Исследование 2stocks: стратегия противохода
Правила успешного трейдинга
Исследование 2stocks: стратегия противохода

И снова механика рынка. Реагируют ли люди на полученную информацию сильнее, чем в действительности стоило бы? Следовательно, не является ли реакция фондового рынка чрезмерной относительно новых данных?
 

  • В своих прогнозах люди склонны придавать слишком большое значение недавней по времени информации, и слишком малое – ранее полученным или базовым данным.
  • В среднем за последние 50 лет портфель из «плохих» компаний обходил рынок на 19,6 п.п. за три года. Однако портфель «хороших» компаний в среднем уступал рынку на 5 п.п. 
  • Вопрос: а существует ли вообще «эффект чрезмерной реакции»? Больше похоже на «эффект января».
  • В чем причина инерционного эффекта? Экономисты дают три объяснения. 
  • Практика противохода: некоторые фонды декларируют использование стратегии противохода. Конечно, верить им на слово нельзя.
  • Исследование эффективности стратегии противохода на российском рынке. Она действительно работала в 1998-2002 годах, а также в 2005-м и 2009-м.

     
    Одной из первых работ на эту тему была статья Де Бондта и Талера «Не слишком ли сильно реагирует рынок ценных бумаг на получаемые импульсы?» Они опирались на классическую статью по экспериментальной психологии «Интуитивные прогнозы: типичные отклонения и предлагаемые поправки». И решили, что в своих прогнозах люди склонны придавать слишком большое значение недавней по времени информации, и слишком малое – ранее полученным или базовым данным. 
     
    Вот одно из утверждений: «Как правило, люди забывают о важном статистическом принципе – при составлении прогнозов необходимо делать поправки на степень предсказуемости процесса или явления». Даже люди, которые периодически имеют дело со статистикой, испытывают трудности с решением самых простых задач и просто пониманием концепций, когда дело касается вероятностей. Де Бондт и Талер отмечают, что реальные ожидания аналитиков рынка ценных бумаг и экономистов также подвержены недугу чрезмерной реакции на недавние события, и цитируют Кейнса: «Небольшие отклонения в прибылях на сделанные инвестиции оказывают исключительное, до абсурда сильное воздействие на рынок». 
     
    В своей работе «Не слишком ли сильно движутся цены на акции, принимая во внимание изменения в выплате дивидендов?» Роберт Шиллер убедительно показал, что изменения в выплате дивидендов за 1871-1979 годы просто не были настолько сильными, чтобы спровоцировать наблюдаемые изменения цен на рассмотренные им бумаги.
     
    Теперь вопрос: если подобные ошибки и в самом деле характерны для человеческого мышления, можно ли на этом заработать? Для проверки гипотезы Де Бондт и Талер решили использовать исторические данные по ценам на акции и простую стратегию. Грубо говоря, каждые несколько месяцев (у них - 36) мы продаем (создавая короткую позицию) фиксированное количество (35, 50 или 10% от количества имеющихся на рынке разновидностей – такие варианты использовали исследователи) акций, которые показали наилучший результат в предыдущие месяцы. И покупаем такое же количество акций, показавших наихудший результат. Все - на равные суммы. Затем через какое-то, строго определенное заранее, время мы закрываем обе позиции. Если в какой-то момент компания разорялась, и за ее акции уже ничего нельзя было получить, бумаге присваивалась стоимость 0 (так решалась ошибка, когда заранее отбирались только некоторые компании, о которых нельзя было знать заранее, выживут они или нет). Исследователи рассматривали бумаги NYSE за период с января 1926 года по декабрь 1982-го.
     
    В среднем за последние 50 лет портфель из «плохих» компаний обходил рынок на 19,6 п.п. за три года. Другими словами, если рынок за период показывал доходность в 3%, то портфель «лузеров» - 22,6%. Однако портфель «хороших» компаний в среднем уступал рынку на 5 п.п. за три года (то есть в предыдущем примере мы бы еще потеряли 2% от вложенной суммы). При покупке/продаже бумаг на $1000 через три года мы в среднем получили бы (19,6%-(-5%))*1000 = $246 прибыли без учета налогов, расходов по транзакциям и отложенной страховочной суммы. 
     
    Два вывода. Во-первых, эффект чрезмерной реакции по результатам исследования оказался более сильным для «плохих», чем для «хороших» портфелей. Иначе говоря, «плохие» новости преувеличиваются людьми сильнее (правда, если предположить, что в основе эффекта лежат именное те отклонения, о которых пишут Де Бондт и Талер). Во-вторых, эффект, во всяком случае со стороны loser portfolio, наблюдается почти исключительно в январе – то есть в 1, 13 и 25 месяце на графике (период формирования портфеля из 35 акций = период удержания бумаг до продажи = 36 месяцев). Именно здесь наблюдался рост в среднем на 17,7% из 19,6%. Кстати, на графике изображен сверхдоход по каждому из портфелей, то есть из доходности по портфелю уже вычтена рыночная доходность за каждый из периодов (другими словами, вложения в рынок представляют собой линию, совпадающую с горизонтально осью). 
     
     
    Лично у меня сразу возник вопрос: а существует ли вообще «эффект чрезмерной реакции»? Больше похоже на «эффект января» - другая аномалия, хорошо знакомая исследователям. Также в этой работе не учтены транзакционные издержки и издержки по страховке позиции, которые могут привести к тому, что прибыли перестанут казаться такими уж большими.

    А бы ли эффект? 

    В чем причина инерционного эффекта? Экономисты дают три объяснения:
    • Поведение инвесторов в действительности нерационально. Они верят в компании, хорошо проявившие себя в предыдущем периоде без всяких на то оснований. Потому часто оказывается выгодным играть против тенденции, так как вас поддерживает и большое число других, рациональных инвесторов. Иначе говоря, рынок сперва «слишком сильно» реагирует на полученную информацию, а потом движется обратно, чтобы снова прийти в равновесное состояние. Или же рынок «недореагировал» - среагировал с опозданием на какую-либо информацию в прошлом. Наконец, котировки некоторых компаний реагируют на новости быстрее других, что и объясняет эффект.
    • Существуют некие факторы риска, влияющие на акции с низкими показателями роста, которые не могут быть отражены таким показателем, как волатильность. Объяснение довольно туманное, но соответствует модели CAPM, созданной предложившими его исследователями Фамой и Френчем. Грубо говоря, больший доход в среднем сопутствует тем акциям, с которыми связаны наибольшие риски (то есть таким, у которых наиболее высок риск отклонения от полученных результатов в нежелательную сторону).
    • Третий аргумент хорошо знаком всем финансистам: никакого эффекта вовсе не существует. При отсутствии возможности повторить эксперимент, мы вынуждены довольствоваться теми данными, которые у нас есть. Однако, имея некоторый конечный большой набор данных, часто можно найти в нем статистическую аномалию, особенно если взять подходящий временной интервал. 

    Практика противохода: фонды, Россия

    Некоторые фонды декларируют использование стратегии противохода. Конечно, верить им на слово нельзя. Во-первых, стратегия, которую они используют, изначально неалгоритмическая. Следовательно, принимать их результаты можно лишь с оговорками. Во-вторых, управляющие активами этих фондов зачастую пополняют портфель фонда теми акциями, покупка которых никак не вяжется со стратегией противохода – например, Apple и Google в период их активного роста.
     
    Janus Contrarian - $2,45 млрд под управлением, основан в 2009 году
     
    Fidelity Contrafund - $83,5 млрд под управлением, основан в 1967 году
     
    Хоть динамика и отличается, результаты обоих фондов незначительно ушли от индекса. А тот факт, что Janus Contrarian большую часть своей истории показывал результаты лучше среднерыночных, еще ни о чем не говорит. На таких небольших временных промежутках кратковременное превосходство вероятно даже в отсутствии фундаментальных факторов, отличающих стратегию противохода от стратегии случайного выбора.
     
    Исследование эффективности стратегии противохода на российском рынке проводил Владимир Йоффе. В своей работе на соискание степени магистра в Копенгагенской бизнес-школе он привел показатели прибыльности по различным (с учетом динамики за последний квартал) группам акций с использованием данных ММВБ и РТС за 1996-2009 годы. 
     
     
    На графике показаны уровни доходности по стратегиям покупки акций с различными результатами за прошлый год при 3-месячном периоде формирования портфеля и 3-месячном периоде удержания за 1996-2009 годы:
    • «winners» - акции, цены на которые выросли в предыдущем периоде больше других;
    • «losers» - меньше других
    • «middle» - показавшие промежуточные результаты. 
     
    В 1998-2002 годах, а также в 2005-м и 2009-м лучше работала стратегия противохода. В 1996-1997 гг., 2003-2005 гг. и 2007-2008 гг. лучше работала инерционная стратегия. Кратко ее принцип состоит в следующем: «покупать подороже в надежде, что акции вырастут еще». По результатам исследования Владимир Йоффе не обнаружил каких-либо свидетельств эффективности работы стратегии противохода и инерционной стратегии на исследованном временном промежутке.