gregbar (gregbar) wrote,
gregbar
gregbar

Category:

Алгоритм или рынок?

Я уже писал здесь, что в ответ на заинтересованность читателей моей книжки в формальном алгоритме, который позволяет отбирать инвестиционно привлекательные акции, я пытаюсь создать более сложный, чем экспресс-анализ, существенно более изощрённый алгоритм, который мог бы в автоматическом режиме на основе идей фундаментального анализа формировать портфель акций, которые в некоторой перспективе обещают рост выше рынка.

И, буду честен, дело далеко не только в читателях. Просто построение такого алгоритма (если вдруг это удастся сделать) и его бэктестинг на широкой базе прошлых данных – широкой как по числу акций (несколько тысяч компаний, практически весь рынок) так и по времени  (хотя бы пара десятков лет, чтобы увидеть поведение и в плохие и в хорошие времена) – позволило бы  однозначно ответить на вопрос, работают ли методы фундаментального анализа на сегодняшнем рынке или уже нет. Мне хочется верить, что работают. Но уверенности нет. Вот и хочется проверить.

Отлично осознаю, что затея эта почти безумна.

Поскольку постоянно вижу работы различных авторов, которые множеством серьёзных аргументов убедительно доказывают, что ни у кого не получается. Даже у Баффета. Что – в последнее время – чистая правда. Куда же я в калашный ряд лезу? Тем более, что если бы я пытался переиграть рынок с привлечением каких-то особых интеллектуальных исследований и/или каких-то особо глубоких экономических знаний и/или с помощью серьёзного погружения в специфику бизнеса конкретной компании, то ещё бы куда ни шло. А тут - АЛГОРИТМ! Баффет не справляется с современным рынком, а алгоритм справится? Ага!!!

Всё это так. И это постоянно тормозит меня в попытке начать строить алгоритм, который переиграет рыночный индекс. Работы с ним море, а результат с огромной вероятностью отрицательный.

Но что придаёт силы – это неверие в так называемую «эффективность рынка». Хотя бы потому, что само понятие «эффективности рынка» некорректно сформулировано по своей сути, на мой взгляд. Но не буду подробно – это уведёт в сторону.

Так неужели разумный по своей экономической сути подход фундаментального анализа не поможет «поймать» эту неэффективность рынка? Вот донимает меня этот вопрос, хоть что делай!

Итак, можно ли с помощью алгоритма переиграть рынок? Не разово, а систематически, постоянно, в плохие и хорошие для рынка времена.

Сначала я хочу сформулировать три принципиальные проблемы, которые могут этому помешать. А также приёмы, которые позволят хотя бы в какой-то степени их решить (если вообще позволят).

Первое. Фундаментальный анализ компании основан на изучении и анализе её прошлой экономической деятельности. Но будущее неопределённо. В будущем компанию могут подстерегать самые разные неожиданности и неприятности. Будущее ещё вчера отличной фирмы может оказаться очень плохим. В конце концов все отличные компании когда-то умирают.

Как решить проблему? Не строить прогнозы очень надолго. В бизнесе и экономике всё меняется, конечно, но довольно медленно. Конечно, мы все умрём в долговременной перспективе, как говаривал старина Кейнс. Но несколько лет многие ещё протянут. Тут возникает вопрос, как надолго можно ожидать от компании продолжения тех хороших результатов деятельности, которые она показывала раньше? Оказывается, на этот вопрос можно ответить. Я обсужу это чуть ниже. И другой общеизвестный приём – выбирать не одну фирму, а целый список (портфель). Все не умрут. В течение ближайших нескольких лет можно ожидать, что большая часть из хороших компаний ими и останутся. Хотя не все, конечно.

Второе. Алгоритм может работать только с количественными данными. А фундаментальный анализ предполагает необходимость оценки качественных характеристик тоже. Несколько хороша команда менеджеров компании? Насколько она настроена на работу именно в интересах акционеров фирмы? Насколько конкурентен в долгосрочном плане бизнес компании? Какова сила её бренда? Как эти вопросы решить алгоритмически?

Как решить проблему? Некоторые из качественных характеристик находят своё отражение и в количественных показателях деятельности компании. Можно пытаться построить алгоритм, который выявляет такие зависимости. И, опять же, надо формировать целый портфель акций, где будут представлено довольно много компаний. И если мы где-то ошибёмся (это обязательно будет), то в других случаях, возможно, нет. Хотя уверенности никто не обещает. Удастся ли алгоритмически «вытащить» качественные характеристики? Это покажет только эксперимент, большой бэктестинг на широкой базе данных и на разных исторических временах.

Третье. Фундаментальный анализ оценивает работу компании-эмитента акции. Но доход инвестор получает от изменения цены акции (ещё и от дивиденда, но в настоящее время – существенно больше от изменения цены, дивидендная доходность обычно невелика или её нет вообще). Как известно, у рынка есть фирмы–«любимчики», акции которых он оценивает высоко, и они быстро растут в цене, а есть «изгои», акции которых рынок «не любит», не смотря на достойную работу самой компании. В этом смысле фундаментальный анализ «бьёт мимо цели». Инвестору нужен рост его активов, а не более абстрактные для него успехи компании.

Как решить проблему? Известно! Надо держать акцию долго, со временем успех компании обязательно проявится в росте цены её акций. Это в своё время сказал ещё Грэм в ответ на вопрос Баффета. И хорошая компания обязательно со временем станет «любимчиком» рынка. Но тут такая незадача: чтобы решить первую проблему надо не держать акцию слишком долго. А чтобы решить третью проблему, надо, наоборот, держать подольше. А не получится ли так, что при любом сроке либо одно, либо другое не будет выполняется? То есть, рынок ещё не успел полюбить компанию, а она уже перестала быть хорошей. Вполне возможно. Как видим, вопрос «сколько держать акцию в портфеле?» становится принципиальным. Он может погубить сам принцип построения алгоритма. Тут только реальной проверкой можно получить ответ на данный вопрос.

Короче говоря, построил я такой Алгоритм, который мне кажется достаточно разумным первым приближением к цели. Прежде чем программировать его, я попробовал вручную проверить, отбирая с его помощью компании по состоянию на 01 января 2016 года. Конечно, вручную много не отобрать, но 22 компании я нашёл. Не так мало для начала. И стал смотреть, какой рост цены они покажут через год (01 января 2017 года), какой среднегодовой рост цены будет за 2 года (на 01 января 2018 года), за 3 года и за 4 года. Через пару месяцев можно будет добавить проверку и за 5 лет – на 01 января 2021 года. Во всех случаях рассчитывался именно среднегодовой рост на определённом периоде (один, два, три и четыре года). Я укажу, какие компании были отобраны алгоритмом на начало 2016 года, любой может проверить результаты роста цен их акций, динамика цен публична. Отбирались компании со значением рейтинга более 7 (рейтинг считается по-другому, чем в экспресс-анализе, он не является целочисленным и лежит в диапазоне от нуля до 14). Один из выводов состоял как раз в том, что не следует стремиться выбирать самые высокие значения рейтинга, достаточно, чтобы они лежали в «лучшей» половине его диапазона.

Вот, что получилось:






Результаты слишком хорошие, чтобы в них верить. Я думаю, что это следствие малого отбора (всего 22 компании). Просто попались удачные. Случайно. В ручном режиме пока больше не сумел выбрать, очень кропотливая и большая работа. Тот же алгоритм на бОльшем портфеле отобранных компаний должен дать гораздо более скромные результаты. Если вообще будут получены подтверждающие гипотезу результаты. Надо бы штук 100, выбранных из нескольких тысяч. И на разных точках старта, в хорошие и плохие времена. Тогда можно будет сказать что-то определённое. Мы с Михаилом Шардиным, программистом, исследователем и инвестором со стажем, попробуем запустить всё это в автоматическом режиме. Это долгая работа, на год примерно.

Но я хотел обратить внимание на другое. Посмотрите, в первой таблице зелёным окрашены клетки, которые показывают рост выше, чем S&P 500 на данном периоде. Получается, что 11 бумаг (50% всего списка) показали результат лучше индекса на всех интервалах. Имеется одна бумага, которая на всех периодах показывала рост хуже рынка. Также есть ещё четыре бумаги, которые показывали рост хуже рынка на трех интервалах из четырёх. Остальные, будучи плохими на годовом интервале, становились хорошими на двухлетке и трёхлетке, но иногда ухудшались на 4-летнем периоде.

Гораздо важнее другое: на двух- и трёхлетних периодах только по 4 бумаги из 22 «плохие», а на 1 и 4 летнем периодах таких «плохих» по 8 штук. То есть алгоритм обладает максимальной прогнозной силой на интервалах в 2 и 3 года. Он ошибся только примерно в 18% случаев. Именно для этих периодов он наилучшим образом предсказывает хорошие бумаги. А для 1 и 4 лет (а также для более длинных периодов –это отдельно ещё на старом алгоритме проверялось) алгоритм не обязательно дает такие достойные результаты.

Надо отметить ещё и то обстоятельство, что корреляция между величиной рейтинга компании и значением последующего среднегодового роста её цены именно для двухлетнего периода является максимальной (хотя не очень большой, +0,2). Другими словами, именно двухлетний период оказывается тем периодом, на котором алгоритм неплохо прогнозирует будущий рост цен акций.

Конечно, рано ещё делать выводы и обобщения, мы рассмотрели только конкретную небольшую выборку акций и только на периоде 2016-2020 годах – годах бычьего рынка.

Но некоторый вывод из этого маленького исследования сделать всё же хочется: 2-3 года – это оптимальный срок владения отобранными акциями. Потом надо снова рассматривать портфель и решать, от чего отказаться, что оставить, а что дополнительно включить в портфель. Но именно по прошествии двух-трёх лет только. Не раньше. И надо понимать, что даже в этом случае около пятой части портфеля окажутся «плохими». А на годовом или на четырёхгодовом интервалах гораздо больше акций будут оказываться плохими, не дотягивающими по доходности до рыночного индекса. То есть, вроде бы, начинает проясняться вопрос о сроке, в течение которого надо забыть о своём портфеле. Два-три года. Причём есть основания считать (пока не буду вдаваться в суть этих оснований), что это не свойство именно данного алгоритма, а просто свойство портфеля, акции в который отобраны на основании фундаментального анализа компаний-эмитентов. Держите, не продавая, 2 года, а потом решайте. Многие компании, которые в первый года «себя не показали», покажут себя за второй год. Два года не стоит отказываться от купленной акции, даже если она кажется не очень удачной покупкой. Правда, это только в том случае, если вы при отборе руководствовались фундаментальными показателями деятельности фирмы. Возможно, что два-три года – это именно тот срок, о котором Грэм говорил Баффету, что на длительном интервале рынок начинает работать как весы. Для современного рынка этот «длительный интервал», возможно, составляет всего 2-3 года.

Subscribe

  • 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 

  • 18 comments