asskorobogatov (asskorobogatov) wrote,
asskorobogatov
asskorobogatov

Categories:

Интересный инструмент для отделения цикла от тренда



На примере Газпрома нередко говорят, что вкладываться в наш рынок – дело неблагодарное. Если акции многих американских голубых фишек выросли на десятки и сотни процентов, то Газпром до сих пор остается ниже, чем был пятнадцать лет назад (об этом подробнее уже говорил – https://asskorobogatov.livejournal.com/45306.html).

Однако активы, непривлекательные с инвестиционной точки зрения, могут быть интересны для спекулятивной торговли. Например, тот же Газпром сравнительно недавно торговался и выше 270 и ниже 160. Суть спекулятивной торговли в том, чтобы поймать волну – купить дешево, чтобы продать дорого, и наоборот. Рыночные волны – это стихия, которая кого-то может вознести на более высокий уровень благосостояния, но большинство отправляет на дно.

На дне оказываются, прежде всего, те, кто торгует без системы. В этой заметке я хочу рассказать об одном методе отделения тренда от цикла, который демонстрирует хорошие результаты на искусственных данных, но который, по-видимому, редко кем-либо используется в торговле. Речь идет о Singular spectrum analysis (SSA). По своей идеологии метод близок к методу главных компонент, но, в отличие от него, заточен на работу с временными рядами. Задача в том, чтобы разложить временной ряд на сумму компонентов, каждый из которых представляет собой устойчивый паттерн.

Например, в случае экономических и финансовых данных такими паттернами могут быть тренд и циклы с разной периодичностью. Все, что не вписывается в эти паттерны, будет интерпретироваться как остаток – случайный шум, за которым не скрывается никаких систематически повторяющихся процессов.

Я не буду здесь вдаваться в детали того, как устроен метод. Об этом можно прочитать здесь. Для практически мыслящих людей главное – результат, насколько корректно позволяет метод выделить паттерны.

Чтобы это проверить, я создал искусственный временной ряд, состоящий из нелинейного тренда, двух циклов разной амплитуды и периодичности и белого шума, а получившийся ряд разложил с помощью SSA и визуализировал результат на картинке ниже.



На картинке trend и r.Trend – это, соответственно, истинный тренд и тренд, выделенный методом. Такжe с1 и r.Cycle1, и с2 и r.Cycle2 – истинные и вычисленные два циклических паттерна. Что очевидно на картинке – это замечательный результат, состоящий в очень точном вычислении компонентов временного ряда. Это особенно заметно по двум циклическим паттернам, для которых кривые истинных и вычисленных значений настолько близки, что на большей части графика закрывают одна другую. Даже шум воспроизведен достаточно точно.

Если у нас есть такой замечательный метод, можно поиграться с финансовыми данными, в частности с Газпромом. Возмьмем недельные данные по ценам закрытия с 2006 г. до текущей недели и разложим их тем же методом. Результат – на заглавной картинке. В отличие от симуляций, рынок – это живая стихия, и такой систематической повторяемости здесь нет. Но какие-то общие тенденции график все же демонстрирует.

Например, мы видим, что на протяжении почти всего рассматриваемого периода тренд был понижательным. Это объясняет то, почему инвестиции в Газпром десять-пятнадцать лет назад не были особо выгодны. В то же время как раз сейчас мы наблюдаем переломный момент, когда долговременный тренд начинает менять наклон. Вполне возможно, что длинная черная полоса в истории этой компании заканчивается и сегодняшний инвестор в эту бумагу не пожалеет об этом спустя десятилетие.

Другая вещь, которую демонстрирует график, – это то, что последние пару лет Газпром находился в повышательной фазе цикла и как раз сейчас похоже, что эта фаза закончилась. Если далее последует понижательная фыза, то на горизонте года-двух Газпром не выглядит привлекательной бумагой как среднесрочная спекуляция.

Отмечу и то, что грандиозный обвал во время текущего кризиса полностью ушел в остаток. То же самое, хотя и в меньшей степени, можно наблюдать в отношении кризиса 2008-2009 гг. Это объясняется тем, что мощные проливы во времена кризисов случаются благодаря "черным лебедям" – уникальным событиям, возникающим непредсказуемо и несистематично. Поэтому с точки зрения SSA, да и любой другой системы, это интерпретируется как случайность. На примере Газпрома видно, насколько важен "его величество случай".

Поэтому прибыльно торговать по системе можно, но и о "случайностях" забывать не стоит. Ведь каждая из них может в одночасье уничтожить результат торговли за многие годы.

Tags: прикладная статистика, технический анализ рынка, фондовый рынок
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 7 comments