§2. Компьютерный анализ рынка акций

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

§2. Компьютерный анализ рынка акций

Многие газеты и компьютерные сервисы отслеживают наиболее активные акции текущего дня. Ежедневно возникают десятки акций, которые резко вырастают в цене при большом объеме торговли. Причин тут может быть множество: неожиданно хороший квартальный отчет компании, заключение контракта, слияние компаний, хвалебная статья в Wall Street Journal и т. п. В поисках возможностей получения быстрой прибыли опытные трейдеры внимательно изучают такие компании. Безусловно, самую лучшую прибыль получают инвесторы и трейдеры, которые владели такими акциями до появления новостей, приведших к резкому росту цены. А можно ли получить прибыль на следующий день? Какова вероятность того, что и на следующий день этот рост продолжится? Или, может быть, на следующий день выгоднее начинать игру на понижение?

Таких вопросов можно задать много. Какова вероятность падения курса акций, которые росли в цене четыре дня подряд? А что произойдет завтра с акциями, которые падали четыре дня подряд?

Ответы на такие вопросы основаны на компьютерном анализе. Прежде чем привести его результаты, сделаем несколько общих замечаний по поводу самого анализа. Мы уже говорили, что в отношении рынка анализ прошлого не является гарантией достоверности предсказания будущего. Это связано с тем, что рынок акций, — как говорят физики, — не является стационарной системой. Корреляции, имевшие место в течение прошедших пяти лет, могут исчезнуть в текущем году. Имеет ли в таком случае смысл вообще анализировать рынок с помощью компьютера?

Да, имеет, но только при правильной интерпретации получаемых результатов. Рассмотрим простой пример. Допустим, что мы проанализировали рынок за последние два года, когда он непрерывно рос. При таком рынке легко обнаружить корреляции цен акций между двумя последовательными днями: если акции выросли сегодня, то с вероятностью более 50% они должны вырасти и завтра. При растущем рынке такие корреляции легко прослеживаются. При падающем рынке усиливаются корреляции уменьшения цен: падение акций в данный день приводит к росту вероятности их падения на следующий день. Если разработать стратегию трейдинга на основании анализа растущего рынка и применить ее во время падающего рынка, то естественно, что выбранная стратегия будет приносить убытки.

Ситуация осложняется также тем, что разные акции ведут себя различно. Это тривиальное утверждение в данном случае означает следующее. Результаты анализа для гигантов рынка типа IBM или Coca-Cola нельзя применять для разработки стратегии трейдинга на акциях малых компаниях, акции которых имеют свойство быстро вырастать и так же быстро падать в цене. Акции гигантов менее чувствительны к поведению рынка, их реакции на общие экономические новости или новости отрасли зачастую запаздывают.

Как же рационально, использовать возможности и результаты компьютерного анализа? Это можно сделать только через сравнение различных стратегий при одинаковых условиях на рынке. Так, если вы хотите узнать, какая стратегия трейдинга является оптимальной при начале роста рынка, при его завершении или при падении рынка, то компьютерный анализ должен дифференцировать такие состояния. При этом акции крупных и небольших компаний желательно рассматривать отдельно. В идеальном варианте следовало бы дифференцировать ситуации более детально, в частности, учитывать причины роста или падения акций, но для такого анализа может оказаться недостаточно статистических данных — 30 ситуаций слишком мало для надежных выводов. Мы проведем анализ только для четырех случаев:

1) растущий рынок, большие компании,

2) растущий рынок, малые компании,

3) падающий рынок, большие компании,

4) падающий рынок, малые компании.

Безусловно, при этом грубом разделении вариантов многие тонкие детали останутся за бортом, но такой анализ все же лучше, чем тот, где все перечисленные случаи свалены в одну кучу. На его основании мы выявим ряд закономерностей, которые могут оказаться весьма полезными при оценке некоторых реальных ситуаций.

Рынок акций США организован так, что облегчает проведение компьютерного анализа. На нью-йоркской бирже NYSE представлены крупные компании США и других стран. По поведению акций на этом рынке можно делать выводы о поведении акций крупных стабильных компаний. На рынке NASDAQ и бирже АМЕХ представлены молодые развивающиеся компании. Поэтому, анализируя поведение акций этих рынков, можно делать выводы о поведении более спекулятивных акций.

Очень важный вопрос — что считать растущим, а что падающим рынком? Рынок постоянно флюктуирует. Учет ежедневных колебаний рынка может привести к неправильным выводам. Так, если изучать поведение акций после четырех дней роста, то часть этих дней может приходиться на рост рынка, а часть — на его падение. Мы будем опираться на динамику индекса S&P-500 и брать кванты усреднения не менее одной недели. Таким образом, если будет говориться о поведении акции при растущем рынке, это означает, что выбраны периоды растущего индекса S&P-500 и усреднение проведено по этим периодам.

Какие акции должны быть выбраны для анализа различных стратегий трейдинга? Если рассматривать все акции без исключения, то на рынке NASDAQ будут преобладать дешевые акции, которые могут привести к неправильным выводам, ибо акции ценой в один доллар легко растут или падают на 20 — 50%, что резко увеличивает ошибку вычислений. Нельзя также включать в анализ акции с малыми объемами торговли, так как у них разброс между покупной и продажной ценой может достигать 10% и более, что также вносит большие ошибки. Кроме того, объемы торговли такими акциями меняются на тысячи процентов (например, в один день было куплено 100, а на следующий день 2000 акций), что затрудняет анализ корреляций между ценами акций и объемами дневной торговли. Учитывая сказанное, в анализ включены только те акции, чья цена была не менее 10 долларов за штуку и дневной объем торговли превышал 100000 акций.