Это может показаться удивительным, но процессы принятия решений, основанные на обычно фундаментальных критериях, могут быть автоматизированы и, в результате, объективно проверены на предмет их полезности.
Два джентльмена сделали это недавно: автор многих книг в области финансов, также изданных в Польше, и постоянный инквизитор «Гипотезы эффективного рынка» (HER) — проф. Роберт А. Хауген и Нардин Л. Бейкер, портфельный менеджер и советник. Их исследование «Дело закрыто», доступное в электронной сети SSRN, представляет собой документ, подготовленный в соответствии с принципами научного семинара, и его цель — доказать высокую неэффективность фондовых рынков США. Я хотел бы сосредоточиться на более практическом измерении их тестов и выводов, которые могли бы поддержать ежедневные процессы принятия решений инвесторами. Эта работа в основном вторая, хотя и расширенная проверка выдвинутых и проверенных ими тезисов 13 лет назад. Те, кто имеет дело с механическими системами, осознают важность тестирования концепции на данных, не замеченных во время первой оптимизации системы, а остальные я просто обрисовываю в общих чертах эту идею: если стратегия выдержит проверку данных, не виденных ранее, без существенного повреждения данных, есть большая вероятность, что ее предположения основаны на чем-то гораздо более значительном, чем удача, удача или нормальное случайное распределение.
Краткое введение: Гипотеза об эффективном рынке, теория, очень популярная среди общежитий и некоторых финансистов, предполагает, что, если имя инвестора не Баффетт, он не нарушит среднерыночное значение (индекс) в долгосрочной перспективе на основе доступных и недоступных инвесторов информация с рынка и компаний (т. е. AF и insiding) также не дает шансов на получение прибыли выше среднего с использованием AT Джентльмены поставили перед собой задачу доказать гипотезу этой гипотезы, показав, что на основе данных из прошлого можно прогнозировать сценарии поведения рынка в будущем и, тем не менее, получать прибыль на основе текущей и прошлой информации, широко доступной для рынка. Кстати, они также показали, что, используя проанализированные критерии, можно найти сильные причинно-следственные связи, объясняющие специфическое поведение в прошлом.
Хауген и Бейкер составили список из нескольких десятков факторов, возникновение которых в настоящее время или в последнее время может повлиять на поведение курса компании в ближайшем будущем. Тестируемые детерминанты в значительной степени основывались на типичной фундаментальной основе, такой как влияние размера отношения C / Z на поведение бумаги в последующие месяцы. Другие были ближе к статистическим или математическим формулам. Как они признают, некоторые из исследованных факторов были их первоначальной идеей или концепцией, которая до сих пор спорадически отслеживалась в финансовой теории.
В расчетах использовались данные за последние 45 лет для нескольких тысяч американских компаний, зарегистрированных на бирже. Данные были разделены на 9 периодов, чтобы изучить влияние измерений одного периода на результаты в следующем. Переменной, которая измеряла эффективность искомых отношений, была рентабельность капитала (выплата). Чтобы сделать влияние некоторых показателей более реальным, они использовали задержку в расчетах. Это особенно важно в случае данных до выхода в Интернет, когда некоторым отчетам потребовалось много дней, чтобы выйти на широкий рынок.
Результатом испытаний было выявление тех факторов, влияние которых на доходность инвестиций было наиболее сильным и наиболее стабильным. В своей работе они перечисляют их в следующем порядке:
1 / Норма прибыли в результате изменения цены акций за последний месяц, превышающая изменение стоимости индекса за тот же период (так называемая остаточная доходность) 2 / Денежный поток на акцию за последние 12 месяцев, деленный на текущую цену [19459003 ] 3 / Прибыль компании на акцию за последние 12 месяцев, деленная на текущую ставку 4 / ROA за последние 12 месяцев, деленную на последнюю стоимость активов 5 / Изменение остаточной доходности (то есть норма доходности, превышающая изменение индекса от пункта 1 ) рассчитано за 24 месяца 6 / Рентабельность акций за последние 12 месяцев 7 / ROE за 12 месяцев, деленное на последнюю балансовую стоимость на акцию 8 / Изменение, рассчитанное по изменению цены акций за последние 24 месяца 9 / BV / P из последнего отчета 10 / Маржа прибыли, деленная на продажи за последние 12 месяцев 11 / Рентабельность акций за последний не 3 месяца 12 / Продажа за акцию за последние 12 месяцев, деленная на цену акции
Прошу прощения, если какие-либо термины звучат неточно, я постарался перевести их как можно точнее.
Какое влияние им удалось измерить и как из него создать стратегию — об этом в следующем посте.
— * Кат * —