Торговлю биржевыми инструментами, такими как акции, валютные пары, инструменты срочного рынка, зачастую сравнивают с игрой в казино. И это неудивительно, поскольку после случайного заключения сделки, приобретенный актив принесет либо прибыль, либо убыток, причем вероятности любого из этих исходов, как подсказывает математическая интуиция, равны ½. И основной задачей для прибыльной биржевой торговли является уход от «случайного» характера открытия позиций. Казалось бы, задача несложна – достаточно научиться определять «правильные» моменты для покупки и продажи рыночных активов, позволяющие зафиксировать прибыль, открыть торговый счет и начать успешную торговлю. К тому же с 1 января 2015 года для российских граждан появилась возможность открыть индивидуальный инвестиционный счет и получить значительные налоговые льготы на прибыль, полученную от инвестирования в ценные бумаги.
Но так ли это просто на практике для обычного инвестора, не связанного с профессиональной деятельностью на финансовых рынках? Гипотеза эффективного рынка(*1) говорит, что вся существенная информация немедленно и в полной мере отражается на курсовой стоимости ценных бумаг. Исходя из этого, изменения цены возможны только при поступлении новой информации. И это в достаточной мере подтверждается на практике: при выходе значимых новостей, будь то периодическое обнародование макроэкономической статистики или чрезвычайное происшествие, биржевые цены нередко претерпевают значительные изменения. Основной подвох кроется в скорости этих изменений – для эффективного использования новых данных необходимо получить их раньше большинства остальных участников рынка. Стоимость доступа к высокоскоростным новостным каналам и прямого выхода на торговые площадки (сопутствующие затраты) вряд ли окупится за счет удачных сделок для обычного человека, не располагающего, как правило, значительным торговым капиталом. Поэтому новость становится доступной после того, как под ее влиянием изменилась биржевая цена.
Может быть, для успешной торговли достаточно внимательно следить за текущим состоянием экономики, исходя из которого формировать прогноз наиболее вероятных направлений изменения основных макроэкономических биржевых инструментов, таких как валютные пары и индексы? Но, играя на поле прогнозов, приходится вступать в неявное противоборство с огромным количеством профессиональных экономистов, аналитическими службами корпораций - профессиональных участников финансовых рынков, которые имеют намного большие возможности для адекватной оценки текущей ситуации (доступ к инсайдерской информации и архивным данным, вычислительные возможности). И подобное противоборство, скорее всего, закончится не в пользу частного инвестора.
В данной работе я постараюсь обозначить контуры подхода, которые потенциально могут помочь выработать «прибыльное» поведение на рынке ценных бумаг, не требующее значительных сопутствующих затрат. На мой взгляд, не лишена смысла попытка найти существенные статистические отличия поведения рыночной цены биржевых инструментов от случайного блуждания (*2) некоего условного актива. В качестве случайного блуждания рассмотрим пример с подбрасыванием монетки, описываемый следующими правилами:
шкала времени разбита на единичные интервалы одинаковой длительности;
начальному моменту времени соответствует некая стартовая цена условного актива;
на каждом последующем временном интервале цена условного актива изменяется на одну единицу вверх или вниз;
направление изменения определяется сопутствующим подбрасыванием монетки – при выпадении «орла» цена растет, при выпадении «решки» цена падает.
Подобное поведение несложно смоделировать, например, с помощью инструментария Microsoft Excel и убедиться, что графическое изображение случайного блуждания поразительно напоминает изменение цены биржевых инструментов. В то же время, здравый смысл и теория вероятностей говорят нам, что невозможно устойчивое извлечение прибыли из подобного движения цены условного актива на сколь угодно длительных промежутках времени, поскольку в его природе лежит абсолютно случайный процесс.
Одной из характеристик любого временного ряда (к которым относятся и изменения рыночных цен биржевых инструментов, и случайное блуждание условного актива) является показатель Херста (*3) (Н), который характеризует среднестатистическое отклонение цены (Δ) в зависимости от величины временного интервала (Т) и определяется через формулу:
Δ(Т) = СхТ^Н, где С – некая константа. (1)
Данный показатель можно описать «на пальцах» как параметр, который характеризует величину среднего изменения цены в зависимости от интервала времени, за который это изменение происходит.
В теории вероятностей доказано, что показатель Херста для временного ряда, представляющего из себя случайное блуждание, подобное описанному выше, равен ½. На практике это можно проверить путем продолжения наших опытов моделирования в Microsoft Excel.
Отличие показателя Херста для какого-либо временного ряда от ½ означает некий уход от абсолютной случайности соответствующего изменения цены и зарождение потенциала для устойчивого извлечения прибыли. В случае, если показатель Херста больше ½, из формулы (1) следует, что величина среднего изменения цены будет больше, чем таковое для случайного блуждания. Цена как бы стремится продолжить выбранное направление движения, в ее поведении проявляется «трендовость». При подобном характере изменения стоимости биржевого инструмента разумным было бы открытие позиций по направлению изменения цены.
Наоборот, когда показатель Херста меньше ½, в изменении цены рыночного актива появляется контртрендовость – стремление сгладить отклонение от исходного значения. В соответствующих ситуациях целесообразно совершать сделки «против» уже сделанного ценой движения.
Мы живем в удивительное время невероятных вычислительных мощностей и практически безграничного доступа к любой исторической информации.
Благодаря этим факторам задача расчета показателя Херста для реальных биржевых инструментов не представляет особых сложностей. С этой целью для выбранного инструмента необходимо произвести следующие действия:
скачиваем максимальное количество доступных архивных данных котировок (например, на сайте
www.finam.ru) – удобно использовать котировки в виде «японских свечей» для всех имеющихся в архиве временных интервалов (Т);
для каждого временного интервала определяем среднее значение изменения цены (Δ(Т)) – среднее значение разности цен открытия и закрытия по модулю;
строим график, на котором по оси абсцисс откладываем доступные значения Lg T, а по оси ординат – соответствующие значения Lg Δ(Т);
значение коэффициента наклона получившейся кривой соответствует показателю Херста.
В 2012 году я провел анализ по вышеуказанному алгоритму исторических цен ряда инструментов, торгуемых на РТС:
1) Для фьючерсов на валютные пар евро / доллар, рубль / доллар, рубль / евро показатель Херста находился в диапазоне 0,48-0,51, что свидетельствует о практической неотличимости по данному параметру движения цены на данные активы от случайного блуждания;
2) Для фьючерсов на наиболее ликвидные акции российских компаний – ПАО Сбербанк и ПАО «Газпром» - коэфициент Херста был определен на уровне 0,6 и это говорит о склонности к трендовому движению данных инструментов;
3) Наибольший показатель Херста – приблизительно 0,7 – был определен для фьючерса на индекс РТС, и на мой взгляд, это – наиболее перспективный инструмент для инвестирования на Российском рынке из-за наибольшего статистического отличия движения его цены о случайного блуждания.
1. Сайт ru.wikipedia.org, страница «Гипотеза эффективного рынка».
2. В. Феллер, «Введение в теорию вероятностей и ее приложения», книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010, стр. 91.
3. Сайт ru.wikipedia.org, страница «Показатель Хёрста».
