Саймон Вайн
Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений

Проблемы в использовании фундаментального анализа, связанные с факторами, зависящими от инвесторов^[97]

Д. Швагер в своем «Руководстве к рынкам фьючерсов» отмечает четырнадцать заблуждений в отношении фундаментального анализа. Его наблюдения представляют ценность в контексте данной книги.

1. Рассмотрение фундаментальных факторов в отрыве от динамики рынка: сами по себе они не предвещают негативную или позитивную динамику, но могут выступать в роли предсказателей по отношению к конкретным ценовым изменениям. Проиллюстрируем эту идею на примере.

В начале 1992 г. ожидалось начало операции «Буря в пустыне», в рамках которой намечалось освобождение Кувейта от иракской оккупации силами коалиции под эгидой ООН. Аналитики предсказывали, что начало боевых действий повлечет за собой проблемы доставки нефти по Персидскому заливу на непредсказуемый срок. Комментаторы указывали на вероятность ракетных атак со стороны Ирака на нефтяную промышленность арабских стран – участниц антииракской коалиции. Повышение цен на нефть могло привести к резкому снижению темпов экономического роста стран – импортеров нефти.

Реальные события развернулись следующим образом. Всплеск цен на нефть в связи с оккупацией Ираком Кувейта привел к прекращению поставок из обеих стран. Поскольку их доля очень высока, рост цены на нефть был объективным фактором. До начала военной операции рынок подогревался всевозможными сенсационными сценариями, например, обсуждалась мощь иракской армии и ее оружия массового поражения. Соответственно, в сознании людей во время ожидания аккумулировались худшие сценарии. В момент начала действий, когда казалось, что самое плохое вот-вот произойдет, курс доллара (валюты, игравшей функцию «безопасной гавани» во время напряженной ситуации в мире) резко вырос, а цена на нефть подняться так и не смогла. Рынку стало ясно, что все желающие ее купить уже сделали это и новых покупателей нет, а следовательно, ничто не сдерживает его от падения. Другими словами, «худшая информация была учтена в цене» (рисунок 1.15).

2. Рассмотрение старой информации как новой: агентства нередко повторяют информацию, поэтому необходимо помнить, что сведения и факты, часто представляемые как новые, рынку уже известны.

3. Использование сравнений с результатами, полученными год назад, – ошибка, похожая на предыдущую. Объявление о резком росте количества свиней на фермах, например, может означать лишь то, что в прошлом году оно было низким. Кроме того, эта информация, возможно, уже известна рынку и поэтому не окажет влияния на цены.

4. Использование фундаментальной информации для определения времени начала действий: для этой цели сложно использовать статистику спроса и предложения, поэтому работа многих трейдеров, черпающих информацию из газетных статей и других подобных источников, оказывается неэффективной.

5. Отсутствие перспективы: реагируя на сенсационные объявления, трейдеры часто забывают задать вопрос о том, насколько значимо указанное событие. Так, информация о том, что заморозки приведут к потере урожая озимого картофеля в США, вряд ли представляет большой интерес, поскольку такая культура составляет около 1 % всего годового урожая.

6. Игнорирование фактора времени: объявление о росте цен на зерно не обязательно влияет на сегодняшнюю цену производства мяса, которое в двухлетней перспективе может подорожать. Существует много подобных явлений, которые, несмотря на кажущуюся близость, не имеют прямой взаимосвязи и оказывают замедленное влияние друг на друга.

7. Допущение, что уровень цены не может упасть ниже стоимости производства: существует много примеров, когда рынки сахара, скота, меди и т. д. в течение нескольких лет оставались ниже стоимости производства этих продуктов.

8. Неправильная причинно-следственная связь: так, нельзя предсказывать цену хлопка на основе роста засеянных площадей, так как в разных регионах различная плодородность почвы. Аналогично: на рынке скота рост поголовья не означает пропорциональный рост забоя.

9. Сравнение номинальных цен: сравнение цен на сырье за долгий срок должно проводиться с учетом инфляции.

10. Игнорирование ожиданий: рынок часто обращает больше внимания не на текущие, а на ожидаемые в будущем рыночные условия.

11. Игнорирование сезонных факторов: на сырьевых рынках существуют циклы, повторяющиеся из года в год. При сравнении показателей одного года с показателями другого фактор сезонных колебаний учитывается автоматически. Сравнение внутригодовых показателей без учета сезонных факторов приводит к ошибочным оценкам.

12. Ожидание исполнения международных торговых соглашений: значительное количество соглашений не исполняется, поэтому их учет при прогнозировании цен может быть ненадежным.

13. Прогнозирование на основе недостаточной информации.

14. Путаница концепций спроса и потребления. Объем спроса зависит от общей потребности в продукте. Объем потребления обусловлен спросом и предложением и выражается в общем количестве потребленных благ при данном уровне цен. Поэтому он является прямым следствием (а не определяющим фактором) цен: чем они ниже, тем больше возрастает объем потребления. В случае скоропортящегося сырья потребление больше зависит от предложения, чем от спроса, который, таким образом, часто можно исключать из расчетов.

5. Выводы: проблемы фундаментального анализа и оптимизация его использования

Проблемы использования фундаментального анализа

Первой проблемой, достойной упоминания, является наличие в каждый момент времени нескольких, часто противоречивых, подходов к фундаментальному анализу. Так, в начале 2002 г. на рынке продавались еврооблигации Венесуэлы ввиду экономической, политической и социальной нестабильности в этой стране, т. е. принимались во внимание фундаментальные факторы. В то же время многие отмечали, что внешняя задолженность государства минимальная и Венесуэле не имеет никакого экономического смысла объявлять дефолт. Анализ второй группы аналитиков оказался правильнее: рынок резко вырос. Это обычный пример противостояния «фундаментальных» взглядов, иллюстрирующий важность правильного выбора основополагающих допущений моделей.

Второй вывод мы сделаем на основании следующего примера. В 1990-х гг. имели место по крайней мере две ситуации, аналогичные российской девальвации. Первая возникла в Италии в 1992 г., вторая – в Мексике в 1994–1995 гг. Проблемы Италии были «предсказуемы» за три, а Мексики – за два года до кризиса. Тем не менее оба кризиса нанесли инвесторам огромный ущерб. Но эти ситуации никоим образом не подготовили менеджмент банков и фондов к «правильной политике» внутри организации в преддверии российского дефолта. Другими словами, правильный диагноз – не то же самое, что правильное лечение. Даже когда ситуация предельно ясна, остается надежда, что «в этот раз все будет по-другому».

Третье: в большинстве случаев даже при правильном выборе краеугольных факторов не удается предсказать динамику цен. Это можно объяснить неготовностью участников рынка к принятию оценок аналитиков. Сорос, говоря о циклах «бум – крах», утверждает, что, оценив определенную ситуацию и сравнив ее с господствующим фундаментальным мнением, можно выявить, что оно базируется на устаревшей модели. В таких случаях ранее заданная тенденция цен продолжается по инерции. Затем рынок осознает свою ошибку (корректирует фундаментальный взгляд) и изменяет вектор движения. Он следует новому направлению, пока не осознает, что базовая ситуация опять изменилась, а следовательно, модифицируются и все составляющие моделей.

Четвертое: даже если фундаментальному аналитику удается правильно предсказать модель данного рынка, необходимо принять критическое решение: в какой момент начинать пользоваться выводами анализа? Ведь инерция рынка порой занимает годы, и цены могут намного отклониться от «справедливых». Инвесторы же не имеют возможности долгое время оставаться в убыточной позиции, поэтому даже при использовании правильной модели есть риск потерять деньги.

В конечном итоге можно сделать вывод, что термин «фундаментальный анализ» предполагает специфический тип анализа информации, но его выводы не являются научными фактами. «Фундаментальность» выводов анализа на поверку зависит от личного мнения и удачи аналитика.

Оптимизация использования фундаментального анализа

Фундаментальный анализ полезен при критическом рассмотрении консенсусного прогноза поведения приоритетных факторов. А вот если динамика показателей или правильность выбора факторов не подтверждаются, тогда первого, кто это заметил, может ожидать шок от появления «непредвиденной» информации. Именно раннее упреждение незамеченных рынком факторов, способных видоизменить ценовой вектор, и позволяет зарабатывать деньги.

Гипотезы «фундаменталистов» могут быть полезны для фальсификации в смысле, предложенном Поппером: если рынок ведет себя не так, как предсказывает господствующая гипотеза, значит, появились новые факторы, еще им не осознанные, и следует закрывать начальную позицию или занимать позицию в обратном направлении.

Многие общие выводы, предложенные финансовой наукой, скорее всего, не представляют ценности на каждом промежутке времени, но могут быть полезны в некоторые конкретные периоды. Иначе говоря, если удается уловить сходство ситуации с описанным «принципом-конфигурацией» (в понимании Хайека), то в течение некоторого промежутка времени это дает ощутимое преимущество.

Таким же образом можно подходить и к категориям современной финансовой науки. Так, историческая бета сама по себе бессмысленна ввиду нечеткости определения и волатильности показателя. Тем не менее на практике очень важна последовательность в действиях: если инвестор избрал бету за данный период как определяющий показатель и использует его на протяжении долгого срока, возможно, он научится извлекать из этого позитивный результат.

Глава 1.2
Технический анализ^[98]

1. Объяснение понятий технического анализа с точки зрения фундаментального аналитика

Технический анализ – это прикладная социальная психология. Его назначение в том, чтобы выявить тенденции и изменения в поведении толпы с целью принятия разумных торговых решений^[99].

Говоря о техническом анализе, следует отметить, что Х. Уоркинг в 1934 г. и М. Осборн в 1959 г. привели доказательства неэффективности технического анализа. Уоркинг показал, что изменение цен акций является случайной величиной, при том что цены могут находиться в тенденции. Поскольку изменение цен является непредсказуемым, как и броуновское движение, Уоркинг сделал вывод, что технический анализ не дает надежных позитивных результатов. Осборн обнаружил, что, как и при броуновском движении, амплитуда колебаний цен возрастает в такой пропорции: квадратный корень из величины времени, за которую берется интервал цен. Исследования Уоркинга и Осборна стали одной из основ довода Фамы, что знатоки исторического поведения цен не имеют шанса стабильно получать больше среднерыночных доходов (тест на «слабую форму эффективности рынков»)^[100]. Но что, если говорить не об изменении цен по отношению к прошлым значениям, а о тенденциях и памяти рынка в связи с ключевыми значениями? Помогают ли они находить на рынке новые возможности и управлять риском позиций? Или, как мы увидим, обсуждая концепции поведенческих финансов, технический анализ (как и фундаментальный) – это всего-навсего форма проявления человеческого стремления к нахождению конфигураций там, где их нет?

На наш взгляд, технический анализ является реальным подспорьем при анализе рынка и принятии решений как по увеличению, так и по уменьшению позиций.

Оценки участников рынка многообразны и отличаются друг от друга. Торговые решения, принимаемые на базе разных оценок в определенный момент, приводят цены к некоему равновесию (результат процесса «нахождения» правильной цены). Он выражается не в конкретной цене, а в некоем диапазоне цен (price range). Как известно, до 70 % времени рынки находятся в ценовых диапазонах.

Здесь мы подошли к первому термину, используемому в техническом анализе, – диапазону (range). Диапазон – это видимая человеческому глазу конфигурация на графике исторического поведения цен, которая ограничивается сверху и снизу предыдущими экстремальными значениями цен. Верхнее экстремальное значение называют уровнем сопротивления (см. рисунок 1.16, на котором изображен GBP/USD), а нижнее – уровнем поддержки.

Последний индикатор прост в обращении, поэтому очень популярен. Однако, несмотря на свою распространенность, некоторые способы его применения не являются стандартными. Так, на рис 1.17 демонстрируется, как на основе анализа динамики логарифмации индекса Dоw-Jones за 80 лет аналитик делает вывод, что за 12 лет рынок упал до минимальных значений только два раза, что за последовательные 12 лет рынок упал до минимальных значений только два раза, и этот уровень в обоих случаях был уровнем поддержки во время крушения рынка. Поэтому нижнее значение 12 лет назад может служить неким ориентиром худшего сценария динамики индекса Dow Jones в любой момент в будущем. Зимой 2009 г. такие выводы наводили на мысль, что, несмотря на свободное падение рынка, возможно, он достиг дна. Эта мысль оказалась правильной.

Степень волатильности цен внутри диапазона зависит от объема новой информации и денежных средств (ликвидности), поступающих на рынок или уходящих с него. Они проявляют себя в резких движениях. Затем в сознание участников рынка внедряются новые факторы, и значение устаревающей информации «угасает». Но все экстремальные значения – точки, на которых остановился рынок после шока, вызванного новой информацией, остаются на графиках и превращаются в уровни сопротивления и поддержки локального значения. Рынок как бы говорит: «Если поступает неожиданная информация или меняется ликвидность, то сначала сильный шок выражается в движении, достигающем определенного уровня, а если он становится сильнее – то уже другого». Иными словами, налицо неосознанная, но вполне здравомыслящая оценка, которую дает рынок, ранжируя непредсказуемые и противоречивые факторы по силе их воздействия на цену.

«Прорыв» технических уровней на графиках цен актива является очень сильным техническим сигналом, обусловливающим необходимость нового плана действий. «Прорывом» считается закрытие цены периода (например, часа – на часовых или дня – на дневных графиках) выше или ниже предыдущего уровня. Такие изменения происходят не часто, и, как правило, сигналы технического анализа во многом упреждают переоценку рынка экономистами. Рынки опционов на данный базовый актив также реагируют на «прорывы» ростом цен на ожидаемую волатильность (implied volatility), в первую очередь краткосрочную. Когда же «прорыв» подтверждается, растет и долгосрочная ожидаемая волатильность.

Другим важным методом технического анализа являются скользящие средние. Из базовой статистики известно, что в целом динамика всех явлений определяется центростремительной тенденцией. Например, если компании видят, что цена их акций падает, то они стараются изменить свое поведение таким образом, чтобы она пошла вверх. Вслед за этим увеличивается конкуренция в отрасли, прибыли снижаются, и цена идет вниз. По сути, механизм обратной связи между явлениями предполагает, что, дойдя до одной из границ диапазона, цена будет возвращаться к его среднему значению. А поскольку этот уровень неустойчив, скорее всего, достигнув его, цена, подобно маятнику, по инерции продолжит отклоняться дальше. Поэтому пересечение временным рядом среднего значения диапазона может рассматриваться как сигнал к дальнейшему продолжению тенденции. Отсюда и технические сигналы, основанные на такого рода пересечениях скользящих средних, которые очень популярны среди инвесторов.

Активно пользуются тенденциями (trends) и другими показателями, помогающими быстро определять вектор движения рынка (momentum indicators), как приверженцы технического анализа, так и «фундаменталисты». Рассмотрим логику последних. В биржевом лексиконе есть выражение: «Рынок делает более высокие максимумы и менее низкие минимумы» (Market makes higher «highs» and higher «lows»). Эта фраза означает: достигая новых, более высоких ценовых значений, цены актива опускаются не до предыдущих низких значений, а повышаются до более высоких уровней. На графиках тенденция подъема цен очевидна.

Чтобы точнее использовать обнаруженный вектор, трейдеры соединяют значения экстремальных цен одной прямой. Соединяя значения локальных минимумов цены (уровни поддержки, о которых говорилось выше), они получают линии, ниже которых рынок не должен падать в будущем. Аналогично, соединяя значения экстремальных максимумов цены, т. е. уровни сопротивления, они получают линии, выше которых рынку будет сложно пойти в дальнейшем. Интерполируя эти линии на будущие периоды, часто удается предсказать последующие сигналы к приобретению (уровни поддержки) и продажам (уровни сопротивления).

На рисунке 1.18 обратите внимание на то, что максимальное значение пересматривается рынком ежедневно. Это происходит благодаря включению механизма обратной связи, о котором говорит Дж. Сорос: падающая тенденция стимулирует дополнительные продажи и, следовательно, более низкие уровни цен. Закрытие же рынка под уровнем тенденции рассматривается как сигнал к ускоренному падению.

В дополнение к этому старинному методу, применяющему простую геометрию, существуют осцилляторы – индикаторы, использующие соотношения цен. Например, берется абсолютное значение разницы между ценами закрытия последующих дней (Цена2 – Цена1) и делится на уровень цен закрытия предыдущих дней (Цена1). Рост абсолютного значения такoго осциллятора говорит об ускорении тенденции, а его падение – о том, что ее сила угасает. Именно такие простые показатели привлекают целый класс участников рынка, которых называют «инерционными» инвесторами (momentum investors). Они входят в рынки, пока наблюдается тенденция, и обращаются к графикам за сигналами, свидетельствующими, например, о том, что рынок достиг консенсуса; что ценовой диапазон, в котором закрепился данный актив, возможно, следует пересмотреть в сторону повышения или понижения; что начинается новый процесс «поиска цены» в направлении тенденции.

Возникновению технических тенденций часто сопутствуют сообщения типа «Россия подтвердила курс на реформирование экономики, а поэтому следует вкладываться в ее рынок». Подобные поверхностные заявления (т. е. упрощенный вывод фундаментального анализа) порой вырождаются в «заклинания», которыми в течение долгих месяцев объясняют движение капитала на рынке. Они отражаются на графиках и могут быть проанализированы на предмет новых технических конфигураций.

В заключение следует упомянуть возможности использования технического метода, разработанного Эллиоттом.

Принцип Эллиотта заключается в следующем: каждое движение рынка состоит из пяти волн, которые, в свою очередь, также состоят из пяти волн, и т. д. Подобный подход напоминает принципы фрактальной геометрии, разработанные Мандельбротом.

При этом классическая высота пятой волны составляет 0,618 от расстояния по вертикали от начала 1-й волны до конца 3-й. На рисунке 1.19 различаются три пятых волны разного уровня старшинства. Старшая помечена кругами, средняя – цифрами с подчеркиванием, младшая – никак не выделенными цифрами. У всех трех расстояние по вертикали между точками 4 и 5 (высота 5-й волны) равно 0,618 от расстояния между точками 1 и 3 (высота от начала 1-й волны до конца 3-й). Иными словами, в течение четырех месяцев один и тот же метод трижды предсказывал экстремальное значение на следующем этапе с точностью до 0,3 %!

Анализ графиков РАО «ЕЭС», «Ростелекома» и ряда других компаний подтверждает потенциал этого метода в предсказании цен.

2. Прогнозирование поведения рынков (на основании вышеизложенного материала)

Приведем несколько примеров комбинированного использования технического и фундаментального анализа.

Осенью 1994 г. ожидалось присоединение Мексики к НАФТА (торговому союзу США и Канады). Поскольку существовало множество как положительных, так и отрицательных факторов, было неясно, какое влияние окажут эти события на курс доллара США против канадского доллара. Рисунок 1.20a помогает определить момент, когда рынок принял коллективное решение о потенциальном эффекте присоединения.

Приведем второй пример. В марте 1999 г., после длительных переговоров России с МВФ, было объявлено, что решение найдено. Рынок еврооблигаций отреагировал не сразу. В какой момент инвестор получил графическое подтверждение того факта, что рынок «поверил» в информацию (рисунок 1.21)?

Процесс «осмысления» рынком информации занял больше недели (рисунок 1.21а).

Третий пример. Поведение российских еврооблигаций не зависит от поведения курса евро/доллар, но зависит от инвестиционного климата в мире. Осенью 2000 г. возобновилась тенденция падения курса евро против курса доллара. В прессе стали появляться статьи, авторы которых утверждали, что продолжение тенденции чревато развалом европейских планов интеграции и катаклизмами на финансовых рынках. Какой технический сигнал (рисунок 1.21) продемонстрировал управляющему портфелем облигаций, что негативное влияние курса евро на инвестиционный климат усилилось и цены еврооблигаций могут отреагировать на него в условиях отсутствия информации, непосредственно касающейся России (рисунок 1.21а)?