Info-Maker Какой тип анализа может быть полезен активному трейдеру? Какое исследование поможет найти акции сильнее рынка? Какой анализ лучше подходит трейдерам, желающим стабильно зарабатывать? Давайте попробуем выяснить.
Время - ценный ресурс. Поэтому тратить время на проведение анализа и исследований в тех областях, которые не сулят хорошей прибавки к размеру торгового счета, означает тратить время впустую, если, конечно, ваш интерес не чисто академический.
В данной статье мы рассмотрим несколько категорий финансового анализа и постараемся определить, которая из них может дать больше преимуществ активному инвестору или амбициозному трейдеру. Попробуем также выяснить, какой анализ лучше подходит тем, кто ищет доходность выше рыночной, и тем, кто желает стабильно зарабатывать.
Фундаментальный анализ
Большинство хедж-фондов для отбора акций в свой портфель применяют фундаментальный анализ. Фондовые управляющие и финансовые советники переворачивают кучу финансовых отчетов в попытке найти то, что могли не заметить другие. Им могут помогать те, кто непосредственно знаком с текущей деятельностью той или иной компании. Однако учитывая, что в наши дни существует лишь небольшое число хедж-фондов, которым реально удается превосходить по эффективности рынок, у вас могут возникнуть сомнения относительно того, насколько реально самостоятельному трейдеру торговать прибыльно, используя фундаментальный анализ. Если самые светлые умы в самых крупных финансовых учреждениях не могут стабильно побеждать рынок, то смеем ли мы надеяться, что у нас это получится лучше?
Финансовая отчетность любой компании со средней или умеренно большой капитализацией до мельчайших подробностей исследуется бесчисленным множеством экспертов. Поэтому можно смело предположить, что цена такой акции является результатом широкого консенсуса. Поэтому выявить дополнительные значимые данные, помимо инсайдерской или привилегированной информации, - нереально.
В то же время, акции с малой капитализацией и так называемые "пенни-стаки" подвергаются далеко не такому тщательному анализу, поэтому сомнительно, чтобы фундаментальный анализ работал для них лучше. Но акции с низкой капитализацией, как правило, очень волатильны и часто приводятся в движение чем угодно, но только не фундаментальными факторами (новостями, слухами, схемами pump & dump и т.п.). Это затрудняет создание прочного портфеля из акций с низкой капитализацией на основании исключительно фундаментального анализа.
Макроэкономический анализ
Трейдеры, хорошо разбирающиеся в экономике, могут испытывать искушение искать акции сильнее рынка, анализируя более глобальную картину - относительную силу разных секторов рынка, экономик разных стран и даже континентов (например, сравнивая зарождающиеся рынки с устоявшимися рынками Европы и Северной Америки).
Анализируя ситуацию в самих США, умные деньги обращают внимание на прогнозы макроэкономических изменений или стараются заработать на смещении, которое на рынок вносит вмешательство правительства (например, количественное смягчение).
Макроэкономический анализ часто используется хедж-фондами, у которых есть возможность работать одновременно со множеством инвестиционных инструментов - национальных и иностранных, и которые могут зарабатывать как на лонговых, так и на шортовых позициях. Целому ряду таких фондов действительно удается стабильно превосходить широкий рынок по эффективности. Однако сделки, основанные на макроэкономике, довольно немногочисленны и редки. Кроме того, они совершаются, как правило, на длинных таймфреймах. Поэтому нельзя заявлять с полной уверенностью говорить, что торговля по макроэкономическим стратегиям может приносить среднестатистическому независимому трейдеру устойчивую прибыль из года в год.
Секторальный анализ
Те трейдеры, которые интересуются секторальным анализом, стараются воспользоваться смещением в сегментах рынка, которое зачастую обусловлено технологическими новшествами и приводит к изменениям в поведении потребителей. Трейдеры делают ставку на компании, или группы компаний, которые кажутся им перспективными, и наоборот. Такие решения не основываются на фундаментальном анализе, хотя он тоже может использоваться. Они скорее опираются на ожидание того, что на рынке будет иметь место смещение.
Примером парной сделки, основанной на секторальном анализе в книжной отрасли, может служить покупка акций Amazon (AMZN) и продажа в шорт Borders. Другой пример - в индустрии развлечений: покупка Netflix (NFLX) и продажа в шорт Blockbuster. Ставка на (теперь уже очевидное) смещение рынка от физической торговли в сторону онлайн-продаж могла бы сделать проницательного трейдера очень богатым.
Прибыльная торговля с применением секторального анализа вполне доступна для большинства людей. Для этого нужно лишь быть способным видеть крупную картину, плюс иметь убежденность и достаточную уверенность для открытия сделок. К сожалению, как и в случае сделок, основанных на макроэкономических исследованиях, секторальный анализ тоже дает редкие сигналы для торговли. Поэтому сложно ожидать прогнозируемой и регулярной доходности от такого стиля торговли.
Технический анализ
Концепция технического анализа, безусловно, знакома каждому читателю этой статьи. Она предлагает удобный способ графического представления событий, происходящих на рынке: вершины/впадины, бычьи и медвежьи периоды, зоны поддержки/сопротивления, смена трендов и т.д. Кроме того, технический анализ позволяет удобным образом систематизировать даже те рыночные условия, которые иначе оставались бы субъективными. Например, рынок можно считать бычьим, когда S&P 500 находится выше (но вблизи) 200-дневной скользящей средней, или когда 50-дневная скользящая средняя находится выше 200-дневной. Пробой можно определить как закрытие свечи выше определенной ленты Боллинджера или выше 50-периодной скользящей средней. Возможность четко определять рыночные условия позволяет трейдеру использовать технический анализ системно, то есть в качестве фильтра или генератора торговых сигналов в механических системах.
Одной из сильных особенностей технического анализа является то, что большинство участников рынка активно используют его или, по меньшей мере, внимательно следят за ним. Это придает ему силу самосбывающегося предсказания. Например, трейдеры, находящиеся в лонговых позициях, зачастую предпочитают забирать прибыль на ключевых уровнях сопротивления (вчерашний High, локальный High, 10-дневная скользящая средняя и т.п.), потому что они ожидают, что цена упрется в потолок и, возможно, развернется вниз. Поэтому такие трейдеры продают свои акции вблизи таких уровней, чем сами же создают давление продаж на цену. Таким образом, в этом примере простое ожидание сопротивления привело к созданию этого же сопротивления.
В самом худшем случае, те, кто не использует технический анализ, кто считает его сферой деятельности гуру (с использованием красивых словечек типа "падающая звезда", "перевернутый молот", "прыжок дохлой кошки" и т.п.) и объяснением движений пост фактум, относятся к техническому анализу как к финансовой астрологии. Действительно, проблема при использовании одних лишь графиков заключается в том, что по ним трудно получить действительно полезный сигнал для торговли. Более того, люди видят на графиках то, что хотят видеть. Поэтому важно не поддаваться на шаманство, а сосредоточиться на том, что может действительно привнести ценность в ваш план торговли, например, на выявлении тренда и определении нескольких ключевых уровней сопротивления.
Количественный анализ: преимущество при исполнении сделок
Наряду с развитием компьютеров, в последние два десятилетия наблюдалось также развитие статистики. Влияние специалистов по количественному анализу, на которых в торгующих фирмах лежат обязанности поддержки риск-менеджмента, существенно возросло. Фактически, их роль возросла настолько, что теперь есть много фирм, деятельность которых основывается исключительно на алгоритмической торговле. Этот вид торговли извлекает выгоду, главным образом, из преимущества при исполнении сделок. Неэффективность рынка, на которой основано такое преимущество, часто носит очень краткосрочный характер; воспользоваться ею можно только путем высокоскоростной торговли. Конкурентная борьба за такие небольшие, но часто повторяющиеся, кусочки прибыли очень ожесточенная. Чтобы в ней победить, участники рынка задействуют огромные ресурсы. Но даже наиболее мощные игроки этой индустрии на некотором этапе терпят поражение - из-за чрезмерной сложности используемой ими технологии (например, Knight Capital в 2012 г.) или из-за того, что их алгоритмы торговли перестают работать в периоды крайне высокой волатильности (например, Citadel Tactical Trading и многие другие фирмы в 2008 г.).
Кроме того, реализовать алгоритмическое преимущество все сложнее, поскольку все больше и больше игроков включается в эту игру. К тому же, некоторые наиболее сомнительные методы, которые применяют алгоритмические фирмы, например, спуфинг, привлекли особое внимание и были признаны незаконными в результате принятия закона Додда-Фрэнка в 2010 году. Реально оценивая ситуацию, можно сказать, что эта гонка вооружений находится вне пределов возможностей среднестатистического трейдера, каким бы умным и технически оснащенным он ни был. Статистический арбитраж, высокоскоростная торговля, поддержание двусторонних котировок и другие методы торговли, основанные на преимуществе при исполнении сделок, лучше оставить тем, у кого есть необходимые для их реализации ресурсы. Более быстрый интернет и более мощный компьютер не помогут вам победить в этой игре!
Количественный анализ: статистическое преимущество
Еще одна сфера статистического анализа - нахождение статистически значимых моделей на исторических данных. Цель - найти повторяющиеся формации (эмпирически или путем тестирования гипотезы) и обосновать их статистическую значимость с помощью тестирования на истории. После того, как вы нашли определенное преимущество, следующий шаг - определить, можно ли эту формацию торговать на практике, то есть может ли она приносить прибыль в будущем с учетом комиссий и проскальзывания. Модели, которые ищет количественный анализ, могут быть сезонными, трендовыми, пробойными или основываться на принципе возврата к среднему.
Наиболее распространенные параметры, которые используются при анализе моделей - цена, объем, ширина и относительная сила. На удивление, статистическое преимущество можно найти на рынке всегда. Например, сезонные бычьи и медвежьи движения можно найти на месячном графике (некоторые месяцы более бычьи, чем другие), дневном графике (некоторые дни имеют тенденцию к продолжению, а другие - к развороту) и даже 30-минутном и 5-минутном графиках (разные периоды дня имеют разные профили торговли). Распознавание этих бычьих и медвежьих тенденций позволяет трейдеру знать общее направление, в котором дует ветер, и соответствующим образом подстроить свой план торговли.
Кроме того, суммирование этих небольших сезонных преимуществ (торговля в шорт, когда рынок идет вниз, в течение месяца, который имеет общую медвежью тенденцию, а также в дни недели и время дня, которым присуща медвежья тенденция) может дать хорошее соотношение риска и потенциала прибыли. Статистическое преимущество можно также найти при изучении повторяющихся событий, таких как неделя погашения опционов, дни собраний FOMC, макроэкономические новости и т.д..
Помимо сезонности, можно выделить еще три важные идеи, которые можно использовать для нахождения статистического преимущества: следование по тренду, моментум и возврат к среднему. Некоторые из них лучше работают с акциями, другие - с валютными парами или товарными фьючерсами. Стратегии возврата к среднему, как правило, лучше всего подходят для свинговой торговли акциями, а стратегии следования по тренду лучше работают на длинных таймфреймах. Но некоторым трейдерам удается адаптировать эти методы под другие таймфреймы или финансовые инструменты.
Статистическое преимущество на финансовых рынках может быть неустойчивым. Оно может со временем ослабевать или становиться сильнее. Иногда стратегия, стабильно работавшая в течение 10 лет, вдруг прекращает работать без видимой причины. Но поскольку вся масса статистических преимуществ базируется ни на чем ином, как лишь на психологии и человеческом поведении, то многие виды преимуществ остаются неизменными десятилетиями. Эмоции, правящие рынком акций (страх и жадность), а также реакции, которые они вызывают (пузырь покупок и панические продажи) сегодня также присутствуют на рынке, как и 50 лет назад.
Усилия окупаются
Общепризнанно, что независимому трейдеру акциями, использующему исключительно фундаментальный анализ, почти невозможно стабильно превосходить результативность широкого рынка, не говоря уж о том, чтобы стабильно наращивать баланс своего счета в периоды как бычьего, так и медвежьего рынка. Поэтому тратить время на анализ финансовых отчетов практически бессмысленно. Долгосрочным инвесторам лучше покупать «зеркальный фонд» или биржевой фонд S&P 500 с низкими комиссиями. Покупая сам рынок, они могут быть уверены, что смогут стабильно превосходить результативность подавляющего большинства паевых фондов.
Макроэкономический и секторальный виды анализа важны для того, чтобы видеть крупную картину и время от времени получать прибыль за счет искусно исполненных сделок. Важно оставаться информированным и следить за финансовыми и экономическими публикациями. Но одни лишь эти виды анализа не дадут того количества сделок, которого бы хватило для гладкого роста кривой баланса счета, к чему стремятся все трейдеры. Длительность сделок часто измеряется годами, а просадки могут быть очень болезненными даже для самых терпеливых спекулянтов.
Технический анализ - это сфера, в которой многие трейдеры испытывают затруднения. Здесь очень легко попасть под влияние красивых разговоров или сосредоточить внимание на графиках, которые будут редко давать хорошие сделки. Технический анализ - это инструмент, своего рода измерительная линейка, который лучше всего использовать совместно с какой-то другой формой количественного анализа. Как мы увидели выше, системы, основанные на преимуществе исполнения сделок, просто находятся за гранью доступности для большинства людей. Поэтому количественный статистический анализ остается той единственной сферой деятельности, которой стоит заниматься среднестатистическому независимом трейдеру. Хорошая новость заключается в том, что многие торговые платформы сегодня предлагают передовые инструменты для разработки, тестирования на истории и моделирования, которые ранее были доступны только крупным финансовым учреждениям.
Вам потребуются базовые знания в области математики и статистики, а также достаточно большие исследования. Но потенциальная прибыль с лихвой оправдывает все эти усилия. Те, кто готов посвятить этому время, обнаружат, что всего несколько интересных статистических преимуществ, системно применяемые с учетом правильного управления рисками, могут превратиться в высокоэффективную механическую систему торговли.