# Марлена Ли из DFA: «Модели — это число Пи, а не истина в последней инстанции» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=0fO3vD7NK3Q Канал: Rational Reminder Опубликовано: 02.01.2020 --- В новом выпуске подкаста Rational Reminder Марлена Ли (Marlena Lee), руководитель отдела инвестиционных решений и со-руководитель отдела исследований в Dimensional Fund Advisors (DFA), делится профессиональным взглядом на применение академических теорий в управлении капиталом. Будучи бывшей студенткой и ассистентом Нобелевского лауреата Юджина Фамы, Марлена Ли объясняет, почему финансовые модели — это лишь упрощение реальности, как ориентироваться в «зоопарке» из сотен инвестиционных факторов и почему дисциплина важнее попыток обыграть рынок на новостях. ## 📐 Природа моделей: от числа Пи до эффективного рынка [[JUMP:02:29]] По мнению Марлены Ли, любые финансовые модели необходимы для упрощения реальности и выделения ключевых закономерностей, однако они по определению не могут быть полными [02:42]. Для иллюстрации она приводит аналогию с числом Пи, предложенную Бобом Мертоном: для школьной задачи достаточно значения 3 или 3,14, но для расчета траектории космического корабля требуется гораздо большая точность [02:55]. Выбор модели зависит от конкретной задачи. В качестве примера фундаментальной финансовой модели гость называет гипотезу эффективного рынка (EMH) Юджина Фамы. По словам Марлены Ли: * Хотя модель может не соблюдаться абсолютно точно, инвесторам выгоднее вести себя так, будто рынки эффективны [03:32]. * Данные свидетельствуют о том, что попытки найти «неправильно оцененные» бумаги редко приносят добавленную стоимость [03:44]. * Цены уже учитывают коллективные ожидания, поэтому инвесторам не нужно реагировать на каждую новость или рыночное колебание при принятии решений о распределении активов [03:58]. ## 🦁 «Зоопарк факторов»: как не потеряться в сотнях переменных [[JUMP:04:40]] Термин «фактор» за последние десятилетия эволюционировал. Марлена Ли отмечает, что если изначально (в модели Фамы — Френча) факторы представляли собой лонг-шорт портфели (например, SMB или HML), то сегодня их чаще называют «драйверами ожидаемой доходности» [04:54]. Несмотря на то что в академической литературе описано более 400 различных факторов, эксперт утверждает, что большинство из них — это лишь вариации нескольких базовых тем [06:42]. Основные категории данных, определяющие доходность, по словам Марлены Ли, включают: * **Рыночные цены и балансовые показатели** (переменные запаса, измеряемые в конкретный момент времени) [06:55]. * **Данные отчета о прибылях и убытках** (переменные потока, возникающие за период, такие как прибыльность) [07:08]. * **Производные показатели:** уровни, изменения и коэффициенты на основе вышеуказанных данных [07:20]. Dimensional Fund Advisors использует оценочную рамку (valuation framework), согласно которой более высокая ожидаемая доходность связана с низкой ценой в сочетании с высокими ожидаемыми будущими денежными потоками [07:47]. По мнению гостя, такой подход надежнее, чем использование алгоритмов машинного обучения, которые могут находить случайные закономерности в данных [08:12]. ## 📉 Премии за риск и проблема «потерянного десятилетия» стоимости [[JUMP:10:09]] Марлена Ли утверждает, что рыночный портфель — отличный выбор для многих благодаря диверсификации и низким затратам, но инвесторы, стремящиеся к доходности выше рыночной, могут использовать перекос (tilt) в сторону малых компаний, акций стоимости и высокой прибыльности [10:21]. Важные уточнения по реализации стратегии: 1. **Надежность:** Интегрированный подход (использование информации о цене, размере и прибыльности одновременно) повышает надежность опережения рынка по сравнению с использованием только одного фактора [11:57]. 2. **Выбор метрик:** DFA продолжает использовать отношение балансовой стоимости к рыночной (Book-to-Market), несмотря на популярность других коэффициентов (P/E, P/Cash Flow). Марлена Ли считает, что другие показатели не добавляют новой информации, которая уже не была бы учтена через комбинацию размера, стоимости и прибыльности [13:19]. 3. **Волатильность премий:** Десятилетие слабой доходности акций стоимости (Value) в США не является статистической аномалией. Согласно исследованию Фамы и Френча, даже при теоретической премии в 3,5% годовых существует 5%-ная вероятность того, что фактор стоимости будет отставать от рынка на отрезке в 10 лет [22:16]. Эксперт подчеркивает, что периоды отрицательных премий случаются у любого фактора, включая саму премию за риск акций (Equity Risk Premium), которая в истории США была отрицательной на протяжении 17 лет относительно казначейских векселей [23:10]. ## 💰 Дивидендные акции и ловушка «ментального учета» [[JUMP:26:34]] Обсуждая популярность стратегий дивидендного роста (например, индекс S&P Dividend Aristocrats), Марлена Ли указывает, что их успех объясняется не самими дивидендами, а тем, что такие портфели состоят из прибыльных акций стоимости [27:01]. Основные аргументы против концентрации исключительно на дивидендах: * **Потеря диверсификации:** Индекс дивидендных аристократов может включать всего около 50 компаний, что значительно меньше широкого рынка [28:08]. * **Субъективность трат:** Инвесторы часто используют дивиденды как дисциплинарный инструмент, чтобы «не трогать основное тело капитала». По мнению Марлены Ли, это психологическое предпочтение, которое может привести к неоптимальному уровню риска или недостаточной диверсификации [30:09]. * **Корпоративная политика:** Полагаться на дивидендную политику компаний для определения своего пенсионного дохода странно, особенно когда выкуп акций (buybacks) становится все более популярным способом возврата капитала [30:35]. ## 🧱 Облигации и альтернативные инвестиции: взгляд DFA [[JUMP:34:47]] В части облигаций Марлена Ли придерживается систематического подхода. В отличие от акций, где ожидаемую доходность нужно оценивать по косвенным признакам, в облигациях она во многом наблюдаема через текущую доходность к погашению (yield) и форму кривой доходности [38:22]. Эксперт иронично замечает: «Если вы хотите узнать время, смотрите на часы, а не на солнечные часы», призывая использовать прямые рыночные показатели вместо шумных прокси-переменных [39:18]. Относительно альтернативных инвестиций (хедж-фонды, Private Equity) Марлена Ли предлагает использовать проверочный фреймворк: 1. **Расширяет ли это инвестиционную вселенную?** Жидкие альтернативы (Liquid Alts) часто просто переупаковывают позиции по публичным акциям и облигациям, не давая реальной диверсификации [40:09]. 2. **Каковы издержки и специфические риски?** В частном капитале (Private Equity) разброс результатов между менеджерами огромен (стандартное отклонение более 40%). Даже если вы найдете талантливого менеджера, экономическая теория предполагает, что он заберет большую часть избыточной доходности через высокие комиссии [42:31]. 3. **Статистика:** Исследование 800 американских эндаументов показало, что за 10 лет (до июня 2018 г.) их портфели с 50%-ной долей альтернативных инвестиций в среднем принесли 5,8% годовых, в то время как глобальный индекс 60/40 от DFA показал 6,8% при меньшем риске [43:26]. ## ⏱ Маркет-тайминг и уроки Юджина Фамы [[JUMP:44:17]] Марлена Ли скептически относится к возможности использования инверсии кривой доходности для предсказания рецессий или тайминга рынка. По её словам, нет доказательств того, что это улучшает инвестиционный результат [44:42]. Главная математическая сложность маркет-тайминга заключается в необходимости принять два верных решения: когда выйти и когда войти обратно. Марлена Ли приводит пример: даже если вероятность успеха в одной сделке составляет 70%, вероятность того, что вы окажетесь правы в обоих случаях, падает до 49% [45:46]. В завершение беседы Марлена Ли вспоминает работу с Юджином Фамой. Главный урок, который она усвоила — это **точность языка**. По мнению Фамы, четкость формулировок является следствием четкости мышления [48:37]. В DFA этот подход трансформировался в стремление не давать ложных обещаний и честно описывать инвесторам весь спектр возможных рыночных сценариев, чтобы помочь им сохранять дисциплину в сложные периоды [49:42].