Porteføljediversifisering gjort riktig

Det er flere ting investorer gjør for å beskytte porteføljene sine mot risiko. En viktig måte å beskytte ens portefølje på er ved å diversifisere. Kort sagt betyr dette at en investor velger å inkludere ulike typer verdipapirer og investeringer fra forskjellige utstedere og bransjer. Ideen her er den samme som det gamle ordtaket "ikke legg eggene dine alle i en kurv." Når du er investert i mange områder, hvis en mislykkes, vil resten sikre at porteføljen som helhet forblir sikker. Denne ekstra sikkerheten kan måles i det økte overskuddet som en diversifisert portefølje har en tendens til å bringe i sammenligning med en individuell investering av samme størrelse.

Diversifisering er en flott strategi for alle som ønsker å redusere risikoen for investeringene sine på lang sikt. Prosessen med diversifisering inkluderer investering i mer enn en type eiendel. Dette betyr å inkludere obligasjoner, aksjer, råvarer, REIT, hybrider og mer i porteføljen din.

• Investering i flere forskjellige verdipapirer innen hver eiendel. En diversifisert portefølje sprer investeringer rundt i forskjellige verdipapirer av samme aktivatype som betyr flere obligasjoner fra forskjellige utstedere, aksjer i flere selskaper fra forskjellige bransjer, etc.
• Investering i eiendeler som ikke er vesentlig korrelert med hverandre. Tanken her er å velge forskjellige aktivaklasser og verdipapirer med forskjellige levetider og sykluser for å minimere effekten av negative forhold som kan ha negativ innvirkning på porteføljen din.

Dette siste punktet er viktig å huske på når du utarbeider en diversifisert portefølje. Uten det, uansett hvor diversifisert dine typer eiendeler er, kan de være sårbare for samme risiko, og derfor vil porteføljen din reagere unisont. Derfor er det sentralt for investorer å unngå å velge investeringer for porteføljene sine som er svært korrelerte. Det er viktig å merke seg at det innen porteføljestyringspraksis er et skille mellom naiv diversifisering og effektiv diversifisering (også referert til som optimal diversifisering).

Naiv og optimal diversifisering

Årsaken til at diversifisering vanligvis er en vellykket strategi er at separate eiendeler ikke alltid får prisene sine til å flytte sammen. Derfor kan en ganske naiv diversifisering være fordelaktig (i verste fall kan den imidlertid også være kontraproduktiv). Naiv diversifisering er en type diversifiseringsstrategi der en investor ganske enkelt velger forskjellige verdipapirer tilfeldig i håp om at dette vil redusere risikoen for porteføljen på grunn av den varierte karakteren til de valgte verdipapirene. Naiv diversifisering er rett og slett ikke så sofistikert som diversifiseringsmetoder som bruker statistisk modellering. Når det er diktert av erfaring, nøye undersøkelse av hver sikkerhet og sunn fornuft, er imidlertid naiv diversifisering en velprøvd effektiv strategi for å redusere porteføljerisiko.

Optimal diversifisering (også kjent som Markowitz-diversifisering) tar derimot en annen tilnærming til å skape en diversifisert portefølje. Her er fokuset på å finne eiendeler hvis korrelasjon med hverandre ikke er perfekt positive. Dette bidrar til å minimere risikoen i færre verdipapirer som igjen også kan bidra til å maksimere avkastningen. Med denne tilnærmingen kjører datamaskiner komplekse modeller og algoritmer i et forsøk på å finne den perfekte sammenhengen mellom eiendeler for å minimere risiko og maksimere avkastning.

Som antydet ovenfor, kan begge former for diversifisering (naiv og optimal diversifisering) være effektive, ganske enkelt fordi diversifisering gir resultater når du sprer investerbare fond over forskjellige eiendeler.

Naiv diversifisering refererer til prosessen med å tilfeldig velge forskjellige eiendeler for porteføljen din uten å bruke noen kompleks beregning for å bestemme hvilken du velger. Til tross for sin tilfeldige natur, er dette fremdeles en effektiv strategi for å redusere risiko basert på lov om stort antall.

Betydningen av korrelasjon

Det er en "bedre" måte å diversifisere på. Spesielt ved å undersøke eiendelene du har tenkt å investere i, for å finne de som ikke har en tendens til å bevege seg opp eller ned i sammenheng med hverandre. Ved å gjøre dette kan du effektivt redusere risikoen for porteføljen din. Dette fungerer på grunn av korrelasjon - et viktig konsept i statistikk. Korrelasjon er målingen av graden eller utstrekningen to separate numeriske verdier beveger seg sammen. Her er verdiene vi er interessert i eiendeler. Maksimal mengde mulig korrelasjon er 100%, som uttrykkes som 1.0. Når to eiendeler har en korrelasjon på 1, 0, når den ene flytter, den andre flytter alltid. Selv om beløpet disse eiendelene beveger seg kan være forskjellig, indikerer en korrelasjon på 1, 0 at de alltid beveger seg i samme retning sammen. Motsatt, når to eiendeler beveger seg i motsatte retninger, er korrelasjonen deres negativ. Hvis de alltid beveger seg 100% av tiden i motsatt retning, regnes dette som -100% eller -1. Så når du undersøker eiendelenes korrelasjon, jo nærmere -1, 0, desto større er effekten av diversifisering.

Bunnlinjen

Alle er klare på dette: investorer må diversifisere porteføljene sine for å beskytte mot risiko. Selv om det blir mindre effektivt å diversifisere under ekstreme forhold, vil typiske markedsforhold nesten alltid bety at en godt diversifisert portefølje kan redusere risikoen for investorer betydelig. Derfor er det nøkkelen å tilstrebe kontinuerlig å forbedre eller optimalisere diversifiseringen av porteføljen for å maksimere beskyttelsen den tilbyr investeringene dine. Dette betyr å utføre aktsomhet for å finne eiendeler som ikke beveger seg i sammenheng med hverandre i motsetning til enkel, naiv diversifisering.

På den annen side er de antatte fordelene som kompleks matematisk diversifisering gir relativt uklare. Hvordan man bruker og bruker slike komplekse modeller er, enda mer, uklart for den gjennomsnittlige investoren. Sikker datamaskiniserte modeller har evnen til å virke overbevisende og imponerende, men det betyr ikke at de er mer nøyaktige eller innsiktsfulle enn å bare være fornuftige. Til slutt er det viktigere om en modell gir resultater eller ikke, enn om den er basert på en svært kompleks algoritme.