8.4. Современный технический анализ

Современный технический анализ использует то же основное предположение об информативности курсовой динамики, истории ценных бумаг, но оперирует не графиками, а расчетно-аналитическими процедурами, опирающимися на методы статистической обработки временных рядов.

Именно статистическая обработка позволяет оценить не только качественно, но и количественно как ожидаемое значение курсовой цены в будущем, так и амплитуду ее колебаний, выражаемую через среднеквадратичное отклонение. Если эффективность вклада оценивается без учета дивидендов, то цена в будущем С< равна

іде Rt - случайная эффективность за время t.

Ожидаемое значение цены равно

а среднеквадратичное отклонение равно

где r?t, O? - ожидаемое значение и СКО эффективности, которые оценивались по временным рядам.

Однако на практике для принятия решений на рынке ценных бумаг необходимо знание не прогноза цен, а прогноза их изменений, которые и отражают оценки эффективностей. Одним из недостатков традиционного технического анализа является построение его на основе графиков цен, а не их изменений. Важно, однако, понимать, за какой период времени требуется оценивать изменения.

В гл. 7 рекомендовалось проводить оценки изменений за достаточно длительные интервалы времени (например квартал). При этом подразумевалось, что такие изменения статистически устойчивы за весьма длительныйпериод времени (до 10 лет).

Если же управление портфелем ценных бумаг ведется более активно, то необходимо прогнозирование на более короткие интервалы времени в будущем. В частности, по отношению к наиболее ликвидным видам ценных бумаг важно оценивать, как изменится их цена уже на следующий день торгов, учитывая всю предысторию вплоть до текущего дня.

Для этого каждая группа аналитиков должна использовать следующие основные процедуры:

а. По скользящей выборке (включающей, например, данные за предшествующие 50- 100 дней торгов) производится статистическая оценка ожидаемых изменений курсовых цен вперед на день или несколько дней.

б. Дается оценка вариаций и ковариаций отклонений от этих ожидаемых значений.

в. Строятся кривые прогноза (графики ожидаемых в будущем изменений) и доверительных интервалов, в которые могут уложиться случайные отклонения от прогноза с заданной вероятностью (верхняя и нижняя границы доверительных 156

интервалов соответствуют традиционным линиям сопротивления и поддержки).

г. По полученным оценкам ожидаемых значений и ковариаций случайных отклонений производится вычисление прогноза оптимальной структуры портфеля ценных бумаг. Поскольку меняются оценки, то меняется и структура, что дает основание рекомендовать соответствующие изменения в управляемом портфеле путем покупки или продажи ценных бумаг на рынке.

Очевидно, чторсализацияописанной схемы применительно ко всей совокупности ценных бумаг, фигурирующих на рынке, связана с огромными информационными и вычислительными затратами, которые могут превзойти эффект от улучшения эффективности портфеля даже весьма крупного инвестора. Поэтому в реальной практике инвестиционного менеджмента применяются различные упрощенные варианты.

Наиболее распространенной является двухэтапная схема. На ее первом этапе (security selection) подбираются портфели, включающие ценные бумаги только одного типа, например только акции венчурных компаний (весьма эффективные, но не слишком надежные), только акции крупнейших компании с устойчивой репутацией (blut chips на американском жаргоне), только боны корпораций или только безрисковые ценные бумаги типа векселей казначейства США, почти эквивалентные наличным деньгам. Отбор в каждый специализированный портфель производится на основе опыта менеджера.

На втором этапе схемы (asset allocation) решаются задачи прогнозирования эффективности отобранных портфелей и вычисления оптимальной комбинации из них. Конечно, при этом удается работать с задачами значительно меньшей размерности.

Иногда используется и более сложная трехэтапная схема. На первом этапе выбираются портфели, в которые включаются, например, только акции одной из отраслей или только боны с коротким сроком платежа. На втором этапе (group selection) образуются смеси из выбранных портфелей, тоже включающие только акции или боны, и наконец, на третьем этапе вновь выбирается оптимальное распределение вкладов между акциями, бонами корпораций и безрисковыми ценными бумагами.

Напомним теперь, что теория равновесного рынка предлагает и более простую процедуру: довериться рынку и выбрать свой пакет рисковых ценных бумаг в качестве уменьшенной в размерах, но совпадающей по структуре копии рынка в целом. Следует понимать, что такая рекомендация практически нереализуема: при наличии на рынке более 5000 видов акций различных корпораций, самая мелкая из которых составляет не более 1/1 000 000 от общей суммы циркулирующих ценных бумаг, попытка сформировать портфель — копию рынка обойдется в несколько миллиардов долларов (цена стандартного пакета в 100 акций обычно составляет несколько тысяч долларов), и если инвестор обладает подобной суммой, то он может предпочесть более серьезный анализ эффективности формируемого им суперпортфеля.

То, что практика никогда не соответствует простейшим рекомендациям САРМ, ясно из рассмотрения состава портфелей ведущих американских инвестиционных фондов. Эти портфели существенно различаются по составу. Более того, один и тот же фоцд может предлагать инвесторам различные, подобранные по разным принципам портфели, каждый из которых, правда, составлен так, чтобы обеспечить достаточно высокую эффективность при разумной степени надежности.

Вновь подчеркнем, что на первом этапе формирования портфеля, на этапе отбора видов ценных бумаг, главную роль играет опыт менеджера, опирающегося не только на данные статистики, но и на информацию, заведомо не отражаемую историей торгов. В частности, огромную роль играют и сведения, полученные в результате фундаментального анализа официально публикуемой информации о финансовом состоянии корпорации, и сведения из неофициальной информации (в особенности сведения о намеченном уровне выплаты дивидендов).

В заключение отметим, что за последнее время наметился синтез фундаментального и технического анализа, основанный на их новом понимании. Современный фундаментальный анализ базируется на построении математических моделей развития экономики в целом и отдельных корпораций [33 К В результате этого анализа могут быть даны объективные оценки роста прибылей, а иногда и дивидендной политики. Используемые как априорные данные при статистической обработке временных рядов в рамках технического анализа эти результаты позволяют существенно улучшить чисто "исторические” оценки. (Простейшие примеры подобного уточнения приведены в гл. 7 применительно к оценкам бета вкладов.)