Андрей Гуслистый.

Управление инвестициями. Диверсификация портфеля, риск и слежение за рынком



скачать книгу бесплатно

Важно помнить, что исследователи не могут просто проверить обоснованность модели случайных блужданий. Вместо этого исследователи должны спросить: «Является ли гипотеза случайных блужданий (или, если вам так больше нравится, слабая форма гипотезы эффективного рынка) обоснованной в пределах определенного рынка в течение определенного интервала?» Например, является ли взаимосвязь между ежедневными изменениями цен на Нью-йоркской фондовой бирже (NYSE) случайной? А как насчет еженедельных и ежемесячных сравнений?

Также важно помнить, что, даже если слабая форма гипотезы эффективного рынка верна для самых разумных временных интервалов на самых популярных рынках, это не отрицает возможность того, что эксперты, использующие другую информацию, могут последовательно получать доходность выше среднего. Гипотеза случайных блужданий просто говорит, что инвесторы не могут использовать информацию, полученную из исторических изменений цен, для предсказания направления или величины будущих изменений цен.

После проверки на различных интервалах, инициирующих событиях и рынках – за исключением чрезвычайно коротких и чрезвычайно длинных интервалов – существуют убедительные свидетельства того, что модель случайных блужданий (известная также как слабая форма теории эффективного рынка) является правильным описанием изменений курсов ценных бумаг от периода к периоду.

Удивительно, что модель случайных блужданий ведет свое начало от одного из первых академических исследований спекулятивной динамики цен. В 1900 г. Луи Башелье, блестящий французский студент-математик, обучавшийся под руководством выдающегося математика Анри Пуанкаре, сформулировал и проверил модель случайных блужданий поведения курса акций в своей диссертации на получение степени доктора математических наук в Сорбонне.

Диссертация Башелье даже в наше время является удивительным документом. Мало того, что он обнаружил – более 100 лет назад – нечто, являющееся чрезвычайно важным для инвесторов, но его исследование содержало и другие значительные открытия. Например, уравнение, которое использовал Башелье для описания случайных блужданий, было идентично уравнению, выведенному Альбертом Эйнштейном пять лет спустя для описания броуновского движения. (Названное в честь Роберта Броуна, шотландского ботаника, который впервые наблюдал это явление, броуновское движение представляет собой случайное движение микроскопических частиц, взвешенных в жидкостях или газах.

Это движение вызвано столкновением таких частиц с окружающими молекулами и представляет большой интерес для физиков. В 1905 г. Альберт Эйнштейн представил известную работу, в которой он вывел математическое уравнение, описывающее явление броуновского движения. Как говорят, Эйнштейн расценивал это открытие как один из своих самых больших вкладов. Все же Эйнштейн умер, не зная, что Башелье пятью годами ранее обнаружил, что то же самое уравнение могло использоваться для описания случайного поведения цен на бирже).

Диссертация Башелье имеет отношение к современным исследованиям фондовой биржи с точки зрения двух значимых аспектов.

Во-первых, она содержала подробную формулировку модели случайных блужданий. Во-вторых, проверки Башелье фактических курсов ценных бумаг тесно соответствовали предсказанным моделью случайных блужданий. Короче говоря, цены, которые он изучал, не двигались в соответствии с предсказуемыми тенденциями, волнами или моделями. Таким образом, Башелье показал, в 1900 г., что исторические данные о ценах были бесполезны для предсказания будущих изменений цен. Или потому, что работа Башелье так противоречила интуиции, или потому, что для ее понимания был нужен «Эйнштейн», результаты его исследования были преданы забвению, пока они не были открыты вновь Полом Самуэльсоном и другими учеными из Массачусетского технологического института (MIT) в 1960 г.

Из работы Башелье необходимо извлечь важный урок. Если даже человек с интеллектом, сопоставимым с интеллектом Эйнштейна, потратил годы на изучение фондового рынка и вывел модель, которая вызвала интеллектуальное волнение 60 лет спустя, но все равно нет никакого свидетельства того, что его исследование изменило инвестиционное поведение современного ему периода.

Хотя количество рыночных техников сильно увеличилось во время бума, предшествующего краху фондовой биржи в 1929 г., не предпринимались никакие полноценные попытки проверить обоснованность технического анализа в течение этого периода. После фиаско 1929 г. фактически весь энтузиазм в отношении инвестиционных рекомендаций испарился. Продолжали существовать воспоминания о «черном вторнике» (29 октября 1929 г.); биржевые махинации инвестиционными пулами; и самоубийства внезапно обедневших инвесторов.

Уолл-Стрит несла клеймо этих событий в течение почти двух десятилетий, так что и широкая публика, и квалифицированные исследователи имели мало общего с рынком. Фактически, только два исследования, которые внесли существенный вклад в инвестиционную науку, были опубликованы в США между 1930 и 1959 гг.

В 1934 г., задолго до того, как экономисты-бихевиористы документально отразили нашу склонность находить модели в бессмысленных данных, Холбрук Уоркинг из Стэнфордского университета продемонстрировал, что искусственно сгенерированные ряды изменений цен формируют очевидные тенденции и модели. Уоркинг отметил, что инвесторы не могли различить реальные и искусственно сгенерированные ряды цен. Его исследованиям, к сожалению, не хватало ни математической строгости, ни эмпирических доказательств, необходимых для привлечения внимания серьезных исследователей.

В 1937 г. два выдающихся исследователя, Альфред Коулс и Герберт Джонс из Комиссии Коулса (которая теперь является Фондом) по исследованиям в экономике, оказали авторитетную поддержку техническому анализу своим сообщением, что курсы акций действительно двигались в соответствии с предсказуемыми трендами. Однако эти результаты были отозваны в 1960 г. после того, как была обнаружена ошибка в анализе. В течение более двух десятилетий, однако, широко распространенное представление, что Коулс отмел теорию случайных блужданий, удерживало потенциальных американских исследователей от дальнейшей проверки предмета. В результате прошло еще 15 лет, пока кто-то снова не подверг сомнению предположение о том, что цены на бирже двигаются в соответствии с различимыми моделями.

В то время как семена, посеянные ранними исследователями, лежали в бездействии в США, Морис Кендалл из Лондонской школы экономики значительно продвинулся в изучении модели случайных блужданий. В 1953 г. Кендалл обнаружил, к своему удивлению, что курсы акций вели себя так, как будто изменения были сгенерированы надлежащим образом спроектированным колесом рулетки. То есть каждый результат был статистически независимым от прошлой истории.

Используя периоды в 1, 2, 4, 8 и 16 недель, Кендалл обратил внимание, что, когда изменения цен наблюдались в этих интервалах, случайные колебания от одной цены к следующей были достаточно большими, чтобы затопить любые систематические модели или тренды, которые, возможно, существовали. Он пришел к заключению, что «нельзя надеяться на возможность предсказать движения на бирже на неделю вперед без посторонней информации [то есть чего-то помимо цены]».

В отличие от широко цитируемого (но позднее признанного ошибочным) исследования Коулса и Джонса, работа Кендалла 1953 г. была издана в довольно неприметном «Журнале королевского статистического общества» и получила мало внимания. Таким образом, несмотря на рассеянные свидетельства, бросающие вызов практике, до 1959 г. никто не подверг серьезному сомнению доктрину технического анализа фондовой биржи.

В 1959 г открытие 60-летней диссертации Башелье профессором Полом Самуэльсоном и другими учеными из Массачусетского института технологии, возбудили интерес к использованию компьютеров для изучения гипотезы случайных блужданий.

После размещения более ранней работы Холбрука Уоркинга и Мориса Кендалла в контексте модели случайных блужданий было показано, что ряд случайно сгенерированных изменений цен очень сильно напоминает данные по акциям. Некоторые исследователи пришли к выводу, что «вероятно, все классические модели технического анализа могут быть созданы искусственным путем с помощью подходящего колеса рулетки или таблицы случайных чисел».

Исследования поведения финансовых рынков достигли важной вехи в начале 1960-х гг. В 1960 и 1961 гг. было обнаружено, что процесс усреднения еженедельных или ежемесячных курсов акций приводит к тому, что цены от периода к периоду кажутся коррелированными тогда, когда они, фактически, коррелированными не являются.

Когда Альфред Коулс понял, что данные, составленные из средних значений, могли сделать его первоначальные результаты статистическим артефактом, он немедленно отказался от своих более ранних выводов. Этот отказ был чрезвычайно важным, потому что в 1937 г. Коулс и Джонс, оба будучи уважаемыми исследователями, представили веские доказательства в поддержку технического анализа. В своем отказе 1960 г. Коулс сделал вывод, что не существует доказательств того, что исторические ежемесячные ценовые данные могли использоваться для прогнозирования направления изменений цен в последующих месяцах! Отказ Коулса 1960 г., наряду со все увеличивающейся доступностью компьютеров, введением высокоуровневых языков программирования и сбором истории цен и доходности, считываемых компьютером, обеспечили необходимые инструменты для детального статистического анализа.

Даже несмотря на то, что в воображении можно нарисовать почти бесконечное число так называемых моделей динамики цен переменного времени, которые полагаются на определенные события – такие как большие ценовые колебания, определенные модели диаграмм и так далее – все такие схемы основываются на предпосылке, что рынок повторяет себя в моделях и что исторические изменения цен могут использоваться для предсказания направления и величины последующих изменений цен. Тем не менее, исследования на модели переменного времени, проведенные в Массачусетском технологическом институте и Гарварде не нашли никаких доказательств, поддерживающих практику использования техническими аналитиками недавних цен для предсказания предстоящих изменений цен.

Даже несмотря на то, что эта проблема была почти неизвестна на Уолл-Стрит, к 1962 г. академические дебаты относительно обоснованности модели случайных блужданий набрали силу. Ученые из Массачусетского технологического института изучали случайные блуждания на интервалах в 1 неделю и 14 недель. Подчеркивая важность определения временного интервала при разговоре о случайных блужданиях, они нашли, что в 1-недельных интервалах изменения цен были случайны; в 14-недельных интервалах они таковыми не были. Таким образом, к началу 1960-х гг. существовали убедительные доказательства того, что информация, полученная из недавних изменений цен, была бесполезна.

Таким образом, используя разнообразие различных ценовых историй, ученые не нашли никаких свидетельств трендов в курсах акций ни для одного из проверенных ими временных интервалов.

Виктор Нидерхоффер, самостоятельно, и с Осборном, изучал другой конец диапазона интервалов – последовательные транзакции на ленте тикера. Исследование этого наименьшего возможного интервала между изменениями цен дает поразительные доказательства зависимости между последовательными фондовыми сделками. В частности, Нидерхоффер и Осборн нашли тенденцию цены полностью изменять направление между сделками, особенно по ценам непосредственно выше и ниже целых чисел. Существуют также доказательства постоянства цен после двух ценовых изменений в одном и том же направлении: вероятность продолжения в этом направлении больше, чем после изменений в противоположных направлениях. К сожалению, хотя эти краткосрочные и малопроцентные отношения и являются последовательными, они затмеваются операционными издержками и не обеспечивают никакого основания для успешных трейдинговых стратегий.

Но вернемся к вопросу, который звучал следующим образом: «Что вы должны делать с новостями об изменениях цен (в отношении и отдельных акций, и биржевых индексов), о которых сообщают по радио, телевидению, и на Интернет-сайтах в течение дня?» Правильный ответ – «g» – ничто из вышеперечисленного.

Недавние изменения курсов акций не являются предвестниками ни направления, ни величины предстоящих изменений в этих курсах акций. Начиная с 1960-х гг., все более строгие и более глубокие исследования гипотезы эффективного рынка вновь подтвердили обоснованность модели случайных блужданий (которая известна также как слабая форма модели эффективного рынка) для интервалов от 1 до 30 дней. До настоящих дней непоколебим вывод о том, что любые новости относительно недавних изменений курсов акций являются шумом.

Никоим образом не противореча выводу о том, что новости относительно недавних изменений цен являются шумом, последние исследования показывают, что в объеме торговли отдельными ценными бумагами есть полезная информация. Два уважаемых исследователя из Корнельского университета, обнаружили, что прошлый объем торговли обеспечивает важную связь между стратегиями «момент» и «стоимость». В частности, они нашли, что фирмы с высокими прошлыми коэффициентами оборачиваемости проявляют многие эффектные характеристики, зарабатывают более низкие будущие доходы и имеют последовательно все более отрицательные сюрпризы дохода в течение следующих восьми кварталов.

И наоборот, фирмы с низкими прошлыми коэффициентами оборачиваемости проявляют стоимостные характеристики, зарабатывают более высокие будущие доходы и имеют последовательно все более положительные сюрпризы дохода в течение следующих восьми кварталов. Они также нашли, что прошлый объем торговли предсказывает и величину, и последовательность момента цен. В частности, следствия момента цен изменяют направление в течение следующих пяти лет, и победители с большим объемом испытывают более быстрые инверсии (и наоборот, проигравшие с низким объемом испытывают более медленные инверсии).

Часть 2

Совершенные прогнозы доходов

Если бы вы могли видеть, что произойдет в течение следующего года, и знали бы доходы следующего года для большого количества активно торгуемых акций, могли бы вы использовать эту информацию, чтобы достигнуть инвестиционной доходности выше среднего?

a) Нет. Рынки активно торгуемых акций настолько эффективны, что доходы следующего года уже отражены в сегодняшних ценах.

b) Да. Заглядывая вперед на целый год, рынок не имеет представления относительно доходов следующего года.

Степень, до которой рынок правильно прогнозирует изменения доходов от года к году, имеет огромное значение для управляющих портфелями. Если сегодняшние курсы акций правильно прогнозируют доходы следующего года, прогнозы доходов не имеют ценности. Но если рынок часто удивляют доходы следующего года и если раскрывающиеся изменения доходов на самом деле действительно влияют на курсы акций, то точные прогнозы доходов на год вперед должны быть чрезвычайно полезными.

Замечательно, что многие профессиональные инвесторы делают и/или используют прогнозы доходов, никогда не определяя степень их полезности. В этой главе мы исследуем полезность совершенных прогнозов доходов. Если совершенные прогнозы доходов полезны, следующий большой шаг должен будет определить, могут ли использоваться (и до какой степени) менее совершенные прогнозы доходов для достижения доходности выше среднего.

В Табл. 8 показаны 25 лет доходности для 500–800 акций, разделенных на пять квантилей на основе фактических изменений доходов. (При изучении данных о годовом доходе распространенная ошибка состоит в предположении, что доход для периодов, заканчивающихся 31 декабря, известен 31 декабря. Фактически, доход для периодов, заканчивающихся 31 декабря, не известен до некоторого более позднего времени. Чтобы избежать введения «смещения опережения» – которое может сделать результаты исследования бесполезными, здесь сделано очень консервативное предположение, что фактический доход на конец года не доступен до конца следующего календарного квартала. По этой причине периоды владения в Табл. 8 начинаются и заканчиваются 31 марта).

Эти компании оценивались после завершения каждого года на основе изменений доходов, которые произошли в течение того года. Затем были сформированы пять портфелей (квантилей), при этом 20 процентов компаний имели худшие изменения доходов (наибольшее процентное уменьшение или наименьшее процентное увеличение), составляя первый портфель (квантиль), и 20 процентов компаний имели лучшие изменения доходов (наибольшее процентное увеличение или наименьшее процентное уменьшение), составляя пятый портфель (квантиль).

Затем, для изучения модели инвестиционной доходности, была вычислена средняя 12-месячная доходность для каждого из этих пяти портфелей, для 25 соответствующих 12-месячных периодов владения (с 31 марта по 31 марта).


Источник: JPMorgan Research


Второй столбец в Табл. 8 показывает число акций, которые были проанализированы в течение каждого из 25 12-месячных периодов владения. На первом году изучения точно 500 акций имели достаточное количество прогнозов доходов, чтобы быть включенными в исследование. В более поздние годы, когда число акций с достаточными данными превысило 800, это конкретное исследование ограничилось 800 крупнейшими компаниями.

Первый столбец под заголовком «фактические изменения доходов» показывает доходность компаний с наихудшими фактическими изменениями доходов; при движении направо каждый столбец содержит доходность компаний с последовательно лучшими изменениями доходов. Самый правый столбец содержит компании с лучшими фактическими изменениями доходов. Например, 20 процентов этих компаний, которые имели худшие изменения доходов в 1977 г., имели доходность в -15,0 процента в период с 31 марта 1977 г. по 31 марта 1978 г. Компании, у которых были лучшие изменения доходов, имели доходность в 15,1 процента. Заливкой указаны портфели с худшей доходностью в каждом из 25 12-месячных периодов владения. В нижнем ряду показана 25-летняя средняя доходность для каждого из столбцов.

Обратите внимание в Табл. 8 на удивительную последовательность, с которой компании с худшими изменениями доходов имеют худшую доходность, а компании с лучшими изменениями доходов имеют лучшую доходность. В первой строке, например, обратите внимание на то, что с того времени, когда вы могли бы знать доходы предыдущего года (31 марта 1977 г.), до того времени, когда вы могли бы вычислить фактическое процентное изменение в доходах 12 месяцев спустя (31 марта 1978 г.), цены на бирже изменялись по очень упорядоченной модели. В частности, доходность имела тенденцию снижаться в тех портфелях, которые испытывали худшие изменения доходов, и повышаться в тех портфелях, которые испытывали лучшие изменения доходов.

Эта модель имеет тенденцию сохраняться при перемещении вниз по столбцам. Обратите внимание на то, что лишь за двумя исключениями за 25 лет портфели в двух категориях худшего фактического изменения доходов (столбцы 1 и 2) имели отрицательную доходность. И наоборот, портфели из двух категорий лучшего фактического изменения доходов (столбцы 4 и 5) имел и положительную доходность для каждого из 25 периодов владения.

Также обратите внимание на величину доходности. Для портфелей с худшими изменениями доходов доходность за эти 25 периодов составляла в среднем -15,2 процента. Для портфелей с лучшими изменениями доходов доходность составляла в среднем 11,6 процента. Эту замечательно последовательную модель можно назвать эффектом «согласованного изменения доходов/изменения доходности».

Эффект согласованного изменения доходов/изменения доходности обеспечивает три чрезвычайно важных представления. Во-первых, он весьма ясно показывает, что точная информация на год вперед относительно того, какие акции будут иметь худшие и лучшие изменения доходов, не была, за этот 25-летний период, точно вложена в курсы акций на начало марта. Если бы рынок точно ожидал и оценивал предстоящие изменения доходов от года к году, в Табл. 8 не было бы никаких заметных различий в доходности. Нет абсолютно никаких сомнений относительно того, что, если бы вы знали доходы следующего года для большого количества активно торгуемых акций, вы могли бы использовать эту информацию для достижения инвестиционной доходности значительно выше среднего. Следовательно, ответ на вопрос – «b» – да. Когда вопрос касается знания (и правильной оценки) доходов следующего года, рынок не имеет об этом никакого представления.

Во-вторых, эффект согласованного изменения доходов/изменения доходности дает специалистам по ценным бумагам повод попытаться предсказать доходы. Если бы рынок был эффективен в предвосхищении – и оценке – изменений доходов на год вперед, попытки предсказать эти изменения были бы тратой времени. Но, к счастью для прогнозистов, существование эффекта согласованного изменения доходов/изменения доходности показывает, что любой, кто мог бы точно сгруппировать 500–800 акций наибольшей капитализации в пять портфелей на основе относительных изменений доходов на год вперед, мог бы получить необычайную выгоду.

В-третьих, важно помнить, что для того, чтобы быть успешным, такой предсказатель не должен был предсказывать фактические изменения доходов каждой компании. Чтобы использовать эффект согласованного изменения доходов/изменения доходности, предсказатель должен был справиться с намного более легкой задачей. Такой предсказатель просто должен был бы построить портфель приблизительно из 150 акций, которые, в терминах относительных изменений доходов, попали бы в категорию лучшего относительного изменения доходов год спустя.

Здесь представлен ознакомительный фрагмент книги.
Для бесплатного чтения открыта только часть текста (ограничение правообладателя). Если книга вам понравилась, полный текст можно получить на сайте нашего партнера.

Купить и скачать книгу в rtf, mobi, fb2, epub, txt (всего 14 форматов)



скачать книгу бесплатно

страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18