fxday

Нобелевский лауреат на бирже, часть 2

  Пользуясь случаем, во второй части статьи о последнем экономическом нобелисте, которой был Ричард Талер, я предлагаю представить его полностью практическую стратегию фондового рынка.

  В первой части я упомянул, что вместе с Фуллером (и другим лауреатом Нобелевской премии — Канеманом) он управляет инвестиционным фондом, который неплохо работает на рынке по сравнению с адекватным индексом фондового рынка, который в соответствии с гипотезой эффективного рынка не может быть побежден в долгосрочной перспективе. По моей информации, он делает это, используя по крайней мере одну стратегию, которую он сам является автором (точнее, соавтором). Нам нравятся такие кусочки здесь, в блоге, так что давайте перейдем к конкретике.
  В 1984 году, в «Журнале финансов» появилась научная статья Вернера де Бондта и Ричарда Талера, озаглавленная «Чрезмерно реагирует фондовый рынок?» (Не слишком ли реагирует фондовый рынок?). Авторы, основываясь на анализе данных биржи NYSE за 1926-1982 годы, обнаружили аномалию, которая была оправдана психологией толпы и которая может быть использована для активного инвестирования в максимально возможной степени.
  Читатели, прочитавшие конец этого текста, вероятно, заметят, что вся концепция им странно знакома и интуитивно довольно знакома. Более того, подобные типы тестов и предложения по их использованию появились в этом блоге в прошлом.
  Истоки этой стратегии коренятся в когнитивной ошибке, ранее обнаруженной Канеманом и Тверски, профессиональное имя которой: эвристика репрезентативности. Вкратце, он заключается в том, что инвесторы недооценивают реальные вероятности событий, влияющих на реальность, и одной характерной детали достаточно, чтобы сформировать ошибочное представление на ее основе только при оценке явления . В данном конкретном случае речь идет о влиянии появляющейся новой информации на реакцию инвесторов и, следовательно, на цены акций. Что ж, инвесторы сильно переоценивают ценность недавно узнаваемых новостей о любой компании, не глядя на всю ситуацию в компании, полный контекст и предыдущую информацию о ней. В результате это приводит к чрезмерной реакции на право собственности, то есть к чрезмерному предложению или спросу, что удручает или подталкивает курсы к экстремальным уровням. Де Бондт и Талер поставили перед собой задачу убедиться, что у них недостаточно преувеличены реакции, чтобы заработать на этом основании.
  Все научные работы в области финансов / фондовой биржи используют ссылки на гипотезу эффективного рынка (HER). Поиск метода, который позволяет вам зарабатывать больше, чем от пассивных инвестиций в индекс, называется обнаружением аномалии, и его исследователи пытаются обосновать его существование на основе уже известных гипотез. Большая часть оправдания восходит к психологии, которая стала основой поведенческих финансов, которые выступали против ЕЕ. Де Бондт и Талер предположили, что экстремальные ценовые движения (связанные с чрезмерной реакцией) сталкиваются с встречным потоком в противоположном направлении, чем больше диапазон более раннего движения. Если они правы, то это должно прийти по прошлым ценам. Доказательство этого будет означать отрицание слабой формы HER, которая говорит о том, что в прошлых ценах нет информации, которую можно было бы выгодно использовать в будущем (то же самое относится и к техническому анализу).
  Авторы провели ряд тестов, которые нашли эти отношения в прошлом. Их процедура была следующей:
  1. Все компании ранжировались в зависимости от размера прибыли за последние X месяцев. В опубликованном в статье примере показаны результаты за последние X = 36 месяцев.
  2. 35 наиболее растущих компаний за выбранный период сформировали портфель-победитель (портфель Winner), 35 компаний с конца рейтинга создали потерянный портфель (портфель Loser).
  3. Изменения стоимости обоих портфелей рассчитывались в каждом последующем месяце в течение следующих 3 лет.
  4. Этот процесс повторялся хронологически на последующих данных до 1982 года.
  5. Все последующие доходы от обоих портфелей были суммированы, и была рассчитана среднемесячная и месячная доходность.
  На приведенной ниже диаграмме показано, как оба портфеля менялись в среднем за полвека месяц за месяцем (я добавил описание оси к оригиналу):
 
  Источник: «Не слишком ли остро реагирует фондовый рынок?»
  Оказалось, что статистика показала существование сверхактивного эффекта . Портфель тех акций, которые выросли больше всего, принес в ближайшие месяцы неутешительные результаты по сравнению с портфелем ранее потерянных. Последний (портфель проигравших на графике), принесенный через 3 года , возвращается в среднем на 19,6% выше, чем в среднем по рынку, , тогда как портфель ранее выигрывал (портфель победителей на графике) ) закончил в среднем на 5% ниже среднего по рынку.
  Несколько дополнительных наблюдений авторов относительно результатов этой стратегии:
  — перерасход асимметричен во времени — как вы можете видеть на графике, оба портфеля росли первыми, затем победители давали более раннюю прибыль,
  — большая часть сверхрыночной прибыли была получена в январе (таким образом, у нас также есть подтверждение знаменитого эффекта января),
  — ранее выигранный портфель (Winner портфель) потерял наибольшую дистанцию ​​в периоды октябрь-декабрь, что можно объяснить продажами, связанными с налогами,
  — выигрышный портфель ранее потерянного (портфель проигравших) произошел с более низким риском, чем предыдущий выигранный портфель.
  Безусловно, это хороший повод для управления на этой основе в соответствии с такой специально разработанной стратегией. В то же время, период Х, то есть подсчет количества месяцев для ранжирования, может быть взят свободно, в тестах эффективности он ничего не меняет. Точно так же, как число компаний в рейтинге, включенных в портфель (может быть 50, может быть верхний и нижний децили)
  -