Механическая стратегия на фондовом рынке, часть 2

  Давайте проследим за судьбой переменных тестов для фондового рынка, начатых в предыдущей записи .

  Из двенадцати факторов, которые наиболее сильно влияют на будущие изменения цен перечисленных компаний и которые были выделены Хаугеном и Бейкером, не все они оказывают влияние на более высокую динамику роста. Два из них – более высокая норма прибыли на акции за последние 3 месяца и более высокая «остаточная доходность» или норма прибыли в прошлом месяце, превышающая изменение индекса, оказывают особенно сдерживающее влияние на ожидаемое изменение ставки в следующем месяце. Это естественный ответ на преувеличенную, более раннюю рыночную реакцию, которая, благодаря силе инвесторов, приводит к небольшому перегреву некоторых бумаг, что сопровождается часто ослабленной динамикой или просто коррекцией. Если бы это было воплощено в жизнь, вывод был бы следующим: избавление от портфеля компаний, которые отвечают двум критериям, должно повысить его прибыльность по сравнению со среднерыночным значением. Но будьте осторожны – так называемые Эффект импульса, то есть продолжение более высокой нормы прибыли, достигнутой за последние 12 месяцев, работает положительно в следующем периоде! Однако одинаково негативное влияние было зафиксировано в связанных с риском детерминантах, то есть высокий уровень обеих дисперсий, перечисленных в списке.
  Возможная замена «тормозов» должна идти в направлении тех действий, которые соответствуют критерию так называемой «дешевизны». Мера дешевизны в этом случае – это относительно низкий уровень некоторых из 12 перечисленных фундаментальных факторов, что, согласно статистике, обеспечивает гораздо более высокую норму прибыли в ближайшем будущем. Хотя это, конечно, не должно удивлять ни одного из инвесторов, в этом эксперименте важно определить масштаб явления. К числу факторов, способствующих росту, относятся, в первую очередь, движение денежных средств к цене, прибыль к цене, BV, т. Е. Балансовая стоимость к цене и продажа к цене. Они тесно связаны с популярным делением на растущие акции и стоимостные акции – первые в какой-то момент становятся относительно слишком дорогими, поэтому вторые, с низким уровнем этих показателей, получают шанс наверстать упущенное. Маленьким сюрпризом для исследователей стало сильное положительное влияние трех других факторов: ROA для активов, ROE для балансовой стоимости и прибыли для продаж.
  Используя все эти критерии, авторы ежемесячно упорядочивали новые портфели, упорядочивая их по децилям (от 1 до 10) в порядке возрастания, ожидаемой доходности на торговой площадке в следующем месяце, а затем измеряя размер полученной прибыли между лучшими с точки зрения критерии даны, и худший дециль. Эти спреды были очень регулярными, состоящими из двух цифр, что подтвердило теорию влияния этих критериев на будущие результаты, и наибольшая разница достигла 60%!
  Однако профиль риска испытаний оказался неожиданным открытием. Что ж, лучший дециль с точки зрения прибыльности, согласно классификации, упомянутой выше, показал гораздо меньший риск, чем худший в категории прибыльности! Это противоречит распространенному мнению, что недооцененные компании с низкими ставками, часто за пределами первой лиги, являются более рискованными. По крайней мере, в случае создания такого портфеля, как предполагают Хауген и Бейкер, риск определенно лежит на стороне «безопасных», популярных, но и «дорогих» компаний. Формально будет лишь утверждать, что прибыль компаний с первого дециля регулярно превышает среднерыночный показатель за 45 лет, а это означает, что гипотеза эффективного рынка ставится на плечи – рациональное использование информации о прошлых или текущих событиях дает шанс обыграть рынок в будущем. Эта рентабельность распространяется не только на 1-месячные периоды, но и регистрируется с интервалами в 6 и 12 месяцев с начала измерения и без исключения охватывает все 9-летние подпериоды тестирования. Включение затрат на замену портфеля по-прежнему не меняет эту неэффективность.
  В результате авторы предлагают новый инвестиционный стиль, который они назвали GALP (из «Рост по низкой цене»). В отличие от методов, используемых управляющими, которые включают субъективный отбор компаний после анализа показателей, эта стратегия будет своего рода дублированием их автоматического выбора, который может быть выполнен с помощью компьютерного алгоритма, основанного на вышеупомянутых критериях. В то же время важно выбирать не отдельные компании, потому что трудно найти кандидатов, которые идеально соответствуют заданным условиям дешевизны, а расположить весь портфель, как в случае поиска лучшего дециля, из компаний, которые лучше всего соответствуют желаемому профилю по отношению к остальным.
  Оригинальная работа доступна здесь . Герметичный язык довольно существенно ограничивает понимание текста даже для знатоков английского языка. Мое резюме может упростить некоторые аргументы, но я хотел представить одно из предположений всей идеи в наиболее доступной форме – объективно проверяются не только типичные технические концепции. И, как выясняется, способы использования неэффективности рынка доступны у вас под рукой, хотя, казалось бы, незаметно.
  – * Кат * –