Рост доступности финансовых инструментов актуализирует проблему методологического вакуума у частного инвестора, оказывающегося в дихотомии между поведенчески обусловленными интуитивными решениями и требовательными классическими финансовыми моделями [1]. Данное противоречие порождает феномен «псевдооптимизации» — попытки применения математического аппарата (наподобие модели Марковица) в условиях отсутствия необходимых входных данных (точных оценок будущей доходности, дисперсии и ковариации) [2], что ведет к созданию иллюзии точности и неадекватным результатам. В качестве разрешения предлагается адаптивная логическая модель (АЛМ), реконцептуализирующая инвестиционный процесс не как задачу стохастической оптимизации, а как процедуру последовательного управления неопределенностью через систему качественных фильтров.

АЛМ синтезирует постулаты неоклассической теории (принцип диверсификации, гипотеза эффективного рынка) и выводы поведенческих финансов о систематических когнитивных искажениях [3]. В её основе лежит отказ от парадигмы «расчета оптимума» в пользу парадигмы «построения адекватной архитектуры». Ключевые понятия операционализируются следующим образом:

– Адаптивная логическая модель — детерминированная последовательность критериальных фильтров, трансформирующая абстрактное намерение в операциональную структуру портфеля. Её цель — не максимизация функции полезности, а обеспечение поведенческой устойчивости портфеля, минимизирующей вероятность принятия деструктивных решений под влиянием аффекта (например, панической продажи) [4].

– Псевдооптимизация — ошибочная подмена истинной оптимизации, возможной лишь в теоретическом конструкте с известными параметрами распределений, механистическими вычислениями на исторических данных, нерепрезентативных для будущего.

– Риск интерпретируется через призму управляемости: систематический («недиверсифицируемый») и несистематический («диверсифицируемый») [5]. Задача инвестора — осознанно принять первый и элиминировать второй через корректную диверсификацию.

Модель реализуется как четырехэтапный конвейер принятия решений, где каждый этап сужает множество допустимых альтернатив.

1. Фильтр инвестиционного горизонта и целевой функции. Данный этап основывается на фундаментальном принципе временной согласованности. Инструменты, чья риск-профиль существенно не соответствует декларируемому горизонту, элиминируются. Для краткосрочного горизонта (1–3 года) исключаются высоковолатильные активы (отдельные акции, криптоактивы), так как доминирующим становится риск краткосрочной потери номинала, а не инфляционный риск. Для долгосрочного горизонта (10+ лет), напротив, ключевым становится риск недополучения доходности, что исключает сверхконсервативные инструменты [6].

2. Фильтр эмпирически выявленной толерантности к риску. Вместо абстрактных опросников предлагается использование бихевиористских методик, моделирующих реакцию инвестора на гипотетические сценарии просадки капитала. Цель — идентифицировать реальный, а не декларируемый уровень риск-толерантности, который является жестким ограничением для стратегии.

3. Фильтр стратегической диверсификации (аллокации). На основе выявленных констант (горизонт, цель, толерантность к риску) определяются не точечные значения, а стратегические диапазоны для ключевых классов активов (см. Табл. 1). Использование диапазонов, а не точных процентов, является формальным признанием параметрической неопределенности и защищает от иллюзии контроля [7]. Диапазоны задают «коридор устойчивости» портфеля.

Таблица 1

Выходные данные АЛМ

4. Фильтр тактической реализации. На данном этапе в полной мере применяется адаптированная гипотеза эффективного рынка [8]. Для инвестора, не обладающего устойчивым информационным или аналитическим преимуществом, следствием данной гипотезы является вывод о нерациональности активного выбора отдельных акций. Наиболее эффективной тактикой становится наполнение выделенных классов активов посредством широких низкозатратных индексных фондов (биржевых инвестиционных фондов), что обеспечивает диверсификацию несистематического риска и минимизацию транзакционных издержек.

Предложенная АЛМ представляет собой методологический каркас, позволяющий частному инвестору преодолеть разрыв между теорией и практикой. Модель не отрицает классические постулаты, а адаптирует их к условиям ограниченной рациональности, информационной асимметрии и когнитивных предубеждений субъекта. Критерий эффективности АЛМ смещен с максимизации доходности (которая заранее непознаваема) в сторону достижения структурной и поведенческой устойчивости портфеля. Последовательное прохождение фильтров формализует процесс, минимизирует влияние эмоций и создает систему, устойчивую к рыночным колебаниям и собственным когнитивным ошибкам инвестора.

Литература:

1. Канеман Д., Тверски А. Рациональный выбор, ценности и фреймы // Психологический журнал. — 2003. — Т.24, № 4. — С.31–42.

2. Марковиц Г. Выбор портфеля: эффективная диверсификация инвестиций // Вехи экономической мысли. Теория фирмы. — СПб.: Экономическая школа, 2000. — Т.2. — С.258–303.

3. Талер Р. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать. — М.: Эксмо, 2021. — 368 с.

4. Statman M. Behavioral Finance: The Second Generation. CFA Institute Research Foundation, 2019.

5. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции. — М.: ИНФРА-М, 2022. — С. 210–245.

6. Боди З., Кейн А., Маркус А. Принципы инвестиций. — М.: Вильямс, 2022. — Гл. 5.

7. Найт Ф. Х. Риск, неопределенность и прибыль. — М.: Дело, 2003. — 360 с.

8. Fama E. F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // The Journal of Finance. — 1970. — Vol.25, No.2. — P.383–417.