvopainotetulle indeksisalkulle. Olipa vertailukohtana S&P 500 -indeksi tai globaalia osakemarkkinaa kuvaava indeksi, ”tiltattu” salkku oli tehokkaampi kahdessa skenaariossa kolmesta. Faktoreiden hyödyntäminen on erityisen kannattavaa, jos uskoo matalien korkojen ja markkina-arvopainotettujen indeksien korkeiden arvostustasojen säilyvän pitkään. Tässä skenaariossa maltillisesti arvostetut ja heikosti muiden omaisuusluokkien kanssa korreloivat arvo- ja pienyhtiöt tarjoavat parempaa tuotto-odotusta ja hajautushyötyä. Mikäli näemme pian merkittävän pörssiromahduksen ja indeksien (kuten S&P 500) arvostukset putoavat historiallisten keskiarvojen tasolle, faktoririskin kantamisen suhteellinen hyöty pienenee. Tällaisessa skenaariossa perinteinen indeksisijoittaminen on erittäin tehokas strategia.  

Faktoreita kannattaa käyttää maltilla, sillä meillä ei ole mitään takeita niiden historiallisten preemioiden säilymisestä (vaikkakin akateeminen evidenssi on vakuuttavaa ja perusteet ilmiölle ovat kunnossa). Mitä enemmän sijoittaja luottaa arvo- ja pienyhtiöpreemioon, sitä vahvemmin hänen kannattaa faktoreita painottaa. Faktoreita on toki muitakin (esim. laatu, kannattavuus, investoinnit, momentti, alhainen volatiliteetti), mutta monien hyödyntäminen on käytännössä haastavaa. Arvo- ja pienyhtiöfaktorin lisäksi suosin itse laatufaktoria, jonka olen havainnot toimivaksi myös käytännössä. Jokaisen kolmen faktorin ”vangitsemiseen” löytyy kustannustehokkaita ETF-vaihtoehtoja. 

R.W.

___

Rekisteröidy Lysan palveluun tästä* ja rakenna itsellesi optimaalinen ja automaattisesti tasapainotettava sijoitussalkku roboneuvojan avulla. Rekisteröityminen ei sido mihinkään. Lysan kautta sijoittamisen kokonaiskulut ovat sijoitettavan pääoman suuruudesta riippuen 0,253 - 0,356 prosenttia (sisältäen rahastojen säilytys- ja kaupankäyntikulut). Rekisteröitymällä linkkini kautta saat kuluihin vielä 20 prosentin alennuksen kolmeksi kuukaudeksi. Pidän Lysan palvelua erinomaisena vaihtoehtona sinulle, joka arvostat järkiperäistä ja kustannustehokasta sijoittamista, mutta et halua käyttää juurikaan aikaa sijoittamisen opiskeluun ja salkunhoitoon. Lysan palvelun avulla pääset vaivattomasti alkuun ja saat rakennettua itsellesi maailmanlaajuisesti hajautetun salkun, jonka sisältö vastaa tavoitteitasi ja riskinsietokykyäsi. Jos olet aktiivisempi ydin-satelliitti -mallia hyödyntävä sijoittaja, voit rakentaa salkun passiivisen ytimen kustannustehokkaasti Lysan palvelun avulla. Lysa ei ole riippuvainen yksittäisen pankin tai rahastoyhtiön tuotteista, vaan sinulle voidaan rakentaa aidosti tarpeisiisi soveltuva salkku matalakuluisten indeksi- ja ETF-rahastojen avulla.

___

Disclaimer: Sijoitusneuvonta on luvanvaraista toimintaa. Tässä kirjoituksessa esitetyt ajatukset eivät ole sijoitusneuvoja. Kukaan ei voi antaa oikeita neuvoja tuntematta sijoittajan taloudellista tilannetta, sijoitushorisonttia, riskinsietokykyä tai muita hänen sijoitussuunnitelmansa yksityiskohtia. Pelkästään yhden kirjoituksen välityksellä ei ole myöskään mahdollista käsitellä sijoituskohteita sillä tarkkuudella kuin jokaisen sijoittajan tulisi tehdä ennen sijoituspäätöksen tekoa. Rahoitusvälineiden arvo voi nousta tai laskea. On olemassa riski, ettet saa sijoittamiasi varoja takaisin.

Mainos: Coinmotion

Avaa ilmainen tili ja myy ja osta kryptovaluuttoja alhaisilla välityspalkkioilla.

Kolumnit

Nordeassa jyrää

Aki Pyysing
21.4.2024
east Lue lisää

Toimitilan tuottoon voit vaikuttaa enemmän kuin asunnon tuottoon

Miika Vuorensola
21.4.2024
east Lue lisää
Artikkelit, Kaupallinen yhteistyö

Kulta nousi uuteen ennätyshintaan

Johannes Ankelo
18.4.2024
east Lue lisää