Модель рынка “по Соросу”

Журнал "Рынок ценных бумаг" #24 за 1999 год
Казаков Алексей

ЗАДАЧА

Любая наука строится не на убеждениях, а на доказательствах. Сам Дж. Сорос сомневается в применимости научных методов для доказательства развиваемой им теории рефлексивности рынков.
В качестве ее основного подтверждения он приводит собственный многолетний опыт успешной работы на финансовых рынках.
Опыт этот убедителен, но, к сожалению, невоспроизводим, и, следовательно, рефлексивность рынков для тех, кому опыт Дж.Сороса кажется слишком частным, остается теоретической конструкцией вне сферы достоверного (научного) знания.
При всех оговорках о роли научного знания в нашей жизни вполне уместен вопрос: можно ли обсуждать рыночную рефлексию на уровне фактов, доступных для наблюдения, фиксации, измерения? Представляется, что успешно действующая модель рефлексирующего рынка явилась бы серьезным аргументом в пользу положительного ответа на этот вопрос.
Поскольку мир финансов признает только один критерий успеха, задача создания такой модели естественным образом дополняется задачей соз-дания соответствующей торговой стратегии, причем не <просто> успешной, но и проверяемой, т.е. полностью формализованной и использующей общедоступные рыночные данные1. КВАЗИ-РАВНОВЕСНОСТЬ

Одной из главных целей предшествующих исследований был поиск концептуального подхода к заблаговременному выявлению наилучших инвестиционных моментов, когда рынок начинает двигаться однонаправленно и активно, а риск возвратного движения цен минимален. Раннее выявление таких моментов является теоретической головоломкой, поскольку любой анализ артефактов движения рынка, по определению, запаздывает по отношению к самому движению, а прогнозирование (угадывание) плохо формализуется.
Одна из попыток решения этой головоломки привела к гипотезе о двух основных фазах рынка и к переформулировке цели поиска по принципу <от обратного>. Если не удается надежно и/или вовремя выявлять момент начала активного движения рынка, то, может быть, проще выявлять периоды, когда рынок находится в состоянии, предельно удаленном от искомого?
Более всего не похожа на однонаправленное и активное движение рынка зона застоя цен (congestion zone). Иногда подобное состояние преж-де активно двигавшегося рынка называют консолидацией (consolidation), видимо, подразумевая консолидацию прибыли институциональными инвесторами.
Удивительно, но автору не удалось найти общепринятые определения congestion, застоя, консолидации. Не исключено, что эти термины считаются техническими, слэнговыми синонимами для описания того, что широко понимается как состояние рыночного равновесия, поскольку в этой фазе рынок относительно спокоен. При этом доминирующим среди участников рынка (в том числе и в России), получивших традиционное финансовое или экономическое образование, является взгляд на рыночное равновесие как на <соответствие между представлениями участников в отношении основных показателей и самими этими основными показателями> или <соответствие между ожиданиями и результатами>. В частности, так определяет его для целей своего изложения и сам Дж. Сорос.
К сожалению, для поставленных нами задач определение равновесия таким образом неприменимо, поскольку нет формальных процедур, чтобы установить, соответствуют ли основные показатели представлениям о них.
В данной работе потребовалось ввести понятие <квазиравновесие>, под которым понимается такое состояние рынка, когда большинство его участников, определенное путем суммирования объемов задействованного в операциях капитала, близко к согласию относительно текущих ценовых уровней. В фазе квазиравновесия влияние действий покупателей и продавцов на динамику цен почти уравновешено или стремится к равновесию, что находит выражение в том, что, двигаясь, цены не выходят, тем не менее, за границы некоторой зоны.
Таким образом, речь идет только о поведении цен, доступном для наблюдения, фиксации и измерения. САМО-РЕФЛЕКСИВНОСТЬ




При внимательном рассмотрении видно, что переход к формализуемым методам анализа был достигнут за счет сужения круга рассматриваемых явлений до качественно однородных и, в частности, за счет изменения субъектов (они же объекты) рефлексии: вместо рефлексии <рынок-реальность> в определении квазиравновесия неявно предполагается рефлексия <рынок-рынок>.
Важно отметить, что введенное определение квазиравновесия не меняет смысла основных положений теории рефлексивности рынков:
взаимосвязь между мышлением участников и ситуацией, в которой они участвуют, может быть разбита на две функциональные зависимости: познавательную и воздействующую; не только фундаментальные условия влияют на рынок, но и рынок влияет на фундаментальные условия; оценка событий участниками содержит ошибку; существует разграничение между околоравновесным состоянием и состоянием, далеким от равновесия; граница динамического неравновесия пересекается в тот момент, когда тенденция, доминирующая в реальном мире, начинает зависеть от предвзятого мнения, господствующего в умах участников рынка, и наоборот; в большинстве случаев рефлексивный механизм обратной связи является самокорректирующимся, а не самоусиливающимся.
Вместе с тем из определений следует некоторое отличие, связанное с тем, что в нашем случае под реальностью явным образом понимаются не только фундаментальные условия, но и (может быть, в первую очередь) действия самих участников рынка (включая даже единичные, иррациональные, случайные и т.п.).
Сильная сторона такого подхода проявляется в том, что он дает методологический ключ для понимания даже тех ситуаций, когда в отсутствие каких-либо фундаментальных причин (или новостей о них) <неаккуратные> действия участников на границах зоны динамического равновесия дают первоначальный толчок самоусиливающемуся движению цен в сторону от зоны околоравновесия. НЕПРОГНО-ЗИРУЕМОСТЬ




Рассмотрение рыночного процесса как некоторой процедуры помогает понять, что рынки саморефлексивны не от избытка ума участвующих сторон, а от недостатка иных механизмов выработки взаимоприемлемых ценовых решений. Каждый трейдер или менеджер использует собственную систему принятия инвестиционных решений, отдавая себе отчет в ее несовершенстве, но, возможно, подсознательно веря, что совершенство все же существует.
Эта иллюзия исчезнет, как только мы всмотримся пристальнее в то, как организовано информационно-аналитическое обеспечение рынка. Во-первых, никто не может быть уверен в полноте своего списка даже основных рыночных факторов/аргументов (яркий пример неполноты - <слепота> МВФ и других кредиторов в отношении краткосрочной корпоративной задолженности стран Юго-Восточной Азии накануне 1997-1998 гг.).
Мало того, что размерность списка аргументов к рассмотрению принципиально неопределима, список к тому же открыт в обе стороны, так как факторы могут постоянно прибывать и убывать (практикам хорошо известно, что реальные аналитические возможности всех участников рынка, за редким исключением, весьма ограниченны, используемый ими аналитический инструментарий небезгрешен, организация взаимодействия подразделений хромает, нужной информации не хватает, ненужная отвлекает ресурсы и т.д., поэтому отчасти в шутку можно сказать, что размерность списка ограничена <бюджетом> аналитического подразделения).
Но и это не все. Ведь, даже если бы некто обладал всей полнотой входящей информации, т.е. знал все действующие на сознание инвесторов внешние факторы (какой бы природы они ни были), то для него оставались бы совершенно невыясненными еще два принципиальных вопроса: как будет обработана остальными участниками доступная им информация, т.е. какие именно выводы (и когда в будущем) придут им в голову (это - во-вторых) и, в-третьих, какими именно финансовыми ресурсами остальные участники будут представлены в текущем эпизоде рыночного голосования?
На практике участникам событий становится ясно, сколько их в данном эпизоде, как они настроены и какими средствами они вовлечены в интерактивную игру, только по ходу развития рыночного процесса. Кажется очевидным, что если никто даже из самых влиятельных участников рынка не может сделать корректный прогноз следующего околоравновесного состояния рынка, отражающего весь список действующих рыночных факторов (то, что иногда кому-то удается что-то угадать, не имеет принципиального значения), то, значит, реальный процесс идет не по траектории <совершенных> прогнозов, а по пути проб и ошибок, которые сами по себе могут привести к реализации новых сценариев развития событий (в том числе и фундаментальных).
Если мы принимаем, что принципиально не должны пытаться вычислять начало очередной квазиравновесной фазы, то единственное, что нам остается, это полностью сосредоточиться на анализе текущего состояния рынка и, в частности, решить, является ли оно квазиравновесным. МОДЕЛЬ

Напомним, что до этого момента по ходу конструирования модели было сделано несколько допущений:
1) вся динамика рынка может быть представлена как совокупность чередующихся фаз: квазиравновесных и переходных;
2) фаза квазиравновесия соответствует относительному согласию участников рынка по поводу уровня цен на актив;
3) выход цен за пределы зоны квазиравновесия инициирует переходный процесс поиска нового квазиравновесного состояния;
4) рынок постоянно находится в состоянии саморефлексии;
5) фазы рыночного процесса отличаются знаком обратной рефлексивной связи;
6) корректный прогноз рынка невозможен.
Сама модель поведения рынка после принятия всех сделанных допущений выглядит довольно просто:

если (1) динамика цен укладывается в границы текущей зоны Z(i), значит, рынок находится в фазе квазиравновесия; если (2) цены выходят за пределы верхней или нижней границ зоны Z(i), значит, начинается фаза самоподдерживающего-ся переходного процесса, которая завершится после попадания цен в зону Z(i) или Z(i + n), где n = 1, 2, 3...; если (3) цены находятся за пределами зоны Z(i), значит, рынок находится в переходной фазе.
Видно, что данное аналитическое описание (назовем его двухфазной моделью саморефлексирующего рынка) является не чем иным, как фильтром, выделяющим квазистационарные состояния рынка.
Отметим, что двухфазная модель саморефлексирующего рынка оставляет достаточно простора для использования других исследовательских подходов.
Например, инвестиционное решение, обоснованное фундаментально, может быть реализовано в наиболее подходящий момент тогда, когда рынок будет готов к новому движению и начнет выходить из фазы квазиравновесия.
Компьютеризированный технический анализ представляет собой не стройную доктрину, альтернативную традиционной, а, скорее, нечто вроде критерия применимости осцилляторных и трендовых индикаторов.
Наложение модели на уровни поддержки и сопротивления, волны Эллиотта и другие графические техники анализа также позволяет значительно повысить их надежность. ТОРГОВЫЕ СТРАТЕГИИ




Алгоритмизация торговой стратегии на основе зон квазистационарности важна, как отмечалось выше, для объективности эксперимента. Конечно, не следует отождествлять теоретическую модель и ее прикладные применения, которые по своей природе должны быть более конкретными, технологичными и т.д. В частности, пришлось учесть запаздывание исполнения ордеров (slippage) и комиссию брокера. Исходя из требования чистоты эксперимента, никаких иных методик или техник кроме расчета квазистационарных зон при разработке торговых стратегий не использовалось.
Торговые стратегии строились с учетом следующих очевидных принципов:
1) ни вход рынка в зону, ни выход из нее не являются рядовыми событиями, и рынок, вернувшись в зону или покинув ее, должен достаточно резко изменить свою динамику; границы зон являются естественными рубежами принятия решений;
2) более надежно основывать свои решения на ценах закрытия, следовательно, разница между ценами закрытия соседних периодов является ориентиром для выбора масштаба времени для стратегии;
3) чрезвычайно рискованно торговать <на юг>, если цены выше зоны; если ниже, то опасно торговать <на север>;
4) целесообразно использовать не менее двух зон разной временной размерности, применяя более консервативную для первичного входа в рынок, а более быстрые зоны для Stop Profit, ReEntry и Stop Loss;
5) управление капиталом также целесообразно осуществлять исходя из взаиморасположения зон разной временной протяженности.
Было создано семейство торговых стратегий, оттестированных на дневных и внутридневных исторических данных. Несмотря на то что идеи, заложенные в модель, являются универсальными, тестирование не проводилось на фьючерсах из-за проблемы ограниченно-го срока жизни актива. Удобство тестирования на акциях заключается в том, что есть возможность составления хорошо диверсифицированных инвестиционных портфелей, что повышает доверие к результатам.
В экспериментах <приняли участие> акции из листингов NYSE и NasdAQ: AAII, ACCS, AMTD, AOL, ASTSF, AXP, BA, BAC, BK, BKB, BLDPF, CAT, CUBE, DELL, DLNK, DPMI, EGRP, EK, FHS, FP, G, GT, HI, IBM, INDGF, IPEC, JPM, LEH, MCD, MOT, MRK, NEM, NSCP, PFE, QCOM, RIG, RMBS, SUT, T, UTX, WLA, YHOO (источник - Bloomberg).
Интерес вызывало поведение прежде всего портфелей, включающих акции хорошо капитализированных компаний, не были забыты и столь популярные сегодня технологические акции. Очень интересными оказались результаты тестирования стратегий на фондовых индексах - DJIA, SPX, NIKKEY, HSI и РТС (см. рисунок), а также валютных курсах-спот - CHF и GBP. РЕЗУЛЬТАТЫ

При тестировании предполагалось, что:
а) внутри портфеля лимиты распределяются между активами поровну;
б) прибыль реинвестируется полностью;
в) комиссия и проскальзывание составляют по 0,5%;
г) кредитное плечо не используется.
Результаты тестирования приведены в табл. 1.

Действительно положительным результатом является не просто <+> на <бумажном> счете, а гладкая результирующая кривая счета, что возможно, если прибыль увеличивается в прогрессии, а в убыточных сделках теряется незначительная часть счета. Поэтому наряду с данными о полученной прибыли (% годовых) в таблицу включен размер максимального спада стоимости портфеля за период теста.

Тестирование торговых стратегий показало результаты выше индексных (т.е. среднерыночных), что позволяет говорить о том, что обе поставленные задачи (см. начало статьи) выполнены.
К достоинствам созданного семейства стратегий можно отнести:

применимость для широкого набора активов; симметричность в отношении растущих и падающих рынков; самодостаточность и вместе с тем сочетаемость с другими подходами к принятию инвестиционных решений.
Жесткое ограничение потерь в сочетании с высокой долей удачных сделок делают целесообразным использование кредитного плеча. Одни стратегии можно заранее адаптировать к конкретному активу; другие, вообще не имеющие настраиваемых параметров, можно использовать для постоянного <сканирования> рынков. Пробное сканирование выборки в 1000 символов из базы данных по американскому рынку акций непараметрическими системами (CZ19, CZ25) дало привлекательные <гладкие> результаты на 6-12 % акций (!).
Представляется, что удалось получить веские доказательства того, что рынкам объективно присущи (само)рефлексивность и квазиравновесность.
Можно ввести меру квазиравновесности, например,

Rqs = Tinz/(Tinz + Toutz),
где Tinz - суммарное время пребывания в зоне квазиравновесия; Toutz - суммарное время пребывания вне зоны.

Rqs оказывается устойчивой характеристикой рынка, почти не меняющейся на протяжении последних 3-10 лет (табл. 2)
Из табл. 2 видно, что российский рынок акций находился в состояниях относительного согласия покупателей и продавцов лишь на 1/4 часть своей истории.
Rqs отражает не только динамику экономико-политического окружения рынка, но и характер самого рынка - состав его участников, их информационно-аналитическое обеспечение, стиль работы. Консерватизмом этих характеристик рынка, видимо, и объясняется устойчивость Rqs. В свою очередь, преемственность в поведении рынка обусловлена тем, что не только участники определяют характер и лицо рынка, но и рынок формирует состав участников, привлекая одних и <отталкивая> других.