Как покупать дешево и продавать дорого: Пособие для разумного инвестора

Кстати, анализ помесячного поведения фондового индекса DJIA позволяет нам сделать еще два полезных вывода: худший месяц для рынка акций — сентябрь, а лучший — декабрь. Вероятность закрытия рынка с минусом в сентябре составляет 58%, даже несмотря на бычий сдвиг рынка вследствие инфляции и роста производительности труда. И напротив, вероятность роста американского рынка акций в декабре составляет аж 70%.

Вторым эмпирическим правилом, которое используют спекулянты и инвесторы на американском рынке акций, является идея «майской продажи» («Sell in may and go away»). В данном случае нужно считать, что в один из последующих месяцев (от одного до трех) есть вероятность купить акции дешевле, чем в мае. А чтобы не оказаться под влиянием иллюзорной корреляции, проведем аналогичные расчеты и с другими месяцами года (табл. 10.5).

Таблица 10.5

Проверка идеи «майской продажи» на основании данных о динамике фондового индекса DJIA, 1897–2010 гг.

Источник: собственные расчеты автора.

Из приведенной таблицы 10.5 видно, что продажа акций в мае не дает никаких преимуществ по сравнению с другими месяцами. Так что правило «майской продажи» статистически не подтверждено и может быть отнесено к рыночному фольклору. Если уж на то пошло, то больше шансов заработать у решивших продать акции в августе и откупить их назад в сентябре–октябре (вероятность заработка 58% и 55% соответственно). А май по вероятности получения дохода в случае продажи акций стоит лишь на четвертом месте после августа, апреля и января. Впрочем, в любом случае даже 58%-ная вероятность слишком мала, чтобы использовать правило «августовской продажи» для получения прибыли. Гораздо эффективнее можно применить правило покупки акций в октябре–ноябре с их последующей продажей в декабре–январе. Использование этого правила приносило прибыль в пределах 65–72%, т.е. намного выше августовской продажи (58%).

Анализ взаимосвязей между различными переменными представляет собой важнейшую часть статистических исследований, одной из наиболее проработанных частей которого является регрессионный анализ. Во-первых, мы редко инвестируем только в один инструмент, работая сразу с несколькими финансовыми активами. Во-вторых, современная экономика настолько сложна и в такой степени обросла всевозможными связями, что, не отслеживая их, нельзя принимать действительно обоснованные решения.

В большинстве случаев, работая с финансовыми данными, можно наблюдать зависимость одних переменных от других. Например, с одной стороны, рост процентных ставок в США очень часто приводит к усилению американского доллара. С другой стороны, усиление инфляции провоцирует центральный банк на повышение процентных ставок, что будет негативно воздействовать на фондовый рынок. Впоследствии проблемы на рынке акций могут оказать медвежью услугу тому же доллару. Сложность современных связей вынуждает нас выявлять зависимости между различными показателями, т.е. проводить регрессионный анализ, результатом которого будет определение природы связи между показателями, а также ее тесноты.

Теперь еще немного углубимся в статистику исследования взаимосвязей. Бета-коэффициент является частным случаем анализа взаимосвязей между двумя переменными. Данный коэффициент оценивает меру чувствительности одной переменной (обычно доходности конкретной акции) к другой переменной (среднерыночной доходности или доходности портфеля).

Бета-коэффициент рассчитывается как отношение ковариации двух переменных к дисперсии второй переменной:

где σ_xy — ковариация переменных x и y;

σ²_x — дисперсия переменной x.

Бета-коэффициент может быть положительным или отрицательным. Его значение больше нуля отражает положительную корреляцию между сравниваемыми объектами (например, акцией и фондовым индексом). Иначе говоря, рост акции и фондового индекса, а также их падение будут наблюдаться одновременно, хотя, может быть, и эти процессы будут происходить с разной скоростью относительно друг друга, о чем говорит конкретное значение бета-коэффициента.

Если β_xy › 1, это означает, что изменчивость доходности инвестиции в конкретную акцию выше, чем доходности инвестиций в рыночный портфель или один из фондовых индексов. Такую акцию называют агрессивной.

Если 0 ‹ β_xy ‹ 1, изменчивость доходности инвестиций в конкретную акцию ниже, чем доходности инвестиций в рыночный портфель или один из фондовых индексов. Такую акцию называют оборонительной.

Если β_xy = 1, изменчивость доходности инвестиций в конкретную акцию будет точно соответствовать изменчивости среднерыночной доходности рыночного портфеля или фондового индекса.

Если β_xy = 0, изменчивость доходности инвестиций в конкретную акцию практически не зависит от изменчивости доходности рыночного портфеля или фондового индекса.