Впервые в рамках проекта мы построили синтетический абсолютный курс специальных прав заимствования (СПЗ, SDR) и сравнили его со всеми 45 валютами, доступными в нашей базе. Использованы исторические веса корзины (USD, EUR, JPY, GBP, CNY) и абсолютные курсы за период 1996–2026 гг. Результат — многомерный рейтинг, который помогает инвесторам найти «альфу»: валюты с наилучшим соотношением доходности, риска, просадок и восстановления.
📌 Как мы рассчитывали синтетический абсолютный курс СПЗ
Формула проста: СПЗ_abs(t) = Σ wᵢ(t)·Абсᵢ(t), где wᵢ — официальные веса валют в корзине SDR (пересмотрены в 2000, 2006, 2011, 2016, 2022 гг.). Данные абсолютных курсов взяты из нашего ETL-движка abscur2 (доступен на Kaggle). Полученный ряд охватывает период с 1996 по май 2026 года.
Официальный курс USD/XDR (источник FRED, тикер DEXSZUS) загружен для справки — он близок к нашему синтетическому после масштабирования.
🏆 Рейтинг доходности, волатильности и просадок (выборка за 10 и 20 лет)
Ниже приведены ключевые показатели для валют корзины СПЗ и синтетического эталона. Полные таблицы по всем 45 валютам можно найти в Kaggle-ноутбуке.
| Валюта | 10 лет | 20 лет |
|---|---|---|
| USD | 3.12 | 2.94 |
| EUR | 3.41 | 2.51 |
| GBP | 2.44 | 1.33 |
| JPY | -0.74 | 1.16 |
| CNY | 2.61 | 3.76 |
| SDR_abs | 1.90 | 1.99 |
| Валюта | 10 лет | 20 лет |
|---|---|---|
| USD | 3.97 | 4.56 |
| EUR | 4.85 | 5.48 |
| GBP | 6.44 | 6.47 |
| JPY | 7.07 | 8.92 |
| CNY | 4.72 | 5.76 |
| SDR_abs | 3.93 | 3.75 |
| Валюта | 10 лет | 20 лет |
|---|---|---|
| USD | 8.69 | 17.38 |
| EUR | 8.09 | 16.15 |
| GBP | 17.58 | 23.93 |
| JPY | 23.96 | 28.60 |
| CNY | 6.90 | 13.19 |
| SDR_abs | 13.93 | 15.28 |
📈 Карта «доходность – волатильность» (20 лет)
На диаграмме рассеяния ниже каждая точка — валюта. Красная точка — синтетический СПЗ. Верхний левый квадрант (высокая доходность, низкий риск) — цель любого инвестора.
(Интерактивные графики см. в Kaggle-тетрадке; здесь приведён статический пример.)
⚡ Лучшие риск-скорректированные показатели: Шарп, Сортино, Кальмар
Для среднесрочных инвесторов (3–5 лет) синтетический СПЗ демонстрирует исключительную эффективность:
- Коэффициент Шарпа (5 лет): 1.24 — выше, чем у USD (0.96), EUR (0.64), GBP (0.62).
- Коэффициент Сортино (5 лет): 1.73 — учитывает только риски падения, что подчёркивает защитные свойства СПЗ.
- Коэффициент Кальмара (5 лет): 1.38 — доходность на единицу максимальной просадки — один из лучших в выборке.
На 20-летнем горизонте показатели снижаются (Шарп ~0.53), но остаются положительными, тогда как у многих валют они отрицательны.
🔍 Где искать «альфу»: валюты, опережающие СПЗ
- Сингапурский доллар (SGD) — уникальный актив: просадка за 20 лет всего 4%, доходность 4.0%, Шарп 1.13. Эталон для сравнения.
- Швейцарский франк (CHF) — высокая доходность (5.25% годовых за 20 лет) при умеренной волатильности (7.6%).
- Китайский юань (CNY) — доходность 3.76% и просадка 13.2% за 20 лет.
- Израильский шекель (ILS) — лидер по доходности на длинных горизонтах (5.74% годовых), хотя волатильность выше.
⚠️ Валюты-аутсайдеры (TRY, ARS, EGP, UAH) показывают хронические девальвации и глубокие просадки — их следует избегать в долгосрочных стратегиях.
📌 Выводы для инвестора и аналитика
- Синтетический СПЗ — идеальный консервативный инструмент на горизонте 3–5 лет. Низкая волатильность, минимальные просадки, положительная доходность и высокие риск-скорректированные показатели делают его отличным бенчмарком для нейтральной позиции.
- На длительных сроках (10+ лет) СПЗ уступает лидерам (SGD, CNY, CHF), но остаётся надёжным якорем, превосходящим большинство валют.
- Краткосрочное владение (до года) СПЗ нецелесообразно для получения дохода — доходность околонулевая, но капитал сохраняется лучше, чем у многих высокорисковых активов.
- Поиск «альфы» — это сознательный выбор валют с лучшими показателями, чем у СПЗ, при условии принятия дополнительного риска. Наши рейтинги помогают этот выбор сделать обоснованно.
На сайте abscur.ru ежедневно обновляются графики абсолютных курсов 45 валют. Вы можете сравнить любую пару, оценить текущую доходность и волатильность, а также повторить описанный анализ самостоятельно — все исходные данные и код доступны на Kaggle.
Комментариев нет:
Отправить комментарий