Статья предоставлена компанией Private Capital Limited, независимой компанией по управлению инвестициями и капиталом, работающей исключительно на гонорарной основе.
Доказательства о доказательствах:
У компании Private Capital есть причина называть свою инвестиционную стратегию построения устойчивого долгосрочного богатства Инвестированием на основе доказательств (EBI). Мы могли бы использовать и другие термины: Структурированное (почти), с низкой стоимостью (определенно), пассивное (иногда), умная бета-ставка (возможно), индексирование (близко, но)... список можно продолжать. Но поскольку доказательства лежат в основе того, что мы делаем, мы считаем, что они должны лежать и в основе того, как мы это называем.
Тем не менее, существует множество доказательств для рассмотрения, и некоторые предполагаемые выводы кажутся противоречащими друг другу. Как нам знать, какие доказательства стоит воспринимать всерьез, а какие являются ложными следами?
Инвестирование на основе доказательств: Никогда не заканчивающаяся история
Во-первых, стоит отметить, что академические исследования никогда не бывают полностью окончательными, и они не допускают абсолютных истин в нашем применении. Как сказал профессор финансов Чикагского университета и лауреат Нобелевской премии Юджин Ф. Фама: «Вы должны использовать рыночные данные, чтобы лучше понимать рынки, а не утверждать, что та или иная гипотеза буквально истинна или ложна. Ни одна модель никогда не бывает строго истинной. Реальный критерий должен быть следующим: Знаю ли я больше о рынках, когда закончу, чем когда начал?»
С этой оговоркой все же существует ряд важных качеств, которые следует искать при оценке достоверности академических доказательств.
Беспристрастный взгляд – Вместо того чтобы начинать с точки зрения, которую нужно доказать, идеальные академические исследования проводятся без повестки дня, кроме как исследовать интригующие явления и сообщать о результатах. Затем именно мы, практикующие специалисты, применяем полезные выводы.
Надежный анализ данных – Анализ должен быть свободен от слабостей, таких как данные за слишком короткий срок или слишком малая выборка; предвзятость выживших (когда доходность фондов, обанкротившихся в период анализа, игнорируется); сравнения с бенчмарками «яблоки к апельсинам»; или просто старомодные ошибки в математике.
Повторяемость и воспроизводимость – Результаты должны быть повторяемыми в дополнительных исследованиях в различных средах и временных рамках. Это помогает продемонстрировать, что результаты не были просто случайным везением или «подгонкой под данные». Как описывает управляющий фондом AQR и основный партнер Клиффорд Аснесс: «Если исследователь обнаружил эмпирический результат только потому, что он мучил данные, пока они не признались, то нельзя ожидать, что это сработает вне зоны пыток».
Рецензирование коллегами – Чтобы убедиться, что все вышеперечисленное и многое другое происходит по мере необходимости, ученые обязаны публиковать свои подробные наборы данных, методологии и выводы в авторитетном академическом журнале или аналогичном форуме, чтобы их коллеги с соответствующими квалификациями могли проверить их работу и либо согласиться с тем, что результаты кажутся действительными, либо опровергнуть их, если это не так.
Альтернатива: Фальсификация данных
Если наше внимание к глубокому и тщательному рецензированию коллегами кажется вам неприменимым к вашему реальному капиталу, подумайте еще раз. Эхо sentiments о лжи, проклятой лжи и статистике: когда ошибочные выводы неправомерно применяются, результаты могут сбить с толку бесчисленных инвесторов, с реальными потерянными долларами.
Рассмотрим этот захватывающий разоблачительный материал журналиста Джона Боханнона: «Я обманул миллионы людей, заставив поверить, что шоколад помогает похудеть. Вот как это было». Операция по выявлению мошенничества с доказательствами произошла в сфере здравоохранения, но аналогичные уроки применимы и к финансам.
Боханнон начал с проведения намеренно flawed «исследования», чтобы служить ярким примером плохо проведенного исследования. Он намеренно использовал жалкий набор данных из 15 участников в однократном клиническом испытании, а затем сильно «мучил» полученные данные, чтобы извлечь технически точный, но по сути бессмысленный вывод о том, что потребление шоколада способствует потере веса.
Затем Боханнон использовал свое знакомство с индустрией научной публикации, чтобы подать свое исследование в несколько журналов, которые имели сомнительную репутацию в отношении своих процессов отбора. Несмотря на полное раскрытие многих слабостей исследования, Боханнон отметил, что его статья «была опубликована менее чем через 2 недели после [our] кредитная карта была заряжена». Он и его коллеги затем запустили агрессивную PR-кампанию для глобальных СМИ, которые, по-видимому, были больше заинтересованы в печати захватывающих звуковых фрагментов, чем в подтверждении достоверности вовлеченных источников.
Заголовок его итогового разоблачения говорит о том, как закончилась история. Шквал телевизионного, интернет- и печатного освещения СМИ предложил аудитории по всему миру, что они могут захотеть сесть на шоколадную диету для похудения. Ошибочные доказательства внутри, мусор выводы снаружи.
Превосходство рецензирования коллегами
Дело не в том, чтобы отвергнуть все доказательства как подделку. Дело в том, что существенное, значимое рецензирование коллегами остается важным компонентом в отделении реальных академических доказательств от более широкого потока небрежной работы, которая слишком часто занимает заголовки новостей. Рецензирование коллегами также позволяет ученым ссылаться на лучшую работу своих коллег и строить на ней, что позволяет коллективным инсайтам по важным темам углубляться и расширяться со временем.
Вот почему доказательства, прошедшие через все этапы академического рецензирования коллегами и выдержавшие испытание временем, — это те доказательства, которые мы наиболее заинтересованы применять к набору упорядоченных (хотя и никогда не гарантированных) принципов для руководства нашими практическими стратегиями инвестирования на основе доказательств.
Существенная роль советника: Разделение фактов и вымысла
Как советники, основанные на доказательствах, мы постоянно сканируем работу, представляемую публике, заполняя должную осмотрительность, которая могла быть упущена, и переводя результаты с целью помочь инвесторам соответствующим образом видеть общую картину, которая emerges.
Из всех способов, которыми мы можем заниматься инвестированием, какие из них, как ожидается, лучше всего послужат личным интересам и финансовым целям наших клиентов? Равно важно, какие из них с большей вероятностью отвлекут или помешают нашим усилиям? Ответы на эти жизненно важные вопросы, основанные на доказательствах, объясняют, почему мы уделяем так много внимания таким качествам, как структура фонда, управление затратами, терпеливая торговля и глобальное рыночное воздействие (бета) согласно индексным классам активов. Вот почему мы не советуем пытаться преследовать или убегать от текущих рыночных трендов или выбирать популярные акции, несмотря на то, что кажущиеся эрудированными говорящие головы, похоже, всегда рекомендуют это.
Это инвестирование на основе доказательств. Это существенная разница между построением управляемой инвестиционной стратегии, отражающей ваши персонализированные цели, и поддаться хаотичной, нервно-тревожной работе догадок в постоянно шумном мире рыночного хаоса. Private Capital выбирает доказательства.
