Šiame straipsnyje pasidalinsiu mintimis iš vienos neseniai skaitytos knygos, palikusios puikų įspūdį ( Andrew W. Lo ,,Adaptive markets. Financial evolution at the speed of thought). Šio rašinio formatas kiek neįprastas. Pateikiu keletą klausimų, kurie dažnai kyla investuojantiems ar spekuliuojantiems ir pateikiu atsakymus į šiuos klausimus tiek remdamasis savo subjektyvia nuomone, tiek minėta knyga ar kitomis knygomis. Rinkos yra mechanizmas, kuriame viskas keičiasi greitai ir investuotojų bei spekuliantų tikslas yra mokėti adaptuotis.
Naujienos. Dažnai investuotojai ar spekuliantai yra linkę prekiauti po naujienų faktų paskelbimo. Ne visada suvokiamas principas ,,pirk per gandus, parduok per faktus.’’ Anglijos rinkimai, Kinijos ir JAV prekybos sutartis, kitos panašaus tipo naujienos dažnai interpretuojamos neteisingai. Taip pat ir rodiklių paskelbimas. Rinkose didžiausias tikslas yra gebėti pasidaryti išankstines prognozes, rasti užėjimus iki naujienų paskelbimo, nes rinkos yra labai efektyvios. Visų tikslas - nujaučiant vieną ar kitą įvykį ar naujieną, jau būti rinkoje iki ji pasirodys. Todėl kai jau turime faktus, būna per vėlu. Be to, viską lemia bendras kontekstas rinkoje. Gali būti labai geras ekonominis rodiklis, tačiau netinkamas bendras kontekstas (pvz., rinkimai). Todėl nereikėtų galvoti, kad rinkos sureaguos į naujieną tiesiogiai.
Efektyvios rinkos apibūdinamos kaip rinkos, kuriose didelė dalis dalyvių konkuruoja veikdami racionaliai, siekdami maksimalaus pelno. Kiekvienas iš dalyvių siekia nuspėti ateities rinkos kainų reikšmes kiekvienam vertybiniam popieriui ar finansiniam iinstrumentui, kai visa didžioji dalis svarbiausios informacijos pasiekiama visiems. Efektyvioje rinkoje, konkuravimas reiškia, kad kiekvienas naujos informacijos atsiradimas bus atspindimas kainoje akimirksniu. Ph. D Fama, kuris 1965 metais pagrindė teoriją, pasisakė, kad ,,rinkos kaina įskaičiuoja viską’’. Šis atradimas suveikė kaip savotiškas sukrėtimas finansų rinkų dalyviams. Fama taip pat įvardijo ir efektyvios rinkos būsenos tipus: silpna, pusiau stipri ir stipri efektyvumo prasme. Silpnos atveju, kainos pilnai reflektuoja visą prieinamą informaciją, taigi analizavimas praeities kainų yra nevertas dėmesio ir nenaudingas. Vidutiniškai stiprus efektyvumas yra kai naudojama vieša informacija, kaip kompanijos pelningumas, pardavimai, ar kompanijos vertė rinkoje lyginant su kompanijos ataskaitose pateikta verte. Tokiu būdu rinktis akcijas taip yra nenaudinga.
Galų gale, stiprus efektyvumas, kai privati inside informacija naudojama - vis dėlto ji nepadeda prekyboje ar strategijoje. Gali žinoti kokią nors inside informaciją, bet tuo metu, kai jau nori ja pasinaudoti, rinkose atsiranda bendras rizikos netoleravimas ar force major įvykis. Tokiu atveju nepadės netgi inside informacija.
Taigi, Fama paneigė visų rinkos prognozuotojų darbą ir parodė, kad rinkoje veikia kiek kiti principai - rizikos valdymas, diversifikavimas, greitas informacijos suvokimas ir pritaikymas, kainos grafiko sekimas. Dabartiniai hedge fondai ir jų rezultatai parodo, kad rinkos yra efektyvios ne visą laiką ir yra plačios galimybės aplenkti indeksus, tačiau reikia veikti su informacija grafike greitai ir žinoma siekti rezultato ne su vienu instrumentu.
Monetariės politikos vykdymas pagal tam tikrus standartinius parametrus.
Kiekvienas centrinis bankas turi savo mandatą, t.y. tikslą, kurio siekia su savo politika. Pagal ta nustatoma, kokių rodikių bus laukiama ir kurie bus pagrindiniai indikatoriai keisti ar ne palūkanų normas. Keletas situaciją iš realių istorijų apie Philips Curve indikatoriaus naudojimą ir jo nesuveikimą. Tai dar kartą parodo, kad rinkose neturėtume prisirišti prie vieno indikatoriaus. Lemia indikatorių visuma ir dar be jo ir politinis, ekonominis kontekstas. Šiuo metu taip pat gyvename įdomiu laikmečiu, kuomet daug standartinių taisyklių neveikia. Tarkime, neseniai Apple kompanija išleido obligacijas ir už pasiskolintus labai pigiai pinigus (reikėtų sakyti nemokamai) supirko savo kompanijos akcijas. Ar galėjome kada manyti, kad taip gali būti. Tą patį galima pasakyti apie esamas palūkanų normas, taip pat prastos kokybės kompanijų obligacijų pajamingumus. Tai įrodymas to, jog rinkos yra tokia erdvė, kurią reikia nuolat sekti ir prisitaikyti, nes kontekstai keičiasi.
Apie Philips Curve:
Makroekonomika yra studijavimas ekonomikos kaip visos sistemos. Makroekonomikoje yra ilgalaikis ryšys tarp bedarbystės lygio ir infliacijos lygio, žinomas kaip Phillips curve. Šį santykį paprasta paaiškinti: aukšto bedarbystės laikotarpio metu matome mažą infliaciją, tačiau jeigu bedarbystės lygis yra žemas, tikėtina, kad turėsime aukštą infliaciją. Phillips curve įtakoja ir valdininkų ar centrinių bankų veiksmus. Siekiant sumažinti infliaciją, suprantama, kad tai gali būti darbo rinkos sąskaita, tuo tarpu siekiant sumažinti bedarbystę, suprantama, kad ir infliacija pašoks į viršų. Kitaip tariant, pakoreguojant vieną, kitas gali tapti problema. Phillips curve naudojimas tapo problema 1970 metais - tai nesuveikė. JAV turėjo ir didelę bedarbystę, ir didelę infliaciją tuo pačiu metu. Taigi buvo sugalvotas netgi naujas terminas stagfliacija. Vis dėlto tuo metu, Keynes ekonomikos mokyklos atstovai nematė, kaip išspręsti problemą.
1976 metais ekonomistas sutiko, kad Phillips curve neveikia ir kad priežasties - pasekmės reiškinys neveikia šiuo atveju. Jo argumentas toks - jeigu individai ekpnomikoje turi racionalius lūkesčius, tuomet vyriausybės turėtų nuolat siekti sumažinti bedarbystę, tačiau auganti infliacija nebūtų tai, ko siekiama. Verslas, tikėdamasis didesnės infliacijos dėl vyriausybės programų, atsakys į tai pasirengdamas savo planus, o tai rezultate lems pusiausvyrą, o tai reiškia, kad nebus mažesnio bedarbystės lygio ir toliau. Tai paaiškina situaciją, kuomet 1970 metais nepavyko JAV kovoti su stagfliacija.
Lucas paneigė Keynes makroeonomikos požiūrio naudojimą vykdant monetarinę politiką. Robert Lucas gavo Nobelio premiją 1995 metais.
Prekybos psichologija. Visiems spekuliantams ir investuotojams svarbi tema. Keletas idėjų ir tyrimų, kurie parodo, kaip veikia emocijos priimant finansinius sprendimus
Keletas situacijų: yra dvi investavimo idėjos. Viena iš jų, X ir kita Y. X suteikia pelną 240k USD iš karto, tuo tarpu Y yra daugiau lošimas, kuris gali suteikti 1 mln pelną su 25 proc tikimybe, tačiau 75 procentai, kad bus gaunamas 0. Jeigu reikėtų rinktis - X ar Y investicija geresnė?
Abiejais atvejais nebus prarandami pinigai, todėl teisingo atsakymo nėra, tai priklauso nuo rizikos toleravimo personališkai. Daugelis rinksis x variantą, nes Y rizikingesnis, nors jis gali suteikti daug didesnį uždarbį. Tai klasikins pavyzdys rizikos požiūrio arba toleravimo. Standartiniai ekonomikos paaiškinimai yra tokie, kad mes nemąstome apie pinigus tiesiogiai, o apie ta, ką galime su jais nuveikti personaliai. Kuo žmogus tampa turtingesnis ir naudingumas kiekvienam doleriui mažėja, tokiu atveju turėti šansą 25 proc tikimybe pasiimti 1 mln USD tampa geresne alternatyva nei paimti iš karto 240,000 USD. Tyrimai daryti su tokiomis sumomis, tačiau greičiausiai panašūsrezultatai būtų ir su mažesnėmis, tačiau su gerokai mažesnėmis - rezultati turėtų skirtis. Tarkime 25USD ar 100, 250 ar 1000, 2500 ar 100000, 25000 ar 100000 USD,...
Tačiau jeigu apverstume šią situaciją. Įsivaizduokime, kad yra dvi investavimo idėjos X ir Y. X iš karto siūlo prisiimti nuostolį 750k USD, kitas Y - yra 25 proc tikimybė, kad nuostolio nebus, tačiau jeigu jis bus, jis bus 1mln USD su 75 proc tikimybe. Abiems atvejams tikėtina vertė (expected value) yra ta pati - nuostolis 750k USD. Ką rinktumėtės? Daugelis atsakytų: ačiū, neįdomus nei vienas. Tačiau gyvenime būne nemažai situacijų, kai reikia rinktis iš dviejų blogybių. Daugelis žmonių renkasi Y atsakymą, nes yra šansas, jog nuostolio išvis nebus. Bet jeigu bus, jis bus gerokai didesnis. Toks pasirinkimas atrodo keistas lyginant su pelningų investicijų pasirinkimais. Žmonės šiuo atveu rinksis rizikingesnį variantą. Taigi tampama ne rizikos netoleruojančiu, bet riziką prisiimančiu. Kiitaip tariant, didesnė rizika prisiimama tada, kai yra nuostolio pasirinkimas, tuo tarpu pelnas fiksuojamas kuo anksčiau. Argi ne klasikinė klaida investuojant ar prekiaujant rinkose?
Tokius tyrimus sudokumentavo ir išnagrinėjo efektus Kahneman ir Tresky bei buvo apdovanoti Nobelio premija (2002 metais, Tversky jau buvo miręs 1996 metais)
Dar keletas Kahneman ir Tresky atradimų: polinkis sumažinti tikimybes
Įsivaizduokite, kad esate prie kompiuterio ekrano ir jame kas 60 sekundžių užsidega A arba B raidė. Jums reikia atspėti, kokia tai bus raidė, spaudžiant spėjimo variantą prieš užsidegant. Jeigu jūs teisus, gaunate 1 dolerį, nesėkmės atveju prarandamas 1 doleris. Žaidimas kartojamas daug kartų, todėl rezultatas priklausys nuo to, kiek kartų bus pataikyta. Jeigu tikimybė, kad iškris viena ar kita raidė lygi 50/50, tuomet galima spausti bet ką, rezultato nebus. Tačiau įsivaizduokime situaciją, jeigu mums pasako, kad tikimybė, jog užsidegs A yra 75 procentai, tuo tarpu B 25 procentai. Kaip žaisti tokį žaidimą? Paprastai matematiškai žiūrint, privalote spausti tik A norint turėti rezultatą ir nelisti B klavišo. Toks atsakymas, tačiau daugelis žmonių vis dėlto taip nesielgs.
Eksperimentų metu nustatyta, kad žmonės, žinodami tokį spėjimų rezultatą, vidutiniškai spaudžia A raidę 75 proc laiko, 25 proc laiko spaudžiama B. Taigi tikimybės mažėja nuo 75/25 iki 60/40. Tai vadinamas tikimybių išlyginimas (probabilities matching). Tyrimai parodė, kad tai būdinga ne tik žmonėms - buvo daromi panašaus pobūdžio tyrimai su primatais, balandžiais, žuvimis, bitėmis, skruzdėmis,…
Taigi daugelis veiksmų yra daromi klaidingai dėl žmogaus prigimtinio noro spėti ar prognozuoti, planuoti, tačiau dažnai tai daroma bloguose kontekstuose. Taigi labai svarbus kontekstas. Kodėl žmogus linksta paspausti B? Todėl, kad yra baimė būti neteisiam. Taigi veiksmus lemia ne laikymaisis sistemos ir visada spaudžiant A žinant, jog tai garantuos pelną, bet noras dar ir neprašauti pro šalį. Taigi tikimybės sulyginamos.
Gimtadienio uždavinys: kiek žmonių reikėtų pakviesti į Jūsų gimtadienio šventę, kad būtų didesns nei 50/50 šansas, jog bus du žmonės, kurie švęs gimtadienį tą pačią dieną? Dažniausias atsakymas yra 365/2 arba 183 svečiai, kas būtų teisinga jeigu klausimas skambėtų taip: kiek žmonių reikia pakviesti į vakarėlį norint turėti daugiau nei 50/50 tikimybę, kad kažkas švęs iš jų tą pačią dieną gimtadienį taip pat, kaip ir jūs? Pirmuoju atveju klausimas buvo ne apie jus. Tai viena iš didesnių problemų, kai mėginama personalizuoti įvairius kontekstus. Teisingas atsakymas yra 23 žmonės (birthday problem uždavinys, apie jo sprendimą galite rasti internete. Bet įdomiau atsakymo motyvas, o ne tai, ar atsakoma teisingai/neteisingai).
Ko reikia geram spekuliavimui ar investavimui
Kartą Linda Rasche, garsi futures treiderė, surengė online mokymų programą, po kurios kai kurie treideriai sutiko savanoriškai pildyti emocinį žurnalą - kaip jausdavosi prekybos metu. Po dvidešimt penkių dienų, buvo sudaryti sandoriai realioje rinkoje, nebe demo režimu. Po vestų psichologijos žurnalų analizės, padarytas savotiškas treiderio portretas. Ne visi tikrai žmonės, pasirodę geriausiai, buvo pasižymintys kokiu nors agresyvumu ar super stipriu charkteriu. Treideriai, kurie gerokai emocionaliau aprašė savo pelnus ar nuostolius, veikė gerokai blogiau nei kiti. Taip pat jie itin dažnai aprašydavo kaip priežastis įvairius personalinius įvykius, kurie neva trukdė sudaryti sandorius ir panašiai, kitaip tariant kaltino aplinką. Šis tyrimas parodė štai ką: daugiau kontroliuojamos emocijos, įskaitant atsiribojimą nuo kieno nors kaltinimo ar per didelio gyrimo už jų rezultatus. Tiesiog neutralios reakcijos žmonės. Reikalingas tam tikras atsribojimas nuo emocijas galinčių kelti situacijų arba jų mažesnis rodymas, net jeigu kontekstas emocionalus.
Perdėta baimė
Kuomet žmogaus gebėjimas valdyti emocijas pasinaikina, elgesys tampa neracionalus. Rinkos apskritai sukelia nemažai skirtingų žmogaus reakcjių. Todėl nenuostabu, kad akcijų/kitų finansinių instrumentų rinkų kritimas labiau galimas saulės stokojantiems rudens ar žiemos sezonams. Taip pat, treideriai rodo blogesnius rezultatus jeigu yra perdaug emocionalūs nei neutraliai galvojantys, taip pat pastebėta, kad dienomis, kai yra aukštesnis testosterono lygis, uždirbama daugiau nei vidutiniškai.Taigi neuroekonimika, kuri išvesta ir neuropsichologijos, duoda gilesnį suipratimą apie racionalumo ir neracionalumo suvokimą.
Iowa lošimo užduotis (Iowa gambling task) mėgino pateikti užduotį, kurioje matytųsi, kaip reikia turėti kuo mažesnius nuostolius ir išlošti kuo daugiau. Eksperimento dalyviai gavo keturias kortų kalades - nuo A iki D ir gavo 2000USD realistiškai atrodančių dolerių. Žaidėjai turi rinktis kortas iš kaladžių, ant kiekvienos kortos nurodyta išlošta arba pralošta suma. Lošimo principo žaidimas.
Ko nežino žaidėjai yra tai, kad kortos yra sugrupuotos. Kaladė A ir B moka po 100 USD atvertus kiekvieną kortą, tačiau A kaladėje kartais pasitaiko korta, kai prarandama keli šimtai dolerių - pakankamai, kad ,,nuleistų’’ žaidėjo pinigus. Kaladėje B taip pat, tik kiek rečiau pasitaiko neigiama korta, tačiau baidžia stipriau - 1250 USD sumai. Kaladės C ir D moka po 50 dolerių, C kartais nubaudžia žaidėją maža suma, o D kaladė labai retais atvejais nubaudžia 250 USD suma. Bet C ir D atveju sumos nėra tokios, kurios ilguoju perioidu lemtų nuostolius.
Standartiškai, pradžioje visi žaidėjai išmėgina visas kalades. Tačiau vėliau pamatę, kad A ir B moka daugiau, renkasi daugiau šias kalades, kol nesupranta, jog tai nėra laimėtojo strategija. Tai dažniausiai atsitinka ištraukus apie 30 kortų. Tuomet žaidėjai persimeta į C ir D kalades, tačiau kai kurie rizikos mėgėjai vis dar pamėgina ir A ar B kartas nuo karto. Tai tęsiasi iki šimtosios kortos, po kurios stabdomas žaidimas. Dauguma žaidėjų žaidžia tokiu principu. Kai bankrutuoja, eksperimento organizatorius paduoda dar papildomai pinigų, tačiau elgesys toliau kartojasi - rizikuojama gauti didesnę gražą iš A ir B, nes jų teigimu, jie netoleruoja rizikos. Tuo tarpu save rizikuojančiais vadinantys, išmoksta rinktis C ir D. Kitaip tariant, dauguma žmonių nesugeba mokytis iš savo finansinių nuostolių.
Tai yra labai sisteminė neracionalumo forma. Siekiama didesnės gražos labai didelės rizikos sąskaita, to nesuvokiant. Tai lemia neracionalius pasirinkimus tarp rizikos ir grąžos ir finansų rinkose.
Adaptyviosios rinkos hipotezė pagal Andrew W. Lo:
Mes nesame visada racionalūs ar neracionalūs, tačiau mes turime biologinius ryšius ir įtakas, ir elgesys priklauso nuo evoliucijos jėgų.
Mes dažnai priimame neoptimalius sprendimus, tačiau galime mokytis iš praeities patirčių ir pakeisti elgesį siekiant išvengti neigiamų patirčių.Turime galimybes mąstyti abstrakčiai, žiūrint į priekį, arba ,,kas-jei’’ principu.
Prognozės apie ateitį pagrįstos praeities patyrimais. Galime pasiruošti arba prisitaitykiti prie aplinkos pasikeitimų. Tai yra evoliucija minties greičiu, kas yra panašu, tačiau kitos formos nei biologinė evoliucja.
Finansų rinkų dinamika yra varoma mūsų santykio arba elgesių, mokslo, kaip komunikuojame vienas su kitu, socialinės, kultūrinės, politinės, ekonominės ir kitų naatūraliai veikiančių faktorių aplinkoje.Išlikimas yra pagrindinė varančioji jėga skatinanti konkuravimą, inovacijas ir adaptacijas.
Dažna hedge fondų strategija
Kad geriau suprasti, kaip veikia įprastas investicinis fondas ir hedge fondas pagal strategijas, kurias naudoja, pateiksiu keletą pavyzdžių.
Įprastas fondas. Tarkime, fondas turi 10 mln USD kapitalo ir investuoja į XYZ kompanijos akcijas dėl to, kad tuoj bus išleista nauja elektroninė piniginė, kurioje bus galima laikyti 1000 kreditinių kortelių ir kitų kortelių (nuolaidų ir t.t.). Jeigu kompanijai pasiseks, akcijų kaina gali augti tarkime 10 proc ir fondas uždirbs milijoną. Tuo tarpu nesėkmės atveju, atitinkamai praras. Tai paprastas suprantamas investavimas.
Hedge fondas. Šioje situacijoje hedge fondas naudojasi leverage, arba finansinių svertu, taigi užsisako akcijų už 30 mln USD kompanijos XYZ su svertu 1:3. Sėkmės atveju gali pasisekti uždirbti ženkliai daugiau. Tačiau hedge fondas todėl ir vadinasi hedge, nes palaipsniui pardavinės (short sell) konkurentų kompanijos YXZ akcijas už 30 mln USD atitinkamai. Ši kompanija paleidusi piniginę, kuri gali laikyti ne daugiau nei 25 kortelių ir technologija veikia kur kas prasčiau. Hedge fondas mano, kad nauja technologija pralenks esamą ir tai įtakos YXZ akcijų smukimą. Taigi jeigu akcijos smuks, hedge fondas uždirbs dar papildomai 3 mln iš konkurentų akcijų krtimo bei XYZ kilmo 3 mln USD. Taigi viso pelnas gali siekt ir 6 mln USD. Tipinis valdymo mokestis siekia 2 procentus, o nuo pelno pasiimama apie 20 procentų. Hedge fondai dirba į dvi puses - vienas aktyvas perkamas, kitas parduodamas. Jeigu akcijų rinka bendrai kristų ir atsitiktų blogiausias scenarijus, abi pozicijos kristų, hedge fondas apsisaugotų nuo didelių nuostolių, nes viena pozicija eitų į pelną, kita į nuostolį. Taigi principas yra prekiauti į dvi puses . Tačiau gali būti situacija, kai XYZ krenta, o YXZ kyla, tuomet jau hedge fondas patirtų atitinkamo dydžio 6 mln USD nuostolį. Šiuo metu pasaulyje veikia apie 9 tūkstančius hedge fondų, kurie valdo apie 2 trilijonus aktyvų. Tačiau daug jų ir nežinomi, nes tai nėra viešos institucijos ir nėra skelbiami rezultatai, nes jie skirti tik profesionaliems investuotojams bei žmonėms, kurie turi sukaupę nemažai turto.
Hedge fondų strategijos, kurios plačiai paplitę
Paprasta strategija, kuri dažnai sutinkama tarpe hedge fondų yra: kiekvieną dieną pasirinikti finansinį instrumentą, pvz., akciją, kuri turi mažesnę nei vidutinę grąžą ir parduoti akcijas, kurios turi didesnę nei vidutinę grąžą, o vidutinę grąžą stebėti pagal SP indeksą. Taip pat, svertiškai pasirinkti proporcijas - kiek pirkti ar parduoti pagal tai, kiek proporcingai nutolę nuo indekso - didesnis nuokrypis - didesnė pozicija ir atvirkščiai. Tokių ir panašių statistinio arbitražo strategijų apstu ir jų galima prigalvot daugybę. Strategijų esmė ta pati - grįžimas į vertės zoną, kuris būdingas rinkai. Jeigu kainos verčiasi atgal į vertės zonas, koreguojasi, tuomet esami laimėtojai tampa pralaimėtojais, o pralaimėtojai - laimėtojais. Taigi tokia strategija turėtų veikti pelningai.
Atrodo labai paprasta, tačiau komplikuojasi labai greita, kai reikia pritaikyti, nes yra daugybė būdų pritaikyti strategiją. Pavyzdžiui, kiek akcijų bus įtraukta į strategiją? Kokį periodą rinksitės nustatydami blogiausiai ir geriausiai atrodančias akcijas lyginant su vidurkiu? Dienos, savaitės, mėnesio? Kiek laikysite pozicijas iki jas uždarant ir vėl perbalansuojant portfelį? Kuo ilgiau laikoma, tuo didesnė tikimybė, kad akcijos grįš į verrtės zoną, tačiau pelną gali suvalgyti mokesčiai. O gal laikysite neribotai kaip Waren Buffet, kol rinkos pilnai įvertins akcijų vertes? Akcijų yra daugiau nei 6k, kurios listinguojamos JAV biržose. Taigi daugybė pasirinkimų naudojant tokią primityviią strategiją. Jeigu paprasta quantative strategija turi 20 skirtingų parametrų, kiekvienas sprendimas turi tris pasirinkimus, tuomet yra 3,486,784,401 galimų strategijų pasirinkimui. Kaip pasirinkti?
Pavyzdys. Tarkime paimama 1500 didžiausių JAV kompanijų ir iš jų perkama tas, kurių pelningumas mažiausias lyginant su vidurkiu ir parduodama, tas kurių didžiausias lyginant su prieš tai buvusios dienos vidutine grąža. Kitą dieną vėl iš naujo balansuojamas portfelis, kitaip tariant, pozicijos vienai dienai. Paprastai ši strategija neneša didelio pelningumo, tačiau paprastai ir nuostoliai minimizuojami (nuo -1,22 iki +1,77 procento vidutiniškai per dieną). Kad tokia strategija neštų daugiau nei 4 procentų nuokrypį, tikimybė ne daugiau nei 1 iš 40. Tačiau tai nereiškia, kad jos nėra. Hedge fondai paprastai naudojasi panašiomis straategijomis. Tačiau 2007 metais rugpjūčio mėnesį daugelis jų patyrė didelius nuostolius per kelias dienas. Rugpjūčio 7dieną rezultatas -4,64 procento, kitą dieną dar - 11,33 procento, o dar kitą dieną - 11,43%. Taigi per tris dienas strategija prarado daugiau nei 25 procentus. Daugelis hedge fondų iš panikos traukėsi iš rinkos. Matematikai griebėsi už galvų. Kad įvyktų toks dalykas, tikimybė yra vienas atvejis per 1,3*10 135 laipsniu metų. Tai yra daugiau nei esamas visatos amžius, 13,7 milijardo metų.
Kodėl tokie nuostoliai atsitiko? Nes hedge fondų valdytojai, naudoję statistinio arbitražo strategijas, bėgo iš rinkos. Pardavinėjo akcijas, kurias laikė Long, mėgino pirkti akcijas, kurias prieš tai shortino. Tai lėmė didelį rinkos smukimą. Tačiau kas įdomu, po šių trijų dienų, jau rugpjūčio 10 dieną, strategija atneša +23,67 procento pelną dėl didelio atšokimo. Taigi bėgti iš rinkos rugpjūčio 9 buvo emocinė klaida. Taigi daug hedge fondų patyrė nuostolius, kai kurie netgi pastraukė iš verslo po kelių rugpjūčio dienų. Bet tai nereiškia, kad strategija neveikia.
Biotechnologijos verslai ir tikimybės
Apie vaistus ir jų vystymą
Yra apie 2800 patvirtintų medikamentų. Jeigu norime rasti teisingą porą norint kovoti su tam tikra liga, kiek kombinacijų galime turėti? Atsakymas yra 3,918,600. O jeigu imtume teisingo trejetuko kombinacijos paieškas? Gautume 3,6 milijardo kombinacijų. Jeigu penki medikamentai, turėtume 1,4 kvadrilijono kombinacijų.
Kiekviena iš šių kombinacijų reikalauja nepriklausomų klinikinių tyrimų, kurie truktų dešimtmetį, o tai kainuoja šimtus milijonų dolerių. Taigi sėkmės tikimybė labai maža. Štai kodėl vaistų vystymas tampa vis sunkesnis, nors tampame protingesni. Tarkime, jeigu fondui siūloma investuoti 200 mln dolerių į tokį projektą, tačiau sėkmės tikimybė ne daugiau nei 5 procentai. 95 procentai, kad nieko nebus. Labai mažai bus norinčių investuoti. Ar ne paprasčiau iinvestuoti į kokį nors initernetinį apps’ą kelis mln ir gauti grąžą greitai?
Vis dėlto sėkmingas onkologinis preparatas kainuoja daug daugiiau, o istorinė tikimybė 6 procentai. Kaštai išvystyti tikrai itin sėkmingą preparatą siekia 2,6 milijardo vidutiniškai. Pelnai išradus tokius vaistus siekia apie 2 milijardus per metus per ateinančius dešimt metų nuo paleidimo kasmet. Per dešimt metų apie 12,3 milijardo dolerių.
Vis dėlto rizika per didelė, todėl daugelis sakys tam ,,ne’’.
Vis dėlto, ką reiškia tokie skaičiai sergančiajam vėžiu? Absoliučiai nieko. Jam reikia vaistų kuo skubiau, nes tai yra gyvybės ir mirties klausimas. Vaistų atradimas tampa vis sunkesnis, finansinės rizikos didesnės, daugiau baimės. Kaip būtų galima rasti sprendimus vaistų nuo vėžio vystymui?
Vietoje investavimo į vieną projektą, investuoti į šimtus jų taip didinat tikimybę, kad vistik atsiras tie, kurie sukurs vaistus. 150*200 mln = 30 milijardų. Iš kur tokie pinigai? Įsivaizduokime, kad jie yra. Jeigu yra 5 procentų tikimybė, tuomet diversifikacija yra labai svarbus elementas. Jeigu turite bent keturiolika projektų, tikimybė jau 50/50, jeigu 150, turėti bent tris sėkminingus tikimybė siekia 98 procentus. Jeigu visi trys sėkminigi, je gali atnešti 37 milijardus dolerių pelno.
Iš kur gauti tokias lėšas fondui, kuris investuotų į vėžio vaistų vystymą? Vienas sprendimų - valstybinis fondas. Palyginimui, privatus rizikos kapitalas investuoja apie 7 mlrd dolerių per metus į biotech kompanijas. To nepakanka. Atsakymas bondų rinka - kur 150 projektų būtų kaip užstatas llgo periodo skolos vertybiniams popieriams. Kitaip tariant, jeigu bondai bankrutuoja, projekto nuosavybės teisės atitenka bondų turėtojams. Tai nėra visiškas praradimas, nes patentai , kiti projektai iš 150 investcijų gali palikti ir naudingų aktyvų. Taigi naudojant sekiuritizaciją, su užstatu paremtus skolos vertybinius popierius, galima nuveikti vėžio vystyme nemažai.
Taip pat kaip priemonė galėtų efektyviai veikti ir vėžio fondas, kuris investuotų į vėžio bondus. JAV vyriausybė išleido karo obligacijas 1946 metais. Apie 85 mln amerikiečių pirko šiuos bondus ir pakėlė iki 185 mlrd USD. Šių dienų skaičiais tai būtų 2,3 trilijono USD.
Pensijų fondai, draudimo kompanijoms- visiems toks fondas gali būti investicinė priemonė. Draudimo kompanijoms - kaip apsidraudimas nuo ilgo gyvenimo rizikos. Taip, draudimo bendrovės praranda pinigus, jeigu žmogus gyvena ilgiau nei jie skaičiuoja. Taigi tai padėtų apsidrausti nuo rizikos, be to fondas sukurtų didelę vertę visuomenei vaistų atradime.
Parengė: Dainius Šilkaitis/ remiantis Andrew W. Lo knyga Adaptive markets
