Свинг-трейдинг. Мощные стратегии уменьшения риска и увеличения прибыли

Маркман Йон

Глава 4.

Йон Маркман

 

 

С середины 2000 до конца 2002 года мой электронный почтовый ящик находился в состоянии глубокой подавленности, будучи переполнен сожалениями и слезами – врачи, инженеры, учителя и специалисты по рекламе делились своими инвестиционными печалями в связи с покупкой акций высокотехнологических компаний на уровне пиковых ценовых значений 1999 2000 годов.

Эти признания казались мне исключительно любопытными свидетельствами просматривающейся связи между спекуляцией и эмоциональным настроем. Все эти люди были далеко не глупы; они дружили с логикой, были цепкими и стойкими, сумели многого добиться в жизни. Помимо этого, насколько мне известно, они тщательно разрабатывали свои долгосрочные сделки. Почему же они не сумели справиться с задачей инвестирования, которая по определению должна вознаграждать за рациональный подход?

Да, рынок платит дивиденды рациональности, но вопрос этот очень сложный и запутанный. Законы фондового рынка покоятся на прочном и широком фундаменте. Однако, к несчастью для его участников, они обладают способностью быстро и парадоксальным образом видоизменяться. Шустрые и сообразительные трейдеры, действующие в унисон с изменяющимися правилами поведения рынка, с легкостью снимают с него большие суммы денег. А те инвесторы, которые работают в соответствии с раз и навсегда установленными для себя правилами, деньги теряют.

Поиски нескольких наборов правил поведения рынка, привели меня к разработке алгоритма фильтра для отбора акций и методов автоматического формирования инвестиционного портфеля, описанных в колонке SuperModels, которую я веду на сайте MSN Money с 1997 года. Многие методики работали прекрасно, хотя мне и пришлось испытать некоторое разочарование из-за вечно изменяющихся циклов, делавших непригодными некогда столь успешно послужившие мне методы.

Осознав положенные мне пределы познания природы изменений рынка, в 2000 году я приступил к решению новой задачи – созданию команды отборных аналитиков, способных определиться с динамичным набором правил, которые были бы достаточно гибкими для постоянной адаптации к изменяющейся рыночной ситуации. Вместо совершенствования банальной взаимосвязи между ценой акции и доходами компаний мне хотелось выяснить возможности использования компьютерных мощностей для выявления скрытых закономерностей, таящихся за поверхностью рыночных движений. Я стремился к созданию системы оценки ценных бумаг нового типа, которая учитывала бы фактор волатильности.

В результате была разработана программа по отбору акций StockScouter -рейтинговая система онлайнового поиска акций, начавшая свою работу в июне 2001 года на сайте MSN Money. Ее предназначение состоит в том, чтобы помогать инвесторам оперативно оценивать потенциал акций в шестимесячной перспективе – идеальный временной масштаб для свинг-трейдинга.

Мы тесно сотрудничали с Camelback Research Alliance, фирмой, базирующейся в Аризоне и специализирующейся на финансовом инжиниринге для институциональных инвесторов. Нам удалось идентифицировать статистически предсказуемые особенности поведения наиболее успешных американских ценных бумаг и разработать впоследствии системный подход к идентификации, оценке, покупке и продаже акций.

StockScouter, как и другие системы, за использование которых уолл-стритовские профессионалы платят сотни тысяч долларов ежегодно, базируется на использовании алгоритмов высшей математики и инновационного анализа исторических данных с целью прогнозирования краткосрочных и долгосрочных перспектив по всем американским компаниям, акции которых торгуются на трех крупнейших фондовых биржах. В августе 2002 года число таких компаний перевалило за пять с половиной тысяч.

10 бальный рейтинг акций системой StockScouter далек от субъективности. Он составляется путем сравнения фундаментальных и технических характеристик отдельных компаний и их ценных бумаг, причем за основу берутся параметры, которые в прошлом доказали свою действенность в процессе прогнозирования ценового движения. Затем на основе статистических данных определяется ожидаемый уровень шестимесячной доходности по каждой акции, после чего полученные цифры сравниваются с ожидаемой волатильностью. Такое соотношение предполагаемой доходности к волатильности, иными словами к риску, лежит в основе окончательного рейтинга (см. рисунок 4-1).

Соотношение ожидаемого дохода к возможному риску – ключевое отличие StockScouter от иных систем оценки акций, в частности, публикуемых такими известными сервисами, как Value Line и Standard & Poor’s. Рейтинг акций, по которым в будущем ожидается значительная прибыль, понижается, если предполагаемый уровень волатильности этой самой прибыли остается высоким. Таким образом, ценовое движение идеальной акции, по мнению системы StockScouter, должно быть не просто проворным, но обязательно быть направленным в сторону ее увеличения.

Система StockScouter отнюдь не является совершенством, поскольку любая рейтинговая система, созданная с целью прогнозирования, не может быть таковой по определению. Но она подверглась тестированию в соответствии с академическим и профессиональным стандартами. При этом использовались исторические данные более, чем за десятилетие. Уже в первый год своей работы система StockScouter помогла огромному количеству инвесторов в принятии продуманных решений по формированию портфеля ценных бумаг, ознакомив их с методами обработки и оценки финансовой информации, применяемыми профессиональными портфельными менеджерами в процессе совершения среднесрочных сделок.

Рисунок 4-1. Рейтинг системы StockScouter на сайте MSN Money.

Оценке по 10-балльной шкале подвергаются около 5 500 акций. Акции, получившие 8-10 баллов, являются главными кандидатами на открытие свинговых длинных позиций. Акции, получившие 1-3 балла, следует продавать. В начале 2002 года производитель мотоциклов Harley-Davidson бьи оценен в 10 баллов, что означало прекрасное будущее акции, по крайней мере, в течение следующих 6 месяцев.

 

Как работает система StockScouter

Система StockScouter оценивает каждую акцию по шкале от 1 до 10 баллов. Общий статистический рейтинг всех акций можно представить графически в виде кривой, имеющей форму колокола. Это означает, что количество акций, оцененных в 10 баллов, меньше, нежели имеющих 9 баллов, а последних -меньше, чем 8-балльных. Аналогично, бумаг с рейтингом 2 – больше, чем акций с рейтингом 1 (см. Таблицу 4-1). Таким образом, число акций, расположенных в середине шкалы, значительно больше всех остальных. От 4-7 балльных акций ожидается поведение, соответствующее общему настрою рынка. Рейтинги в базе данных MSN Money пересчитываются ежедневно, чтобы соответствовать большей части текущей фундаментальной и технической информации.

Таблица 4-1. Общие статистические данные системы StockScouter

Дата: 1 сентября 2002 года.

Рейтинг составляется командой аналитиков Camelback Research Alliance. В его основу кладутся четыре ключевых фактора, каждый из которых отражает некое фундаментальное качество исследуемой компании или субъективной предрасположенности инвесторов к находящимся в их владении акциям. Каждый из таких факторов оценивается системой по шестибалльной шкале – от A до F, как это показано на странице StockScouter’s Details на сайте MSN Money. Каждый из этих факторов сопровождается списком показателей (subfactors), по которым он определяется. Показатели не подлежат градации, тем не менее, система выдает пользователю информацию о том, каким образом тот или иной показатель воздействовал на основной фактор при калькуляции рейтинга: положительно, отрицательно или нейтрально. Градацию факторов можно найти на странице «Summary» системы StockScouter, а в списке «pro/con» (за/против) суммируются сами показатели (см. рисунок 4-2). Ниже приводится описание четырех факторов и некоторые важнейшие из показателей.

1. Фундаментальный фактор (fundamentals factor). Этот фактор учитывает рост доходов в прошлом, прогноз по росту доходов и шансы на то, что реальные доходы в будущем превысят прогнозируемые. Для получения высокой оценки рост компании должен быть значительным и превышающим аналитические оценки. Однако неожиданно высокие доходы, равно как и положительные оценки, выдаваемые опытными аналитиками, вполне могут содействовать повышению рейтинга даже на фоне посредственных фундаментальных показателей.

2. Фактор владения (ownership factor). Данный фактор определяет, насколько данная акция аккумулирована исполнительными директорами или членами совета директоров данной компании. Для получения высокой оценки необходимо, чтобы высший менеджмент компании владел бы своими акциями в больших объемах.

Рисунок 4-2. Страница StockScouter «Summary».

Каждая ценная бумага в системе StockScouter оценивается по шкале от A до F. При этом принимаются во внимание четыре ключевых фактора: фундаментальный, владение, уровень стоимости и техническое движение цены. В начале сентября 2002 года компания FPL Group, занимающаяся торговлей энергоносителями, получила оценку A по фундаментальному показателю, С – за тенденцию к инсайдерской покупке акций, А – за показатель стоимости и С – за технический показатель. После суммирования и добавления оценочных данных по волатильности, акция получила самый высокий балл – 10.

3. Фактор стоимости (valuation factor). Фактор рассматривает цену акции по отношению к текущим объемам торгов, доходам и прогнозу доходов в будущем. Согласно нашему исследованию, для получения высокого рейтинга акции крупных фирм должны быть чуть дороже по сравнению с бумагами других компаний одинакового с ними уровня.

4. Технический фактор (technical factor). Фактор оценивает текущую тенденцию цены. Для получения высокого балла акция должна либо дорожать в течение последних 6 месяцев, либо число бычьих сессий по ней должно превышать количество торговых дней, когда цена падала. Тем не менее, акция, цена на которую находится на очень низком уровне по сравнению с ее 10-недельным трендом, оценивается высоко, если «по мнению» системы, цена откатилась к уровню, с которого, вероятно, начнется новый подъем.

Трейдеры, отдающие предпочтение какому-либо одному из вышеперечисленных факторов, могут отыскать нужные акции на отдельных страничках списка «Top 50» (см. рисунок 4-3).

Рисунок 4-3. Акции с самым высоким рейтингом.

Среднесрочные трейдеры, работающие с самыми рейтинговыми бумагами, имеющими наивысшие баллы по какому-либо одному из факторов, могут наблюдать одновременно 25 акций на странице CNBC сайта MSN Money. В первых числах сентября 2002 года большую часть списка акций с высокими баллами по фактору владения занимали мелкие региональные банки, а также газодобывающие компании и поставщики газа.

 

Определение основного рейтинга

Система StockScouter не занимается простым усреднением показателей в процессе определения рейтинга. Показатели суммируются, причем каждый из них обладает собственным «весом», который зависит от капитализации акции и сектора. То же самое можно сказать и про факторы. Значимость каждого из них находится в зависимости от множества параметров, что соответствует требованиям методики, разработанной финансовыми инженерами компании Camelback.

После измерения и оценки всех факторов, а также лежащих в их основе показателей, система StockScouter присуждает каждой ценной бумаге основной рейтинг (core rating). Самый высокий рейтинг состоит из одних символов «А»; следующий за ним – из трех «А» и одного «В» и так далее. Этот основной рейтинг затем приводится в соответствие со стандартной девиацией цены или волатильностью, то есть в соответствие с масштабом изменения цены в течение последних 12 месяцев. После всех этих действий акции, наконец, присуждается окончательный рейтинговый балл. Более удобно рассматривать рейтинговый балл как коэффициент возможной прибыли и возможного риска. Как правило, акция с самым высоким прогнозом доходности и самым высоким риском получает более низкий балл по сравнению с акцией, прибыль по которой ожидается более скромной, но и риск невелик.

Портфель, управляемый в соответствии с принципами работы системы StockScouter, будет аккумулировать акции с баллами от 8 до 10, либо продавать бумаги, баллы которых колеблются от 1 до 3. Помимо этого, команда Camelback разработала дополнительные стратегии управления портфелем, речь о которых пойдет ниже. Они не такие простые, но в данном случае сложность понимания можно считать той ценой, которую стоит заплатить за мощь и действенность системы.

Давайте рассмотрим несколько способов работы с системой, которые могут быть использованы среднесрочными трейдерами при совершении сделок на срок от 1 до 6 месяцев.

 

Управление портфелем

 

Почему от 1 до 6 месяцев? Будущее на удалении более, чем полгода от нас, слишком туманно. Оно нависает над головами долгосрочных инвесторов подобно черной дыре, готовой поглотить их самые добрые намерения. Причем без сожаления и малейшего предупреждения. Будущее – это именно то место, где умирают великие идеи, где мыслители расстаются с иллюзиями и деньгами.

И все же инвесторы, скептически настроенные по отношению к среднесрочному трейдингу, утверждают, что перспективы мировой экономики в следующие 10 лет просматриваются довольно четко. К 2013 году население планеты возрастет, расширится пропасть между бедными и богатыми. Менее развитые страны мира, в частности Бразилия, Индия и Китай, покроются облаками смога, количество телефонов во владении их граждан возрастет, ухудшатся проблемы с холестерином. Органические источники энергии станут большой редкостью, возрастет роль альтернативных источников. С помощью биотехнологий будут разработаны новые химические препараты, которые продлят нашу жизнь и повысят прибыльность сельского хозяйства. Третье поколение интернет-технологий и технологии беспроводной связи улучшат наши коммуникационные возможности.

Тривиальный метод переноса всех этих масштабных идей в инвестиционную сферу подразумевает покупку акций фирм, двигающихся в авангарде существующих тенденций. Но если медвежий рынок начала десятилетия чему-то нас научил, то мы должны придти к пониманию, что рост капитализации в долгосрочном плане в меньшей степени зависит от оригинальных идей, как таковых, нежели от исполнителей, психологии и уровня себестоимости. Требуется способность к быстрой адаптации, детерминированность с опущенной головой – губительна. Надо не мудрствовать на тему определенности и степени вероятности того или иного сценария, а проявлять гибкость. И просто необходимо понимание того, что в промежутке между настоящим моментом и некой предполагаемой датой в будущем, которая вполне может наступить в году, скажем, 2010, избавление от токсичных продуктов телекоммуникационной индустрии и исчезновение инвестиционных пузырей начала века может привести к одному из самых мощных экономических спадов со времён 1930-х годов.

Инвесторам следует отбросить подальше футуристические мечтания и задуматься над прагматической стороной вопроса, состоящего в том, что к 2010 году их дети будут либо студентами колледжа, либо будут готовиться к поступлению. Все это отнюдь не развлекательная игра с легкими для усвоения правилами, ее цель состоит в изыскании способа извлечения личной выгоды из ожидаемого долгосрочного роста мирового бизнеса и реализации математического чуда материализации на вашем счету из 300-500 тысяч долларов суммы, необходимой для того, чтобы дети получили образование в колледже, вне зависимости от развития экономической ситуации. Эта задача не может быть решена простым вложением вашего капитала в гособлигации.

Мое мнение таково, что больше шансов решить проблему, инвестируя на срок от 1 до 6 месяцев, а не на десятилетие. Намного разумнее использовать хорошо протестированную, основанную на статистическом арбитраже систему StockScouter, а не гадать об отдаленном будущем, делая ставку на таланты отдельных топ-менеджеров и фундаментальную перспективу их быстро устаревающих бизнес-планов.

История предоставляет тысячи оснований не учитывать фундаментальные показатели при долгосрочном анализе. Все настоящие расчеты по инвестированию сроком на 10 лет производятся на основе опыта последних 20 лет, в течение которых индекс Dow Jones Industrials вырос на 243 процента с августа 1981 по август 1991 и на 245 процентов с августа 1991 по август 2001 года. А вот в период с августа 1951 по август 1961, тот же Dow Jones Industrials подрос всего на 26 процента; с августа 1961 по август 1971 -на 10 процентов, то есть менее, чем на 1 процент в год!

Было бы справедливо предположить, что цель трейдеров, использующих эвристику StockScouter, состоит в получении 28 процентов годового дохода. Эта цифра доходности при торговле на основе выдаваемых системой сигналов покупки. Я уверен, что в наши дни каждый согласился бы и на 12 процентов. Если вы начинаете со 100 тысяч долларов, то вашей самой амбициозной целью будет вырвать 1.3 миллиона из пасти богов свободного рынка. Сразу же сократите эту сумму на 50 процентов, которые неизбежно уйдут на глупые ошибки и на упрямый отказ цены подняться к новым рекордным значениям. Такое половинное значение при условии дисциплинированности трейдера вполне достижимо (чуть ниже в этой главе я объясню способы использования системы StockScouter для формирования высокодоходных и не очень рискованных портфелей сроком на один месяц).

Инвестирование без такой испытанной методики сродни попытке кондитера-новичка испечь торт, который выиграет главный приз на международном конкурсе сладостей. Кондитер должен точно определить момент для добавления сахара или дрожжей, чтобы не разрушить торт; точно так же инвестору необходимо понимать – слишком много хороших новостей или слишком крутой рост иногда уменьшает шансы на дальнейшее продвижение цены вверх. Самое главное – чувствовать пропорции и то, каким образом различные ингредиенты блюда взаимодействуют друг с другом, вызывая позитивное или негативное воздействие. И еще, уже после того, как торт практически готов и получился на славу, его можно легко испортить, если передержать в печи.

Я начну с рецепта, изобретенного специалистами Camelback, который, начиная с 1990 года, принес компании доходность в 13.25 процентов по тестовому портфелю из 50 акций (стандартная девиация составила достаточно низкие 15.4 процента). Стратегия заключается в следующем:

1. Составьте запрос в базу данных StockScouter на сайте MSN Money об акциях с рейтингом 8, 9 или 10.

2. Добавьте критерий, согласно которому значения факторов системы StockScouter (фундаментальный, стоимости, владения и технический) равны «С» или выше.

3. Добавьте критерий по максимальной ожидаемой отдаче от инвестирования, то есть «Return expectations >= High».

4. Удалите акции со средним объемом торгов за последние три месяца менее 100 тысяч в день или с закрытием цены ниже уровня 3-х долларов.

5. Отсортируйте список согласно рейтингу системы StockScouter, оставив наиболее сильные ценные бумаги (см. рисунок 4-4).

Специалисты Camelback также протестировали несколько инвестиционных портфелей из 10 акций. При отборе 10 таких акций следует начинать с 15-20 штук, сокращая список таким образом, чтобы по возможности диверсифицировать секторные риски. Например, в августе 2001 года я создал для читателей моей колонки портфель из 10 самых высокорейтинговых бумаг, приведенных в Таблице 4-2, убрав из первоначального списка несколько региональных банков и достигнув большей диверсификации по секторам и степени рыночной капитализации.

Можно заметить, что в портфеле все-таки просматривается перекос в сторону региональных банков: Washington Mutual, базирующийся в Сиэтле (Seattle), нью-йоркский банк North Fork Bancorp, BankAtlantic Corp. из Флориды (Florida). Модель отбора акций, как и сам рынок, любили эти ценные бумаги летом 2001 года. В то время падали процентные ставки, то есть эти банки сами занимали деньги под низкие проценты, а кредиты клиентам выдавали под высокий. Такая ситуация рано или поздно закончилась бы, но, по мнению модели, в следующие полгода этого не случилось бы.

Общая картина предпочтений модели выглядела эклектичной: компания Barr Laboratories – ведущий производитель непатентованных медикаментов, Packaging Corporation of America – изготовитель упаковки из гофрированной бумаги, St.Jude Medical – один из крупнейших в мире производителей сердечных клапанов, UST – крупнейший в мире производитель нюхательного табака, SPX Corp. – изготовитель клапанов, моторов и других компонентов автомобилей, Fiserv – предоставляет брокерские услуги более, чем 10 тысячам финансовых институционалов, a Energeen – добывает и продает природный газ в штате Алабама.

Рисунок 4-4. Список наиболее рейтинговых бумаг в системе StockScouter.

Для нахождения списка из 50 акций, наиболее подходящих для портфельной 6-ти месячной торговли, постройте запрос в системе StockScouter на сайте MSN Money. В конце сентября 2002 года главными кандидатами на включение в портфель были мелкие региональные банки, поставщики энергоносителей, производители лекарств, розничные торговцы и компании высоких технологий.

Стратегия оказалась эффективной, и группа хорошо перенесла падение рынка летом 2001 года, затем неплохо перенесла последствия террористической атаки, после которой стабильно росла в течение 6 месяцев. Без учета расходов на трансакции, стоимость которых составила одну десятую процента, группа за полгода выросла на 4.6 процентов на фоне 5.5 процентов падения индекса S&P-500 и 4-х процентов падения индекса NASDAQ Composite.

Таблица 4-2. Компании с наивысшим рейтингом акций (10) по системе StockScouter на 26 июля 2001 года

 

Что делает акцию победителем в долгосрочном масштабе

Перед тем, как приступить к вопросу использования системы StockScouter при планировании месячных сделок, давайте вновь вернемся к вопросу сложностей, связанных с долгосрочным инвестированием. Для отыскания акций, которые можно держать в течение следующих 10 лет надо откинуть в сторону все научные премудрости и броситься в омут спекуляции.

Пару лет назад я просмотрел самые лучшие акции за каждое из 5 последних десятилетий на предмет поиска вызывающих доверие моделей. В Таблице 4-3 приводятся приблизительные цифры, взятые из исследования Джеймса О’Шофнесси (James O’Shaufhnessy).

Ведущая суперакция каждого десятилетия начинала свой путь либо в качестве небольшой частной или акционерной компании с уровнем капитализации, как правило, ниже 1 миллиарда. За исключением корпорации CMGI, Inc в 90-х годах, все они продавали физические продукты, а не услуги, размещая свои товары на огромном по объему рынке. Но лишь немногие сумели сохранить блеск в следующем десятилетии. Так, CMGI потеряла 99.8 процентов своего рынка после того, как достигла зенита в начале 2000 года.

Таблица 4-3. Компании с акциями высшего рейтинга за последние пять десятилетий

Если бы аналитики ФБР поставили бы перед собой задачу выявления общих для всех этих компаний черт, то, в конце концов, пришли бы к выводу, что все они в своей работе, так или иначе, объединяли навыки розничной торговли с технологическими и коммуникационными инновациями. Среди суперкомпаний не обнаружились бы банки и брокерские конторы, консалтинговые фирмы и вообще все компании, работающие в сфере сервиса, включая и информационный сервис, а также компании, работающие в тяжелой промышленности. Короче говоря, все деловые структуры, чья деятельность фокусируется на специфической узкой области.

По мнению экспертов, долгосрочным инвесторам следует вкладывать деньги в компании, руководство которых состоит из опытной, закаленной в боях команды менеджеров, доказавшей свою состоятельность при:

• Гладких, протекающих без особых потерь переходов в новые производственные циклы.

• Удержании доли рынка в период рецессии.

• Увеличении общих доходов и годовых потоков наличности.

• Разработке действенных программ развития.

• Поддержании своего имиджа на Уолл-стрит посредством солидного бизнес-прогнозирования.

Вышеперечисленные критерии довольно сложны и немногие компании соответствуют им. Причем трудности объективного плана усугубились вследствие того, что во второй половине 90-х годов умным и процветающим компаниям пришлось пережить два инвестиционных пузыря, раздутых беспрецедентными по масштабам покупками персональных компьютеров и огромными бесшабашными тратами средств на компании телекоммуникационной индустрии. Можно винить индивидуальных инвесторов за понесенные ими убытки по акциям интернет-компаний, но не следует напрасно упрекать руководство производителя компьютерного оборудования EMC Corporation или финскую Nokia за то, что они наращивали объемы производства в ответ на фантастически высокий уровень спроса. Занятые в области высоких технологий компании, которым удалось выжить в период медвежьего рынка 2000-2002 годов, успешно сдали один из самых суровых экзаменов на действенность бизнес-менеджмента.

 

Использование попутного ветра при краткосрочной торговле по системе StockScouter

Несколько предыдущих страниц были посвящены работе новой рейтинговой системы StockScouter при отборе акций с относительно малым риском для покупки на срок до 6 месяцев. Теперь рассмотрим краткосрочные сделки.

Инвесторам, предпочитающим быстрые обороты средств, система StockScouter предлагает трехуровневую систему рыночных предпочтений для оценки ценных бумаг на период от одного до трех месяцев. При выборе акций такие предпочтения могут играть роль попутного ветра или же встречного в тех случаях, когда налицо явное несоответствие им.

Эти рыночные предпочтения подвергаются еженедельной переоценке и публикуются по вторникам на странице Market Trends (CNBC на сайте MSN Money, см. рисунок 4-5). Ниже – характеристика рыночных предпочтений:

• Сектор (sector). StockScouter подразделяет все включенные в систему акции на 12 секторов, например, сектор технологий или здравоохранения; при этом используется их федеральный идентификационный код. Обычно инвесторы в каждый данный момент времени отдают предпочтение приблизительно трети таких секторов, или даже меньшему их числу. Эти сектора определяются в системе, как «in favor» («пользуется спросом»). Остальные, не такие популярные в данный момент – «out of favor» («не пользуется спросом») или «neutral» («так себе»). Согласно академическим представлениям, процентов 50 силы или слабости акции зависит от силы или слабости ее сектора.

• Рыночная капитализация (market capitalization). StockScouter подразделяет акции на 4 категории рыночной капитализации: 400 наиболее мощных акций в системе обозначаются, как «large cap» (крупная рыночная капитализация); следующие 1000 акций – «mid cap» (средняя рыночная капитализация); следующие 2500 – «small cap» (малая рыночная капитализация); а остальные, число которых на июнь 2001 года составляло приблизительно 2100 штук, «micro cap» (незначительная рыночная капитализация). Обычно инвесторы предпочитают работать одновременно с одной или двумя группами акций. Как и в предыдущем случае, степень предпочтения обозначают «in favor», «out of favor» или «neutral».

• Стиль (style). Система StockScouter различает два инвестиционных стиля в зависимости от соотношения цена/продажи. Акции с высоким уровнем цены попадают в разряд инвестиций, ориентированных на дальнейший рост за счет своих стабильных показателей (growth investing), тогда как покупка недорогих ценных бумаг может относиться к инвестиционному стилю, ориентированному на покупку акций с заниженной стоимостью (value investing). Обычно инвесторы отдают предпочтение одному стилю перед другим, причем такого рода симпатии длятся год или дольше. StockScouter оценивает их, как «in favor», «out of favor» или «neutral».

Рисунок 4-5. Рыночные предпочтения в системе StockScouter.

Страница Market Trends (CNBC на сайте MSN Money) содержит информацию по секторам акций, группам капитализации и инвестиционным стилям. Дополнения и изменения вносятся еженедельно.

 

Как использовать данные по рыночным предпочтениям

Camelback Research Alliance – аризонская компания, разработавшая систему StockScouter, утверждает, что наилучшими кандидатами для сделок с ориентировочным сроком на месяц можно считать акции, имеющие 8, 9 или 10 баллов и соответствующие, по крайней мере, 2 типам рыночных предпочтений. В краткосрочном аспекте StockScouter отдает предпочтение акциям с 8-9 баллами и трехкратному попутному ветру перед акцией, оцениваемой в 10 баллов, но имеющей на своем счету лишь один показатель «in favor». Когда ни сектор, ни уровень капитализации, ни стиль не оцениваются позитивно, система предпочитает акции с «нейтральным» направлением ветра. Во всяком случае, при покупке ценных бумаг на один месяц стоит избегать встречного ветра («out of favor»), мешающего движению. Необходимо отметить, что акции подвергаются сортировке по секторам, капитализации и инвестиционному стилю ежемесячно, тогда как рыночные предпочтения обновляются каждую неделю.

Специалисты Camelback протестировали три портфеля по 10 акций в каждом и один портфель из 50 акций на исторических данных за последние десять лет. При выборе между ценными бумагами с одинаковым рейтингом и рыночными предпочтениями специалисты Camelback рекомендуют покупать акции с меньшим риском. Ограничения на потери не использовались.

В течение последнего десятилетия сбалансированный портфель StockScouter из 50 акций дорожал со скоростью 39 процентов в год, тогда как индекс Wilshire-5000 рос всего лишь по 13.3 процента. Средний уровень шестимесячного дохода по системе StockScouter оказался равным 19 процентам против 5.4 процентов Wilshire-5000. Стандартная девиация или волатильность системы StockScouter была чуть выше, чем по индексу (22 и 13 процентов соответственно) (см. Таблицу 4-4).

Таблица 4-4. Результаты инвестирования в 50 акций с наивысшим рейтингом, отбираемых системой StockScouter ежемесячно (историческая симуляция торговли до 2000 года включительно)

*Торговые портфели публикуются на сайте MSN Money в начале каждого месяца. Источник данных: Camelback Research Alliance.

Пытаясь выяснить, насколько надежна система при принятии риска доходности по каждой акции, академики и профессионалы использовали известный коэффициент Шарпа (Sharpe ratio). Данный коэффициент назван по имени профессора Стэндфордского университета Уильяма Шарпа (William Sharpe), получившего в 1990 году Нобелевскую премию по экономике за определение уровней риска и доходности при инвестициях. Из значения коэффициента Шарпа вычиталась доходность по безрисковым инвестициям (risk-free investment; 5-процентным казначейским облигациям), а полученная разница делилась на величину риска. Любое значение выше 1.0 считалось очень хорошим, то есть чем выше, тем лучше. Коэффициент Шарпа по месячному портфелю системы StockScouter из 50 акций за последние 10 лет равен 1.46. Значение того же коэффициента для индекса S&P-500 равно 0.89.

Месячные показатели портфеля StockScouter превосходили индекс S&P-500 в 82 случаях из 100. Причем, что самое главное, портфель StockScouter прекрасно зарекомендовал себя в периоды общих спадов на рынке. В течение самых неблагоприятных 10 месяцев за последние 10 лет для индекса Wilshire-5000 краткосрочный портфель StockScouter регистрировал месячный рост в 7 случаях из 10.

Прелесть методологии месячного портфеля состоит в том, что за последние 2 года очень часто менялись предпочтения по секторам и капитализации. Оперативный уход из непопулярных предпочтений помогает инвесторам с рациональным складом мышления избегать серьезных проблем. Например, в марте 2000 года месячный портфель приблизительно наполовину состоял из технологических акций с высоким уровнем капитализации, на четверть – из акций энергетического сектора со средним уровнем капитализации, и на четверть – из акций коммунальных предприятий средней капитализации. В конце марта началось падение акций компаний, занимающихся высокими технологиями, от которого они так и не оправились до конца года, несмотря на старания многих инвесторов. В апреле 2000 года месячный портфель в основном состоял из акций коммунальных предприятий и компаний, занятых в энергетическом секторе. Именно по этой причине система StockScouter сумела обыграть рынок, в особенности индекс NASDAQ Composite. Подобным же образом месячный инвестиционный портфель рос в течение всех месяцев 2001 года, за исключением августа и сентября, в основном благодаря акциям малой капитализации в финансовом, энергетическом и строительном секторах. В 2002 году у данной модели было всего 2 неудачных месяца, тогда как рынок падал в течение 6 месяцев. В результате год получился удачным из-за фокусирования усилий на акциях малой капитализации по финансовому и строительному секторам, а также сектору потребительских товаров кратковременного пользования.

Для формирования такого месячного портфеля, посетите сайт MSN Money и используйте нижеперечисленные критерии. Первые из них совпадают с аналогичными параметрами при построении полугодового портфеля:

• StockScouter Rating/Rating >= 8.

• StockScouter Rating/Fundamental Grade >= C.

• StockScouter Rating/Valuation Grade >= C.

• StockScouter Rating/Ownership Grade >= C.

• StockScouter Rating/Technical Grade >= C.

• StockScouter Rating/Return Expectations >= Very High.

• StockScouter Rating/Risk Expectations <=Average.

• StockScouter Price History/Last Price >= $5.

• StockScouter Rating/Market Cap Market Preferences «Display Only».

• StockScouter Rating/Sector Market Preferences «Display Only».

• StockScouter Rating/Growth versus Value Market Preferences «Display Only».

• StockScouter Rating/Size «Display Only».

• StockScouter Rating/Sector «Display Only».

• StockScouter Rating/Rating «High as possible».

• В расположенной в верхнем правом углу ячейке Return Top Matches впишите число 100.

• Начните отбор кандидатов, нажав «Run Search».

Теперь начинается веселье. Заметьте, я не говорил, что будет легко. Вам следует перетащить этот список из 50 акций в Excel для некоторых манипуляций и анализа. Как уже было подробно объяснено в Главе 3, выберите «File» в верхнем меню, затем выберите «Export/Results to Excel». Если на вашем компьютере установлена вышеупомянутая программа, то она автоматически откроется с уже заполненной страницей.

Рисунок 4-6. Для создания месячного портфеля StockScouter вам следует перевести символьные значения «попутного ветра» в числа и определиться с его средней «скоростью» по каждой из акций. После чего необходимо отсортировать акции по убыванию «силы ветра». Перед тем, как поместить этот снимок экрана в книгу, я отформатировал все колонки.

Теперь для определения самых выгодных акций с точки зрения силы попутного ветра надо некоторую текстовую информацию перевести в цифры.

Выберите «Edit» в верхнем меню Excel, затем «Replace» (действие можно заменить одновременным нажатием на клавиши «Ctrl-H»); найдите диалоговое окно «Find/Replace». Впишите в окно «Find What» слова «In-Favor» (без кавычек, но с дефисом). В окно «Replace With» введите число 3; выберите «Replace All». Затем таким же образом замените «Neutral» на число 2, а «Out-of-Favor» на число

1. Если после какого-то из ваших нажатий на «Replace All» не появляется никакая информация, это значит, что акций с данными параметрами в вашем списке нет (см. рисунок 4-6).

Затем следует ввести новую колонку слева от колонки «Growth vs. Value Market Preference». Если вы составили формулу именно так, как указывалось выше, вставьте колонку справа от колонки М, используя «Insert» в меню Excel. Новая колонка называется N. Теперь следует вписать слова «Preference Avg» (без скобок) в ячейку N1. Затем определитесь со средним уровнем рыночных предпочтений по каждой из акции в вашем списке. Это делается с помощью формулы усреднения значений в колонках K, L и М (см. рисунок 4-7).

Рисунок 4-7. Создайте формулу усреднения силы «попутного ветра».

Для составления формулы впишите в клетку N2 «=average(K2:M2)», включая знак равенства, после чего нажмите «Enter». Теперь скопируйте формулу на всю длину колонки N. Для упрощения действия – нажмите сначала на N2, переместите курсор, принявший форму широкого белого креста, к нижнему правому углу N2 и протащите его до последнего ряда колонки N. Созданная вами формула будет копировать себя по всему маршруту движения курсора.

Итак, теперь в вашем распоряжении имеется список ценных бумаг, отсортированный в соответствии с критериями месячного портфеля StockScouter Monthly 50. Стандартный портфель включает 50 акций с наивысшим рейтингом. Однако, используя систему StockScouter, вам отнюдь не обязательно вести целиком весь портфель. Можно просто-напросто ограничиться 10 верхними акциями из списка. Это хорошо работает, несмотря на увеличение волатильности. Существует два дополнительных способа уменьшения размера портфеля, о которых вы скоро узнаете.

Вы также вправе рассматривать эти компании в качестве подходящей стартовой точки для дальнейших аналитических изысканий с использованием приводимых в нашей книге методик. Например, если вы позиционируете себя в качестве инвестора по акциям с малой капитализацией, отфильтруйте соответствующим образом список. А если вам более по душе ценные бумаги, находящиеся во владении корпоративных инсайдеров, используйте фильтр для отыскания акций с высоким рейтингом и фактором владения, равным «А».

 

Альтернативные портфели StockScouter из набора 10 акций

 

Очень часто простой выбор первых 10 самых рейтинговых акций из списка 50 может привести к излишней подверженности риску работы по одному сектору или по одной группе капитализации, или к риску работы с бумагами, которые торгуются на малых объемах. Вот почему специалисты Camelback разработали программу, позволяющую диверсифицировать секторы в списке из 10 акций, и еще одну, отсеивающую бумаги с малыми объемами торгов.

Первая программа, названная Scouter 10 Sector-Constrained (Scouter 10 SC) в принципе ничем особенным не отличается от описанной выше StockScouter 50. Разница лишь в том, что блокируется включение в список более двух акций одного и того же сектора. Например, если первые пять акций относятся к финансовому сектору, выберите две из них, после чего переходите к следующим по списку. Результаты тестирования этой стратегии были фантастическими (см. Таблицу 4-5)!

Таблица 4-5. Результаты инвестирования в 10 акций с высшим рейтингом, отбираемых системой StockScouter ежемесячно (с условиями по выбору сектора).

* Торговые портфели публикуются на сайте MSN Money начиная с августа 2001 года. Историческая симуляция торговли по 2000 год включительно.

Источник данных: Camelback Research Alliance.

Второй альтернативный подход, названный Camelback Scouter 10 Volume-constrained (Scouter 10 VC), почти аналогичен приведенному в Таблице 4-5, с той лишь разницей, что средний объем торгов за прошлый квартал должен быть, как минимум, 100 тысяч акций за сессию. Для проверки объемов в модели из 50 акций следует добавить параметр «Trading & Volume/Avg. Daily Volume Last Qtr. >= 100000». Результаты тестирования этой стратегии также впечатляют (см. Таблицу 4-6).

Таблица 4-6. Результаты инвестирования в 10 акций с высшим рейтингом, отбираемых системой StockScouter ежемесячно (с условиями по объемам торгов)

* Торговые портфели публикуются на сайте MSN Money начиная с августа 2001 года. Историческая симуляция торговли включительно по 2000 год.

Источник данных: Camelback Research Alliance.

 

Генезис системы StockScouter

В начале каждой из глав я кратко рассказывал истории людей, создававших торговые системы. Было бы несправедливо обойти вниманием двух ведущих разработчиков StockScouter – Карра Беттиса (Carr Bettis) и Дона Викри (Donn Vickrey). Каждый из них различными путями добирался до вершин количественного инвестиционного анализа.

Директор Camelback Research Alliance Дон Викри в прошлом -профессиональный автогонщик. Уже с самого раннего детства ему пришлось поколесить по стране, так как его отец, известный профессор по бухгалтерскому делу, читал курсы лекций в университетах Техаса (Texas), Флориды (Florida) и Аризоны (Arizona). Отец был в числе пионеров-разработчиков количественного метода в самом начале 60-х годов; он – автор известного труда, посвященного реакции рынка на объявления о дивидендах. (Отец Дона поставил своей целью выяснить, насколько внимательно трейдеры относятся к ежеквартальным отчетам формы 10-Qs Комиссии по Ценным Бумагам и Биржевой Деятельности; он доказал, что участники рынка относятся к этому очень серьезно.)

По словам Викри, в годы учебы в колледже города Таксон (Tucson), штат Аризона, в середине 70-х годов он не проявлял к акциям никакого интереса. В то время с бизнесом было туго, в разгаре была эпоха правильно думающих детей цветов, над которой висело антимещанское проклятье. Он посещал лекции по архитектуре и информационному менеджменту в университете Аризоны и в университете Тулса, когда туда перевели отца. В конце концов, он сделал выбор в пользу профессии отца. Цифры сопровождали его всю жизнь, особенно при занятиях бейсбольной статистикой. После получения степени бакалавра по бухгалтерии в Тулсе, он продолжил занятия в Оклахоме.

Викри заинтересовался вопросом поведенческих финансов, или, выражаясь по-другому, каким образом человеческое поведение влияет на финансовую активность. Специалисты по поведенческим финансам ведут постоянную битву в университетских стенах с приверженцами традиционной мудрости, утверждающими, что рынок постоянно и эффективно учитывает всю известную информацию относительно компании и ее ценных бумаг. Сторонники теории «эффективного рынка» («efficient market») уверены: текущая цена акции основывается на рациональных ожиданиях и максимизации прибыли как компанией, так и инвесторами.

В первой половине 80-х годов бунтарски настроенные профессора начали крушить этот тотем, утверждая, что в реальной жизни все происходит не так, как в головах теоретиков, и что поведение индивидуумов в финансовой сфере отражает субъективные наклонности и пристрастия.

Например, рассмотрим способ принятия решений, называемый психологами «влиянием стереотипов» («anchoring and adjustment»). Предположим, что трейдер или аналитик составил себе четкое представление о доходах некой компании. После появления новой информации, скажем, нового квартального отчета, трейдер неосознанно пытается подогнать ее под уже сложившееся мнение, вместо того, чтобы воспринимать ее как новую информацию «в себе». Первоначальное мнение в таком случае служит неким «якорем», тянущим за собой и мешающим объективному усвоению новых данных. Согласно многим исследованиям, это является одной из главных проблем, с которой сталкиваются рыночные аналитики.

Еще одна проблема заключается в следующем: подчас инвесторы, размышляя о будущем, попадают в ловушку прошлого. Так, если предыдущий август был чрезвычайно удачным для трейдера, он может придти к заключению, что «все августы благоприятны для покупки акций».

Приверженцы учения об эффективном рынке имеют готовые ответы на все подобные поведенческие сценарии. Они говорят, что если даже отдельный индивидуум не в состоянии добиться максимизации прибыли, то огромный и ликвидный рынок посредством некоего арбитража все-таки достигает значения справедливой цены. Несмотря на нашу непоследовательность, когда мы все вместе формируем рынок, то естественным образом приходим к согласию относительно цены, значение которой учитывает всю имеющуюся информацию о компании.

Несмотря на весь свой интерес к проблеме поведения человека, темой докторской диссертации Викри избрал скучный, но важный вопрос реакции рынка на изменения потоков наличности и эффект накопления. Он разделил доходы компаний по категориям наличности и накопления и постарался выяснить реакцию рынка в обоих случаях. В конце концов, он сумел сформулировать новые пути рассмотрения качества доходов. (Входящий поток наличности, например, был определен как наиболее качественный доход, в то время как накопления вели к неправильным суждениям). Эта ранняя работа, в конце концов, легла в основу законченного к середине 2002 года исследования Camelback – «Анализ качества доходов».

Викри читал лекции по бухгалтерии и анализу финансовой документации в университете Сан-Диего. В 1998 году, после серии своих публикаций в известных академических журналах, он получил предложение занять должность на университетской кафедре. Еще задолго до этого у него состоялся разговор с отцом, в ходе которого обсуждалась возможность консалтинговой работы, связанной с разработкой торговых стратегий для финансовых институционалов. Тогда отец заявил ему, что он достаточно скептически смотрит на это дело, поскольку, по его мнению, люди готовы выкладывать деньги только за методики минимизации налоговых обязательств. Однако в конце 90-х годов на одной из академических конференций Викри познакомился с Карром Беттисом (Carr Bettis). Вскоре они решили объединить усилия по разработке уникальной торговой модели с последующей ее продажей финансовым организациям. Оба продолжали выполнять профессорские функции, посвящая совместному проекту вечерние часы и уик-энды. В случае с Викри, это означало тяжелый и болезненный отказ от гонок на своей спортивной Мазде RX7 и, что важнее, меньшее количество времени, проводимого с любимой женой Ким и детьми -Натали, Хейли и Коулом. Но затея, казалось, имела инвестиционную перспективу.

Беттис, один из основателей и исполнительный директор Camelback, родился в Стоктоне (Stockton), штат Калифорния, но уже через шесть недель ему пришлось отправиться в путешествие за океан, так как его отец принимал участие в семинаре Объединенной Церкви Пятидесятников в Сиднее. Вскоре родитель получил должность президента церковного колледжа недалеко от Аделаиды (Adelaide). Пока его отец с матерью были заняты организацией церковных приходов, молодой Карр учился в частной англиканской школе раздельного обучения. Время в основном тратилось на игру в крикет, австралийский футбол и баскетбол. Много внимания уделялось и гоночным велосипедам. Ему была по душе близость океана и замедленный темп жизни. «Воистину, это была идеальная жизнь», – говорит он, причем, без следа австралийского акцента, – «и мне ни на йоту не хотелось ничего менять в ней».

Учился Беттис хорошо, математика, физика и химия были его любимыми предметами. Руководство школы советовало ему заняться изучением ядерных технологий в одном из австралийских университетов. Но семья переехала на остров Гуам (Guam) – создавать там новые церковные приходы; Карру и его брату Леланду пришлось последовать за родителями. В университете Гуама Беттис изучал бухгалтерское дело и финансы. После получения диплома ему удалось устроиться на постоянную работу в консалтинговую фирму Touche Ross International (теперь она носит название Deloitte & Touche). Он увлекся моделями экономического прогнозирования, с головой погрузившись в заказанное энергетической компанией Гуама исследование, посвященное изменениям процентных ставок. Через какое-то время правительство обратилось к компании Touche с просьбой создания группы по изучению вопросов налогообложения. Так, в возрасте 22 лет, Карр очутился во главе координационного комитета, ответственного за разработку новой экономической и налоговой политики протектората Соединенных Штатов. В середине 80-х годов, когда персональные компьютеры только-только входили в обиход, он по заказу правительства разработал модель прогнозирования на программе Lotus 1-2-3. Работа привлекла внимание губернатора острова, и совсем скоро Карр получил назначение на пост руководителя налоговой службы, директора агентства по доходам и территориального администратора по вопросам ценных бумаг. Все в одном лице, в подчинении которого находились сотни федеральных и территориальных служащих.

Было интересно, но Беттис, придя к выводу о том, что он нуждается в углублении своего образования, подал заявки на получение стипендий для продолжения образования в США. Через некоторое время он защитил докторскую диссертацию в университете штата Индиана по теме рынков капитала, в которой, в частности, рассматривался вопрос прибыльности инсайдерского трейдинга. Члены комитета, перед которыми молодой человек защищал свою работу, казались изрядно напуганными темой, так как в те времена считалось, что нельзя делать деньги на рынке, подражая инсайдерам. Но Карр был уверен в своей правоте, и время показало, что так оно и есть.

Четыре года в университете, говорит он, вполне достаточный срок для промывки мозгов, после которой идеальным маршрутом карьеры представляется путь к профессорскому званию и авторству статей в академических изданиях. Беттису же хотелось одним выстрелом убить двух зайцев: да, публикации – это прекрасно, но еще лучше продавать свои идеи финансовым организациям, поставив дело на коммерческую основу. После защиты диссертации он продолжал работать над углублением ее тематики, нанял разработчиков компьютерных программ и вместе с ними трансформировал свои идеи в программный продукт под названием Signal, продвижением которого на рынке долгое время занималась компания Thomson Financial. Это была первая модель прогнозирования на базе количественного метода, учитывавшая поведение инсайдера. Вскоре Беттис подписал контракт с университетом штата Аризона. Ему захотелось теплого климата, и потом, он полагал, что для коммерческой работы в свободные от занятий часы особых помех не будет. Через год после переезда, в 1991 году, он основал свою первую компанию, называвшуюся Quantech Corporation. Карр усовершенствовал программу Signal, пользовавшуюся в течение десяти лет большой популярностью у клиентов Thomson Financial.

Беттис продолжал совмещать академическую работу с коммерческой деятельностью, разрабатывая все более сложные аналитические системы. В 1996 году он основал Camelback Research Alliance, дабы через него продавать свои системы компаниям Thomson, BARRA и Primark. Последняя в списке этих компаний владеет крупными количественными моделями для работы с данными по доходам типа IBES и с инсайдеровскими данными типа Disclosure. Сегодня Camelback создает количественные модели, альфа-генерирующие переменные, а также системы портфельного менеджмента и риск-менеджмента для институциональных клиентов по всему миру. В 2001 году была создана дочерняя компания, занимающаяся денежным менеджментом – Pinnacle Investment Advisors; под ее управлением находятся три хедж-фонда. У него три дочери – Сидни (Sydney), Рейли (Rielly) и Карли (Carly). Почти каждое утро перед рассветом его можно видеть в седле спортивного горного велосипеда, летящим по горным тропинкам в окрестностях Скотсдейла (Scottsdale).

Викри и Карр начали работать вместе без отрыва от академических занятий, в основном используя телефон и электронную почту. Первая модель была разработана ими для компании Primark (теперь это подразделение Thomson Financial). За основу была взята идея о том, что рейтинг акций может составляться с учетом изменений отчетных данных по активам взаимных фондов. К сожалению, им не удалось запастись достаточным объемом исходных данных, тем не менее, руководству Primark работа пришлась по душе. С авторами был заключен новый контракт на создание финансовой компьютерной программы и других моделей. Викри и Карр раскачивались медленно, но постепенно работа набрала темп, причем такой шустрый, что ребята решились на немыслимое – покинуть должности на факультетах и целиком сконцентрироваться на коммерции. Супруга Карра Стефани также уволилась из Andersen Consulting (сегодня это Accenture), прихватив с собой в Camelback несколько программистов. Целью было создание технологической команды в помощь усилиям по разработке Карром и Викри моделей финансового инжиниринга.

Важно помнить, в чем состоит своеобразие этой парочки. Мнение о том, что никто в мире не способен добиться преимущества над рынком, превалировало в ученых кругах университетских факультетов и бизнес-школ, а два этих парня постулировали прямо противоположное. Странно, что несмотря на тысячи независимых и институциональных трейдеров, зарабатывающих на рынке миллионы долларов, такая точка зрения до сих пор считается радикальной.

Приступив к выполнению стоящей перед ними чрезвычайно сложной задачи, Беттис и Викри в первую очередь озаботились поиском подходящих временных ниш на финансовых рынках, занявшись тщательным просмотром всех научных работ по хорошо задокументированным аномалиям. Таковые включали в себя:

• Эффект Цена/Доход (P/E effect). Ученые выяснили, что ценные бумаги с наименьшим значением коэффициента цена/доход, как правило, обыгрывают рынок. Исследователи поместили все акции с позитивным значением коэффициента в 10 корзин по мере убывания. Находящиеся в нижних корзинах акции росли в цене быстрее, нежели верхние. Нельзя сказать, что из этого следует незамедлительно делать далеко идущие выводы, но Карр и Викри все-таки посчитали обстоятельство заслуживающим внимание, как прошедшее проверку временем.

• Дрейф цены после объявления о доходах (post-earnings announcement drift). Суть идеи состоит в том, что цена не отражает полной информации относительно доходов компании; после объявления о доходах движение цены не в полной мере соответствует значению фундаментальной новости. Аномалия состоит в том, что цена, тем не менее, дрейфует в направлении, которое бывает задано новостным сюрпризом. Карр и Викри уверены в том, что такая аномалия имеет место на рынке. На это есть документальные свидетельства наблюдений за 25-летний период. Наилучшее объяснение аномалии – эффект «стереотипов», о котором упоминалось ранее – трейдеры упорно не желают избавляться от балласта устаревших убеждений.

• Эффект Вэлью Лайн (Value Line effect). Академики потратили годы, стараясь объяснить каким образом и при каких условиях акции с наиболее ярко выраженной ценностной линией переигрывают рынок. Последователи традиционной мудрости представили на рассмотрение общественности идею

о том, что никаким преимуществом такие акции не обладают, если делать поправку на риски. Но активисты движения за поведенческие финансы нанесли ответный удар, доказав, что рынок оказывается поверженным даже после всех поправок на риски.

• Инсайдерский трейдинг (insider trading) и владение (ownership). Научная общественность сегодня фактически единодушна во мнении, что инсайдеры в корпорациях подвержены ясновидческим просветлениям сознания, в продолжение которых они покупают бумаги собственных компаний при спадах цены. Однако Викри и Беттис аргументировано доказали, что самым мощным сигналом следует считать крупные покупки директорами и финансовыми сотрудниками компании на значительных с технической точки зрения низах. К тому же, они пришли к выводу, что чистые, «неттовые» изменения объемов удержания акций взаимными фондами, а не абсолютные цифры владения, представляют собой серьезный позитивный или негативный сигнал относительно будущего изменения цены.

Во всех этих случаях Викри и Беттис озабочены поиском «информационного коэффициента», заключенного в сигнале. Они пытаются рассчитать уровень ожидаемой доходности по ценной бумаге при ее соответствии набору условий, а также стандартную девиацию доходности. В идеале они ищут сигналы, то есть «факторы», предсказывающие высокую доходность и низкий уровень девиации. Проще говоря, легче отыскать высокую доходность с низкой девиацией сигналов по акциям малой капитализации, чем по бумагам с высокой капитализацией.

Большинство уолл-стритовских компаний разрабатывают торговые модели с большим числом переменных величин, нежели StockScouter. Естественно, они являются более сложными в эксплуатации. Кроме того, они подходят лишь к определенной нише определенного инвестиционного стиля, ориентированного на рост или недооцененные акции, на инсайдерское владение акций или на единственный сектор и так далее. Во многом это объясняется тем, что такие модели создаются под конкретный клиентский заказ. С другой стороны, их сложность настолько высока, что от этого страдают степени свободы самой модели. Например, в них жестко введено такое огромное число переменных величин, что модели, легко справляясь с задачей объяснения прошлых движений, не в состоянии прогнозировать будущее. Радиус действия StockScouter покрывает все инвестиционное поле целиком; система может быть полезной любому типу инвесторов, список учитываемых ею экономических переменных позволяет максимальную степень свободы действий. По своей сути система StockScouter отнюдь не простая, но все сложности скрыты «под капотом», а частные инвесторы вполне могут управляться с ней и при отсутствии диплома по финансам.

Большинство предшествовавших StockScouter рейтинговых стратегий по акциям, такие, как Value Line или Zacks Investment Research, основывались на анализе либо цены акций, либо доходов компаний. Такие системы неплохо зарекомендовали себя в прошлом десятилетии. Сегодня они не работают из-за того, что, во-первых, возникли трудности с ростом доходов и, во-вторых, слишком большое количество толпящихся на рынке игроков, действующих согласно принципам количественного анализа, снижают действенность возникающей аномалии. Действительно, проблема количественного метода инвестирования состоит в том, что если вы разработали прекрасно работающую стратегию с использованием исторических данных и рассказали о ней миру посредством публикаций или рассылки, то феномен исчезает, как мираж в пустыне.

Не вдаваясь в излишние подробности, следует отметить, что отличие подхода компании Camelback заключается в том, что его системы более чутко реагируют на происходящие события. Беттис и Викри фокусируют внимание на конкретных информационных событиях с целью определения того, что может случиться через неделю, месяц или полгода. Они также пытаются рассчитать уровень чрезмерной доходности, превышающей средний уровень прибыльности на рынке, который должен проявиться, материализоваться после того, как состоится комбинация таких информационных событий. Например, покупки инсайдеров на 52-недельных низах, происходящие после одновременного сообщения о повышении уровня доходов. Другие системы имеют тенденцию к сглаживанию переменных величин. Когда речь идет о действиях инсайдеров, Camelback учитывает все их недавние акции и проецирует в будущее доходность, опираясь на дату совершения сделок, тогда как остальные при рассмотрении деятельности инсайдеров пользуются средними скользящими линиями, сопровождающими ценовой тренд. Метод Camelback предполагает непосредственную реакцию рынка на новости, учитывая тот факт, что инвесторам отводится совсем немного времени, в течение которого они могут отреагировать на информацию. По мнению людей из Camelback, цены двигаются на новостях, причем, рывками, тогда как остальные полагают, что течение цены подобно движению речной воды.

В заключение, хотелось бы еще раз подчеркнуть уникальные качества системы StockScouter, позволяющие свинг-трейдерам успешно реализовывать идеи по среднесрочному трейдингу, так как система работает с набором аномалий и их комбинациями, предлагая портфели акций, которые растут в цене по различным причинам. Именно благодаря этому, система StockScouter выгодно отличается от остальных систем, концентрирующихся на каком-либо одном из факторов, например, на изменении уровня доходов.

 

Анализ методом HiMARQ

Альтернативный подход к поиску акций с высокими шансами сильного движения вверх или вниз в ближайшие недели или месяцы состоит в определении 5-10 ценных бумаг, которые в прошлом постоянно падали или росли в течение этих же календарных месяцев, то есть отбор акций, подверженных сезонному фактору. В онлайновом приложении к моей последней книге Онлайн инвестирование: Второе издание (Online Investing: Second Edition) я объясняю способ использования программы Excel при вычислении среднего уровня доходности акции в каждом месяце. С разрешения издательства Microsoft Press ниже приводятся выдержки из этого приложения. Приводимые в конце данной главы Таблицы 4-8 и 4-9 содержат списки 50 самых бычьих и самых медвежьих акций по результатам каждого месяца.

Разработанную мною методику изучения сезонных характеристик отдельных акций я назвал HiMARQ (аббревиатура английского названия «Historical Monthly Average Return Quotient» – «исторический показатель по средней ежемесячной доходности»). Понимание типичных ежемесячных и ежеквартальных моделей изменений цены – бесценное качество свинг-трейдера. Однако необходимо отметить, что сильные ежемесячные модели отнюдь не являются «всепогодными», поскольку множество иных факторов способны в одночасье поломать их. И все же намного комфортнее действовать в согласии с историческим трендом, нежели против него.

Моя практика последних двух лет свидетельствует в пользу того, чтобы начинать каждый месяц с изучения обширного списка наилучших и наихудших бумаг, отобранных по методике HiMARQ, к которым позже применяются изложенные ранее принципы отбора системы StockScouter. Очень часто акции, имеющие историческую тенденцию показывать очень высокие или, наоборот, крайне слабые результаты в том или ином месяце, и если техническая картина по ним соответствует той или иной модели, а также если они имеют высокие баллы в системе StockScouter, могут совершать мощные, приносящие огромную прибыль движения.

В Таблице 4-7 вы найдете акции, отобранные по методике HiMARQ, предложенные вниманию читателей моей колонки в Stock Trader’s Almanac Newsletter или на сайте MSN MoneyCentral Investor в период с декабря 2001 по август 2002 года, а также результаты торговли по ним. Большинство успешных сделок были короткими, что неудивительно, если принять во внимание превалирующий медвежий тренд. (В некоторых случаях позиции открывались на третьей неделе предшествующего месяца, в других – в последний торговый день предыдущего месяца, что зависело от графика выхода моих публикаций.)

Таблица 4-7. Торговые сигналы по методике HiMARQ за месяц (данные с января по август 2002 года)

Источник данных: Camelback Research Alliance.

Теперь я объясню способ создания собственного списка по методике HiMARQ и познакомлю вас с таблицами ежемесячных показателей.

 

Создание собственного списка акций по методике HiMARQ

Для этого необходимо иметь на своем компьютере программу Microsoft Excel. Если она в наличии, следуйте следующим инструкциям:

• Введите символ акции на странице MSN MoneyCentral Investor, выберите «Charts» и нажмите «Go».

• Получив график, выберите «Period». В появившемся меню выберите «All Dates». Затем еще раз нажмите на «Period», выберите «Custom» и «Display Detail in Months».

• Нажмите «File» и выберите «Export Data». Ценовые данные автоматически перейдут в Excel.

• В программе Excel сразу удалите строки 1-4 и колонки В, C и Е, обозначающие максимальное и минимальное значение цены в каждом месяце, а также объемы торгов. Затем в ячейку С1 новой пустой колонки С впишите «% Chg» (без кавычек). Выделите колонку и установите процентный формат «Percentage» (правой кнопкой мыши выбирается «Format Cells», после чего – двойной клик мышкой на слове «Percentage»).

• Затем перейдите в ячейку колонки С, расположенную сразу над последней строкой колонок А и В. Вам требуется вывести в этой колонке данные по процентным изменениям цены между первым и следующим месяцем. Если последний месяц в колонке В – ячейка В181, то формула будет выглядеть следующим образом «=(В 180-В181)/В 181)». После нажатия на клавишу «Enter» вы получите процентное значение изменения цены. Например, если ячейка В180 имеет значение «11», а В181 – «10», то в ячейке C181 появится «10%».

• Выделите и протащите формулу до самого верха колонки к ячейке C2. Вы получите процентные изменения по каждому месяцу рыночной жизни данной ценной бумаги.

• Нажмите на ячейку B2 или на любой из нижних рядов колонки В; выведите «Data» в меню Excel и перейдите на «PivotTable» и «PivotChart Report». Вы увидите «PivotTable» и «PivotChart Wizard»; нажмите «Next», после чего появится мерцающая пунктирная линия, обрамляющая данные в колонках А, В и С.

• Еще раз нажмите «Next» на «PivotTable» и «PivotChart Wizard step 2», после чего нажмите «Finish». Теперь перед вами – пустая форма «PivotTable». Кликните мышкой на название «DATE» на «PivotTable Wizard» и протащите его вниз, придерживая левую клавишу мыши, переместив в колонку А в части, обозначенной как «Drop Row Fields Here». Затем нажмите «% Chg» на «PivotTable» и протащите его вниз к «Drop Data Items Here».

• Теперь следует дважды кликнуть мышкой на клетку А3, обозначенную как «Count of % Chg»; в появившемся диалоговом окне «PivotTable Field» выделите слово «Average» в части, обозначенной как «Summarize By». Затем нажмите на кнопку «Number» и выберите в появившемся диалоговом окне «Percentage». Проделав все это, нажмите «ОК» дважды.

• И, наконец, наведите курсор мыши на любую клетку колонки А, затем нажмите «Data» в верхнем меню Excel, выберите в подменю «Group And Outline» и перейдите на «Group». В появившемся диалоговом окне сделайте выбор в пользу «Month и Quarters», после чего нажмите «ОК».

• Вот и все. В дальнейшем вы можете заняться собственными экспериментами. К примеру, можно рассмотреть стандартные девиации доходов вместо их усредненных значений. Что более важно, нажав дважды на любую из цифр «Total return» в колонке С, вы получите полные месячные данные, на основе которых вычислялось это значение.

Анализ HiMARQ наиболее ценен при чрезмерных движениях. Так, если 6 из 10 последних месяцев были для акции бычьими, а в остальные – цена падала, то из такой информации никаких значимых выводов не сделаешь. Если же таких бычьих месяцев было 9, то с уверенностью можно поспорить, что и в следующем месяце движение вверх будет продолжено. Приводимые в Таблицах 4-8 и 4-9 акции сортируются в первую очередь по месяцам, затем по соотношению бычьих и медвежьих месяцев и, в конце концов, по уровню средней доходности. Для включения в такой список необходимо располагать, по крайней мере, месячными данными за четырехлетний период. В Таблице 4-8 перечислены фавориты на открытие длинных позиций по ним, а в Таблице 4-9 – наиболее медвежьи акции (база данных с добавленной информацией за 2003 год находится на ).

Даже те из свинг-трейдеров, кто не торгует систематически, вполне могут воспользоваться преимуществами работы с системами StockScouter и HiMARQ в целях определения списка акций-кандидатов на торговлю.

Таблица 4-8. Исторический ежемесячный список акций – кандидатов на открытие длинных позиций по методу HiMARQ

“Условия: На начало каждою месяца выбирались акции, прошедшие дробление с текущей стоимостью выше 2$. Минимальная текущая цена отобранных акций в июне 2002 года выше 5$, а средний дневной объем торгов выше 25000 акций.

*Условия: На начало каждого месяца выбирались акции, прошедшие дробление с текущей стоимостью выше 2$. Минимальная текущая цена отобранных акций в июне 2002 года выше 5$, а средний дневной объем торгов выше 25000 акций.