Улучшенное усреднение затрат (ECA). Стоит ли применять?

11 октября 2023

Приложение к статье: файл для скачивания

Автор

Юрий
Пученькин

Недавно мы опубликовали перевод исследования Vanguard об использовании методов усреднения затрат (cost averaging, далее CA) и единовременного инвестирования (lump-sum investment, далее LS). Оба варианта имеют свои плюсы и минусы и могут подойти инвесторам с различным психологическим профилем.

Но что, если объединить эти два метода в один и попытаться выжать максимум эффективности? Речь идет о стратегии улучшенного усреднения затрат (Enhanced Cost Averaging, далее ECA), которая нацелена на оптимизацию доходности инвестиций.

Enhanced Cost Averaging (ECA) – лучше, чем CA и LS?

Самым простым языком ECA можно описать как инвестирование большего количества денег во время падения рынка и меньшего количества денег при росте рынка.

Стратегия была предложена американцами Ли Данхэмом и Джеффри К. Фризеном. Согласно их данным, она может помочь превзойти CA почти в 90% случаев. Однако это потребует от инвесторов понимания макроэкономической ситуации и затрат личного времени на исследования. Инвестор, который решится использовать ECA, также должен будет верно определять фазы бычьего и медвежьего рынка.

Следует помнить, что неинвестированный кэш также может привести к упущенным возможностям. Поэтому первое, что следует отметить: ECA изначально более рискованная стратегия, чем CA и LS.

CA vs LS – оптимист против реалиста

Усреднение затрат помогает снизить эмоциональный накал при инвестировании и со временем снижает базовую стоимость активов, особенно при инвестировании в период продолжительного медвежьего рынка.

Единовременное же инвестирование может принести большую прибыль, чем CA. Но бывают ситуации, когда инвестор вложил всю сумму в неудачное время (например, непосредственно перед началом финансового кризиса). Тогда результаты LS будут хуже, чем у CA. Кроме того, при единовременном инвестировании вы меньше потратите на брокерские расходы.

Согласно данным Vanguard, а также сайта OfDollarsAndData, было установлено, что единовременное инвестирование в большинстве случаев превосходит CA.

Возьмем для ориентира самый популярный в мире рыночный индекс S&P 500. Ежегодные инвестиции в него с помощью метода усреднения затрат по статистике не так выгодны, как единовременное инвестирование в индекс большой суммы денег. Почему? Объяснение простое – пока что в истории бычьи рынки длились дольше, чем медвежьи. Зато, когда рынок падает, CA сберегает нервы инвесторов и начинает статистически превосходить LS.

Рис 1. Выше черты 0% – периоды, когда CA опережает LS

На графике отражено сравнение стратегии усреднения затрат (в долларах, то есть Dollar Cost Averaging) и метода единовременного инвестирования (Lump Sum Investment) с 1997 по 2018 годы. Результаты налицо. Единственное, надо помнить, что мы смотрим на прошлые результаты, а в будущем они могут и не повториться.

Включаем на полную!

А теперь объединим стратегии, задействуем ECA. Как и CA, улучшенное усреднение затрат – это метод, когда мы инвестируем регулярно, обычно ежемесячно. Но варьируем суммы в зависимости от оценки перегретости / недооценки рынка. Попросту говоря, стараемся при инвестировании учесть доступную рыночную информацию.

ECA наиболее эффективна во время высокой волатильности (а она, кстати, очень свойственна российскому фондовому рынку), а также во время долгосрочного снижения стоимости активов. Историческое тестирование индексов акций и взаимных фондов (mutual funds) демонстрирует, что взвешенная доходность инвестора (в долларах) может быть увеличена на 30-70 базисных пунктов (то есть на 0,3-0,7%) в год за счет перехода от CA к ECA.

Обратимся к расчетам. Решив придерживаться стратегии ECA, мы должны инвестировать фиксированную дополнительную сумму по итогам месяца в том случае, если рынок упал, и уменьшить инвестиции на фиксированную дополнительную сумму, если рынок вырос.

Далее в таблицах представлен пример, который иллюстрирует влияние стратегии улучшенного усреднения затрат (ECA) на средний доход инвестора и рост его благосостояния по сравнению с классической стратегией CA. Рассматриваются периоды 2, 5, 10 и 30 лет и дополнительные инвестиции, равные 10%, 50% и 100% от базовой суммы взносов.

Базовый ежемесячный взнос для стратегии CA фиксированный и составляет 100 долларов США в месяц. В стратегии ECA при значении Y=10% взносы будут увеличиваться на 10% (до 110 долларов) при отрицательной доходности за последний месяц и снижаться на 10% (до 90 долларов), если доходность за последний месяц была положительной.

Чтобы упростить сравнение результатов двух стратегий, сумма общих вкладов по методу CA в представленных расчетах будет равна сумме общих вкладов по методу ECA. Таким образом, в каждой симуляции взнос средств в CA равен среднему взносу в ECA. Условия моделирования также позволяют изолировать влияние временных различий в денежных потоках на фактическую доходность инвесторов.

Таблица 1. Разница в эффективности стратегий: ECA vs CA (в долларах), вариант A, при котором сумма ECA Y=10%

Таблица 2. Разница в эффективности стратегий: ECA vs CA (в долларах), вариант B, при котором сумма ECA Y=50%

Таблица 3. Разница в эффективности стратегий: ECA vs CA (в долларах), вариант C, при котором сумма ECA Y=100%

Данные, приведенные в таблицах, показывают, что стратегия ECA обеспечивает более высокую среднюю доходность, чем стратегия CA, в течение 85% времени, и этот процент не зависит от чувствительности денежных потоков к доходности прошлых периодов.

Прирост доходности при этом увеличивается с ростом корректирующего коэффициента $Y, что означает, что инвесторы получают больший прирост доходности, когда денежные потоки более чувствительны к доходности прошлого месяца.

Это можно увидеть, сравнив средние значения прироста доходности по вариантам (A – C) для данного инвестиционного горизонта. В таблицах также показано, что в течение двухлетнего периода конечное благосостояние выше для стратегии ECA в 60% случаев, а разница в конечном благосостоянии увеличивается с ростом корректирующего коэффициента $Y. При сроке владения пять лет рост капитала (подсчитанный в долларах США) выше по стратегии ECA в 85% случаев, а при сроке владения тридцать лет этот показатель возрастает почти до 90%.

Кроме того, увеличение среднемесячной доходности находится в обратной зависимости от горизонта инвестирования. Например, в варианте C средний прирост доходности составляет 17 базисных пунктов в год в течение двухлетнего периода, но только 1 базисный пункт в течение тридцатилетнего периода.

Действительно ли все так просто?

Конечно же, нет! Если бы это было так, все бы купались в деньгах.

Во-первых, Ли Данхэм и Джеффри К. Фризен не анализировали потенциальные потери от того, что не все деньги инвестируются регулярно равными суммами или сразу.

Во-вторых, мы же не провидцы, чтобы идеально угадывать дно или пик рынка? Даже ясновидящие далеки от 100% верности предсказаний.

Если вы хотите ознакомиться с полным исследованием Ли Данхэма и Джеффри К. Фризена, то можете скачать по ссылке полную 23-страничную статью на английском языке, опубликованную Университетом Небраски.

Стоит ли практиковать ECA?

Давайте сравним между собой три стратегии:

На первый взгляд улучшенная стратегия усреднения (ECA) лишь немногим сложнее чем обычное усреднение, где инвестиции совершаются регулярно равными долями. Но стратегия ECA предполагает, что вы заранее должны определиться с фиксированным процентом ($Y), на который будет увеличиваться или уменьшаться сумма регулярных инвестиций. Каким именно должен быть $Y,  авторы умолчали. Каждый должен решать для себя этот вопрос самостоятельно (от 10% до 100%). Тем не менее от этого сильно зависят результаты.

Кроме того, известно, что бычьи рынки встречаются на 80% чаще, чем медвежьи. В бычьи периоды инвестор будет инвестировать меньше. Следовательно, значительная часть средств будет долго "лежать без дела". Эту особенность ECA необходимо принимать во внимание, прежде чем делать выбор между ECA, CA или LS.

Источники:

• Enhanced Dollar Cost Averaging (EDCA): The Best of Lump Sum Investing and DCA?
• Building a Better Mousetrap: Enhanced Dollar Cost Averaging (Lee Dunham,  Geoffrey C. Friesen 2011)