SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. quant-invest
Как изменился рынок за 65 лет: взгляд кванта
- 11 мая 2016, 09:02
- |
Знакомьтесь, это статистический профиль годовых результатов S&P500 за всю историю.
Я решил наглядно показать, что утверждение «раньше рынки были другие» не соответствует действительности.
В лучших традициях квантов построил гистограмму распределения доходностей за период и… был неправ.
На графике распределения дневной доходности мы видим четко прослеживающуюся тенденцию
увеличения дневной волатильности. Посмотрике как растут прозрачные столбики слева направо, каждый представляет собой 13 лет с 1950 по 2015. Поскольку используется округление «от нуля», "-1" следует понимать как «менее -1» а «1» следует понимать как «более 1». При этом результаты в точке 0 некорректны и в данном случае не важны. На большинстве графиков обрезаны хвосты, для лучшей читаемости значимого отрезка. Рассмотрим недельное распределение:
По графику также можно говорить о возрастающей волатильности, это видно по значениям ниже -3 и +5, но в целом результаты уже более однородны.
Месячное распределение:
А вот тут уже картина другая. Не прослеживается тенденции, просто разброд и шатание результатов.
Годовое распределение (полный график — в начале статьи):
Никакого изменения не прослеживается, результаты остаются теми же, в пределах нормального отклонения.
Вывод: За последние 65 лет неуклонно росла дневная волатильность S&P500, этот эффект сходит на нет примерно на недельном периоде.
Поведение рынков на месячном и годовом временных горизонтах не изменилось.
Правы оказались все!
С точки зрения интрадейшиков изменения значительны.
С точки зрения среднесрочников и долгосрочников — ничего не изменилось.
И ответ вполне однозначен — долгосрок можно тестировать на древних данных, а вот интрадей и недельные — только на последних.
По хорошему, конечно, нужно каждую модель отдельно рассматривать, это как предварительный этап перед бэктестом — своеобразная проверка корректности выборки.
Чтобы понять, что системы на дневных данных (даже относительно краткосрочные со средния временем в позиции 2-5 дней, т. е. меньше недели) с уровнями, зависящими от волатильности, можно тестировать на достаточно длинном промежутке времени.
Мой опыт показал, что для SPY - это так. А вот для отдельных акций надо быть острожным. Потому что для дорогих акций «работает» относительная волатильность, а для дешевых — абсолютная. И если одна и та же акция переходит из одной категории в другую, то систему, использующую только относительную или только абсолютную волатильность может и «порвать».
Adj.Price на Yahoo иногда глючная, приходится все пересчитывать и определять неторговые гэпы.
В общем, остро стоит проблема корректных данных…
На SPY дивиденды ежеквартальные и вообще «копеечные». Я ими пренебрег. А для акций да, там надо учитывать.
И еще вопрос, расчеты касались только регулярной сессии, или учитывалась торговля вне неё?
По Y отложен результат CDF для полож. и отрицательных значений распределения за период.
То есть практически значение X=1 Y=10.5 читается так: «За период дооходность более 1% наблюдалась в 10.5% случаев»
Данные использованы с YAHOO.
Тогда логично было бы использовать критерий Колмогорова-Смирнова для оценки их неидентичности.
Картинка с квинтилями, кстати, без пояснений вообще не понятна для меня.
Если отвлечься от техники к содержанию. Вы утверждаете, что в масштабе месячных приращений выборочная функция распределения изменений не претерпела, а в масштабе дней приращения в среднем увеличились. По логике, это означает, что торговля долгих трендов изменилась незначительно, а вот внутридневная торговля должна стать эффективнее, если только изменение не спрятано в ночных гэпах, независимых от предыдущих дневных движений.
Таким образом, гипотеза о том, что во всем виноваты ХФТ, имхо, не единственная. Расширение времени торгов до круглосучного и синхронизация торговли акциями в индексе через коллективные инвестиции и фьючи, имхо, предположение в большей степени лежащее на поверхности.
Да, и еще скорость распространения новостей выросла.
Что хочу предложить/заметить:
1) Для таких графиков 3D — самое оно. Время можно было бы вынести на ось Z и было бы сразу наглядно.
2) Анализ ATR или VIX сразу легко ответит на те же вопросы. Но то что Вы анализируете направляет на более важные и практичные выводы и новые вопросы (которых нет в тексте).