Robo-consilier Risc din portofoliul industriei: eficiență sau reducere de colț?

Robo-consilierii au devenit proeminente în ultimul deceniu, subsectorul fintech încurajând o implicare mai activă a investitorilor mai tineri și a maselor în economisire și investiții. Robo-advisorii urmăresc să democratizeze consultanța financiară și să ofere servicii de înaltă calitate, disponibile anterior exclusiv investitorilor bogați și sofisticați. Pe scurt, robo-advising este o formă de management al investițiilor care externalizează strategia de portofoliu către un algoritm. Construcția și reechilibrarea portofoliului este automatizată cu ajutorul computerelor, oferind soluții mai accesibile de gestionare a averii și reducerea potențială a erorilor umane și a părtinirii.

Multe startup-uri din domeniu se luptă să atingă rentabilitatea și să arate diferențierea mărcii. Care este cel mai bun mod pentru robo-advisors de a continua să democratizeze investițiile și să obțină profit în timp ce transmit adevăratele riscuri ale unui portofoliu?

De unde a venit consilierea Robo?

Betterment și Wealthfront sunt doi dintre cei mai proeminenți robo-consilieri, primul fiind primul care a fost lansat în 2008. Până în 2019, sectorul a fost estimat să aibă 440 de miliarde de dolari în active gestionate la nivel global și, de-a lungul timpului, managerii tradiționali de avere, cum ar fi Vanguard, au adoptat și ele astfel de tehnici. Deși complet diferit de platformele de tranzacționare numai pentru execuție, cum ar fi Robinhood, mesajul ambelor sectoare de abilitare financiară a fost acceptat de investitorii mai tineri, care în mod tradițional nu s-au interesat activ de economiile pentru pensii decât mai târziu în cariera lor.

Una dintre propunerile cheie de valoare ale robo-advisorilor populari este că îi ajută pe clienți să înțeleagă riscurile și costurile asociate portofoliilor, în loc să se concentreze doar pe randamente. Argumentele împotriva gestionării patrimoniului tradiționale conduse de consilieri financiari sunt nealinierea stimulentelor, în care activele scumpe și cu performanțe slabe sunt direcționate către investitori, care nu sunt în măsură să analizeze cifrele în mod obiectiv pentru a obține linia de vedere asupra performanței. Pentru aceasta, robo-advisorii au fost susținătorii investițiilor pasive, evitând fondurile costisitoare gestionate în mod activ pentru fondurile indexate economice și fondurile tranzacționate la bursă (ETF).

Managementul riscurilor și Robo-consilieri

În timp ce majoritatea robo-consilierilor folosesc de obicei teoria portofoliului modern (uneori împreună cu alte metodologii bine cercetate) pentru a construi portofolii de investitori, ei folosesc diferite moduri de a exprima nivelurile de risc asociate cu aceste portofolii. Majoritatea profesioniștilor în investiții sunt de acord că riscul este o considerație la fel de importantă ca rentabilitatea în selecția portofoliului. De fapt, marea majoritate a practicienilor continuă să fie inspirați de cadrul de optimizare a variației medii ilustrat de disertația laureatului Premiului Nobel Harry Markowitz din 1952 privind selecția portofoliului.

Cu toate acestea, de obicei, riscul nu este la fel de bine înțeles de către investitorul mediu precum randamentele așteptate. Acest lucru se datorează faptului că toleranța la risc a unui individ este determinată nu numai de performanța trecută și de așteptările raționale, ci și de circumstanțe personale unice și de alți factori emoționali, cum ar fi speranțe și frici. De asemenea, toleranța la risc a unui individ nu este o măsură statică. Majoritatea indivizilor ar percepe în mod hotărât toleranța la risc ca fiind mai mică în 2020, din cauza incertitudinilor prezentate de COVID-19, decât oricând în ultimul deceniu. Dezirabilitatea unui portofoliu recomandat este evaluată de un investitor parțial după propria percepție asupra riscului portofoliului. Acesta este motivul pentru care este vital ca un robo-consilier să ilustreze clar riscul, astfel încât investitorii să poată înțelege riscul și să îl relaționeze cu propria toleranță, obiective și preferințe emoționale.

Robo-consilierii folosesc măsuri cantitative sau calitative pentru a ajuta clienții să înțeleagă riscul. Fiecare măsură are avantajele și limitările sale.

Niveluri de risc calitative: agresive sau cu creștere ridicată?

Majoritatea robo-advisorilor atribuie un rating de risc calitativ pe baza modului în care investitorii răspund la o listă predefinită de întrebări psihometrice. În general, aceasta va varia pe o scară numerică de la „foarte conservator” la „foarte agresiv”.

Un rating de risc calitativ are avantaje evidente, prin aceea că face ușoară pentru un investitor perceperea riscului diferitelor portofolii unul față de celălalt. De exemplu, un portofoliu căruia i se atribuie un rating „Agresiv” poate fi în mod inerent mai riscant decât unul etichetat „Conservator”. Întrebările psihometrice ajută la reducerea toleranței investitorilor la pierderi și la identificarea nivelului de risc adecvat.

Cu toate acestea, un rating calitativ poate să nu ofere o înțelegere clară cu privire la variabilitatea așteptată a portofoliului. Este posibil să nu fie evident cât de mai volatil este un portofoliu agresiv, în comparație cu un portofoliu moderat. Cel mai probabil, un rating de risc de 6 poate să nu însemne că portofoliul este de două ori mai riscant decât unul evaluat 3. De asemenea, percepția riscului poate varia în funcție de modul în care este verbalizat ratingul de risc. Investitorii pot vedea un portofoliu cu risc ridicat în mod diferit, în funcție de eticheta „Creștere ridicată” sau „Foarte agresivă”. Prin urmare, o astfel de clasificare introduce un strat de subiectivitate în atractivitatea percepută a unui portofoliu.

Preocuparea mea cu robo-advisorii care accentuează prea mult riscul calitativ este că acesta le poate oferi investitorilor un fals sentiment de securitate cu privire la performanța continuă a portofoliilor lor. Un scor de risc arbitrar într-un interval agresiv/conservator poate fi prea larg și poate ajunge în cele din urmă în decizii de planificare a finanțării suboptime ale investitorilor ale căror circumstanțe pot fi mai complexe decât se credea anterior. Preocupările cu privire la riscurile suprasimplificate au ecou în apelurile de reglementare despre robo-consilieri care se angajează în vânzări greșite sistemice, investitorii nereușind să înțeleagă adevărata natură a produsului.

Adoptarea sporită a măsurilor instituționale de risc cantitativ (utilizate de bănci, fonduri și birouri de familie) cu educarea clienților ar putea fi cheia pentru următoarea etapă a consilierii robotizate. Acest lucru ar putea duce cu adevărat industria înainte și să corespundă mișcărilor naționale pentru creșterea educației financiare.

Măsuri cantitative de risc pentru portofoliile de investiții

Îmblanzirea volatilității: valoare la risc

Valoarea la risc, sau VaR, este cea mai populară măsură a volatilității unui portofoliu. Simplu spus, VaR este o măsură a pierderilor minime așteptate ca un anumit nivel de probabilitate (cunoscut și ca nivel de încredere sau percentilă). De exemplu, dacă VaR de 99% al unui portofoliu este de 12%, înseamnă că există o șansă de 99% ca pierderile din portofoliu să nu depășească 12% într-o anumită perioadă. Cu alte cuvinte, există o șansă de 1% ca pierderile din portofoliu să fie mai mari de 12%. VaR este deja aplicat de unii robo-consilieri, un astfel de exemplu de utilizare fiind de la StashAway din Singapore, care marchează un ghid de 99% într-o măsură numită „Indice de risc”.

VaR poate fi calculat folosind diferite metode. Metoda istorică sortează randamentele istorice ale unui portofoliu după mărime și identifică randamentul observat la o anumită percentilă (de obicei 95% sau 99%). Metoda varianță-covarianță presupune că randamentele sunt distribuite în mod normal și utilizează abaterea standard a portofoliului pentru a estima unde se vor afla cele mai slabe randamente de 5% sau 1% pe curba clopot. VaR poate fi estimat și folosind simularea Monte Carlo, care generează cele mai proaste randamente de 5% sau 1% pe baza rezultatelor probabilistice.

Popularitatea VaR rezultă din faptul că îi este ușor pentru un investitor să înțeleagă variabilitatea unui portofoliu și să o relaționeze cu toleranța personală la pierderi. Cu toate acestea, putem obține rezultate diferite în funcție de intrările și metodologia utilizată pentru calcularea VaR, afectând fiabilitatea măsurii. De asemenea, VaR se bazează în mare măsură pe numeroase ipoteze, cum ar fi randamentele distribuite în mod normal și aliniate la randamentele istorice. În cele din urmă, un VaR de 99% de 12% (descris mai sus) nu informează investitorul cu privire la valoarea pierderilor la care se poate aștepta în cel mai rău scenariu.

Diversele avertismente din spatele VaR ar putea să-și limiteze proeminența în platformele de consiliere robotică, acesta fiind văzut ca o măsură complicată de înțeles de către utilizatori. Exemplul de branding StashAway într-o măsură mai digerabilă arată cum aceste bariere pot fi defalcate mai convingător.

Valoarea condiționată la risc

Remedierea unuia dintre deficiențele VaR, valoarea condiționată la risc sau CVaR, oferă un investitor pierderea așteptată în cel mai rău scenariu. La un nivel de încredere de 99%, CVaR este calculat ca randamentul mediu al portofoliului în cel mai rău 1% din scenarii. CVaR este estimat folosind metode similare cu VaR. Deși poate ajuta la o imagine mai clară a scenariului cel mai rău caz în comparație cu VaR, poate suferi deficiențe similare din cauza ipotezelor și metodologiilor utilizate în estimare.

Deconectările pieței din 2020 tind să distrugă modelele normale de distribuție, demonstrând că adăugarea unor măsuri de risc de portofoliu „3-dimensionale”, cum ar fi CVar, poate fi avantajoasă. Împreună cu măsura VaR standard, datele CVaR ar spori ofertele de gestionare a riscurilor ale unui robo-consilier și ar fi potrivite, având în vedere că majoritatea activelor robo sunt fonduri indexate (coșuri de stocuri).

Cele mai bune și cele mai rele returnări

Cele mai bune și cele mai slabe randamente se referă la randamentele periodice rulante ale unui titlu sau portofoliu într-un anumit orizont de timp. Rentabilitatea poate fi calculată zilnic, lunar sau anual, în funcție de orizontul de timp al investitorului. Perioada de timp este de obicei determinată de disponibilitatea datelor, dar poate avea un impact asupra randamentelor cele mai bune și cele mai proaste observate dacă nu folosim un orizont de timp suficient de lung.

Cele mai bune și cele mai slabe randamente pentru activele SUA: 1973-2016

Măsura folosește randamentele istorice pentru a oferi investitorilor o indicație a scenariilor cele mai bune și cele mai defavorabile. Un avantaj clar este că, spre deosebire de VaR, face distincția între randamente pozitive și negative, în loc să presupună o distribuție normală. Investitorii tind să nu deranjeze volatilitatea pozitivă și, mai ales, să se îngrijoreze de riscurile absolute negative. De asemenea, spre deosebire de CVaR, arată cele mai proaste randamente observate în loc să ia o medie a randamentelor, ceea ce poate subestima scenariul cel mai rău caz. Cu toate acestea, ca și alte măsuri cantitative, aceasta tinde să fie retrospectivă și depinde, de asemenea, de setul de date al rezultatelor observate.

Măsurile de risc pentru cel mai bun și cel mai rău randament sunt potrivite pentru platformele de robo-advisor, deoarece comunică clar investitorilor fără a se baza pe rate financiare intimidante. Un astfel de risc, totuși, este că aceștia pot juca în fața unor prejudecăți iraționale și pot încuraja vânzarea în panică pe o piață în scădere sau să se țină cu încăpățânare de perdanți.

Măsurați singuri riscul cantitativ

Să aruncăm o privire la modul în care pot fi calculate VaR, CVaR și cele mai bune și mai slabe randamente pentru un portofoliu cu un singur activ. Activul luat în considerare este SPY, care este un ETF care urmărește acțiunile cu capitalizare mare din SUA.

Datele utilizate pentru calculele de mai jos se referă la NAV și randamentele lunare ale SPY din iulie 2007 până în iunie 2020. Calculele pot fi efectuate folosind funcțiile Excel sau Google Sheets.

VaR - 11,8% VaR implică faptul că probabilitatea ca SPY să piardă mai mult de 11,8% într-o anumită lună este de 1%. Cu alte cuvinte, SPY a oferit randamente lunare mai bune decât o pierdere de 11,8% în 99% din luni. Pași (Foi de calcul Google/Excel):

1. Calculați randamentele lunare istorice din datele prețului acțiunilor/NAV.
2. Utilizați funcția PERCENTILE.INC folosind matricea de returnări istorice și percentila dorită (de exemplu, 1% pentru un interval de 99%) ca intrări.

CVaR - 14,5% CVaR implică faptul că pierderea lunară așteptată în SPY în timpul celor mai proaste rezultate de 1% este de 14,5%. Acest lucru poate fi determinat în Google Sheets/Excel utilizând funcția AVERAGEIF pentru a calcula media randamentelor mai mici decât rezultatul VaR.

Cele mai bune și cele mai slabe randamente - După cum se arată în tabel, cele mai bune și cele mai slabe randamente lunare observate în SPY în perioada 2007-2020 au fost de +13% și, respectiv, -16%. Acestea pot fi calculate rapid folosind funcțiile MIN și MAX .

După cum sa menționat, este important de menționat că aceste măsuri pot da valori diferite, în funcție de metodă, precum și de perioada de observație. Alegerea metodologiei și a perioadei ar trebui să se bazeze pe factori precum disponibilitatea datelor, orizontul de timp estimat pentru investiții și raționamentul personal.

Diferențierea prin măsuri cantitative

Piesa de bază a gestionării tradiționale a averii este adaptarea portofoliilor la nevoile individuale, fie că este vorba despre intervale de timp, etice, apetitul pentru risc și nevoile bazate pe venit; pentru asta, fiecare abordare este personalizată. Ceea ce face ca consilierea robotică să fie atrăgătoare este modul în care metodele sale automate pot funcționa pe mai multe baze de clienți.

Cu toate acestea, robo-advisorii trebuie să-i ajute pe clienți să înțeleagă clar compromisurile de rentabilitate a riscului ale ofertelor lor de portofoliu, astfel încât să poată alege portofoliile potrivite care să le satisfacă nevoile personale. Măsurile de risc calitative sunt ușor de înțeles „pe rampă” către robo-advising, dar în timp, parametrii acestora pot deveni redundanți. Cu toate acestea, atunci când sunt utilizate împreună cu măsurile de risc cantitative prezentate aici, ele ajută la furnizarea de linii directoare mai holistice de gestionare a riscurilor și de conștientizare față de performanța portofoliului.