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».

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.