Влияние ликвидности на эффективность технического анализа

В современной научной литературе множество исследований посвящено изучению предсказательной силы технического анализа. На различных рынках применяются всевозможные методы технического анализа для того, чтобы выяснить действительно ли анализ исторической динамики котировок акций и объемов торгов позволяет определять будущие движения цен и извлекать из этого прибыль. Эффективность технического анализа, как правило, определяется как способность его приносить прибыль, превышающую прибыль от применения пассивных стратегий.

Гипотеза эффективного рынка долгое время являлась основной парадигмой, описывающей поведение цен на спекулятивных рынках. Самым известным определением эффективного рынка является определение, данное Фамой (1970, p.383): «Эффективный рынок - это рынок, на котором цены немедленно и в полной мере отражают всю имеющуюся информацию». Более практичное определение эффективного рынка было дано Дженсеном (1978, p.96): «Рынок эффективен по отношению к информации, если возможно получить экономическую прибыль, торгуя на основе данной информации». Дженсен также сгруппировал различные версии гипотез эффективности рынка в следующие три формы:

* Слабая форма эффективности, при которой стоимость рыночного актива в полной мере отражает всю общедоступную на данный момент информацию о прошлом состоянии рынка.

* Средняя форма эффективности, при которой стоимость рыночного актива в полной мере отражает не только прошлую информацию, касающуюся данного актива, но также публичную информацию.

* Сильная форма эффективности, при которой стоимость рыночного актива помимо прошлой и публичной информации отражает также внутреннюю информацию о данном активе, которая известна лишь узкому кругу лиц.

Таким образом, технический анализ тестирует слабую форму эффективности рынка, так как предсказывает цены, основываясь на предшествующей информации об их динамике.

Например, статья «Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation» (2000) ставит основной задачей показать применимость технического анализа. Тестирование проводится на большом количестве американских акций в период с 1962 года по 1996 год. Авторы делают вывод о том, что средства технического анализа обладают некоторой объясняющей силой, которая значительно повышает вероятность получения дохода на фондовом рынке. Также авторы заключают, что автоматизирование процесса обучения индикаторов на исторических данных и самого процесса применения технического анализа позволяет проводить более эффективный анализ данных о движениях цен и совершенствовать инвестиционный процесс.

Помимо теоретических обоснований применимости технического анализа на различных финансовых рынках существует масса эмпирических исследований, раскрывающих возможности обработки исторической динамики котировок акций и объемов торгов. Согласно работе «What Do We Know About The Profitability Of Technical Analysis?» (2007) эмпирические исследования доказывают прибыльность торговых стратегий на основании средств технического анализа. Авторы статьи проанализировали 95 работ, посвященных прибыльности технических методов анализа финансовых рынков. В 56 из них были показаны положительные результаты. Более того, опросы показывают, что больше половины участников торгов на тех или иных биржах полагаются на информацию, извлекаемую средствами технического анализа, а также на автоматизированные компьютерные аналитические системы, в основе которых содержится анализ исторических данных.

Еще одно масштабное исследование было проведено сравнительно недавно - «Effects of time horizon and asset condition on the profitability of technical trading rules» (2015). на основе 296 ценных бумаг за 15 лет (с 1997 по 2012 гг.). Целью данного исследования было выяснить, есть ли стратегии, которые регулярно будут приносить большую доходность, чем стратегия buy and hold. В анализе использовались следующие индикаторы: скользящее среднее, адаптивное скользящее среднее, полосы Боллинджера, индикатор KDJ (модификация стохастического осциллятора) и индикатор CCI (индекс товарного канала). Авторы выдвинули 2 гипотезы: эффективность технического анализа зависит от состояния торгуемого актива; в краткосрочном периоде (до 1 мес) одна из вышеописанных стратегий по крайней мере так же прибыльна, как и стратегия buy and hold, или приносит большую доходность. Дополнительно ценные бумаги были разделены на бумаги с высокой/низкой волатильностью цен и высокими/низкими объемами торгов, 15-летний период был разделен на два периода - по 8 и 7 лет, в течение которых гипотезы тестировались на ежемесячных данных. В результате оказалось, что из всех пяти стратегий только стратегия, основанная на полосах Боллинджера смогла показать большую доходность, чем у стратегии buy and hold на протяжении всего рассматриваемого периода. Также стратегия на основе индекса торгового канала постоянно показывала большую доходность при низком объеме торгов и высокой волатильности. Остальные стратегии были эффективны только на некоторых временных горизонтах и при определенных условиях. Тем не менее, оказалось ,что в целом для каждого временного горизонта в 87% случаев существует стратегия, приносящая большую прибыль, чем buy and hold.

Отдельное внимание в финансовой литературе уделяется взаимосвязи различных характеристик финансовых активов и динамики их стоимости. Исследования влияния ликвидности ценных бумаг на их будущую доходность можно назвать сравнительно молодыми, однако на текущий момент уже существует масса эмпирических исследований на данную тему. Большинство исследований доказывают, что бумаги, характеризующиеся более высокими показателями ликвидности, показывают более низкую доходность. Одним из самых влиятельных ученых в данной сфере является Яков Амихуд, который в своей работе «Illiquidity and Stock Returns: Cross-section and Time-series Effects» предложил собственный показатель ликвидности и протестировал гипотезу о его влиянии на дополнительную ожидаемую доходность акций на данных с Нью-Йоркской биржи за период 1964-1997 гг. Результат данного эмпирического исследования: гипотеза не отвергается, некоторую часть премии за риск можно считать премией за недостаточную ликвидность.

В статье «A Study of the Relationship Between Liquidity and Stock Returns of Companies Listed in Tehran Stock Exchange» (2011) изучается зависимость доходности акций от уровня их ликвидности. Месячные данные, на которых тестировалось предположение о некоторой зависимости между двумя параметрами, брались с Тегеранской фондовой биржи за период с 2002 года по 2009 год. Основной метод исследования - однофакторная линейная регрессия доходности акции на ее параметр ликвидности. В исследовании используется мера Амихуда. Авторы приходят к выводу, что на рассматриваемом периоде доходность акций Тегеранской биржи отрицательно зависит от показателя ликвидности Амихуда.

В работе «An Empirical Investigation of Liquidity and Stock Returns Relations hip in Vietnam Stock Markets during Financial Crisis» (2010), которая посвящена исследованию зависимости ликвидности и доходности акций на Хошиминской фондовой бирже, получены результаты, противоречащие основной идее о наличии премии за риск неликвидности. В выборку вошли все компании, которые торговались на рынке в период с января 2007 года по июнь 2010 года. В работе анализируются месячные данные по бумагам. В качестве меры ликвидности исследователями используется показатель объема торгов. Данная мера была выбрана ввиду особенностей вьетнамской биржи, а именно из-за того, что торги в основном осуществляются по заявкам. В качестве метода исследования в работе используется линейная регрессия, где объясняемой переменной выступает доходность, а вектор объясняющих переменных состоит из объема торгов, как меры ликвидности, размер компании, отношение балансовой стоимости капитала к рыночной и бета компании. Исследование доказывают положительную зависимость доходности акций от степени ликвидности во время финансового кризиса 2007-2008 годов. Получается, связь ликвидности и динамики котировок финансового актива может варьироваться от рынка к рынку.

Помимо зарубежных исследователей в российской научной среде также занимаются разработками данной проблемы. Среди отечественных исследователей можно отметить С. В. Гельмана, который в своей работе «Liquidity, asymmetric information and asset pricing on the Russian stock market» исследовал асимметрию информации, ликвидность и их влияние на ценообразование на молодом российском фондовом рынке в период 1998-2011 гг. Данное исследование доказывает влияние ликвидности на доходность акций.

Идея различного поведения акций с различными характеристиками применяется и исследователями эффективности технического анализа. Так в статье «A New Anomaly: The Cross-Sectional Profitability of Technical Analysis» (2013) используются торговые стратегии на основании скользящих средних. Тестирование производится на портфелях центра исследований цен финансовых активов (Center for Research in Security prices NYSE/AMEX). Рассматриваемый период укладывается в границы между 1 июля 1963 года и 31 декабря 2009 года. Открываются длинные позиции, а в случае, когда отсутствует сигнал на покупку, свободные средства вкладываются в безрисковые тридцатидневные казначейские американские облигации. Основным результатом в статье становится значительное превышение доходности торговых стратегий на основании скользящих средних в сравнении с обыкновенной стратегией buy and hold. Примечательно, стратегии применялись к портфелям, отсортированным по волатильности, и наибольшие результаты показали самые волатильные портфели. Волатильность в данной работе понимается как показатель неопределенности поведения цены, исследование подтверждает, что чем более непредсказуемо поведение цены, тем более эффективным показывает себя технический анализ. Статья показывает состоятельность идеи о поиске наиболее прибыльных сегментов на рынках ценных бумаг. Технический анализ возможно применять более эффективно к определенным типам бумаг.

Авторы статьи «Market Statistics and Technical Analysis: The Role of Volume» (1994) воспринимают ликвидность как источник информации, которую трейдеры имеют возможность интерпретировать в свою пользу. Построив теоретическую модель, авторы статьи приходят к выводу, что без должного объема торгов информация на рынке не совершенна, а, значит, использование исключительно данных о ценовой динамике не может обеспечить надежности в прогнозах инвесторов. Данная работа предлагает теоретическое объяснение влияния ликвидности на предсказательную силу технического анализа. Подобная теория требует эмпирического подтверждения.

Задача работы «Stock Returns and the Volatility of Liquidity» (2010): показать как инвестор может использовать зависимость доходности акций от ликвидности. Исследование проводится с применением теоретической модели для рационального инвестора. Калибровка модели проводится на акциях NYSE в период с 1926 по 2002 гг. Торговля осуществляется ежемесячно. Авторы доказывают теоретически и эмпирически отрицательную зависимость ожидаемых доходов от колебаний ликвидности. Более того, основным достижением данной статьи является разработанная теоретическая модель, которая доказывает возможность для инвесторов оптимизировать свою торговую стратегию в зависимости от колебаний ликвидности: получать большие прибыли в периоды высокой ликвидности на рынке и снижать свои риски в моменты ее нехватки.

В исследовании «Technical Analysis and Liquidity Provision» (2004) исследуется связь между показаниями инструментов технического анализа и ликвидностью финансовых активов. Тестируются две гипотезы: первая заключается в том, что уровни поддержки и сопротивления действительно отражают пики ликвидности в книге лимитированных заявок; вторая гипотеза утверждает, что скользящие средние способны отразить относительную глубину книги лимитированных заявок. В работе анализируются данные с NYSE. В выборку вошли 110 компаний на периоде с июля 1997 года по сентябрь того же года. Используются получасовые данные. Авторы восстановили книги лимитированных заявок на рассматриваемом периоде. Ликвидность измеряются четырьмя способами, которые концентрируются на глубине книги лимитированных заявок. Результаты исследования показывают, что инструменты технического анализа сильно связаны с показателями ликвидности, основанными на данных книги лимитированных заявок. Таким образом, авторы делают вывод, что уровни поддержки и сопротивления, а также скользящие средние способны подавать сигналы, которые позволяют определять уровень ликвидности в книге лимитированных заявок и более грамотно выстраивать торговую стратегию.

Примером эмпирического исследования зависимости прибыли, полученной с использованием технических торговых стратегий, и ликвидности является работа «Is Technical Analysis Profitable On U.S. Stocks With Certain Size, Liquidity Or Industry Characteristics?» (2006) Исследование основывается на американских ценных бумагах, торгующихся на NYSE и NASDAQ. Акции анализируются на периоде с 1990 по 2004 гг. Авторы акцентируют внимание на том, что применяют торговые стратегии на основе скользящих средних и правил пробоя торгового диапазона (trading range breakout) к индивидуальным активам, а не, например к целому индексу, с целью выявить наличие зависимость определенных характеристик бумаги и доходности. В анализе используются все акции, торговавшиеся в достаточных объемах на протяжении всего рассматриваемого периода. Несмотря на то, что авторам не удалось достичь положительной прибыли по всем рассматриваемым бумагам, им удалось определить, что среди акций, показавших положительные результаты, наиболее прибыльными оказались менее ликвидные бумаги. Также делается вывод о том, что больший доход приносят стратегии, рассчитанные на долгосрочное инвестирование.

Сегодня в финансовой литературе принимается точка о зрения о существенности некоторых сигналов, подаваемых средствами технического анализа, однако универсального подхода по интерпретации данных сигналов и, что самое важное подхода по отличию истинных сигналов от ложных не существует. Исследования различных рынков, характеристик финансовых активов и применения к ним технического анализа есть попытки определить поле его наиболее эффективного приложения.

ликвидность торговый прибыль регрессионный

2. Методология