Стратегия «Вектор

Стратегия
«Вектор»
Содержание
1.
Описание рыночных движений при помощи математических моделей
3
2.
Свойства рыночных ценовых колебаний
4
3.
Принцип построения стратегии
5
4.
Отбор инструментов по ликвидности
7
5.
Основные статистические показатели стратегии «Вектор»
8
6.
Выводы
15
7.
Контакты
16
Дополнительная информация
17
1. Описание рыночных движений при помощи математических моделей
Каждый новый год на фондовом рынке не похож ни на один из предыдущих. Снижения и
подъемы рынка происходят каждый раз в разное календарное время и при разных
условиях. Ярким примером тому является май месяц: в 2006, 2010 и 2011 году в мае была
ощутимая коррекция, а в 2008 и 2009 году, наоборот, сильный рост. Можно пытаться
заранее прогнозировать поведение рынка, можно даже делать сразу несколько прогнозов
относительно кривой движения рынка, но в итоге он пойдет своим путем, не совпав в
точности ни с одним из прогнозов.
Но означает ли это, что на локальных движениях рынка в долгосрочной перспективе
вообще нельзя заработать? Нет, не означает. Рынок в определенном смысле аналогичен
случайному процессу. Случайный процесс при моделировании каждый раз будет рисовать
совершенно разные траектории движения. Но при этом закономерности, по которым
построены эти кривые, все время будут одинаковы. Иными словами, траектории развития
могут быть разными, но явление, их породившее, при этом остается неизменным. Так же и
рынок каждый год будет показывать различную картину, но при этом сама природа
процесса останется неизменной. Таким образом, если не заниматься предсказанием
траектории движения рынка, которая все равно будет отличаться как от всех предыдущих,
так и от всех прогнозных траекторий, а изучать свойства самого процесса, порождающего
эти траектории, на рынке можно стабильно зарабатывать на локальных подъемах и
снижениях.
Первые попытки описать процесс, порождающий различные траектории цен на фондовых
рынках, датированы началом XX века. Французский математик Луи Башелье ещё в 1900
году в своей «Теории спекуляций» пытался описать динамику финансовых рядов по
аналогии с броуновским движением — хаотическим движением молекул в жидкости или
газе. И на тот момент его объяснение показалось довольно убедительным и послужило
основой для теории случайного блуждания цен. Эта теория утверждает, что рынок
эффективен и изменения цен абсолютно независимы и непредсказуемы, и заработать на
нем при помощи активных стратегий, совершающих регулярные покупки и продажи
активов, в долгосрочном плане нельзя. Но доказательная база данной теории развалилась
уже в 1980х годах, когда стало понятно, что объяснение движения цен с помощью
«случайного блуждания» как минимум не достаточно. Один из выводов данной теории
состоит в том, что резкие изменения цен (взлеты или падения) должны происходить на
рынках достаточно редко. И если с сильными скачками наверх все было в порядке, они
действительно происходили относительно нечасто, то вот с резкими падениями, или
кризисами, все обстояло гораздо хуже – они случались намного чаще, чем должны были
случаться по теории. И уже сам факт этой асимметрии говорил о более сложном характере
данного процесса, нежели предполагала теория.
В 1965 году Бенуа Мандельброт обнаружил, что динамика колебаний цен на бирже
совершенно одинакова на малых и больших масштабах времени: по графику такого ряда
практически невозможно определить, изображает он колебания цен в течение часа, суток
или месяца. Это свойство Мандельброт назвал самоподобием, а обладающие им объекты –
фракталами. С этого момента начались попытки описать поведение фондового рынка с
помощью фрактальных процессов.
От поиска формулы ученые перешли к сложным агентским моделям, описывающих
математическим языком поведение различных участников рынка от мелких частных
инвесторов до институтов, тем самым моделируя поведение рынка в целом через
поведение различных его участников. Однако создать такую функцию распределения,
которая генерировала бы ряды, обладающие в точности теми же характеристиками, что и
реальные финансовые данные, пока не удалось.
2. Свойства рыночных ценовых колебаний.
Но это не означает, что нужно забыть об активных стратегиях до решения этой задачи.
Чтобы использовать движения цен на рынке для извлечения прибыли, вовсе не
обязательно знать точную формулу функции распределения рыночных цен. Для этого
достаточно знать свойства этой функции. А они достаточно хорошо изучены.
Во-первых, это кластеризация волатильности. Иными словами, за сильным изменением
цен более вероятно также последует сильное изменение, а за слабым – слабое. Также из
этого свойства следует, что на рынке нет постоянной волатильности, а есть периоды
«спокойствия» и «турбулентности».
Во-вторых, это относительно высокая вероятность больших изменений цены, или, так
называемые «тяжелые хвосты» распределения. Еще в 1950х годах исследователи
заметили, что колебания рыночных цен не вполне соответствуют стандартным законам
распределения. На рисунке ниже хорошо видны основные отличия между ними: более
высокий пик и более высокие «хвосты» рыночного распределения.
Различие в плотности распределения
нормальное распределение
рыночное распределение
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
10
9,2
8,4
7,6
6,8
6
5,2
4,4
3,6
2,8
2
1,2
0,4
-0,4
-1,2
-2
-2,8
-3,6
-4,4
-5,2
-6
-6,8
-7,6
-8,4
-9,2
-10
0
Рисунок 1. Сравнение плотности рыночного закона распределения с нормальным.
То есть, вероятность изменения цены на величину более трех стандартных отклонений
существенно выше, чем в стандартных моделях распределения. С практической точки
зрения это означает, что резкие скачки цен происходят нечасто, но если уж происходят, то
цена может значительно изменится. Также это означает, что всегда есть некоторая
вероятность резкого изменения ситуации, то есть «абсолютно спокойным» рынок не
бывает никогда.
В-третьих, больший размах колебаний при фиксированном стандартном отклонении, чем
предполагает «случайное блуждание». Это свойство предполагает наличие связей между
соседними значениям цен. Или, проще говоря, наличие трендов на рынке. Еще это
свойство называют «памятью» фондового рынка.
3. Принцип построения стратегии
Как уже отмечалось ранее, фондовый рынок устроен так, что ценовые графики имеют
схожее устройство на разных временных масштабах. Поэтому на фондовых площадках
можно зарабатывать как на долгосрочных движениях, так и на краткосрочных.
Принимая во внимание вышеописанные свойства, существует математически
обоснованная возможность построить эффективную спекулятивную стратегию,
использующую статистические особенности финансовых рядов данных. Из этих трех
свойств следует, что сильные импульсы цены наверх с достаточно высокой вероятностью
будут иметь продолжение в виде тренда, поскольку изменения цен цены взаимосвязаны
(третье свойство) и за сильным движением с большей вероятностью также следуют
сильные (первое свойство) и, более вероятно, в том же направлении (второе свойство).
Поэтому нам нужно отделять движения, которые с высокой вероятностью будут иметь
продолжение в виде тренда от обычного рыночного шума. Эти движения, зачастую, и
определяют будущее направление рынка, его вектор. Выделяя такие движения, мы входим
в сделку с относительно невысокими рисками и высокой потенциальной доходностью.
Рисунок 2. Области формирования тренда на графике плотности распределения.
Этот принцип и реализован в стратегии. Решения по операциям принимаются системно на
основе математико-статистического анализа динамики котировок акций с целью
выявления уникальной повторяемой и имеющей статистическое преимущество
инвестиционной ситуации. В основе лежит трендовый метод, отслеживающий
краткосрочные движения в масштабе 15-минутных графиков, учитывающий текущую
рыночную волатильность. Если размах рыночных движений велик, система игнорирует
небольшие всплески цены, реагируя только на более значительные колебания. Если
волатильность снижается – длинные позиции открываются даже при относительно
небольшом повышении цены.
При помощи специального алгоритма в каждый момент времени определяется то значение
цены, превышение которого будет означать, что с высокой долей вероятности перед нами
уже не рыночный шум, а начало трендового движения. В случае превышения этого уровня
осуществляется покупка. При открытой позиции таким же алгоритмом рассчитывается
уровень цены, уход ниже которого будет означать высокую вероятность завершения
восходящего движения, и в этом случае осуществляется продажа.
Еще одним важным элементом стратегии является система риск-менеджмента. Для
улучшения соотношения доходность/риск в стратегии размер позиции рассчитывается
исходя из постоянного риска на сделку, что позволяет покупать бумаги на большую долю,
если волатильность на рынке низка, или, наоборот, уменьшать долю, если она
повышается. В случае, когда размах рыночных колебаний велик, портфель формируется
только на собственные средства, в случае низкой волатильности, акции в состав портфеля
могут включаться с использованием маржинального кредитования.
Также используется дополнительный фильтр, который не дает открывать позиции, если
колебания рынка в данный момент аномально велики, тем самым существенно снижая
риски.
4. Отбор инструментов по ликвидности
Отбор инструментов по ликвидности необходим для снижения риска ликвидности, т.е.
возникновения ситуации, когда невозможно быстро продать или купить акцию во время
резкого движения рынка вверх или вниз из-за большой разницы между ценой покупки и
продажи или даже из-за отсутствия контрагентов вообще, что случается в акциях второго
и третьего эшелонов. С учетом того, что стратегия является спекулятивной, ликвидность
инструментов играет ключевую роль, так как эффект проскальзывания необходимо
минимизировать. В портфель включаются только высоколиквидные российские акции,
лидеры по среднедневному обороту на ММВБ за последние полгода. На 01/01/2012 – это 7
наиболее ликвидных акций, представляющих разные отрасли российской экономики:
•
Сбербанк ао
•
Газпром ао
•
ГМК Норильский Никель ао
•
Лукойл ао
•
Сбербанк ап
•
Роснефть ао
•
ВТБ ао
В случае изменения в лидерах ликвидности, список бумаг, в которые инвестируются
средства, может изменяться как в сторону увеличения, так и уменьшения.
5. Основные статистические показатели стратегии «Вектор»
16 000 000
Вектор
14 000 000
ММВБ
12 000 000
10 000 000
8 000 000
6 000 000
4 000 000
2 000 000
Рисунок 3. Сравнение динамики стратегии «Вектор» и индекса ММВБ
ноя'14
ноя'13
ноя'12
ноя'11
ноя'10
ноя'09
ноя'08
ноя'07
ноя'06
ноя'05
0
Таблица 1. Сравнение показателей эффективности стратегии «Вектор» и индекса ММВБ
9,3 лет
1 млн.руб.
13,6 млн.руб.
1256%
32.0%
31.6%
0.71
Benchmark:
ММВБ
9,3 лет
1 млн.руб.
1.8 млн.руб.
76%
6.2%
35.5%
-0.09
Снижение
-15.9%
-18.8%
-30,5%
-28.4%
Снижение
-18.7%
-53.1%
-65.8%
-73.0%
Стратегия
Период управления:
Цена портфеля на начало периода:
Цена портфеля на конец периода:
Доход за весь период:
Среднегодовая доходность (сложный процент):
Годовая волатильность за период:
Эффективность управления (коэффициент Шарпа):
Максимальные снижение/рост за периоды времени:
День:
Месяц:
3 Месяца:
Год:
Доход
10.8%
47.9%
121.8%
234.4%
Доход
28.7%
35.3%
78.4%
164.3%
Подробный анализ стратегии по рискам и доходности
с использованием методики VAR
Плотности распределений прибыли и убытков стратегии (P&L Probability Distribution
densities)
45%
40%
Вектор
ММВБ
One-day P&L distribution density
Плотность распределения - 1день
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
-19%
-13%
-7%
-1%
5%
11%
Рисунок 4. Плотность распределения доходностей по дням
17%
23%
29%
18%
16%
Вектор
ММВБ
One-month P&L distribution density
Плотность распределения - 1мес.
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
-53%
-40%
-28%
-15%
-3%
10%
23%
35%
48%
Рисунок 5. Плотность распределения доходностей по месяцам
18%
16%
Вектор
ММВБ
3-month P&L distribution density
Плотность распределения - 3мес.
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
-66%
-42%
-19%
5%
28%
51%
75%
Рисунок 6. Плотность распределения доходностей по кварталам
98%
122%
25%
One-year P&L distribution density
Плотность распределения - 1год
Вектор
20%
ММВБ
15%
10%
5%
0%
-73%
-35%
4%
42%
81%
119%
158%
196%
234%
Рисунок 7. Плотность распределения доходностей по годам
120%
One-year P&L distribution function
100%
Вектор
80%
ММВБ
60%
40%
20%
0%
3%
-7
8% 24%
-4
-
1%
%
25
%
50
%
75
%
%
%
%
%
%
99 124 148 173 198 222
Рисунок 8. Функция распределения годовой прибыли и убытков стратегии
Годовая динамика стратегии и индекса ММВБ
(Portfolio and Benchmark P&L)
Вектор
210,4%
196,2%
ММВБ
121,1%
67,5%
53,7%
28,6%
23,2%
-14,9% 6,7%
11,5%
19,7%
2006
2007
2008
1,7%
-16,9% 5,4% -8,4%
-16,8%-13,3%
-67,2%
2005
24,4%
2009
2010
2011
2012
2013
-1,0%
2014
0%
10
00
11
00
12
00
13
00
14
00
15
00
16
00
90
0
80
0
70
0
60
0
50
0
40
0
30
0
20
0
10
0
0
Рисунок 8. Годовая доходность стратегии и индекса ММВБ (Portfolio and Benchmark
P&L)
690
торговые дни
(trading days)
Максимальная просадка
(Maximum Drawdown)
-20%
-29,6%
-40%
-36,1%
Мера риска VaR(99%) в зависимости от времени*
-80%
Риск(Risk )%
-60%
Максимальная просадка в зависимости от времени
Макс.просадка с вероятностью 99%
Максимальная просадка в не зависимости от времени
Точка безубыточности
-100%
Рисунок 9. Оценка потенциальных рисков стратегии по методологии VAR
Вышеуказанный рисунок можно интерпретировать так: с вероятностью 99% наихудший
результат стратегии за срок, указанный по оси Х, не будет ниже желтой линии (VaR).
Оценить максимальные убытки 1% вероятности «пробоя» VaR можно по коричневой
линии.
Таким образом, можно утверждать, что с вероятностью 99% убытки по данной стратегии
не превысят -29,6% (за 690 торговых дней). Максимальный исторический убыток по
модели равен -36,1% (за 690 торговых дней).
В результате, основные показатели доходности и риска за этот период следующие:
- среднегодовая доходность за последние семь лет составила 30,3% годовых,
- в дальнейшем можно предполагать, что с вероятностью 99% убытки не превысят -29,6%
(за 690 торговых дней),
-ожидаемый максимальный возможный убыток управляющего с вероятностью 99% равен
-36,1% (за 690 торговых дней).
Таблица 2. Распределение вероятности годовой доходности
Наиболее
вероятная
Диапазон годовых доходностей доходность
Стратегия
MICEX
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
от
6,74%
5,16%
3,50%
11,83%
13,42%
15,47%
26,31%
3,57%
5,09%
1,85%
1,45%
1,72%
2,25%
1,32%
0,26%
0,07%
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
-73% до -57,6%
-57,6% до -42,2%
-42,2% до -26,9%
-26,9% до -11,5%
-11,5% до 3,9%
3,9% до 19,2%
19,2% до 34,6%
34,6% до 50%
50% до 65,3%
65,3% до 80,7%
80,7% до 96,1%
96,1% до 111,5%
111,5% до 126,8%
126,8% до 142,2%
142,2% до 157,6%
157,6% до 172,9%
172,9% до 188,3%
188,3% до 203,7%
203,7% до 219,1%
219,1% до 234,4%
0,00%
0,00%
0,46%
12,36%
20,03%
8,79%
13,81%
12,23%
4,69%
3,83%
1,72%
3,70%
3,97%
4,76%
3,50%
2,84%
0,86%
0,73%
0,93%
0,79%
ожидаемая
годовая
Рисунок 9. Внутригодовые результаты инвестирования по стратегии «Вектор»
6. Выводы
Стратегия Вектор является спекулятивной торговой стратегией, подразумевающей
потенциально высокую доходность. Она при помощи специального алгоритма определяет
такие точки входа, в которых существует высокая вероятность развития сильного
трендового движения. Стратегия является агрессивной, поскольку предполагает
использование маржинального кредитования.
Сочетание алгоритма по поиску
оптимальных точек входа и системы риск менеджмента, применяемое в стратегии Вектор,
позволяет добиться высокого соотношения доходность/риск.
Контакты
Отдел Биржевого рынка
(доверительное и консультационное управление, операции в РТС и на внебиржевом рынке,
стратегии в Trade Center)
Сергей Дорогавцев
Портфельный менеджер
Руководитель отдела
Биржевого рынка
+7(495) 795-93-88, доб.2752
dorogavtsev@corp.finam.ru
Алексей Белкин
Портфельный менеджер
+7(495) 795-93-88, доб.2750
belkin@corp.finam.ru
Сергей Белов
Портфельный менеджер
+7(495) 795-93-88, доб. 2751
belov@corp.finam.ru
Александр Дорофеев
Портфельный менеджер
+7(495) 795-93-88, доб.2753
dorofeev_a@corp.finam.ru
Александр Павлючков
Портфельный менеджер
+7(495) 795-93-88, доб.2755
pavlyuchkov@corp.finam.ru
Станислав Коржнев
Портфельный менеджер
+7(495) 795-93-88, доб.2759
korzhnev@corp.finam.ru
Для более оперативной связи вы также можете задать вопрос консультантам в Trade Center. Кроме
того, в этом разделе для вас в режиме реального времени будут доступны рекомендации одной из
стратегий.
Дополнительная информация
В Москве
По России
Консультации и поддержка
8-495-796-90-26
8-800-200-44-00 (бесплатно)
Обучение от крупнейшего брокера России
Уровень «Начинающий» – это оптимальное сочетание теоретического курса основы биржевого
дела и практических занятий с использованием данных реального рынка. Подробнее…
Уровень «Профессионал» – подходит для трейдеров, желающих расширить свой арсенал методов
работы на фондовом рынке. Подробнее…
Поддержка профессиональных трейдеров
У Вас есть возможность видеть, что именно покупают профессиональные трейдеры компании
«ФИНАМ». Для этого не необходимо стать клиентом компании. Подробнее…
Быстрое открытие брокерского счета
Ознакомиться с условиями и открыть счет
Преимущества работы с нами
•
Самая широкая региональная сеть
•
Более 100 000 клиентов
•
Открытие счета от 30 000 рублей
•
Крупнейший брокер РФ в 2010 году
Настоящий материал и содержащиеся в нем сведения предназначены для клиентов ЗАО «ФИНАМ», носят исключительно
информативный характер и не могут рассматриваться ни как приглашение или побуждение сделать оферту, ни как просьба купить или
продать ценные бумаги/другие финансовые инструменты, либо осуществить какую-либо иную инвестиционную деятельность.
Представленная информация подготовлена на основе источников, которые, по мнению авторов данного аналитического обзора,
являются надежными, но при этом отражает исключительно мнение авторов относительно анализируемых объектов. Несмотря на то,
что настоящий обзор был составлен с максимально возможной тщательностью, ни его авторы, ни ЗАО «ФИНАМ» не заявляют и не
гарантируют ни прямо, ни косвенно его точность и полноту. Любая информация и любые суждения, приведенные в данном материале,
являются суждением на момент публикации настоящего аналитического обзора и могут быть изменены без предупреждения. Ни ЗАО
«ФИНАМ», ни его сотрудники не несут ответственности за какие-либо потери, возникшие в результате использования настоящего
материала либо в какой-либо другой связи с ним. Копирование, воспроизводство и/или распространение настоящего материала,
частично или полностью, без письменного разрешения ЗАО «ФИНАМ» категорически запрещено.