Библиотека трейдера  
   
Новые поступления
Технический анализ
Фундаментальный анализ
Основы биржевой торговли
Экономика
Словари
Forex
Риск-менеджмент
Пишите нам


[ Prev ] [ Content ] [ Next ]

Цены и прогноз погоды

Поскольку я рос в Брайтоне, где на исход каждой игры влияли дождь, солнце и ветер, я стал весьма чувствителен к возможным изменениям погоды. Поэтому, посещая библиотеки, я всякий раз просматриваю метеорологическую литературу. К чести Гарвардской библиотеки следует отметить, что там всегда свободный доступ к подшивкам научных журналов, как и в других библиотеках гарвардской сети.

Пролистывая метеорологические журналы, изданные на рубеже столетий, я поразился тому, насколько велико было внимание в ученой среде к этой еще новорожденной науке. Авторы первых статей по метеорологии пытались, в сущности, создать совершенно новое поле научной деятельности, разработав методику прогнозов. Особенно занятно выглядит очаровательное сочетание народных примет с первыми попытками строгого статистического анализа количественных данных.

В разделах, посвященных народным приметам погоды, я нашел множество ссылок на устную традицию. Мне: попадались любопытнейшие факты. В частности, в журнале «Цинциннати Инквайер» за сентябрь 1884 года я прочел отчет о беседе с неким анонимным американцем немецкого происхождения. Этот пожилой человек держал древесных лягушек в специальном кувшине. На дно кувшина он наливал воды на дюйм, а к внутренней его стенке он ставил деревянную лесенку. Лягушки служили ему барометром: если они поднимались по лесенке, то погода обещала быть ясной; когда же они спускались вниз, к воде, следовало ожидать дождя. Кроме лягушек, этот американский немец пользовался и другими приметами:

«Взять, к примеру, муравьев. Вы когда-нибудь замечали, какую активность они развивают перед грозой? Они начинают суетиться, сновать туда-сюда, будто почтальоны или курьеры, выбившиеся из графика. Собаки, наоборот, делаются сонными и вялыми; перед дождем они стараются улечься у огня. А куры купаются в пыли.

Если жуки летают до позднего вечера, следующий день будет погожим; ясную погоду предвещает и высокий полет журавлей. Если свиньи носятся по двору, хрюкают и задирают морды, - жди большого ветра. Недаром существует поговорка: «Свинья чует ветер».

Если лебедь летит против ветра, если вечером из своих нор выползают жабы, черви, слизни и улитки, если красногрудые зарянки заглядывают к вам в окна, - все это предвещает дождь».

Охваченные исследовательским энтузиазмом, первые метеорологи не смущались объединять народные приметы с научными методами. В апрельском выпуске того же журнала за 1885 год содержится аналитический обзор метеокарт и рекомендации по «наиболее эффективному» использованию этих карт при исследовании «флуктуации различных типов погоды».

Метеокарты изобрел английский ученый Фрэнсис Гэлтон, которого я считаю ученым, стоящим в ряду величайших умов, осчастлививших западный мир за последние несколько столетий. Когда пробьет мой последний час, то там, на небесах, я хотел бы сперва обнять отца и поговорить с ним по душам, а затем хотя бы несколько часов провести рядом с Гэлтоном, чтобы понять ход мыслей этого великого интеллектуала.

Так вот, когда я читал эти журналы, меня вдруг осенило: я понял, что науку метеорологических прогнозов можно использовать на биржах - в частности, для предсказания изменений цен. Обратите внимание на следующие строки, взятые из того же журнала:

«Одна из самых серьезных проблем метеорологии - верификация прогнозов. Казалось бы, точность метеорологического прогноза может проверить каждый... но ведь вопрос не только в том, что происходит, но и в том, с какой силой... Если мы ожидаем бурю, то как спрогнозировать малые отклонения силы ветра?

В формировании погоды участвуют чрезвычайно много различных сил, подверженных обширным и постоянным изменениям; условия, наблюдавшиеся в какой-либо конкретный день, никогда не повторяются в точности, и «признаки» погодных изменений никогда не указывают в точности на одну и ту же погоду».

Подтверждение потенциальной связи между методами метеорологических и биржевых прогнозов я обнаружил в работе Герберта Джонса. Статьи Джонса публиковались в 1930-е годы, в недавно открытом тогда журнале «Эконометрика». В них описывались модели статистических прогнозов, разработанные к тому времени метеорологами. Джонс сотрудничал с богатым инвестором Альфредом Коулсом, который в период обучения в Йельском университете попробовал применить математические методы к прогнозированию биржевых цен. Впоследствии он организовал «Комиссию Коулса по экономическим исследованиям», которая стала изучать феномены, связанные с предсказанием биржевых цен.

Развивая свою методологию, Коулс и Джонс нашли необходимым разработать новый индекс рынка ценных бумаг, который базировался бы не на номинальной цене товара, а на его рыночной стоимости. Они рассчитали этот новый индекс на основе данных за период с 1897 по 1926 год. Впоследствии эти данные легли в основу индекса «С&П500», связанного с пятьюстами самыми крупными акциями Нью-Йоркской биржи.

Далее Коулс и Джонс подсчитали среднюю продолжительность всех наблюдавшихся на биржах последовательностей сдвигов цен в одну сторону, чтобы определить потенциальные продолжения или развороты тенденций Результаты их трудов изложены в серии статей публиковавшихся на протяжении 15 лет. В одной из этих статей они делают вывод, который может послужить итогом всей проделанной работы:

«Биржевым спекулянтам не рекомендуется использовать этот метод прогнозов, если они хотят получить гарантию стабильных или крупных прибылей, С другой стороны, существенный перевес продолжений тенденций над разворотами... представляет собой убедительное свидетельство наличия определенной структуры биржевых цен».

Центр тяжести научных исследований в этой области (которую сейчас называют рациональными ожиданиями и теорией эффективного рынка) колебался, подобно маятнику, между структурной школой Коулса и теорией случайных цен, которую пропагандировали Кутнер, Фама, Мэлкил и другие ученые, убежденные в том, что рынок абсолютно непредсказуем. Но я, со свойственными мне безрассудством и самоуверенностью, решил сосредоточиться на так называемых аномалиях, а не на случайных наблюдениях случайных процессов. Этот аспект проблемы казался мне куда более привлекательным.

Многие из аномалий, попавших в сферу моего внимания, относились к сериям сдвигов цен в одну сторону Любые измерения в этой области настолько трудно систематизировать, что наверняка можно утверждать лишь немногие факты: идут ли серийные сдвиги вверх или вниз, быстро это происходит или медленно и т.п. Для подобных ситуаций характерно продолжение тенденций; и при сравнении двух факторов - таких, например, как цена и объем, - естественным представляется следить за встречными или противоположными движениями (т.е. за сдвигами двух различных переменных в одном направлении или в противоположных).

Кирпичики

В своей выпускной работе я провел сравнительный анализ сдвигов цены и объема в одном направлении. Разделавшись с мучительной аргументацией (которая теперь представляется мне безнадежно наивной), я предположил, что в ситуациях, когда происходит два последовательных увеличения объема и два последовательных взлета цен, это связано с существенным ростом спроса. Такую ситуацию я назвал «положительным прорывом». А «отрицательный прорыв» я определил как два последовательных понижения цен в сочетании с двумя последовательными уменьшениями оборота.

Прогноз состоял в том, что после положительного прорыва дальнейшее повышение цен гораздо более вероятно, чем повышение цен после отрицательного прорыва. В моей работе этот прогноз подтверждался ежемесячными данными за годы с 1948-го по 1961-й. В этот период шансы на повышение цен в течение месяца после положительного прорыва составляли 73%. А вероятность повышения цен после отрицательного прорыва сводилась всего к 39%.

Ночные бдения

Охваченный юношеским энтузиазмом, я не стеснялся строить далеко идущие планы. Я не только трудился дома не покладая рук, но и таскал с собой на все турниры по сквошу. и теннису огромные пачки газет. Я засиживался над расчетами до 4 или 5 часов утра, проверяя свою теорию на сотнях: данных. Я изучал разнообразные прогнозы и системы, деятельность иностранных бирж и сводки биржевого телеграфа. Библиотека Бейкера при школе бизнеса Гарвардского университета располагала копиями всех телеграфных операций Нью-йоркской фондовой биржи с 1890 года. В этой библиотеке хранились огромные тома, подробно описывающие 25 000 сделок; ежедневно производилось столько операций, что их описание занимало около 32 страниц.

Шестую главу своей выпускной работы я завершил так «Ежемесячные данные о ценах и объеме «С&П 500» за период с 1928 по 1961 год противоречат теории случайных цен». Я утверждал, что, выбирая рынки, проявившие в последнее время признаки структуры, делая покупки на этих рынках после положительного прорыва и продажи - после отрицательного прорыва, биржевой спекулянт может получать прибыль в 260%.

В заключение своей работы я писал: «В целом проведенное исследование может лечь в основу модели, способной систематически прогнозировать поведение цен. И, с другой стороны, оно противоречит мнению о том, что цены движутся непредсказуемо, - теории так называемых случайных цен».

Говорят, нет ничего страшнее, чем факт, противоречащий теории. Суть своей выпускной работы я, разумеется, помнил, но копии ее, на которую можно было бы сослаться, не сохранил.

К счастью, я подружился с профессором Роном Вольпе из Государственного университета Янгстауна. Рон был моим клиентом на протяжении последних десяти лет. Я обнаружил, что профессор Вольпе собрал все мои опубликованные труды, в том числе и экземпляр моей выпускной работы.

И теперь у меня больше не было оправдания для того, чтобы уклониться от дальнейшей проверки моей теории. А это означало, что я должен был проанализировать данные за тридцать лет (т.е. 360 месяцев), начиная с декабря 1962 года, на котором оборвался анализ данных в моей выпускной работе.

Результаты меня разочаровали: теория не подтвердилась. Для средних показателей на фондовых рынках в послевоенный период, с 1946 по 1991 год, не наблюдается предсказуемого соотношения между биржевыми ценами и объемом сделок. Регрессия будущих изменений цен как функция прошлых изменений цен и объема объясняет менее 1% от всех будущих изменений цен. В таблице 4.4 показаны некоторые примеры изменений цен после прорывов, демонстрирующие недостаток предсказуемости.

Какое огорчение! Но, с другой стороны, целых 30 лет своей профессиональной деятельности я посвятил практическому усовершенствованию своей теории в качестве игрока на бирже.

Таблица 4.4. Сдвиги цен, следовавшие за прорывами фьючерсов «С&П 500»

Сдвиг цены в течение следующее

После положительного прорыва

После отрицательного прорыва

В течение следующего месяца

0,90

0,80

3 месяца спустя

0,53

1,60

4 месяца спустя

(0,46)

1,70

5 месяцев спустя

1,40

1,90

6 месяцев спустя

2,00

2,00


[ Prev ] [ Content ] [ Next ]

	
 
 

Карта сайта №1Карта сайта №2Карта сайта №3Карта сайта №4Карта сайта №5