gregbar (gregbar) wrote,
gregbar
gregbar

Categories:

Инвестируй как Баффет (№37) Back Testing в системе Vector Vest.

Ну вот, мы и добрались до самого лакомого кусочка!

- Разговоры разговорами, а пожалуйте доказательства на стол!

- Извольте!

Наличие  в системе Vector Vest огромной базы данных по большому числу акций, котирующихся на американских биржах, позволяет делать много интересного с использованием этой объемной информации.

Можно задать критерии отбора и выбрать акции, удовлетворяющие этим критериям. Таким образом, как это уже описано в предыдущем посте, можно выбрать кандидатов на интересные нам компании, и потом, уже в ручном режиме, проанализировать их, отобрав действительно отвечающие баффетовским принципам компании (и их акции - соответственно).

Интересно также и то, что подобный отбор можно сделать не только для текущего дня, а на любой прошлый день, месяц и год, по которому есть информация в базе данных. Таким образом, мы можем использовать эту систему для выбора акций, которые удовлетворяют нашему набору критериев (нашей стратегии отбора акций) на любой день в прошлом. Выбрав подобные акции можно проследить, что случилось с ними впоследствии, как менялась их цена со временем. В результате у нас есть возможность проверить справедливость наших критериев отбора. Действительно ли нам удалось выбрать хорошие акции, которые после их покупки реально растут в цене?

Такой метод проверки «на прошлом» нашей стратегии выбора акций называется Back Testing. И сейчас я намерен поделиться с вами результатами этого исследования.

Сначала несколько предварительных замечаний. Мы отбираем акции в системе Vector Vest только в качестве предварительного шага. Затем мы собираемся подвергнуть их «ручному анализу» для дальнейшего отбора. Но ручной анализ – вещь не формальная. И использование этой очень «вкусовой» добавки (кому-то не понравилась одна акция, и он ее отбраковал, другому – другая) не даст нам возможности построить объективное исследование. Поэтому для более объективного изучения мы вынуждены отказаться от этого дополнительного отбора: что система нам выдаст, те акции и смотрим, не проводя их дополнительного анализа. Вообще-то, мы, возможно, ухудшим результаты по сравнению с двойной проверкой в ручном режиме, когда мы отбираем лучших из лучших. Но зато у нас получатся совершенно не зависящие от нашего произвола результаты.

Другое упрощение, на которое мы пойдем, состоит в том, что мы, после выбора системой некоторого числа акций по установленным нами критериям отбора, купим их и будем несколько лет просто держать до конца периода, который мы заранее определили как конец наблюдения. В реальности, как мы говорили ранее, примерно раз в квартал надо интересоваться «самочувствием» компаний, акциями которых мы владеем. И время от времени, когда что-то «пошло не так», продавать их, как не имеющие дальнейших перспектив (мы в последующих постах подробнее обсудим, как это надо делать). Но в модели эти неформальные соображения, если мы попытаемся их учесть, сделают наше исследование необъективным, поскольку здесь опять вмешивается человеческий фактор.

Поэтому для придания большей достоверности нашим выводам мы не будем продавать акции до конца срока, как бы они себя не вели. Это, вероятно, также несколько ухудшит результат по сравнению с реальностью. Зато, если и при этих довольно жестких условиях мы увидим неплохие результаты, тем более радостным будет наше чувство, что в реальной жизни все пойдет, вероятно, не только не хуже, а, возможно, и лучше, чем в этом очень примитивном рассмотрении.

Ну и, наконец, надо сказать фразу, которую обязан говорить в таких случаях каждый инвестиционный консультант: «То обстоятельство, что в прошлом все было замечательно, ничего не говорит о том, как все пойдет в будущем». Вполне возможно, что стратегия, которая прекрасно показала себя в прошлом, окажется провальной в будущем просто потому, что экономические условия в будущем не совпадают с  экономическими условиями в прошлом.

Однако, тут надо заметить, что если мы проведем Back Testings многократно, с разными датами начала и окончания наблюдения, с периодами наблюдений разной длительности, которые охватывают и кризисы, и спокойные времена, и если при всех этих экспериментах мы получаем устойчивое преимущество нашей стратегии выбора акций, то у нас усиливается уверенность в том, что мы на правильном пути.

Итак, к делу.

Стратегия, которую мы будем исследовать, основана на двух основных параметрах: RS (Relative safety – относительная надежность) и GRT (Growth – рост).

RS в системе Vector Vest является числом, которое лежит в интервале от нуля до двух. При этом 2 – это наивысшая надежность (которая никогда в реальности не достигается, реально редко можно увидеть в системе акции с RS более 1,5). Сами авторы системы отмечают, что если RS больше 1,2 , то это говорит о высокой надежности компании. Мы уже отмечали ранее , что показатель RS рассчитывается на основании «Баффетовских» данных об экономике компании. Vector Vest использует примерно те же характеристики для вычисления RS, которые использовали Баффет и Грэм для поиска компаний с долгосрочным конкурентным преимуществом.  Поэтому, если RS является стабильно высокой на длительном периоде времени (4-5 лет), то это говорит о высокой вероятности, что у фирмы есть долгосрочное конкурентное преимущество.

GRT показывает годовой рост прибыли данной компании в процентах к предыдущему году работы. Годовой рост прибыли – очень важный показатель, которому Баффет уделяет большое внимание. Если GRT стабильно из года в год превышает 12%, то Баффет считает, что такую фирму можно считать фирмой с долгосрочным конкурентным преимуществом, которая к тому же управляется отличной командой менеджеров (именно они обеспечивают стабильный и высокий рост прибыли компании). Отметим, что средний годовой рост прибыли в компаниях США составляет 8%, а в последнее время – еще меньше.

Таким образом, если за последние 4-5 лет компания стабильно показывает достаточно высокие показатели RS и GRT, то это с высокой вероятностью компания «Баффетовского» типа: с долгосрочным конкурентным преимуществом, управляемая отличной командой менеджеров. Ее акции, вероятнее всего, можно покупать (конечно, не плохо бы сделать еще и ручной анализ, но мы пока не будем этого делать в силу вышеизложенных причин).

Однако, при покупке всегда очень важно смотреть на цену. Покупка даже очень хороших акций может состояться, только если цена ее акций разумна или – лучше - низка. Про цену акций у нас разговор впереди, просто замечу, что если показатель EY (Earning Yield –прибыль компании в расчёте на одну акцию в процентах от цены этой акции) составляет не менее пяти процентов, то, можно считать цену приемлемой (при условии стабильного роста прибыли не менее 12% в год, как уже было сказано выше).


Итак, мы приходим к стратегии отбора акций в системе Vector Vest следующего вида.



Как видно на скриншоте, мы находимся в окне Vector Vest 7 в закладке UniSearch. Слева мы видим имя стратегии, с которой мы сейчас работаем: «save & growth 2». Это я так условно ее назвал. На основном поле мы видим критерии отбора акций, которые соответствуют соображениям сформулированным выше. Давайте сначала посмотрим три последние строки списка критериев отбора. Первая колонка – дата/время поиска (мы можем указать здесь: «та дата, в которую производится поиск» - Time of search, - или любую другую дату). Три последние строки – это критерии, которые выбираются на дату, когда мы производим выбор акций – Time of search. Критерии таковы:

RS не меньше 1,2 (компания надежна);

GRT не меньше 12% (прибыль растет не менее, чем на 12% в год);

EY не меньше 5% (прибыль в расчете на акцию составляет не менее 5% от ее цены).

Если же мы посмотрим на четыре строки выше трех последних, то увидим, что мы также требуем, чтоб год назад (252 days ago – обратите внимание, что в году 252 рабочих дня, а не 365) GRT тоже должно быть не меньше 12%, а 2, 3 и 4 года назад GRT (годовой рост прибыли фирмы) должен быть даже не меньше 15%.

Пять начальных строк требуют, чтобы показатель RS (надежность компании) был тоже достаточно высок в предыдущие годы, а именно: год и два года назад RS должно быть не менее 1,2 , а три, четыре и пять лет назад RS должно быть не менее 1,1.

Другими словами, мы потребовали, чтоб показатели надежности фирмы (неплохо связанные с характеристиками Баффета по поиску долгосрочного конкурентного преимущества) были стабильно высокими за последние несколько лет. То же и по поводу годового роста прибыли фирмы. И при этом мы хотим, чтоб акции не стоили неразумно дорого.

Если нажать зеленую кнопку «Run search», то мы запустим поиск таких акций: система выберет в своей базе данных все акции, которые удовлетворяют указанным критериям.


На скриншоте мы видим, что сегодня, 02.09.2016, таких акций (компаний) нашлось всего пять: UTHR, CTSH, AGN, TMO, PCLN. Обратите внимание: всего пять из 8000 публичных компаний, представленных в базе данных и торгуемых на американских биржах!

Что же это за фирмы? Насколько они действительно хороши? Вам представляется возможность сделать домашнее задание. Откройте finance.yahoo.com (у него, кстати, сменился дизайн, так что заодно вы познакомитесь и с его новым видом) и попробуйте на основании того, что вы уже знаете, провести «ручной анализ» этих фирм. Напишите мне, какие фирмы (из указанного списка) вам понравились, а какие нет. И почему. Что бы лично вы сейчас выбрали из этих 5 фирм, если бы собрались прямо сейчас их покупать?

Каждый пользователь системы Vector Vest может придумывать огромное число своих критериев выбора акций. Я выбрал систему отбора, которую описал выше, исходя из своего понимания, какая система будет ближе к принципам отбора Баффета. Но она вовсе не является идеальной. Потому что Баффет использует в работе массу мало формализуемых критериев. Например, беседа с первыми лицами компании, разумеется, много дает ему для понимания того, насколько хорош бизнес фирмы. Такую беседу не «засунешь» в базу данных и не сведешь к числовым параметрам. Да и чисто числовых параметров в финансовой отчетности фирмы гораздо больше, чем представлено в базе данных системы Vector Vest. Вот почему придумывать систему формальных критериев можно по-разному, но ни одна система не заменит человеческого подхода. И тем не менее, нам надо постараться оценить хотя бы эту нашу систему отбора. Насколько она хороша? Дает ли она нам преимущество перед простой покупкой индекса S&P? Для такой оценки неплохо бы провести Back testing нашей стратегии отбора акций.

Для этой цели в системе Vector Vest есть еще одна опция. Выберем закладку BackTester.



Если нажать кнопку «+ NEW» то откроется окошко для запуска очередного теста стратегии выбора акций, которую вы решили проверить на прошлых данных



Теперь кликнем на зеленое поле «Build Your Trading System Here!». Распахнется окно с различными системами отбора акций, которые мы насочиняли - «Automation Rules». Выберем в папке «Мy Long Searches» нашу стратегию «save & growth 2» и кликнем кнопку «Finish».


В принципе мы уже можем запускать тест. Но по умолчанию он запустится только на 1 год назад: стартует год назад и закончит в настоящее время. Внизу надпись «Test Period 02.09.2015 – 02.09.2016. Значит, акции будут выбраны на 2 сентября 2015 года. Всегда выбирается 10 наименований, деньги поровну распределяются для каждой компании, в которую мы вкладываемся. Всего предлагается вложить 100 тысяч долларов, по 10 тысяч в каждую акцию. Так предлагает система по умолчанию.  Все эти цифры можно изменить, но мы их менять не будем. Нам ведь необходимо лишь проверить общие закономерности работы наших принципов отбора акций и компаний.

А вот период времени стоит изменить. Если нажать на соответствующее поле, то появятся календарики с датой старта и датой окончания периода тестирования. При этом мы можем сами установить необходимые даты. Вот, например, я сменил даты: начинаем 02.09.08, заканчиваем 02.09.2016.



Таким образом мы сейчас запустим тест, как если бы мы воспользовались нашими критериями отбора компаний (и, соответственно, их акций) 2 сентября 2008 года, купили в соответствии с нашими критериями 10 видов акций, вложив в каждую фирму по 10 тысяч долларов, а затем 8 лет тупо держим эти акции, не смотря на их поведение на бирже и данные об успехах/неудачах фирмы. Вопрос, который нас интересует: «что произойдет с ценой каждой из этих акций и с суммарной ценой всего нашего портфеля акций к 2 сентября 2016 года, то есть через 8 лет?»

Для ответа на этот вопрос надо нажать кнопку «Finish and Run» и подождать, пока система день за днем будет строить историю поведения наших инвестиций.



Вот посмотрите, я специально остановил процесс, не добравшись до конца. Внизу вы видите, что процесс остановлен 17.11.2010. Чуть выше этой даты вы видите график, который показывает, как менялась суммарная цена нашего портфеля с течением времени. Видно, что сначала мы серьезно ушли в минус (не мудрено, 2008 и 2009 – это время кризиса). Но на данный момент мы в плюсе: видите нижнюю строчку «BackTest88» в вышерасположенной табличке - он в отличие от других строк выделен белым цветом – это наш тест.

Там указано время начала и окончания теста,  также указано, сколько на эту дату – 17.11.2010 - стоит наш портфель акций (126 626 долларов и 16 центов – побольше, чем пару лет назад, когда мы стартовали). Указан также «% Winners» - сколько процентов победителей в нашем портфеле (из 10 видов акций 7 поднялись в цене против цены покупки, а 3 – просели, поэтому процент победителей – 70). Дальше идут колонки с малоинтересной информацией. Но обратите внимание на колонку CROR. Здесь указан процент среденегодового прироста на данный момент, 17.11.2010. Он равен 11,29%. Этот процент рассчитывается по формуле сложных процентов (с реинвестированием прибыли, compound). Поэтому он меньше, чем процент в предыдущей колонке ARR, который рассчитывается без рефинансирования, простым делением прибыли на число лет инвестирования.


Очень интересна колонка «Max Drawdown» - это максимальное падение цены нашего портфеля от лучшего значения, которое удавалось достичь. У нас портфель проседал аж на 43,93%. Как видите, падение было очень существенным, мы теряли почти половину наших денег. Представляете, какое было у нас настроение и какую волю надо было иметь, чтоб не бросить все в самый неподходящий момент, не продать все к черту, и не сказать себе: «никогда больше я не буду связываться с акциями!» Зато теперь наше терпение вознаграждено, мы имеем неплохую прибыль. Однако, радоваться еще рано. Мы еще в самом начале процесса. Посмотрим, чем дело кончится. Запускаем приостановленный процесс дальше.



Вот и дошли до финиша. Неплохо. Наши акции «немного» выросли в цене. Теперь наш портфель стоит 234 482 доллара 04 цента. Это 134,48% роста за 8 лет. Среденегодовой рост по формуле сложных процентов составил 11,24%. Акций-победителей стало побольше – 90% (9 из 10 акций выросли в цене). Хотите знать какие акции выросли и насколько? Тогда надо нажать на иконку «Holdings». Там, где нарисована корзинка. При нажатии на иконку вместо графика мы увидим акции нашего портфеля и какие результаты каждая из них показала. Вот скриншот.



Мы видим наш портфель акций. Лучшей оказалась акция PNRA. Мы ее купили на 9 197 долларов, а в конце периода тестирования эти акции стоили уже более, чем в 4 раза дороже: 39 324. Примерно так же «сработала» CTSH. Дальше смотрите сами. Единственная проигравшая фирма (самая последняя в списке) – CBI. Но она проиграла совсем немного, 126 долларов составил убыток по ней.

В целом все смотрится хорошо. Но надо иметь в виду, что наш старт пришелся на самый кризис 2008 года, когда все акции серьезно подешевели. Мы купили внизу, что всегда хорошо (и всегда очень трудно психологически: покупать, когда все продают, когда цена падает и конца этому не видно и кажется, что мир рушится). Поэтому после выхода из кризиса цены всех акций серьезно выросли.  И чтобы понять, насколько хороша или плоха наша стратегия выбора, неправильно было бы оценивать наш результат сам по себе, ведь и все другие акции росли в это время. Надо сравнивать с тем, что произошло с рынком в среднем за этот период времени. То есть, надо сравнить наш результат с индексом S&P.

Это не трудно сделать. 2 сентября 2008 индекс S&P равнялся 1166, а 2 сентября 2016 он был равен 2177. То есть, по формуле сложных процентов индекс рос за эти 8 лет в среднем на 8% в год. А наш портфель рос в среднем на 11,24% в год. Немного больше, да? Правда, разница кажется не такой уж большой. Но мы уже знаем, что это только так кажется. За 8 лет "набегает" весьма существенная разница. Всего за эти 8 лет индекс S&P вырос на 86,7%, и наши 100 тысяч долларов, если бы мы купили акции индексного фона S&P-500, за эти 8 лет превратились бы в 186 700 долларов. А купив те акции, которые мы выбрали по нашим критериям, мы получили за тот же период 234 482 доллара. Разница составляет неплохие 47 тысяч 782 доллара. Это почти половина от наших первоначальных вложений.

Все это радует, конечно. Но тут возникает очень важный вопрос – это просто нам повезло, это случайно так получилось, что мы существенно обогнали S&P или это закономерность? Чтобы отвтить на этот вопрос надо провести большую серию тестов на разных временных интервалах, с разными датами старта, во времена хорошего рынка и во времена плохого рынка, на длинных и на коротких периодах времени. И только проанализировав всю эту гору материала можно что-то утверждать. Да и то с оговорками.

Я проделал эту работу и могу поделиться выводами. Но об этом – в следующем посте на тему «Инвестируй как Баффет».
_________________________________________________

Начало разговора по теме инвестиций здесь
Предыдущий пост по этой тематике здесь
Следующий пост здесь

Если у вас есть вопрос, комментарий, замечание или предложение по теме нашей беседы, напишите, пожалуйста, коммент к этой записи.

Если есть вопрос конфиденциального порядка (часто бывает в финансовых вопросах) напишите мне письмо на адрес barchevski@gmail.com или gregbar@bk.ru
Tags: bi
Subscribe

Recent Posts from This Journal

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 8 comments