📚 Hub Books: Онлайн-чтение книгДомашняяСвинг-трейдинг. Мощные стратегии уменьшения риска и увеличения прибыли - Йон Маркман

Свинг-трейдинг. Мощные стратегии уменьшения риска и увеличения прибыли - Йон Маркман

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+
1 ... 44 45 46 47 48 49 50 51 52 ... 78
Перейти на страницу:

Эффект Вэлью Лайн (Value Line effect). Академики потратили годы, стараясь объяснить каким образом и при каких условиях акции с наиболее ярко выраженной ценностной линией переигрывают рынок. Последователи традиционной мудрости представили на рассмотрение общественности идею

о том, что никаким преимуществом такие акции не обладают, если делать поправку на риски. Но активисты движения за поведенческие финансы нанесли ответный удар, доказав, что рынок оказывается поверженным даже после всех поправок на риски.

Инсайдерский трейдинг (insider trading) и владение (ownership). Научная общественность сегодня фактически единодушна во мнении, что инсайдеры в корпорациях подвержены ясновидческим просветлениям сознания, в продолжение которых они покупают бумаги собственных компаний при спадах цены. Однако Викри и Беттис аргументировано доказали, что самым мощным сигналом следует считать крупные покупки директорами и финансовыми сотрудниками компании на значительных с технической точки зрения низах. К тому же, они пришли к выводу, что чистые, «неттовые» изменения объемов удержания акций взаимными фондами, а не абсолютные цифры владения, представляют собой серьезный позитивный или негативный сигнал относительно будущего изменения цены.

Во всех этих случаях Викри и Беттис озабочены поиском «информационного коэффициента», заключенного в сигнале. Они пытаются рассчитать уровень ожидаемой доходности по ценной бумаге при ее соответствии набору условий, а также стандартную девиацию доходности. В идеале они ищут сигналы, то есть «факторы», предсказывающие высокую доходность и низкий уровень девиации. Проще говоря, легче отыскать высокую доходность с низкой девиацией сигналов по акциям малой капитализации, чем по бумагам с высокой капитализацией.

Большинство уолл-стритовских компаний разрабатывают торговые модели с большим числом переменных величин, нежели StockScouter. Естественно, они являются более сложными в эксплуатации. Кроме того, они подходят лишь к определенной нише определенного инвестиционного стиля, ориентированного на рост или недооцененные акции, на инсайдерское владение акций или на единственный сектор и так далее. Во многом это объясняется тем, что такие модели создаются под конкретный клиентский заказ. С другой стороны, их сложность настолько высока, что от этого страдают степени свободы самой модели. Например, в них жестко введено такое огромное число переменных величин, что модели, легко справляясь с задачей объяснения прошлых движений, не в состоянии прогнозировать будущее. Радиус действия StockScouter покрывает все инвестиционное поле целиком; система может быть полезной любому типу инвесторов, список учитываемых ею экономических переменных позволяет максимальную степень свободы действий. По своей сути система StockScouter отнюдь не простая, но все сложности скрыты «под капотом», а частные инвесторы вполне могут управляться с ней и при отсутствии диплома по финансам.

Большинство предшествовавших StockScouter рейтинговых стратегий по акциям, такие, как Value Line или Zacks Investment Research, основывались на анализе либо цены акций, либо доходов компаний. Такие системы неплохо зарекомендовали себя в прошлом десятилетии. Сегодня они не работают из-за того, что, во-первых, возникли трудности с ростом доходов и, во-вторых, слишком большое количество толпящихся на рынке игроков, действующих согласно принципам количественного анализа, снижают действенность возникающей аномалии. Действительно, проблема количественного метода инвестирования состоит в том, что если вы разработали прекрасно работающую стратегию с использованием исторических данных и рассказали о ней миру посредством публикаций или рассылки, то феномен исчезает, как мираж в пустыне.

Не вдаваясь в излишние подробности, следует отметить, что отличие подхода компании Camelback заключается в том, что его системы более чутко реагируют на происходящие события. Беттис и Викри фокусируют внимание на конкретных информационных событиях с целью определения того, что может случиться через неделю, месяц или полгода. Они также пытаются рассчитать уровень чрезмерной доходности, превышающей средний уровень прибыльности на рынке, который должен проявиться, материализоваться после того, как состоится комбинация таких информационных событий. Например, покупки инсайдеров на 52-недельных низах, происходящие после одновременного сообщения о повышении уровня доходов. Другие системы имеют тенденцию к сглаживанию переменных величин. Когда речь идет о действиях инсайдеров, Camelback учитывает все их недавние акции и проецирует в будущее доходность, опираясь на дату совершения сделок, тогда как остальные при рассмотрении деятельности инсайдеров пользуются средними скользящими линиями, сопровождающими ценовой тренд. Метод Camelback предполагает непосредственную реакцию рынка на новости, учитывая тот факт, что инвесторам отводится совсем немного времени, в течение которого они могут отреагировать на информацию. По мнению людей из Camelback, цены двигаются на новостях, причем, рывками, тогда как остальные полагают, что течение цены подобно движению речной воды.

В заключение, хотелось бы еще раз подчеркнуть уникальные качества системы StockScouter, позволяющие свинг-трейдерам успешно реализовывать идеи по среднесрочному трейдингу, так как система работает с набором аномалий и их комбинациями, предлагая портфели акций, которые растут в цене по различным причинам. Именно благодаря этому, система StockScouter выгодно отличается от остальных систем, концентрирующихся на каком-либо одном из факторов, например, на изменении уровня доходов.

Анализ методом HiMARQ

Альтернативный подход к поиску акций с высокими шансами сильного движения вверх или вниз в ближайшие недели или месяцы состоит в определении 5-10 ценных бумаг, которые в прошлом постоянно падали или росли в течение этих же календарных месяцев, то есть отбор акций, подверженных сезонному фактору. В онлайновом приложении к моей последней книге Онлайн инвестирование: Второе издание (Online Investing: Second Edition) я объясняю способ использования программы Excel при вычислении среднего уровня доходности акции в каждом месяце. С разрешения издательства Microsoft Press ниже приводятся выдержки из этого приложения. Приводимые в конце данной главы Таблицы 4-8 и 4-9 содержат списки 50 самых бычьих и самых медвежьих акций по результатам каждого месяца.

Разработанную мною методику изучения сезонных характеристик отдельных акций я назвал HiMARQ (аббревиатура английского названия «Historical Monthly Average Return Quotient» – «исторический показатель по средней ежемесячной доходности»). Понимание типичных ежемесячных и ежеквартальных моделей изменений цены – бесценное качество свинг-трейдера. Однако необходимо отметить, что сильные ежемесячные модели отнюдь не являются «всепогодными», поскольку множество иных факторов способны в одночасье поломать их. И все же намного комфортнее действовать в согласии с историческим трендом, нежели против него.

Моя практика последних двух лет свидетельствует в пользу того, чтобы начинать каждый месяц с изучения обширного списка наилучших и наихудших бумаг, отобранных по методике HiMARQ, к которым позже применяются изложенные ранее принципы отбора системы StockScouter. Очень часто акции, имеющие историческую тенденцию показывать очень высокие или, наоборот, крайне слабые результаты в том или ином месяце, и если техническая картина по ним соответствует той или иной модели, а также если они имеют высокие баллы в системе StockScouter, могут совершать мощные, приносящие огромную прибыль движения.

1 ... 44 45 46 47 48 49 50 51 52 ... 78
Перейти на страницу:

Комментарии

Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!

Никто еще не прокомментировал. Хотите быть первым, кто выскажется?