Analizowanie danych backtesting

Chciałbym zaprezentować drugi tekst z mini cyklu dotyczącego narzędzi do historycznego testowania strategii inwestycyjnych – tzw. backtestingu. Dziś przyjrzymy się oprogramowaniu online Portfolio Visualizer.

Backtesting to forma analizy danych, w której określamy jak dany model (w tym wypadku strategia inwestycyjna) sprawdzała się na danych historycznych. Backtesting nie ma na celu przewidzieć przyszłości, a jedynie ocenić ex-posta zasadność danej strategii.

Portfolio Visualizer to aplikacja online do analizowania portfeli i inwestycji. Ma stanowić wsparcie w podejmowaniu decyzji, porównywaniu strategii i produktów inwestycyjnych. Zawiera ogromną ilość różnych narzędzi analitycznych: sprawdzanie wyników historycznych, optymalizacja portfela, symulacje Monte Carlo i wiele innych instrumentów.

Aplikacja nawet w wersji darmowej robi ogromne wrażenie i pozwala na wygodne porównanie wielu parametrów portfeli inwestycyjnych . Nie sposób opisać każdej możliwej funkcji aplikacji w krótkim artykule. Poniżej podam kilka ogólnych funkcji i przykłady ich zastosowań.

Narzędzie stworzone jest pod rynek amerykański, więc skupia się na aktywach, indeksach i ETFach z USA. Jeśli czegoś nie przeoczyłem, to nie znajdziemy w nim europejskich ETFów, choć nie oznacza to, że nie możemy wykorzystać ETFów amerykańskich do zasymulowania ich europejskich odpowiedników. Należy dodać, że Portfolio Visualizer jest bardzo czytelny i dość łatwy w obsłudze (mimo ogromnej ilości opcji i parametrów). Dodatkowo w wielu miejscach znajdziemy objaśnienia parametrów, a także uzyskanych wyników. Wszystko po angielsku, jednak jak już wspominałem, jest to narzędzie głównie dla inwestorów amerykańskich.

Portfolio Visualizer dostępny jest w 3 różnych abonamentach, z czego „najtańszy” abonament jest darmowy i to jemu właśnie się przyjrzałem.

Całość składa się z 6 modułów

Portfolio Backtesting (analiza historyczna portfela)

Pierwszy moduł zawiera analizę historycznych wyników wraz z parametrami ryzyka wielu różnych instrumentów lub typów aktywów.

Portfolio Visualizer przykład backtesting
Przykład porównujący dwa portfele. Portfolio 1 oparte o rynek amerykański, portfolio 2 oparte o rynek globalny (w globalnym rynku akcji USA stanowi 50%). Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Weźmy przykład portfel 60/40 (60% akcji i 40% obligacji), jeden oparty o rynek wyłącznie amerykański, a drugi oparty o rynek globalnych akcji i obligacji. W ten sposób łatwo możemy porównać wyniki historyczne obu portfeli.

Portfolio Visualizer przykład backtesting
Porównanie dwóch portfeli. Portfolio 1 oparte o rynek amerykański, portfolio 2 oparte o rynek globalny (w globalnym rynku akcji USA stanowi 50%). Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Opcja backtestingu zawiera też predefiniowane portfolia znanych inwestorów np. portfolio All Seasons Raya Dalio lub Four Core Ricka Ferrego. Pozwala to łatwe porównanie swojej strategii na tle innych.

Monte Carlo Simulation (symulacje Monte Carlo)

Kolejny moduł daje możliwość tworzenia symulacji Monte Carlo dla wybranego portfolio w oparciu o historyczne lub prognozowane wyniki. Pozwala oszacować rozstrzał oczekiwanych długoterminowych wyników portfela, lub na przykład sprawdzić przeżywalność strategii pod kątem wybranych przez siebie celów finansowych.

Przykładowym wykorzystaniem takiej symulacji może być chęć sprawdzenie szansy powodzenia wypłat z portfela po przejściu na emeryturę. Zaczynając z danym kapitałem sprawdzamy, czy będziemy mogli wtedy przez kilka lat wypłacać pewną stałą kwotę (powiększoną o inflację). Na bazie 10 000 symulacji opartych o dane historyczne możemy sprawdzić, czy takie wypłaty były możliwe oraz ile takich prób zakończyło się powodzeniem. Dodatkowo możemy ocenić rozstrzał wyników danej strategii.

Przykład. Symulacja Monte Carlo w oparciu o 10 000 portfolio z kapitałem początkowym $1 000 000, na bazie wyników od stycznia 1972 do grudnia 2021 na próbkach rocznych. Historyczne wyniki przed opodatkowaniem wynosiły 10,38% (9,82% CAGR) z odchyleniem standardowym rocznych wyników 9,92%. Początkowa wypłata wynosiła $45 000 dolarów rocznie i była korygowana o inflację. Symulacja inflacji oparta o CPI indeks za okres od stycznia 1972 do grudnia 2021. Próbki inflacji w symulacji zostały skorelowane z zasymulowanymi wynikami na bazie historycznej korelacji. Wyniki przedstawia tabela i wykres poniżej.

Portfolio Visualizer przykład
Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.
Portfolio Visualizer przykład
Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Portfolio Optimization (optymalizacja strategii/portfela)

Moduł pozwala optymalizować procentowy udział składników portfela, aby usprawnić stosunek stopy zwrotu do ryzyka. Umożliwia optymalizowanie pod kątem wybranego parametru: np. stosunek średniej do wariancji, maksymalnego obsunięcia, conditional Value at Risk i wielu innych parametrów/miar.

Można go zastosować np. do podejrzenia, jak zachowają się wyniki i odchylenie standardowe portfela przy różnych procentowych udziałach aktywów w portfelu. Na przykładzie portfela akcji europejskich i złota obserwujemy jak wyglądały jego historyczne wyniki przy różnych udziałach procentowych tych aktywów – można to ładnie zobaczyć na wykresie.

Portfolio Visualizer przykład
Portfolio składające się z europejskich akcji oraz złota. Przykład pokazuje jak zmiana % udziału składników w portfelu wpływała na stopę zwrotu i odchylenie standardowe. Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.
Portfolio Visualizer przykład
Portfolio składające się z europejskich akcji oraz złota. Przykład pokazuje jak zmiana % udziału składników w portfelu wpływała na odchylenie standardowe (rozumiane tutaj jako ryzyko). Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Factor Regression (regresja wieloczynnikowa)

Narzędzie prezentuje to, jak dane aktywo lub portfel jest opisywane przez parametry (współczynniki) w danym modelu. Np. jak dobrze model wyceny dóbr kapitałowych ang. capital asset pricing model (CAPM) wyjaśnia wyniki danej strategii.

Możemy sprawdzić, czy dany ETF dobrze oddaje powiązanie z danym rynkiem (indeksem). W poniższym przypadku sprawdzamy ETF oparty o rynek amerykańskich akcji bezpośrednio do amerykańskiego rynku akcji. Widzimy, że stopień dopasowania wynosi 99%, a parametr alpha (wyniki ponadrynkowe) jest bliski zeru. Według mnie jest to jedna z mniej użytecznych funkcji albo ja po prostu widzę w niej najmniejszy potencjał. Jeśli masz pomysł na jej ciekawe wykorzystanie, koniecznie daj znać w komentarzu.

Portfolio Visualizer przykład
Przykład ETFu inwestującego w akcje amerykańskie, który został opisany przy użyciu modelu CAMP, a jako rynek został przyjęty zwrot z amerykańskiego rynku akcji. Dlatego też ETF tak dobrze pokrywa się z rynkiem. Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Asset Analytics (analiza aktywów)

Asset Analytics pomaga wyszukiwać ETFy i fundusze amerykańskie na bazie podanych przez nas parametrów. Daje również możliwość porównywania funduszy pod kątem ryzyka lub korelacji z innymi aktywami, a także analizowania jak zmienił się dany parametr w czasie. Porównania można robić dla wielu funduszy jednocześnie oraz porównywać dane typy aktywów (za pomocą benchmarkowych ETFów).

Portfolio Visualizer przykład
Wyniki korelacji dla kilku funduszy, które mają reprezentować dany typ aktywa. Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Przykładem zastosowania jest sprawdzenie jak bardzo skorelowane (powiązane) są wyniki danych typów aktywów. Zazwyczaj chcemy budować portfel o aktywa słabo lub nawet ujemnie ze sobą skorelowane. Portfolio Visulizer daje taką możliwość. Dodatkowo na wykresie możemy prześledzić jak dana korelacja zmieniała się w czasie i czy jest w miarę stabilna, czy też waha się np. w sytuacji kryzysów na rynkach finansowych. 

Portfolio Visualizer przykład
Wykres prezentuje jak zmieniała się korelacja na przestrzeni 24 miesięcy między dwoma ETFami (które symbolizują tutaj typy aktywów: akcje oraz złoto). Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Timing Models (strategie aktywne)

Opcja dla strategii aktywnych, czyli takich, które zmieniają skład portfela w czasie lub kupują i sprzedają aktywa w ściśle określonych momentach. Moduł porównuje strategie aktywne oparte o średnie ruchome, momentum, dual momentum oraz inne. Po wybraniu danej strategii otrzymamy jej zwięzły opis. Benchmarkiem dla strategii aktywnych może być strategia „kupuj i trzymaj” (ang. „buy and hold”). Funkcja pokazuje to, jak aktywne zarządzanie portfelem może wpłynąć na wyniki oraz ryzyko.

Przykładem wykorzystania Timing Models może być sprawdzenie strategii aktywnej (momentum lub inna forma analitycznej strategii np. oparta o średnie ruchome) na danych historycznych.

Przykład poniżej porównuje prostą strategię „kupuj i trzymaj” do strategi opartej na 10-miesięcznej średniej ruchomej za okres styczeń 1990 – maj 2022 dla ETFu Vanguard 500 Index Investo. Środki są inwestowane w ETF jeśli cena zamknięcia na koniec miesiąca jest wyższa lub równa średniej ruchomej, w przeciwnym razie środki są przechowywane w gotówce (koszty transakcyjne są pomijane).

Portfolio Visualizer przykład backtesting
Porównanie wyników portfela opartego o jeden ETF przy wykorzystaniu strategii opartej o średnie kroczące do strategii „Kupuj i Trzymaj”. Opracowanie własne na bazie portfoliovisualizer.com.

Moduł jest bardzo przydatny, gdyż mając już swój docelowy portfel można sprawdzić, czy stosując jakąś strategie aktywną mieliśmy szansę poprawić wyniki (lub ryzyko) naszego portfela – bazując na przeszłości. Warto jednak zwrócić uwagę, że model ten nie uwzględnia podatków i kosztów transakcyjnych, więc w praktyce taka strategia może być mniej efektywna niż w symulacji. Niemniej samo porównanie strategii aktywnej do „buy & hold” wydaje się bardzo interesujące.

Więcej przykładów znajdziesz na stronie Potfolio Visualizer.

Szukasz darmowego narzędzia do backtestingu, w którym znajdziesz europejskie ETFy? Zajrzyj do artykułu na temat narzędzia od curvo.eu.

Podsumowanie

Portfolio Visualizer jest świetnym narzędziem do analizy historycznych wyników i porównywania miedzy sobą portfeli oraz strategii. Posiada mnogość funkcji, które pozwolą na gruntowną ocenę każdego portfela. Narzędzie nawet w wersji darmowej oferuje bardzo dużo. Jedyną niedogodnością jest fakt, że skupia się głównie na rynku amerykańskim i tamtejszych ETFach. Również inflacja i ryzyko kursowe odnosi się do dolara i gospodarki Stanów Zjednoczonych. Traktowałbym to jednak tylko jako lekką niedogodność, gdyż aby móc analizować dłuższe historyczne okresy w wielu strategiach i tak trzeba przenieść je na rynek amerykański. Zatem od tej niegodności zazwyczaj i tak nie uciekniemy.

Ten artykuł to jedynie zajawka, pokazujący, że takie oprogramowanie online w ogóle istnieje. Chciałem wskazać kilka jego przykładowych funkcji, a nie tworzyć cały poradnik. Zachęcam do samodzielnej zabawy z narzędziem. Jeśli chcielibyście bardziej rozbudowany opis, którejś z funkcjonalności Portfolio Visualizer, to dajcie znać w komentarzu.