<<
>>

Как использовать данные по рыночным предпочтениям

Camelback Research Alliance - аризонская компания, разработавшая систему StockScouter, утверждает, что наилучшими кандидатами для сделок с ориентировочным сроком на месяц можно считать акции, имеющие 8, 9 или 10 баллов и соответствующие, по крайней мере, 2 типам рыночных предпочтений.

В краткосрочном аспекте StockScouter отдает предпочтение акциям с 8-9 баллами и трехкратному попутному ветру перед акцией, оцениваемой в 10 баллов, но имеющей на своем счету лишь один показатель «in favor». Когда ни сектор, ни уровень капитализации, ни стиль не оцениваются позитивно, система предпочитает акции с «нейтральным» направлением ветра. Во всяком случае, при покупке ценных бумаг на один месяц стоит избегать встречного ветра («out of favor»), мешающего движению. Необходимо отметить, что акции подвергаются сортировке по секторам, капитализации и инвестиционному стилю ежемесячно, тогда как рыночные предпочтения обновляются каждую неделю.

Специалисты Camelback протестировали три портфеля по 10 акций в каждом и один портфель из 50 акций на исторических данных за последние десять лет. При выборе между ценными бумагами с одинаковым рейтингом и рыночными предпочтениями специалисты Camelback рекомендуют покупать акции с меньшим риском. Ограничения на потери не использовались.

В течение последнего десятилетия сбалансированный портфель StockScouter из 50 акций дорожал со скоростью 39 процентов в год, тогда как индекс Wilshire-5000 рос всего лишь по 13.3 процента. Средний уровень шестимесячного дохода по системе StockScouter оказался равным 19 процентам против 5.4 процентов Wilshire-5000. Стандартная девиация или волатильность системы StockScouter была чуть выше, чем по индексу (22 и 13 процентов соответственно) (см. Таблицу 4-4).

Таблица 4-4. Результаты инвестирования в 50 акций с наивысшим рейтингом, отбираемых системой StockScouter ежемесячно (историческая симуляция торговли до 2000 года включительно) Акции ОТ

StoctScenJrff SO

Индекс

S&P-5??

0.35%

26.31%

4.46%

7.06%

-1.54%

34.11%

20.26%

31.01%

2667%

19.53%

-1014%

-13.04%

-20.60%

9.57%

16.3%

20.27%

109.78%

82.70%

39.65%

13.29%

40.51%

47.40%

71.31%

20.52%

32.07%

27.12%

9.26%

9.0S%

42.85%

30.6%

74.01% 57.07%

Доходность » 1990 гол Доходность за 1991 год Доходность за 1992 год Доходность за 1993 гол Доходность за 1994 гол Доходность за 1995 гол Доходность за 1996 гол Доходность за 1997 гол Доходность за 1998 гол Доходность за 1999 гол Доходность за 2000 гол Доходность за 2001 гол Доходность за 2002 гол {по август)

Среднегодовая (1990-200! года) Стандартное отклонение Бета коэффициент с индексом S&P-500 Корре.гч!1ия с индексам S&P-500 47

38

25

19

58

94

32

26

18

10

42

110

Количество месяцев ; доходностью: мен« -1% менее -2% менее -3% менее -4% о-трнпательной положительной Результаты реальной торговли" (с :ПОНЕ 2001 года по август 2002 гада) Июнь 2001 года 2.976% ' -2.359% Июль 2031 года 3.515% 4.221% Август 2001 года 4.720% -6.411% Сентябрь 2001 года -2.902% -8.172% Октябрь 2001 года 1.156% 1.810% Ноябрь 2001 года 0.659% 7.518% Декабрь 2001 года 6.637% 0.757% Январь 2002 гада 3.085% -1.557% Февраль 2002 года 3.168% -2.077% Март 2002 года 5.578% 3.674% Апрель 2002 гада 3.999% -6.142% Май 2002 гада 3J38% -0.908% Июнь 2002 гада -0.994% -7.246% Июль 2002 года -11.527% -7.900% Август 2002 года 3.300% 0.500% *Торговые портфели публикуются на сайте MSN Money в начале каждого месяца.

Источник данных: Camelback Research Alliance.

Пытаясь выяснить, насколько надежна система при принятии риска доходности по каждой акции, академики и профессионалы использовали известный коэффициент Шарпа (Sharpe ratio). Данный коэффициент назван по имени профессора Стэндфордского университета Уильяма Шарпа (William Sharpe), получившего в 1990 году Нобелевскую премию по экономике за определение уровней риска и доходности при инвестициях. Из значения коэффициента Шарпа вычиталась доходность по безрисковым инвестициям (risk-free investment; 5-процентным казначейским облигациям), а полученная разница делилась на величину риска. Любое значение выше 1.0 считалось очень хорошим, то есть чем выше, тем лучше. Коэффициент Шарпа по месячному портфелю системы StockScouter из 50 акций за последние 10 лет равен 1.46. Значение того же коэффициента для индекса S&P-500 равно

0.89. Месячные показатели портфеля StockScouter превосходили индекс S&P-500 в 82 случаях из l00. Причем, что самое главное, портфель StockScouter прекрасно зарекомендовал себя в периоды общих спадов на рынке. В течение самых неблагоприятных l0 месяцев за последние l0 лет для индекса Wilshire-5000 краткосрочный портфель StockScouter регистрировал месячный рост в 7 случаях из l0.

Прелесть методологии месячного портфеля состоит в том, что за последние 2 года очень часто менялись предпочтения по секторам и капитализации. Оперативный уход из непопулярных предпочтений помогает инвесторам с рациональным складом мышления избегать серьезных проблем. Например, в марте 2000 года месячный портфель приблизительно наполовину состоял из технологических акций с высоким уровнем капитализации, на четверть - из акций энергетического сектора со средним уровнем капитализации, и на четверть - из акций коммунальных предприятий средней капитализации. В конце марта началось падение акций компаний, занимающихся высокими технологиями, от которого они так и не оправились до конца года, несмотря на старания многих инвесторов.

В апреле 2000 года месячный портфель в основном состоял из акций коммунальных предприятий и компаний, занятых в энергетическом секторе. Именно по этой причине система StockScouter сумела обыграть рынок, в особенности индекс NASDAQ Composite. Подобным же образом месячный инвестиционный портфель рос в течение всех месяцев 200l года, за исключением августа и сентября, в основном благодаря акциям малой капитализации в финансовом, энергетическом и строительном секторах. В 2002 году у данной модели было всего 2 неудачных месяца, тогда как рынок падал в течение 6 месяцев. В результате год получился удачным из- за фокусирования усилий на акциях малой капитализации по финансовому и строительному секторам, а также сектору потребительских товаров кратковременного пользования.

Для формирования такого месячного портфеля, посетите сайт MSN Money и используйте нижеперечисленные критерии. Первые из них совпадают с аналогичными параметрами при построении полугодового портфеля: •

StockScouter Rating/Rating >= 8. •

StockScouter Rating/Fundamental Grade >= C. •

StockScouter Rating/Valuation Grade >= C. •

StockScouter Rating/Ownership Grade >= C. •

StockScouter Rating/Technical Grade >= C. •

StockScouter Rating/Return Expectations >= Very High. •

StockScouter Rating/Risk Expectations <=Average. •

StockScouter Price History/Last Price >= $5. •

StockScouter Rating/Market Cap Market Preferences «Display Only». •

StockScouter Rating/Sector Market Preferences «Display Only». •

StockScouter Rating/Growth versus Value Market Preferences «Display Only». •

StockScouter Rating/Size «Display Only». •

StockScouter Rating/Sector «Display Only». •

StockScouter Rating/Rating «High as possible». •

В расположенной в верхнем правом углу ячейке Return Top Matches впишите число

l00. •

Начните отбор кандидатов, нажав «Run Search».

Теперь начинается веселье. Заметьте, я не говорил, что будет легко.

Вам следует перетащить этот список из 50 акций в Excel для некоторых манипуляций и анализа. Как уже было подробно объяснено в Главе 3, выберите «File» в верхнем меню, затем выберите «Export/ Results to Excel». Если на вашем компьютере установлена вышеупомянутая программа, то она автоматически откроется с уже заполненной страницей.

Рисунок 4-6. Для создания месячного портфеля StockScouter вам следует перевести символьные значения «попутного ветра» в числа и определиться с его средней «скоростью» по каждой из акций. После чего необходимо отсортировать акции по убыванию «силы ветра». Перед тем, как поместить этот снимок экрана в книгу, я отформатировал все колонки.

Теперь для определения самых выгодных акций с точки зрения силы попутного ветра надо некоторую текстовую информацию перевести в цифры.

Выберите «Edit» в верхнем меню Excel, затем «Replace» (действие можно заменить одновременным нажатием на клавиши «Ctrl-H»); найдите диалоговое окно «Find/Replace». Впишите в окно «Find What» слова «In-Favor» (без кавычек, но с дефисом). В окно «Replace With» введите число 3; выберите «Replace All». Затем таким же образом замените «Neutral» на число 2, а «Out-of-Favor» на число 1.

Если после какого-то из ваших нажатий на «Replace All» не появляется никакая информация, это значит, что акций с данными параметрами в вашем списке нет (см. рисунок 4-6).

Затем следует ввести новую колонку слева от колонки «Growth vs. Value Market Preference». Если вы составили формулу именно так, как указывалось выше, вставьте колонку справа от колонки М, используя «Insert» в меню Excel. Новая колонка называется N. Теперь следует вписать слова «Preference Avg» (без скобок) в ячейку N1. Затем определитесь со средним уровнем рыночных предпочтений по каждой из акции в вашем списке. Это делается с помощью формулы усреднения значений в колонках K, L и М (см. рисунок 4-7). К L м я Ma'kil Cap Market Preferences Sec1a-r Иагкеї Prefersnt еъ Growth xs.

Value Maikel Preference* Preis гіИїїнї ?*a г -і j, iw ??n у*: ті "Л ? ] 1 3 з ї 1 ЗІ ї 3 Рисунок 4-7. Создайте формулу усреднения силы «попутного ветра».

Для составления формулы впишите в клетку N2 «=average(K2:M2)», включая знак равенства, после чего нажмите «Enter». Теперь скопируйте формулу на всю длину колонки N. Для упрощения действия - нажмите сначала на N2, переместите курсор, принявший форму широкого белого креста, к нижнему правому углу N2 и протащите его до последнего ряда колонки N. Созданная вами формула будет копировать себя по всему маршруту движения курсора.

Итак, теперь в вашем распоряжении имеется список ценных бумаг, отсортированный в соответствии с критериями месячного портфеля StockScouter Monthly 50. Стандартный портфель включает 50 акций с наивысшим рейтингом. Однако, используя систему StockScouter, вам отнюдь не обязательно вести целиком весь портфель. Можно просто-напросто ограничиться 10 верхними акциями из списка. Это хорошо работает, несмотря на увеличение волатильности. Существует два дополнительных способа уменьшения размера портфеля, о которых вы скоро узнаете.

Вы также вправе рассматривать эти компании в качестве подходящей стартовой точки для дальнейших аналитических изысканий с использованием приводимых в нашей книге методик. Например, если вы позиционируете себя в качестве инвестора по акциям с малой капитализацией, отфильтруйте соответствующим образом список. А если вам более по душе ценные бумаги, находящиеся во владении корпоративных инсайдеров, используйте фильтр для отыскания акций с высоким рейтингом и фактором владения, равным «А».

<< | >>
Источник: Йон Маркман. Свинг-трейдинг: мощные стратегии уменьшения риска и увеличения прибыли / [пер. с англ. А. Соколова].: СмартБук; Москва;. 2009

Еще по теме Как использовать данные по рыночным предпочтениям:

  1. «Управляющий не обязан знать, . как работает информационная система, — ему достаточно знать, как ее использовать»
  2. Как использовать знание сценариев миграции
  3. Как специалист по продажам может эффективно использовать PR
  4. Как специалист по продажам можетэффективно использовать мероприятия
  5. Вступление Как использовать миграцию ценности в своей компании
  6. Часть четвертая Данные бухгалтерской отчетности как основа принятия управленческих решений
  7. 8.3 Как использовать модели инвестиционного анализа для выявления оптимальной структуры капитала
  8. Как мне использовать мой территориальный план для повышения моих шансов на успех?
  9. 7.3. Рыночная организаиия как результат рыночной коопераиии
  10. Временное предпочтение
  11. 3.4. Выявленное предпочтение
  12. Конкуренция как рыночное явление
  13. 3.1. Потребительские предпочтения
  14. Государство как рыночный субъект
  15. 5. Маркетинг как рыночная концепция