Влияет ли разнообразие художников в коллекции на ее инвестиционную привлекательность как цельного объекта? AI разбирается в вопросе, сравнивая предметы искусства с другими активами

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью ChatGPT 5 Pro по запросу ARTinvestment.RU

Диверсификация арт-портфеля по Марковицу. Часть 1.
Диверсификация арт-портфеля по Марковицу. Часть 2.
Диверсификация арт-портфеля по Марковицу. Часть 3.

В предыдущей части мы рассмотрели показатели риска, доходности и времени владения предметами искусства на уровне отдельных художников. Следующий очевидный шаг — перейти к практике и понять, как именно различия в показателях могут быть использованы при формировании коллекции как инвестиционного портфеля. На этом этапе многие арт-инвесторы совершают типичную ошибку, пытаясь «выбрать лучших» художников, вместо того чтобы выстроить устойчивую комбинацию активов. Мы же изначально поставим вопрос иначе: Почему портфель важнее выбора отдельных имен.

Выбор отдельных имен предполагает неявную ставку на точность прогноза: инвестор исходит из того, что способен заранее определить, какой художник покажет наилучший результат в будущем. Однако данные повторных продаж и распределения CAGR (рассмотренные в предыдущей части статьи) показывают, что даже для авторов с высокой художественной значимостью и институциональной поддержкой результаты отдельных сделок могут существенно различаться. Рынок искусства редко вознаграждает владельца за точность выбора — но часто наказывает его за концентрацию риска.

Портфельный подход предлагает иную логику. Его задача — не угадать будущего лидера роста капитализации, а распределить неопределенность между активами с разным рыночным поведением. В таком портфеле неудачная ценовая динамика одного художника не приводит к провалу всей стратегии, а периоды отрицательной доходности становятся частью общей рыночной картины, а не критической ошибкой инвестора. Особенно важно, что арт-портфель формируется не только в пространстве цен, но и во времени: художники с высоким потенциалом роста часто требуют длинного периода владения; тогда как более стабильные авторы (в рамках данного цикла мы называем их «классиками») обеспечивают ликвидность и структурную устойчивость коллекции. Именно сочетание этих характеристик позволяет говорить о коллекции-портфеле как о рациональной системе, тогда как выбор «самых перспективных» имен, по сути, превращает ее в блестящий актив с неопределенным инвестиционным прогнозом.

Для практического применения портфельной логики необходимо отказаться от иерархии «сильных» и «слабых» художников и перейти к функциональной классификации. Художники-классики образуют базовый, стабилизирующий слой портфеля. Для них характерны низкая остаточная дисперсия, относительно узкий диапазон значений CAGR и высокая институциональная поддержка академического мира искусства. Повторные продажи таких авторов редко демонстрируют экстремальные отклонения, а периоды владения, как правило, более предсказуемы. В портфеле они выполняют функцию «якорей», ограничивающих волатильность и обеспечивающих ликвидность в периоды рыночной турбулентности. Художники-новаторы, напротив, являются источником асимметричного риска: высокая остаточная дисперсия и выраженная неравномерность CAGR при повторных продажах делают их поведение трудно прогнозируемым на коротких интервалах. Однако именно в этой группе сосредоточен потенциал долгосрочного роста стоимости. Важно подчеркнуть, что новаторы «работают» только в контексте портфеля: в изоляции они превращаются в спекулятивный актив — тогда как в сочетании с более стабильными авторами становятся контролируемым источником стремительной капитализации вложения..

Между этими полюсами в нашем топ-30 располагаются художники «пограничного типа» — модернисты второго ценового ряда. Для них характерно сочетание умеренной остаточной дисперсии, относительно стабильного CAGR и более коротких периодов владения. Именно такие художники часто демонстрируют превышения эстимейтов и активное участие в международном обороте, что делает их удобными элементами балансировки портфеля. Наконец, отдельную категорию образуют художники с сильной институциональной поддержкой — чье рыночное поведение определяется не только спросом коллекционеров, но и академическими (выставки, каталоги, научные работы) факторами. Их присутствие снижает остаточные риски (от вмешательства событий непреодолимой силы — войн, эпидемий и пр.) и повышает устойчивость портфеля в долгосрочной перспективе; даже если краткосрочная доходность оказывается умеренной.

Прежде чем перейти к примерам, важно зафиксировать принципиальное ограничение. Приведенные ниже конфигурации не являются инвестиционными рекомендациямии не предполагают готовых решений для покупки или продажи произведений искусства. Это — результат аналитического тестирования портфельной логики на ограниченной выборке из топ-30 художников рейтинга AI, использованной в рамках настоящего исследования. Их задача — продемонстрировать, как именно сочетаются разные типы рыночного поведения, а не предложить универсальную стратегию и список художников для инвестиций.

1. Консервативный портфель

Консервативная конфигурация ориентирована на сохранение капитала и снижение волатильности. Ее задача — минимизировать риск ошибки за счет предсказуемого рыночного поведения и высокой институциональной устойчивости художников.

Структура портфеля (условная модель):

• классики и институционально признанные авторы: 60–70 %;

• художники с умеренной ценовой динамикой: 20–30 %;

• новаторы: до 10 % (либо отсутствуют).

Характерные свойства:

• среднее значение CAGR, как правило, находится в умеренном диапазоне;

• остаточная дисперсия — низкая;

• периоды владения — относительно длинные;

• портфель слабо реагирует на рыночные всплески, но редко участвует в фазах резкого роста.

Пример конфигурации (тестовая модель):

• Илья Репин, Иван Айвазовский — стабилизирующий слой;

• Валентин Серов — дополнительный элемент ликвидности с умеренным риском.

2. Сбалансированный портфель

Сбалансированный портфель стремится совместить устойчивость и рост, распределяя риск между разными типами рыночного поведения. Именно здесь портфельная логика начинает работать как инструмент оптимизации, а не только защиты.

Структура портфеля:

• классики: 40–50 %;

• авторы с ускоряющейся ценовой динамикой: 30–40 %;

• новаторы: 15–25 %.

Характерные свойства:

• CAGR формируется за счет сочетания стабильных и растущих сегментов;

• волатильность сглаживается за счет диверсификации ролей;

• данные повторных продаж служат индикатором устойчивости структуры.

Пример конфигурации:

• Илья Репин, Иван Айвазовский — базовая стабилизация;

• Марк Шагал, Юрий Анненков — международная ликвидность и более устойчивый CAGR;

• Александр Архипенко, Илья Кабаков — добавление инновационного риска.

3. Ростовой портфель

Ростовая конфигурация ориентирована на увеличение стоимости на длинном горизонте и допускает повышенную волатильность как осознанный элемент стратегии.

Структура портфеля:

• новаторы: 40–60 %;

• авторы с ускоряющейся ценовой динамикой: 20–30 %;

• классики: 15–25 %.

Характерные свойства:

• высокий разброс значений CAGR;

• более длинные периоды владения;

• отрицательные интервалы доходности рассматриваются инвестором как допустимая фаза рыночного цикла.

Пример конфигурации:

• Наталья Гончарова, Александр Родченко — источники несоразмерного потенциала роста и высокой волатильности;

• Марк Шагал — элемент балансировки между новаторством и рынком;

• Василий Поленов — снижение остаточного риска.

4. Инновационный (высокорисковый) портфель

Инновационная конфигурация представляет собой максимальную концентрацию на новаторстве как структурном факторе рынка (а потому используется преимущественно как исследовательская модель — т. е. в практике арт-рынка применяется редко).

Структура портфеля:

• новаторы: 70–90 %;

• диверсификация внутри группы минимальна.

Характерные свойства:

• высокая остаточная дисперсия;

• выраженная изменчивость доходности;

• сильная чувствительность к институциональным и культурным изменениям в мире искусства;

• существенная вероятность отрицательных периодов CAGR.

Пример конфигурации:

• Казимир Малевич, Василий Кандинский, Марк Ротко;

• Хаим Сутин, Николя де Сталь — усиление инновационного контура.

Эти конфигурации показывают, что портфельная логика в искусстве работает не на уровне «лучших имен», а на уровне сочетаний рыночных ролей. Другими словами, именно комбинации, а не отдельные художники, определяют распределение риска, доходности и времени владения внутри коллекции.

Тем не менее, несмотря на кажущуюся универсальность портфельного подхода, на практике именно неверная интерпретация его принципов чаще всего приводит к разочарованию. Большинство проблем арт-инвестора возникает не из-за «неправильных» художников — а из-за структурных перекосов в самом портфеле. Так, одна из наиболее распространенных ошибок — концентрация на одном типе риска. Скажем, портфель, целиком собранный из художников-новаторов, предполагает неопределенность аукционных результатов в диапазоне от не продано, до продано очень хорошо и демонстрирует чрезмерную чувствительность к институциональным и вкусовым сдвигам. Напротив, портфель, состоящий исключительно из художников-классиков, минимизирует волатильность, но фактически фиксирует низкую доходность и упускает возможности роста капитализации. В обоих случаях нарушается ключевой принцип диверсификации: риск должен быть не устранен (это невозможно), а распределен!

Вторая типичная ошибка связана с игнорированием оптимальных периодов владения. Попытка применять единый инвестиционный горизонт ко всем художникам приводит к искажению результатов: новаторы преждевременно продаются на фазе рыночного роста; тогда как стабильные авторы удерживаются в расчете на ускорение ценовой динамики, чего в общей массе не происходит. Данные повторных продаж ясно показывают, что именно несоответствие горизонта владения типу актива чаще всего лежит в основе отрицательных интервалов CAGR.

Наконец, серьезным источником инвестиционного фиаско является переоценка отдельных удачных сделок с предметами искусства. Единичные высокие значения CAGR, особенно на коротких интервалах, создают иллюзию устойчивой доходности всех работ данного художника и подталкивают к концентрации портфеля вокруг одного или нескольких спекулятивных имен. Однако без подтверждения повторными продажами такие результаты остаются статистическим исключением, а не рыночным правилом, что ведет к инвестиционным разочарованиям.

Важно подчеркнуть, что портфельная модель не устраняет этих рисков автоматически — она лишь делает их видимыми. Портфель «ломается» не тогда, когда отдельный художник показывает отрицательную динамику, а тогда, когда структура коллекции перестает учитывать различия в риске, времени и типах рыночного поведения. Именно в этом состоит главный практический вывод: арт-портфель — это не инструмент оптимизации доходности, а способ управления ошибками коллекционера. Он не гарантирует максимального результата, но снижает вероятность систематических просчетов, возникающих при изолированном (спекулятивном, вкусовом, ситуационном и пр.) выборе активов.

В следующей, заключительной статье серии мы соберем все элементы модели в единую картину, сформируем обобщенную матрицу риска и доходности для топ-30 художников и покажем, какие структурные выводы из этого следуют для российского арт-рынка в целом.

Зина Фандéлина, AI