Корреляции акций MOEX: количественный анализ 97 бумаг за 10 лет

Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.

__________

64% пар акций изменили свою корреляцию более чем на 0.2 за последние 5 лет. Историческая диверсификация может быть иллюзией.

Я провёл количественное исследование корреляций на российском рынке, чтобы ответить на вопросы: какие акции движутся вместе? Какие лучше всего подходят для диверсификации? И насколько стабильны эти связи во времени?

Период исследования: февраль 2016 — февраль 2026 (121 месяц)

Методология:

1. Отобраны 97 акций MOEX с полной историей за 10 лет
2. Рассчитаны месячные доходности
3. Построена матрица парных корреляций Пирсона (4656 уникальных пар)
4. Применена иерархическая кластеризация для выявления групп
5. Проведены robustness checks: корреляция Спирмена и сравнение подпериодов

Распределение корреляций:

• Средняя корреляция: 0.289
• Медиана: 0.287
• Минимум: -0.143
• Максимум: 0.971

Большинство акций положительно коррелированы между собой, что отражает влияние общих рыночных факторов.

Топ-10 наиболее коррелированных пар:

1. SBER@MISX — SBERP@MISX: 0.971
2. PMSB@MISX — PMSBP@MISX: 0.892
3. TATN@MISX — TATNP@MISX: 0.888
4. RTKM@MISX — RTKMP@MISX: 0.824
5. CHMF@MISX — NLMK@MISX: 0.815
6. MAGN@MISX — CHMF@MISX: 0.789
7. NKNC@MISX — NKNCP@MISX: 0.776
8. MTLR@MISX — MTLRP@MISX: 0.745
9. TGKBP@MISX — TGKB@MISX: 0.732
10. BANEP@MISX — BANE@MISX: 0.727

Закономерность очевидна: обыкновенные и привилегированные акции одной компании имеют наивысшую корреляцию. Далее идут компании одного сектора (металлурги CHMF-NLMK-MAGN).

Лучшие акции для диверсификации (наименьшая средняя |корреляция| с рынком):

1. AKRN@MISX (Акрон): 0.089
2. ROLO@MISX (Русолово): 0.102
3. SFIN@MISX (ЭсЭфАй): 0.110
4. APTK@MISX (Аптечная сеть 36,6): 0.124
5. UNKL@MISX (ЮУНК): 0.163
6. PRFN@MISX (ЧЗПСН-Профнастил): 0.183
7. LNZL@MISX (Лензолото): 0.187
8. PLZL@MISX (Полюс): 0.206

Акции, наиболее коррелированные с рынком:

1. SBER@MISX: 0.405
2. SBERP@MISX: 0.400
3. FEES@MISX: 0.389
4. NMTP@MISX: 0.384
5. VTBR@MISX: 0.377

Кластерный анализ:

Иерархическая кластеризация выявила 8 групп акций со средней внутрикластерной корреляцией 0.42. Группы частично соответствуют секторам: нефтегаз, металлургия, электроэнергетика, золотодобытчики.

Robustness checks:

1. Pearson vs Spearman: Корреляция между методами 0.72 — умеренное согласие. 1353 пары (29%) имеют разницу более 0.1. Вероятная причина — выбросы в данных (68 из 97 акций имеют более 5 выбросов в месячных доходностях).

2. Стабильность во времени: Это главный результат исследования. Сравнил корреляции первой половины периода (2016-2021) и второй (2021-2026). Корреляция между периодами: всего 0.25. 2967 из 4656 пар (64%) изменили корреляцию более чем на 0.2.

Моя интерпретация:

Нестабильность корреляций во времени — ключевой вывод исследования. Вероятная причина — структурные изменения рынка в 2022 году. Это означает, что построение портфеля на основе исторических корреляций требует осторожности: сегодняшние «диверсификаторы» могут стать коррелированными завтра.

Ограничения:

• Survivorship bias — анализируются только акции с 10+ лет истории
• Месячные данные — на дневных корреляции могут отличаться
• Pearson не улавливает нелинейные зависимости

Практический вывод: Для диверсификации портфеля полезно включать акции с низкой средней корреляцией (AKRN, PLZL, SFIN). Однако пересчитывать корреляции нужно регулярно — минимум раз в год. Структура рынка меняется, и прошлые связи не гарантируют будущих.

А вы используете корреляционный анализ при формировании портфеля? Какой горизонт данных считаете оптимальным?

Ставьте лайк, если анализ был полезен! Подписывайтесь на блог — впереди ещё много количественных исследований.