Mechaniczna strategia na rynku akcji

To może wydać się zaskakujące ale procesy decyzyjne, oparte o kryteria typowo fundamentalne, można zautomatyzować a w rezultacie obiektywnie zweryfikować ich przydatność.

Zrobili to niedawno dwaj panowie: autor wielu książek z dziedziny finansów, również publikowanych w Polsce, i nieustanny inkwizytor ?Hipotezy Efektywnego Rynku” (HER) – prof. Robert A. Haugen oraz Nardin L. Baker, portfolio manager i doradca. Ich studium ?Case closed”, dostępne w elektronicznej sieci SSRN, jest dokumentem sporządzonym zgodnie z zasadami naukowego warsztatu, a jego celem – udowodnienie wysokiej nieefektywności amerykańskich rynków akcji. Ja chciałbym skupić się na bardziej praktycznym wymiarze ich testów i wniosków, mogącym wspomóc codzienne procesy decyzyjne inwestorów. Ta praca jest w zasadzie powtórną choć rozszerzoną weryfikacją tez postawionych i przetestowanych przez nich pierwotnie 13 lat temu. Zajmujący się systemami mechanicznymi zdają sobie sprawę jak istotne jest przetestowanie koncepcji na danych nie widzianych przy pierwszej optymalizacji systemu, reszcie tylko nakreślę ową ideę: jeśli strategia bez większego uszczerbku na zyskowności i stabilności przetrwa weryfikację na danych wcześniej nie widzianych, istnieje spora szansa, że jej założenia oparte są na czymś dużo znaczniejszym niż szczęście, traf czy zwykłe rozkłady losowe.

Krótkie wprowadzenie: Hipoteza Efektywnego Rynku, teoria bardzo popularna wśród akademików i części finansistów, zakłada, że, o ile inwestor nie ma na nazwisko Buffett, w długim okresie nie pobije średniej rynkowej (indeksu), opierając się na dostępnych i niedostępnych inwestorom informacjach z rynku i spółek (czyli A.F. i insiding), nie daje też szansy na ponadprzeciętne zyski przy użyciu A.T. Panowie obrali sobie za zadanie dowiedzenie nieprawdziwości tej hipotezy, pokazując, że na podstawie danych z przeszłości można z dużym prawdopodobieństwem wytypować scenariusze zachowań rynku w przyszłości i osiągać jednak zyski w oparciu o aktualne i przeszłe informacje, dostępne powszechnie rynkowi. Przy okazji wykazali też, że za pomocą analizowanych kryteriów można znaleźć silne związki przyczynowo-skutkowe wyjaśniające określone zachowania kursów w przeszłości.

Haugen i Baker ułożyli listę kilkudziesięciu czynników, których wystąpienie w chwili obecnej lub w ostatnim czasie, może wpłynąć na zachowanie kursu spółki w najbliższej przyszłości. Badane determinanty oparte były w znacznej mierze na typowo fundamentalnej bazie, jak np. wpływ wielkości wskaźnika C/Z na zachowanie papieru w kolejnych miesiącach. Inne bliższe były statystycznym czy matematycznym formułom. Jak przyznają część badanych czynników była ich autorskim pomysłem, lub koncepcją sporadycznie śledzoną dotąd w teorii finansowej.

Do obliczeń użyto danych z ostatnich 45 lat dla kilku tysięcy amerykańskich spółek giełdowych. Dane podzielono na 9 okresów by badać po kolei wpływ pomiarów z jednego okresu na wyniki w kolejnym. Zmienną, która mierzyła efektywność poszukiwanych zależności był zwrot na kapitale (payoff). Aby urealnić wpływ niektórych wskaźników posłużyli się ?opóźnieniem” czasowym w obliczeniach. To ważne szczególnie w przypadku danych sprzed ery internetowej gdy to zanim niektóre raporty dotarły do szerokiego rynku, mijało czasem wiele dni.

Rezultatem testów było wyodrębnienie tych czynników, których wpływ na zyskowność inwestycyjną był najsilniejszy i najbardziej stabilny. W swojej pracy wymieniają je w następującej kolejności:

1/ Stopa zwrotu, wynikająca ze zmiany ceny akcji  za ostatni miesiąc , przekraczająca zmianę wartości indeksu w analogicznym okresie (tzw. residual return)
2/ Cash Flow przypadające na akcję za ostatnie 12 miesięcy dzielone przez kurs aktualny
3/ Zyski firmy przypadające na akcję za ostatnie 12 miesięcy dzielone przez kurs aktualny
4/ ROA za ostatnie 12 miesięcy dzielone przez ostatnią wartość aktywów
5/ Wariancja residual return (czyli stopy zwrotu, przekraczającej zmianę indeksu z punktu 1) liczona za 24 miesiące
6/ Stopa zwrotu z akcji za ostatnie 12 miesięcy
7/ ROE z 12 miesięcy dzielone przez ostatnią wartość księgową przypadającą na akcję
8/ Wariancja liczona od zmiany ceny akcji za ostatnie 24 miesiące
9/ BV/P z ostatniego raportu
10/ Marża zysku dzielona przez sprzedaż za ostatnie 12 miesięcy
11/ Stopa zwrotu z akcji za ostatnie 3 miesiące
12/ Sprzedaż przypadająca na akcję za ostatnie 12 miesięcy podzielona przez kurs akcji

Przepraszam, jeśli któryś z terminów zabrzmiał nieprecyzyjnie, starałem się przetłumaczyć je jak najdokładniej.

Jaki wpływ udało im się zmierzyć i jak stworzyć z tego strategię- o tym w kolejnym wpisie.

—*Kat*—

[Głosów:0    Średnia:0/5]

6 Komentarzy

  1. ZP

    No ale teraz w USA oficjalnie wprowadzono radosną księgowość, więc te analizy fundamentalne są obarczone podwójnym błędem.

  2. kathay

    Problem mają ci, którzy ich używają.
    W opisywanych testach są brane pod uwagę również kryteria poza fundamentalne – stopy zwrotu kursu akcji na giełdzie nie da się oszukać

  3. gonzo

    Bylo by interesujace zobaczyc wyniki poszczegolnych kryteriow. Polowa z nich to AT, jestem niemal pewny, ze suma wynikow tych kryteriow przewyzszala by te od AF (a teraz, jak pisal ZP, z legalna kreatywna ksiegowoscia AF calkiem zawiedzie).

  4. kruz

    @gonzo

    jak na razie Warren Buffett znakomicie bije indexy, osiagajac srednio stope zwrotu 17%.
    Niech mnie ktos poprawi, ale Warren nie uzywa AT, tylko wlasnie AF.

    Osobiscie uzywam AT, ale nie znam wielu technikow, ktorzy mogliby pochalic sie podobna stopa zwrotow w takim okresie jak wyrocznia z Omaha.

  5. TS

    @kruz

    Kluczem do sukcesu jest chyba obsadzanie swoich ludzi w radach nadzorczych i zarządach spółek które Buffett kupuje. To jest chyba główny “myk” który daje mu przewagę nad rynkiem.

  6. Pingback: Blogi bossa.pl » Blog Archive » Mechaniczna strategia na rynku akcji, część 2

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Proszę podać wartość CAPTCHA: *