amatar83 В современном финансовом мире существует такое понятие как рыночная эффективность. Данное понятие означает то, что цены на фондовом рынке будут быстро и точно отражать все происходящее в деловом мире. Представление об эффективности давно укоренилось в умах простых трейдеров только из-за того, что аналитики постоянно говорят о пересмотре покупателями и продавцами своих ожиданий относительно будущих результатов деятельности компаний. Этот пересмотр ожиданий ведет к изменению приведенной к риску стоимости компании и напрямую влияет на рыночные цены. Разумеется, понятие рыночной эффективности не подразумевает то, что рынки являются всеведущими. Нет никаких предположений по поводу точности, с которой цены должны реагировать на выходящие новости. Из-за постоянного шума, который преобладает на рынках, ошибки ценообразования уже никого не удивляют. В течение двух последних десятилетий исследователями из различных сфер деятельности оспаривалось определение информационной эффективности. Проводимые исследования подвергали сомнению полноту мгновенной реакции рынка на выходящие корпоративные новости. Был рассмотрен огромный набор конкретных новостных событий и обнаружено, что на ранних стадиях рынки недостаточно быстро реагируют на новости. Иными словами, инвесторам и трейдерам требуется время для анализа новости и оценки ее потенциальных воздействий на цены активов.
Каким образом новости о компаниях попадают к трейдерам?
После того как информация появляется, новостные агентства начинают формировать ее короткую версию, которую мгновенно распространяют среди конечных пользователей. После этого новостное агентство начинает сбор информации из различных источников, анализируют комментарии специалистов в отдельных отраслях, и добавляю другую контекстную информацию. Это приводит ко второй волне распределения новости в относительно большем объеме, которая обычно происходит через несколько часов после первого выхода новости. Последующее редактирование и распределение информации, которая основана на оригинальной публикации, происходит на основе ее существенности. Нередко отслеживая крупные корпоративные события, аналитиками рейтинговых агентств и аналитиками фондового рынка публикуются отчеты. После чего информационные агентства и новостные каналы публикуют и транслируют новости, где обобщают и обсуждают содержание этих отчетов. В то же время газетные журналисты собирают материал для своих публикаций таким образом, что некоторые новости будут отражать информацию, которая была распространена через новостную ленту и отработала еще до публикации. Журналисты, работающие над новостями, в любом случае добавляют дополнительное понимание из-за большого количества контекстной информации, которую необходимо проанализировать и обобщить. Новости являются результатом профессиональной деятельности представителей медиа-индустрии, так как они редактируют, дополняют и распространяют, в нашем случае, экономическую информацию. Именно работники медиа-индустрии выбирают в какой степени им редактировать и дополнять поступающую информацию, из-за того что на выходе она должна соответствовать как форме, так и частоте распределения - постоянно, ежедневно, еженедельно и так далее.Периодичность появления новостей о прибылях
Реакция финансовых рынков на новости не может исследоваться обособленно, так как все рыночные процессы находятся в сильной взаимосвязи. Так одна новость может не только напрямую повлиять на цены определенного актива, она так же может изменить относительную важность остальных новостей. В недалеком прошлом большая часть новостей по компаниям публиковалась не в торговые часы, однако в последнее время данная тенденция изменилась. На графике ниже показано, каким образом происходили изменения.
Почему в настоящее время эта тенденция так важна? Все дело в том, что сегодня существует больше возможностей среагировать на новость в режиме реального времени, когда она выходит в течение торговой сессии.
Новости о прибылях компаний обладают различными характеристиками. На графике, представленном ниже, показана существующая периодичность публикации новостей о прибылях.
Количество публикуемых новостей о прибылях компаний по дням недели (1995-2004 годы)
На графике явно видно, что компании для публикации новостей о прибылях отдают предпочтение вторнику, среде и четвергу.
Число публикаций новостей о прибылях по месяцам (1995-2004 годы)
на графике видно существующий эффект кластеризации по месяцам, когда публиковались новости о прибыли. Эта закономерность обусловлена как финансовым, так и календарным годом. Существенный спад новостей наблюдается в июне, сентябре и декабре - вполне возможно, что это лучшие месяцы для отдыха.
Реакция рынка на новости
Рынок не всегда реагирует на новости адекватно, хотя на позитивные новости, как правило, наблюдается положительная реакция, и рынок начинает расти. Точно так же негативные новости способствуют появлению отрицательной реакции рынка, после чего следует падение. В такие моменты инвесторы и трейдеры слишком сильно реагируют на скачки цен, это часто становится причиной высокой волатильности, после чего происходят развороты. В научной литературе было описано несколько моделей прогнозирования реакции рынка на выходящие новости. Первый зарегистрированный подход был зарегистрирован в начале 1970-х трейдеров Виктором Нидерхоффером, который разделил статьи из ежедневных газет на 19 категорий со скользящей шкалой полярности от позитивных новостей к негативным. Совокупная информация о полярности, получаемая благодаря такому подходу, помогала увидеть рыночную тенденцию. Анализ новостей и расчет данных занимали огромное количество времени, но зато в то время это был свежий подход. С тех времен машиночитаемые новости помогли появиться большому числу систем для автоматической классификации новостей, которые устранили естественное отставание подхода Нидерхоффера. Поскольку сейчас количество новостей их скорость распространения и количество источников непрерывно увеличивается, существенные новости по отдельным компаниям просто перекрываются "новостным шумом", который вызван незначимой информацией, что серьезно затрудняло выявление зависимостей между потоком внутридневных новостей и высокочастотной торговлей. Для уменьшения воздействия "новостного шума" Гросс-Классман и Хауч провели исследование уникальных данных, которые предоставлялись инструментом по автоматизированному анализу новостей поставляемых агентством Reuters. Разработанные для использования в алгоритмических торговых приложениях и использующие методы распознавания лингвистических паттернов, новые новостные данные позволили исследователям разделить значимые и незначимые новости, а так же определить их новизну. Благодаря использованию данного новостного инструмента стало возможным выявить влияние новостей на результаты высокочастотной торговли , волатильность, объем торговли, спреды и глубину рынка для среза из 39 компаний, чьи акции торгуются на Лондонской фондовой бирже. За время исследования было проанализированно более 29 тысяч новостей, которые выходили с января 2007 по июнь 2008 года. Анализируя безусловные и условные эффекты новостей на торговлю внутри дня исследователями был сделан вывод, что существуют сильные ответные реакции рынка на новости через объем торговли, волатильность, средний размер сделки и спред. Если учитывать факт того, что новости о прибылях были исключены из анализа, полученный результат можно считать успехом исследования, так как новостной инструмент успешно фильтровал поток новостей в соответствии с негативным и позитивным влиянием поступающей информации.
Гросс-Классман и Хауч подтвердили значимость новостей, которые были отобраны машиной. Сильные ответные реакции рынка на новости наблюдались только для новостей, которые боли отмечены как значимые. Результаты исследования показали, что классификация новостей имеет решающее значение при фильтрации шума и определения взаимосвязей между новостным потоком и рыночной активностью.
Индикатор настроения получаемых новостей, который использовался исследователями, мог прогнозировать будущие ценовые тенденции. Однако значительно расширявшиеся спреды в момент публикации новостей делали торговые стратегии, которые были основаны на рыночном настроении, весьма неприбыльными. Исследователями было отмечено, что для преодоления этого препятствия необходимо иметь более сложные алгоритмы.
Графики иллюстрирую, то что доходность была недостаточной чтобы компенсировать увеличение спредов во время выхода новости и обеспечить экономическую выгоду от применения базовых торговых стратегий.