Перенос академической строгости в реальную практику управления капиталом остается одной из главных проблем современной индустрии инвестиций. Финансовый экономист Кевин Канг, возглавляющий исследования активных и альтернативных стратегий в аналитическом центре Vanguard, занимается поиском баланса между теоретической точностью и практическими финансовыми решениями. В рамках подкаста Excess Returns он подробно разобрал механизмы сбора налоговых убытков, эффективность прямого индексирования, стратегии факторного инвестирования и новые вызовы для пенсионного планирования частных лиц.
🎓 От академических исследований к практике: путь Кевина Канга в Vanguard 1:53
Кевин Канг начал свой путь в экономике во время обучения в бакалавриате, после чего принял решение продолжить академическую подготовку в аспирантуре Северо-Западного университета (Northwestern University). Несмотря на строгость университетской науки, Канг вскоре почувствовал, что связь академических исследований с реальным миром и их непосредственное влияние на практику остаются довольно слабыми. Это понимание побудило его покинуть академическую колею ради практической деятельности в реальном секторе.
Первым шагом вне университетов для него стала сфера академического консалтинга, где Канг занимался проведением эмпирических исследований в рамках коммерческих судебных споров и крупных регуляторных расследований, инициированных государством. Позже, стремясь применять свои финансовые навыки в более прикладной среде, он перешел на сторону покупателя (buy-side), проработав несколько лет в компаниях Cesar Global Advisors и BlackRock. Шесть лет назад Канг присоединился к Vanguard в качестве риск-менеджера группы количественного инвестирования в акции (Quantitative Equity Group), после чего перешел в Инвестиционную стратегическую группу (Investment Strategy Group) — внутренний аналитический центр компании.
По словам Канга, выбор конкретных направлений для его текущих исследований в Vanguard определяется сочетанием долгосрочных стратегических задач компании и его собственного списка актуальных вопросов. В своей работе он стремится к максимальной продуктивности, стараясь в рамках одного исследовательского проекта ответить сразу на несколько взаимосвязанных вопросов.
Сам процесс создания полноценной научной работы для финансовой индустрии, по оценке эксперта, обычно занимает от шести месяцев до одного года. Канг разделяет этот путь на несколько последовательных этапов:
- Дизайн исследования: первые три условных «иннинга» работы посвящены выбору методологии — определению того, использовать ли симуляции, историческое тестирование (бэктесты) или эмпирические данные на уровне конкретных инвесторов. Ошибки на этом этапе, по мнению гостя, могут увести исследование по ложному пути или в тупик.
- Чистое исполнение: этот этап занимает несколько месяцев непосредственных расчетов, моделирования и технической реализации процесса.
- Рефлексия и доработка: после получения результатов начинается цикл обратной связи. По признанию Канга, примерно в половине случаев его первоначальные гипотезы оказывается неверными, что требует серьезного пересмотра взглядов.
Дальнейшая публикация результатов в специализированных журналах для практиков также сопряжена с временными задержками. Этот процесс сильно варьируется: в одних случаях рецензирование занимает около полугода, в других — затягивается более чем на год из-за длительных дискуссий с рецензентами, требуя дополнительных 6–7 месяцев для непосредственного выхода материала в печать.
📉 Сбор налоговых убытков: анатомия скрытой доходности портфеля 11:25
Поводом для приглашения Кевина Канга на подкаст стала его исследовательская статья, посвященная сбору налоговых убытков (Tax Loss Harvesting, TLH) с точки зрения портфельного и имущественного планирования, которая ранее получила широкое освещение в Wall Street Journal. Канг описывает суть TLH простой жизненной метафорой: «Если жизнь дает тебе лимон, сделай из него лимонад». Стратегия заключается в том, чтобы фиксировать временные нереализованные убытки по долгосрочно растущему рисковому активу (например, индексу S&P 500) во время рыночных спадов, чтобы использовать эти убытки для уменьшения налогооблагаемой базы по прибыли в других частях своего баланса.
На основе проведенного анализа Канг выделил ключевые факторы, определяющие эффективность сбора налоговых убытков, разделив их на рыночные условия и профиль самого инвестора:
- Рыночная среда: направление тренда и волатильность рынка находятся вне контроля инвестора, но они определяют около половины всей вариативности результатов TLH. В частности, средняя доходность рынка отвечает за 25% этой вариативности.
- Налоговая ставка: инвесторы с высокими доходами и высокими налоговыми ставками получают значительно большую выгоду от фиксации убытков.
- Постоянный денежный поток: регулярное добавление нового капитала позволяет постоянно обновлять и повышать стоимость приобретения активов (cost basis), создавая новые условия для фиксации убытков в будущем.
- Наличие прибыли для зачета: по утверждению Канга, этот фактор является самым сильным предиктором общей выгоды. Если у инвестора нет реального прироста капитала из других источников, зафиксированные убытки теряют свою моментальную ценность, поскольку ежегодно против обычного дохода можно зачесть лишь небольшую сумму.
Для иллюстрации критического влияния рыночной среды Канг предложил мысленный эксперимент, сравнив двух инвесторов, вложивших по 100 000 долларов в индекс S&P 500 в разные периоды:
- Инвестор 2000 года: начав инвестировать перед самым крахом пузыря доткомов, этот инвестор в течение следующих трех лет сталкивается с постоянными колебаниями рынка вниз и вверх. Он непрерывно собирает убытки, снижая свою налоговую базу, и к концу 2003 года успевает зафиксировать в виде убытков от 30% до 40% от первоначальных инвестиций. При последующем восстановлении рынка к средним значениям его альфа за счет TLH, по расчетам Канга, может превысить 200 базисных пунктов в годовом исчислении.
- Инвестор 1993 года: этот инвестор попадает в условия семилетнего стабильного и уверенного роста рынка с крайне низкой волатильностью. Возможности для фиксации убытков у него оказываются очень ограниченными, из-за чего итоговая налоговая альфа оказывается минимальной.
Как подчеркивает Канг, в академической литературе часто ошибочно предполагается, что частные инвесторы обладают неограниченным объемом прибыли для налогового зачета, что справедливо для взаимных фондов, но совершенно не соответствует реальности обычных домохозяйств.
📊 Прямое индексирование: преимущества «промышленного» подхода 22:36
Логическим продолжением темы оптимизации налогов стало обсуждение концепции прямого индексирования (Direct Indexing). Вместо покупки паев биржевого фонда (ETF) инвестор напрямую приобретает отдельные акции, входящие в состав индекса, часто используя оптимизированный портфель (например, 150 акций вместо всех 500 из S&P 500) с минимальной ошибкой слежения. В своем исследовании Канг изучил, как на эффективность сбора убытков влияют два параметра: частота сканирования портфеля (ежегодно, ежеквартально, ежемесячно, ежедневно) и степень детализации активов (отдельные акции против отраслевых фондов).
Исследование выявило весомые преимущества детализированного подхода:
- Использование отдельных акций позволяет эксплуатировать идиосинкразическую волатильность конкретных эмитентов, что, по данным Канга, добавляет более 50–60 базисных пунктов к налоговой альфе по сравнению с использованием отраслевых фондов.
- Переход от ежеквартального сканирования портфеля к ежедневному способен принести дополнительные 25 базисных пунктов доходности, поскольку позволяет ловить краткосрочные и мимолетные просадки рынка.
Канг обращает внимание на важный инсайт: сбор убытков «промышленного уровня» (сочетание ежедневного сканирования и владения отдельными акциями) приобретает максимальную ценность именно в неблагоприятных условиях — таких как стабильно растущий рынок 1993 года. В подобные периоды найти убытки крайне трудно, но при этом у инвесторов обычно много распределений прибыли от других активов. Способность вылавливать редкие точечные просадки в такие моменты дает наибольший маржинальный эффект.
Ведущий Джек Форхэнд отметил, что старый традиционный подход — фиксация убытков раз в год в середине декабря — полностью упускает внутригодовую динамику. Канг согласился с этим, приведя в пример 2020 и 1987 годы, когда масштабные падения происходили в середине календарного года, но к его концу рынки успевали полностью восстановиться, лишая инвесторов возможности зафиксировать убытки при ежегодном подходе.
Касаясь проблемы «окостенения» (ossification) портфеля, когда со временем возможность генерировать новые убытки исчерпывается из-за общего роста рынка, Канг выделил два противодействующих механизма:
- Регулярный приток кэша: постоянные новые инвестиции возобновляют базу стоимости активов и снижают остроту этой проблемы.
- Сочетание с дарением активов (gifting): инвестор может передавать на благотворительность или в качестве подарков те акции, которые накопили наибольшую встроенную прибыль, что освобождает от уплаты налога на прирост капитала. Затем за счет новых денежных средств инвестор восстанавливает позицию в прямом индексировании, получая уже гораздо более высокую текущую стоимость приобретения. Канг называет такую комбинацию идеальным сценарием «win-win-win» для всех сторон.
🎲 Факторное инвестирование: скрытая сила простых стратегий 32:54
Обсуждая тему факторного инвестирования, ведущие затронули исследование Канга «Насколько неэффективна стратегия 1/N для факторного инвестора?». Канг пояснил, что в реальном мире, в отличие от академических моделей, большинство доступных широкой публике факторных продуктов являются исключительно длинными (long-only) позициями, а сами факторы ведут себя по-разному в сегментах крупной и малой капитализации. Целью работы было создание жизнеспособного бенчмарка для оценки факторных аллокаций.
В ходе исследования команда Канга протестировала различные оптимизационные стратегии, включая классический анализ среднего и дисперсии (mean-variance, адаптированный под реальные условия), портфели с минимальной дисперсией (minimum variance) и простейшую стратегию равного взвешивания (1/N).
Результаты оказались неожиданными: стратегия равного взвешивания (1/N) показала себя удивительно стабильной и эффективной как в крупной, так и в малой капитализации. По мнению гостя, этому есть три основные причины:
- Трансакционные издержки: реальные расходы на торговлю существенно подъедают факторные премии. Особенно сильно это бьет по фактору импульса (Momentum) из-за его высокой оборачиваемости, снижая его преимущество по сравнению с факторами качества (Quality) и стоимости (Value).
- Непредсказуемость премий: прогнозировать поведение факторов на основе прошлых данных крайне тяжело. Попытки использовать исторические результаты последних 10 или 20 лет для оптимизации весов факторов в портфеле не приносят устойчивых результатов на практике.
- Концентрация доходности во времени: как показало другое исследование Канга, факторные премии распределяются крайне неравномерно. Большая часть средней избыточной доходности за 10 лет формируется в течение примерно одной трети этого периода, приходясь на короткие и мощные всплески. Джек Форхэнд подтвердил этот тезис примером фактора стоимости, который показал взрывную доходность в узком промежутке между 2000 и 2003 годами, определив результаты инвесторов на годы вперед.
Стратегия 1/N, не пытающаяся угадать идеальный момент или вес фактора, обеспечивает наиболее надежную защиту от риска пропустить эти редкие периоды высокой доходности.
🏡 Пенсионные финансы: переезд как источник капитала и новые правила изъятия сбережений 38:12
В заключительной части беседы Канг представил результаты своих исследований, связанных с пенсионным планированием домохозяйств. Первое направление касается стратегии «Выход на пенсию и смена места жительства» (Retire and Relocate). Исследование было мотивировано тем фактом, что более половины американцев не имеют достаточного количества ликвидных пенсионных сбережений, но при этом все равно прекращают трудовую деятельность. Канг решил проверить устоявшийся в литературе тезис о том, что пенсионеры редко переезжают и не трогают капитал, заключенный в их недвижимости, за исключением критических ситуаций вроде смерти супруга или тяжелой болезни.
Вопреки прежним представлениям, анализ данных выявил масштабную миграцию:
- Значительная доля людей, выходящих на пенсию в возрасте 65 лет, совершают нелокальные переезды.
- Среди тех, кто решается на дальний переезд, около 60% выбирают регионы с более дешевой стоимостью жизни и жилья. В целом в течение 10-летнего периода через этот процесс проходит примерно каждый четвертый пенсионер.
- Типичный пример — переезд из дорогих штатов вроде Коннектикута или Массачусетса (Бостон) во Флориду. Средний объем высвобождаемого капитала за счет разницы в стоимости недвижимости составляет около 100 000 долларов. Канг подчеркивает значимость этой цифры: для среднестатистического американского пенсионера, имеющего около 250 000 долларов ликвидных сбережений, переезд увеличивает пенсионный капитал на внушительные 40%.
Вторым важным вопросом стало исследование безопасных ставок изъятия средств из портфеля (Safe Withdrawal Rates) в условиях перехода от государственных пенсий к индивидуальным накопительным счетам типа 401(k). В своей работе «Защита выхода на пенсию в условиях медвежьего рынка» Канг описывает дилемму пенсионера: страх снять слишком много и остаться без денег на старости лет против избыточного консерватизма, лишающего комфорта в текущем моменте.
Риск последовательности доходностей (sequence of returns risk) резко возрастает, если медвежий рынок бьет по портфелю в самом начале пенсионного периода. По мнению Канга, изъятие фиксированных сумм во время рыночного краха наносит портфелю колоссальный долгосрочный ущерб, поскольку каждый изъятый доллар в этот момент имеет повышенную ценность из-за высокой ожидаемой будущей доходности восстанавливающегося рынка. В такие моменты эксперт настоятельно рекомендует инвесторам проявлять гибкость и по возможности временно снижать уровень своего потребления для защиты портфеля.
Дополнительным вызовом, согласно прогнозам Канга, является ожидаемое снижение доходности рынков в ближайшее десятилетие, приходящее на смену исключительно успешному периоду после финансового кризиса 2008 года, длившемуся вплоть до конца 2021 года. Исходя из этих предпосылок, Канг утверждает, что популярное в индустрии «правило 4%» больше не может считаться устойчивым. В условиях низкой доходности безопасная ставка изъятия должна быть снижена до уровня около 3%, а при реализации негативных сценариев этот показатель может упасть еще ниже. Универсального рецепта не существует, и ставка должна гибко настраиваться под возраст, состав имущества и наличие альтернативных источников дохода конкретного человека.
🧠 Главный урок: защита от собственных эмоций в моменты кризиса 49:52
В конце встречи Кевин Канг сформулировал ключевой совет для частных инвесторов, основанный на его многолетнем опыте изучения рынков. По его мнению, инвесторам необходимо активно извлекать мудрость из истории рынка, мысленно проживая прошлые кризисные периоды в реальном времени и заранее анализируя свою потенциальную реакцию на них.
Канг подчеркивает, что периоды глубоких падений, когда кажется, что впереди нет ничего, кроме рисков, неизбежны для любого долгосрочного инвестора. Если инвестиционный план человека не опирается на твердую внутреннюю философию и глубокое понимание природы экстремальных рыночных условий, риск совершения фатальных эмоциональных ошибок многократно возрастает. Главный залог успеха на рынке, по словам эксперта, заключается в способности защитить себя от худших проявлений собственного «я» в моменты кризисов.
