Николай _
0
All posts from Николай _
Николай _ in Mikola – последний из комонян,

Календарные эффекты на фондовом рынке

 

Людям свойственны тяга к определенности и стремление отыскивать в явлениях окружающего мира регулярно повторяющиеся закономерности. Возможно это отголосок приспособления наших древних предков к естественным суточному, месячному и годовому циклам. Аналитикам фондового рынка тоже свойственно отыскивать повторяемость и цикличность в поведении цен, и, конечно же, зависимости поведения рынка от различных календарных дат не обделены вниманием. Наиболее известны на американском рынке «эффект января» (рост цен акция в январе существенно превышающий средний рост за другие месяцы) и «эффект понедельника» (доходности понедельников, в среднем, существенно ниже средних доходностей показываемых в остальные рабочие дни недели), но есть и другие, менее известные. Иногда о них вспоминают с весомой долей иронии, иногда с оптимистическим ожиданием, но иногда и с оттенками панического ужаса. Существуют ли такие эффекты на самом деле, имеют ли они какое-либо рациональное объяснение и можно ли их использовать в торговле? Вот вопросы, в которых мы и попробуем хотя бы чуть-чуть разобраться.

 

Предположим, что несколько дней подряд, по дороге к метро нам встречается черная кошка. Какие предположения можно сделать в этом случае? Существует две альтернативы. Первая заключается в том, что это совершенно случайное событие, которое больше не повторится, вторая в том, что событие имеет причину (например, где-то по близости у этой кошки логово) и, следовательно, эти встречи будут периодически происходить и в будущем. Чем чаще будут происходить эти встречи, тем больше будет уверенность в существовании причины. Но до конца мы можем быть уверены только тогда, когда причина будет найдена. Календарные эффекты на фондовом рынке имеют аналогичную природу – они происходят чаще, чем должны происходить исходя из нашего представления о случайности, но их причины до конца не ясны.

Возникает вопрос: можно ли только по наблюдениям за происходящим отличить случайные события от событий, имеющих причину? В статистике разработаны специальные методы, которые называются проверкой статистических гипотез и позволяют делать предположения и природе событий и проверять их. Детали можно найти в любом учебнике по статистике, но общее правило следующее – чем больше наблюдений и чем чаще в них встречается интересующее нас событие, тем более вероятно, что оно имеет не случайную природу. Однако полной уверенности в этом только методами статистики получить невозможно – всегда остается вероятность ошибки. Поэтому говорят о «значимости» или «не значимости» предположения. Применительно к календарным эффектам я буду использовать эти термины в следующем смысле: значимый - означает возможность сделать статистически обоснованное предположение о не случайности эффекта и его повторении в будущем, не значимый – такого предположения сделать нельзя.

 

Рассмотрим наиболее известные эффекты календарных месяцев и дней недели для российского и американского рынков. В качестве исходных данных будем использовать данные по индексу Доу Джонса за период с 1928 по 2010 год и по индексу РТС за период с 1995 по 2010 год. Рассчитаем  для обоих индексов среднее изменение цены закрытия к предыдущему периоду в процентах и вероятность того, что такое изменение будет положительным в течение каждого календарного месяца года с января по декабрь и каждого дня недели с понедельника по пятницу. Соответствующие графики показаны на рисунках 1-4.

 

Рисунок 1. Среднее изменение цены закрытия в процентах (синяя кривая, левая шкала) и вероятность роста (красная кривая, правая шкала) в различных месяцах для индекса Доу Джонса.

 

Рисунок 2. Среднее изменение цены закрытия в процентах (синяя кривая, левая шкала) и вероятность роста (красная кривая, правая шкала) в различных месяцах для индекса РТС.

 

Рисунок 3. Среднее изменение цены закрытия в процентах (синяя кривая, левая шкала) и вероятность роста (красная кривая, правая шкала) в различные дни недели (1 – понедельник, 5 – пятница)  для индекса Доу Джонса.

 

Рисунок 4. Среднее изменение цены закрытия в процентах (синяя кривая, левая шкала) и вероятность роста (красная кривая, правая шкала) в различные дни недели (1 – понедельник, 5 – пятница)  для индекса РТС.

 

Для эффектов месяца значимыми оказываются отклонения среднего изменения цены от нуля и вероятности роста от 0,5 для января, апреля, июля, сентября, ноября и декабря на американском рынке и для февраля, марта, апреля и декабря на российском рынке. Удивительно, но знаменитый «эффект января» на американском рынке в индексе Доу Джонса практически не заметен. Однако заметны другие интересные эффекты. Январь, апрель и июль открывают новые кварталы и средний рост в эти месяцы, значимо отличающийся от нуля, достаточно легко объяснить тем, что за всю историю американского рынка хорошая отчетность выходила чаще, чем плохая. А вот значимый провал в сентябре объяснить сложнее. Одна из гипотез – окончание в сентябре финансового года в США. Предполагается, что крупные финансовые организации фиксируют в сентябре прибыль по открытым на фондовом рынке позициям для того, чтобы продемонстрировать акционерам хорошие результаты года и распределить бонусы. Так же не до конца понятными остаются причины «предновогоднего ралли» - роста цен на американском рынке в ноябре и декабре, который происходит с вероятностью около 70 %. В качестве одной из версий предлагается предновогодний бум покупок , который приводит к росту прибыли многих американских компаний и ожидания этого роста толкают вверх котировки акций. И хотя причины движений рынка в сентябре и декабре до конца не ясны, факт остается. Сентябрьское снижение и предновогодний рост, действительно значимы, а значит, когда-нибудь будет найдено и их объяснение.

            На российском рынке, как видно из графиков, поведение цен в разных месяцах отличается от заокеанского. Правда история нашего рынка еще очень коротка и пока можно делать предположения о существовании только двух  эффектов – «весеннего ралли» и «зимнего ралли». Зимнее ралли можно объяснять, например, корреляцией с американским рынком. А вот весеннее объяснить сложнее. Наиболее часто предполагают, что оно связано со скупкой акций к закрытию реестров для участия в собраниях акционеров и получения дивидендов, однако такое предположение достаточно спорно.

Эффекты дня недели еще более загадочны с точки зрения объяснений, поэтому просто констатирую факты. На американском рынке значимыми оказываются эффекты понедельника, когда чаще цены падают, среди и пятницы, когда, наоборот цены скорее растут. В России значимым оказывается только более частый рост в понедельник и пятницу. И снова видны отличия. Тяжелый для американцев понедельник оказывается вполне удачным для россиян и наоборот, в среду, когда американский рынок растет, российский скорее снижается. Правда для подтверждения эффекта среды на российском рынке пока недостаточно наблюдений.

Если эффектам месяцев и дней недели можно искать экономическое объяснение, то два эффекта о которых пойдет речь ниже скорее всего имеют другую природу. Первый – это эффект новолуния. Астрономы выделяют шесть фаз Луны: новолуние, первая, вторая, полнолуние, третья и четвертая. Первую и вторую фазу называют еще растущей Луной, поскольку ее видимый размер в это время увеличивается.  Третью и четвертую фазы – убывающей Луной, поскольку видимый размер уменьшается. Лунный цикл связан со многими природными процессами. В жизни людей считаются установленными связи новолуния с повышенным уровнем преступности и повышением вероятности наступления припадков у больных эпилепсией. Существует множество других наблюдений, но они менее достоверны. Средние изменения цен за день и за неделю во время различных фаз луны показаны на рисунках 5 и 6.

 

Рисунок 5. Среднее изменение цены закрытия в процентах за день и за неделю во время различных фаз луны для индекса Доу Джонса.

 

Рисунок 6. Среднее изменение цены закрытия в процентах за день и за неделю во время различных фаз луны для индекса РТС

 

И для американского и для российского рынков значимыми оказываются только повышенные дневные доходности в новолуние и недельные во время четвертой фазы, которая непосредственно предшествует новолунию. Такое сходство может указывать на существование причины, не зависящей от различий в страновых экономиках. Возможно это связано с психологией инвесторов, но в этом случае необходимо найти объяснение оптимизму наступающему во время последних фаз луны и новолуний.

И, напоследок, еще один любопытный эффект общий для российского и американского рынков. Речь идет о вероятности достижения максимального или минимального значения цены в течение торгового дня в зависимости от времени торговой сессии. Соответствующие графики для максимальных и минимальных значений приведены на рисунках 7-10.

 

Рисунок 9. Вероятность достижения максимального значения дня в различные торговые часы для индекса РТС.

 

Рисунок 10. Вероятность достижения минимального значения дня в различные торговые часы для индекса РТС.

 

Рисунок 7. Вероятность достижения максимального значения дня в различные торговые часы для индекса SP500.

 

Рисунок 8. Вероятность достижения минимального значения дня в различные торговые часы для индекса SP500.

 

Как видно из графиков экстремальные ценовые значения  дня чаще всего достигаются в первый и последний час торгов
(данные получены по часовой истории торгов за последние пять лет). В середине торгового дня максимумы и минимумы достигаются крайне редко. Полученные распределения оказались достаточно неожиданными, поскольку, исходя из гипотезы эффективного рынка, можно ожидать примерно равномерного распределения экстремальных значений торговой сессии в течение дня. Поэтому приемлемое объяснение наблюдаемого в реальных данных распределения ждет своего автора.

            Совершенно естественно, что наличие статистически значимого эффекта роста или падения цены вызывает желание использовать этот эффект для получения прибыли. Однако, стоит обратить внимание на значения вероятностей возникновения календарных эффектов. В большинстве случает они не слишком сильно отличаются от ½. Самые высокие цифры вероятностей роста, например, получаются для квартальных эффектов и эффекта предновогоднего ралли для американского рынка. В этих случаях вероятность роста цены достигает 0.7. Но даже эта цифра не гарантирует от убытков в торговле, более того, если рассмотреть историю торгов боле внимательно, то можно найти годы, когда торговля в соответствии с календарными эффектами могла приносить весьма значительные убытки. На поведение цен влияет множество факторов и «красные» периоды календаря только один из них. Поэтому в принятии решений их можно и нужно использовать, но при этом всегда стоит помнить о рисках, которые несут решения, принятые только на основании календаря или фазы луны.

 

PS. Статья в более удобочитаемом формате доступна так же на алгоритмусе: http://algoritmus.ru/?p=3513

PPS. За последнюю часть материала отдельное спасибо Максу (memoryforcash). Без его вопроса я бы так и не узнал о таком любопытном эффекте, который еще надо объяснить.