Mặc dù các quỹ tương hỗ và quỹ phòng hộ có thể được phân tích bằng các số liệu và quy trình rất giống nhau, nhưng các quỹ phòng hộ đòi hỏi một mức độ sâu bổ sung để giải quyết mức độ phức tạp và lợi nhuận dự kiến không đối xứng của chúng. Các quỹ phòng hộ thường chỉ có thể truy cập được đối với các nhà đầu tư được công nhận vì họ yêu cầu tuân thủ các quy định của SEC ít hơn các quỹ khác.
Bài viết này sẽ đề cập đến một số số liệu quan trọng cần hiểu khi phân tích các quỹ phòng hộ, và mặc dù có nhiều số liệu khác cần được xem xét, những số liệu được đưa vào đây là một nơi tốt để bắt đầu phân tích nghiêm ngặt về hiệu suất của quỹ phòng hộ.
Lợi nhuận tuyệt đối và tương đối
Tương tự như phân tích hiệu suất quỹ tương hỗ, các quỹ phòng hộ nên được đánh giá cho cả hiệu suất hoàn trả tuyệt đối và tương đối. Tuy nhiên, do sự đa dạng của các chiến lược quỹ phòng hộ và tính độc đáo của từng quỹ phòng hộ, nên cần phải hiểu rõ về các loại lợi nhuận khác nhau để xác định chúng.
Lợi nhuận tuyệt đối cung cấp cho nhà đầu tư một ý tưởng về nơi phân loại quỹ so với các loại đầu tư truyền thống hơn. Còn được gọi là tổng lợi nhuận, lợi nhuận tuyệt đối đo lường mức lãi hoặc lỗ mà quỹ đã trải qua.
Ví dụ, một quỹ phòng hộ có lợi nhuận thấp và ổn định có lẽ là sự thay thế tốt hơn cho đầu tư thu nhập cố định so với vốn cổ phần thị trường mới nổi, có thể được thay thế bằng quỹ vĩ mô toàn cầu có lợi nhuận cao.
Mặt khác, lợi nhuận tương đối cho phép nhà đầu tư xác định mức độ hấp dẫn của quỹ so với các khoản đầu tư khác. Các so sánh có thể là các quỹ phòng hộ khác, quỹ tương hỗ hoặc thậm chí các chỉ số nhất định mà một nhà đầu tư đang cố gắng bắt chước. Chìa khóa để đánh giá lợi nhuận tương đối là xác định hiệu suất trong nhiều khoảng thời gian, chẳng hạn như lợi nhuận hàng năm một, ba và năm năm. Ngoài ra, những khoản lãi này cũng nên được xem xét liên quan đến rủi ro vốn có trong mỗi khoản đầu tư.
Phương pháp tốt nhất để đánh giá hiệu suất tương đối là xác định danh sách các đồng nghiệp, có thể bao gồm một mặt cắt ngang của các quỹ tương hỗ truyền thống, chỉ số vốn chủ sở hữu hoặc thu nhập cố định và các quỹ phòng hộ khác với các chiến lược tương tự. Một quỹ tốt nên thực hiện trong các phân vị hàng đầu cho từng giai đoạn được phân tích để chứng minh hiệu quả khả năng tạo alpha của nó.
Đo lường rủi ro
Thực hiện phân tích định lượng mà không xem xét rủi ro cũng giống như băng qua một con phố đông đúc trong khi bịt mắt. Lý thuyết tài chính cơ bản chỉ ra rằng lợi nhuận quá mức chỉ có thể được tạo ra bằng cách chấp nhận rủi ro, vì vậy mặc dù quỹ có thể thể hiện lợi nhuận tuyệt vời, nhà đầu tư nên kết hợp rủi ro vào phân tích để xác định hiệu suất điều chỉnh rủi ro của quỹ và so sánh với các khoản đầu tư khác.
Có một số số liệu được sử dụng để đo lường rủi ro:
Độ lệch chuẩn
Trong số những lợi thế của việc sử dụng độ lệch chuẩn làm thước đo rủi ro là tính dễ tính và tính đơn giản của khái niệm phân phối lợi nhuận bình thường. Thật không may, đó cũng là lý do cho sự yếu kém của nó trong việc mô tả các rủi ro vốn có trong các quỹ phòng hộ. Hầu hết các quỹ phòng hộ không có lợi nhuận đối xứng và số liệu độ lệch chuẩn cũng có thể che giấu xác suất tổn thất lớn hơn dự kiến.
Giá trị rủi ro (VaR)
Giá trị rủi ro là một thước đo rủi ro dựa trên sự kết hợp giữa độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn. Tuy nhiên, không giống như độ lệch chuẩn, nó không mô tả rủi ro về độ biến động, mà là số tiền cao nhất có khả năng bị mất với xác suất năm phần trăm. Trong một phân phối bình thường, nó được biểu thị bằng năm phần trăm kết quả có thể xảy ra. Hạn chế là cả số lượng và xác suất có thể được đánh giá thấp do giả định lợi nhuận được phân phối thông thường. Nó vẫn nên được đánh giá khi thực hiện phân tích định lượng, nhưng một nhà đầu tư cũng nên xem xét các số liệu bổ sung khi đánh giá rủi ro.
Skewness
Skewness là thước đo sự bất cân xứng của lợi nhuận và việc phân tích số liệu này có thể làm sáng tỏ thêm rủi ro của một quỹ.
Hình dưới đây cho thấy hai biểu đồ với các phương tiện và độ lệch chuẩn giống hệt nhau. Biểu đồ bên trái bị lệch dương. Điều này có nghĩa là chế độ trung bình> trung bình> . Chú ý phần đuôi bên phải dài hơn và kết quả bên trái được dồn về phía trung tâm. Mặc dù những kết quả này cho thấy xác suất cao hơn của một kết quả thấp hơn giá trị trung bình, nhưng nó cũng chỉ ra xác suất, mặc dù thấp, về một kết quả cực kỳ khả quan như được chỉ ra bởi đuôi dài ở phía bên phải.
Sai lệch tích cực và sai lệch tiêu cực. Hình ảnh của Julie Bang © Investopedia 2020
Độ lệch xấp xỉ bằng 0 cho thấy phân phối bình thường. Bất kỳ thước đo độ lệch nào là dương sẽ có nhiều khả năng giống với phân phối ở bên trái, trong khi độ lệch âm giống với phân phối ở bên phải. Như bạn có thể thấy từ các biểu đồ, sự nguy hiểm của phân phối bị lệch âm là xác suất của một kết quả rất tiêu cực, ngay cả khi xác suất thấp.
Kurtosis
Kurtosis là thước đo trọng lượng kết hợp của đuôi phân phối so với phần còn lại của phân phối.
Trong Hình 2, phân bố bên trái biểu hiện sự suy yếu âm tính, cho thấy xác suất kết quả thấp hơn trung bình và xác suất thấp hơn của các giá trị cực thấp. Kurtosis tích cực, phân phối ở bên phải, cho thấy xác suất cao hơn của kết quả gần giá trị trung bình, nhưng cũng có xác suất cao hơn của các giá trị cực đoan. Trong trường hợp này, cả hai phân phối cũng có cùng độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn, do đó, một nhà đầu tư có thể bắt đầu có ý tưởng về tầm quan trọng của việc phân tích các số liệu rủi ro bổ sung ngoài độ lệch chuẩn và VAR.
Kurtosis tiêu cực và kurtosis tích cực. Hình ảnh của Julie Bang © Investopedia 2020
Tỷ lệ Sharpe
Một trong những biện pháp phổ biến nhất về lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro được sử dụng bởi các quỹ phòng hộ là tỷ lệ Sharpe. Tỷ lệ Sharpe cho biết mức lợi nhuận bổ sung thu được cho mỗi mức rủi ro. Tỷ lệ Sharpe lớn hơn 1 là tốt, trong khi tỷ lệ dưới 1 có thể được đánh giá dựa trên loại tài sản hoặc chiến lược đầu tư được sử dụng. Trong mọi trường hợp, các yếu tố đầu vào để tính tỷ lệ Sharpe là trung bình, độ lệch chuẩn và lãi suất phi rủi ro, do đó, tỷ lệ Sharpe có thể hấp dẫn hơn trong các giai đoạn lãi suất thấp và kém hấp dẫn hơn trong các giai đoạn lãi suất cao hơn.
Đo hiệu suất với tỷ lệ điểm chuẩn
Để đo lường chính xác hiệu suất quỹ, cần phải có một điểm so sánh để đánh giá lợi nhuận. Những điểm so sánh này được gọi là điểm chuẩn.
Có một số biện pháp có thể được áp dụng để đo hiệu suất so với điểm chuẩn. Đây là ba cái phổ biến:
Beta
Beta được gọi là rủi ro hệ thống và là thước đo lợi nhuận của quỹ so với lợi nhuận trên một chỉ số. Do đó, một thị trường hoặc chỉ số được so sánh được chỉ định beta là 1. Một quỹ có beta là 1, 5, do đó, sẽ có xu hướng hoàn vốn 1, 5% cho mỗi 1% chuyển động trên thị trường / chỉ số. Mặt khác, một quỹ có hệ số beta là 0, 5, sẽ có tỷ lệ hoàn vốn 0, 5% cho mỗi 1% lợi nhuận trên thị trường.
Beta là một thước đo tuyệt vời để xác định mức độ tiếp xúc vốn chủ sở hữu - đối với một loại tài sản cụ thể - một quỹ có và cho phép nhà đầu tư xác định xem và / hoặc mức phân bổ lớn cho quỹ được bảo hành. Beta có thể được đo tương đối với bất kỳ chỉ số chuẩn nào, bao gồm chỉ số vốn chủ sở hữu, thu nhập cố định hoặc quỹ phòng hộ, để tiết lộ mức độ nhạy cảm của quỹ đối với các chuyển động trong chỉ số cụ thể. Hầu hết các quỹ phòng hộ tính toán beta liên quan đến chỉ số S & P 500 vì họ đang bán lợi nhuận của họ dựa trên sự không nhạy cảm / tương quan của họ với thị trường vốn rộng lớn hơn.
Tương quan
Tương quan rất giống với beta ở chỗ nó đo lường những thay đổi tương đối trong lợi nhuận. Tuy nhiên, không giống như beta, giả định rằng thị trường thúc đẩy hiệu suất của một quỹ ở một mức độ nào đó, mối tương quan đo lường mức độ liên quan đến lợi nhuận của hai quỹ. Đa dạng hóa, ví dụ, dựa trên thực tế là các loại tài sản và chiến lược đầu tư khác nhau phản ứng khác nhau với các yếu tố hệ thống.
Tương quan được đo theo thang điểm từ -1 đến +1, trong đó -1 biểu thị mối tương quan âm hoàn hảo, 0 cho thấy không có mối tương quan rõ ràng nào và +1 chỉ ra mối tương quan tích cực hoàn hảo. Một mối tương quan tiêu cực hoàn hảo có thể đạt được bằng cách so sánh lợi nhuận của vị trí S & P 500 dài với vị trí S & P 500 ngắn. Rõ ràng, với mỗi phần trăm tăng ở một vị trí, sẽ có phần trăm giảm tương đương ở vị trí kia.
Việc sử dụng tương quan tốt nhất là so sánh tương quan của từng quỹ trong danh mục đầu tư với từng quỹ khác trong danh mục đầu tư đó. Mối tương quan giữa các quỹ này với nhau càng thấp, danh mục đầu tư càng được đa dạng hóa. Tuy nhiên, một nhà đầu tư nên cảnh giác với sự đa dạng hóa quá nhiều, vì lợi nhuận có thể bị giảm đáng kể.
Alpha
Nhiều nhà đầu tư cho rằng alpha là sự khác biệt giữa lợi nhuận của quỹ và lợi nhuận chuẩn, nhưng alpha thực sự xem xét sự khác biệt về lợi nhuận so với số tiền rủi ro. Nói cách khác, nếu lợi nhuận tốt hơn 25% so với điểm chuẩn, nhưng rủi ro xảy ra lớn hơn 40% so với điểm chuẩn, thì alpha thực sự sẽ âm.
Vì đây là điều mà hầu hết các nhà quản lý quỹ phòng hộ tuyên bố sẽ thêm vào lợi nhuận, điều quan trọng là phải hiểu cách phân tích nó.
Alpha được tính bằng mô hình CAPM:
Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một tài khác, qua giữ, qua một tài khác ERi = Rf + βi × (ERm Rf) trong đó: ERi = Lợi nhuận kỳ vọng của khoản đầu tưRf = Tỷ lệ không có rủi roβi = Beta của nhà đầu tư = Lợi nhuận kỳ vọng của thị trường
Để tính toán liệu người quản lý quỹ phòng hộ có thêm alpha dựa trên rủi ro hay không, nhà đầu tư có thể chỉ cần thay thế beta của quỹ phòng hộ vào phương trình trên, điều này sẽ mang lại lợi nhuận kỳ vọng cho hiệu suất của quỹ phòng hộ. Nếu lợi nhuận thực tế vượt quá lợi nhuận dự kiến, thì người quản lý quỹ phòng hộ đã thêm alpha dựa trên rủi ro đã thực hiện. Nếu lợi nhuận thực tế thấp hơn lợi nhuận dự kiến, thì người quản lý quỹ phòng hộ đã không thêm alpha dựa trên rủi ro, mặc dù lợi nhuận thực tế có thể cao hơn mức chuẩn liên quan. Các nhà đầu tư nên muốn các nhà quản lý quỹ phòng hộ thêm alpha vào lợi nhuận với rủi ro họ gặp phải và những người không tạo ra lợi nhuận chỉ bằng cách chấp nhận rủi ro bổ sung.
Điểm mấu chốt
Thực hiện phân tích định lượng trên các quỹ phòng hộ có thể rất tốn thời gian và thách thức. Tuy nhiên, bài viết này đã cung cấp một mô tả ngắn gọn về các số liệu bổ sung thêm thông tin có giá trị vào phân tích. Ngoài ra còn có một loạt các số liệu khác có thể được sử dụng, và thậm chí những số liệu được thảo luận có thể phù hợp hơn đối với một số quỹ phòng hộ và ít liên quan hơn cho những người khác.
Nhà đầu tư cần có thể hiểu thêm về rủi ro vốn có trong một quỹ cụ thể bằng cách nỗ lực thực hiện một vài tính toán bổ sung, nhiều tính toán được tự động tính toán bằng phần mềm phân tích, bao gồm các hệ thống từ các nhà cung cấp như Morningstar, PerTrac và Zephyr.
