Корреляции акций на Мосбирже: волатильность объясняет режимы лучше, чем направление рынка

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.

__________

Медвежий рынок и высокая волатильность — кажется, это одно и то же. Но для диверсификации портфеля это принципиально разные вещи — и данные российского рынка это подтверждают.

Это четвёртое исследование в серии о корреляциях на Мосбирже. Ранее я измерял стабильность попарных корреляций 97 акций MOEX (стабильность = 0.25 между двумя половинами 12-летнего периода), корреляции 23 ликвидных акций после 2022 года (стабильность = -0.06) и корреляционные режимы по направлению рынка (медвежий = 0.342, бычий = 0.145, эффект статистически незначим и хрупок). Теперь проверяю другой классификатор: не направление рынка, а уровень его волатильности.

Главный вопрос: в турбулентные периоды корреляции выше, чем в спокойные? Ответ — да, и значительно. Но важнее то, что волатильность и медвежий рынок — это разные вещи, которые дают разные, по-разному устойчивые результаты.

Данные и методология

Те же 21 высоколиквидная акция MOEX, что и в предыдущем исследовании: SBER@MISX, SBERP@MISX, LKOH@MISX, ROSN@MISX, GAZP@MISX, GMKN@MISX, NVTK@MISX, TATN@MISX, TATNP@MISX, PLZL@MISX, CHMF@MISX, NLMK@MISX, ALRS@MISX, MOEX@MISX, VTBR@MISX, MGNT@MISX, YDEX@MISX, SIBN@MISX, AFLT@MISX, MTSS@MISX, PHOR@MISX. Месячные свечи из T-Invest API, 210 уникальных пар.

Мера волатильности: скользящая 12-месячная реализованная волатильность равновзвешенного рыночного портфеля, аннуализированная (ежемесячное стандартное отклонение × √12). Из-за 12-месячного периода прогрева анализируемый диапазон: июнь 2015 — февраль 2026, 129 месяцев. Режимы определяются по терцилям волатильности: нижняя треть — «низкая», средняя — «средняя», верхняя — «высокая». Пороги: 12.62% и 21.84% годовых. На каждый режим приходится по 43 месяца. Для каждого режима рассчитана матрица корреляций Пирсона.

Главный результат: корреляции резко выше при высокой волатильности

Средняя попарная корреляция по режимам:

1. Низкая волатильность (6.4–12.6% год.): 0.185 (медиана 0.188), 85% пар положительны
2. Средняя (12.6–21.8%): 0.293 (медиана 0.295), 93% пар положительны
3. Высокая (21.9–44.1%): 0.538 (медиана 0.557), 100% пар положительны

Разница высокая–низкая — 0.354. Перестановочный тест (10 000 случайных перемешиваний, двусторонний) даёт p = 0.003 — статистически значимо. На уровне пар: 114 из 210 (54.3%) показали значимый рост корреляции (тест Фишера, p < 0.05). Ноль пар с значимым падением.

Для сравнения: в предыдущем исследовании по направлению рынка — 43 из 210 (20.5%) и p = 0.08.

Какие акции реагируют сильнее всего

Наибольший рост средней абсолютной корреляции в высоковолатильном режиме показали:

1. ALRS@MISX: высокая 0.617 vs низкая 0.170, разница +0.446
2. SIBN@MISX: высокая 0.637 vs низкая 0.197, разница +0.439
3. NVTK@MISX: высокая 0.624 vs низкая 0.200, разница +0.424
4. ROSN@MISX: высокая 0.654 vs низкая 0.245, разница +0.409

Наименьший рост — у PLZL@MISX: высокая 0.283 vs низкая 0.171, разница всего +0.112. Полюс остаётся «акцией-одиночкой» при любой волатильности.

Самый яркий пример на уровне пары — ALRS@MISX / MGNT@MISX: корреляция 0.710 в высоковолатильном режиме и −0.035 в низковолатильном. Разница 0.745.

Проверка устойчивости

1. Спирмен vs Пирсон: ранговые корреляции подтверждают результат — низкая волатильность 0.173, высокая 0.481.
2. Исключение февраля 2022 (−30.8%): разница высокая–низкая падает с 0.354 до 0.296. Один месяц объясняет лишь 16% эффекта. Для сравнения — в предыдущем исследовании один месяц объяснял 65%.
3. Подпериоды: до 2022 года (68 месяцев) — низкая 0.128, высокая 0.265 (разница 0.137, слабее, но направление сохраняется). После 2022 (39 месяцев) — все режимы резко повышены: низкая 0.383, средняя 0.553, высокая 0.412. Структурный разрыв 2022 года поднял корреляционный «пол» во всех режимах.
4. Альтернативная мера волатильности — кросс-секциональная дисперсия (внутримесячное стандартное отклонение доходностей отдельных акций): даёт противоположный результат — низкая дисперсия 0.438, высокая дисперсия 0.371. Это интуитивно: если акции движутся в разных направлениях, по определению они менее скоррелированы. Временна́я (trailing) волатильность и кросс-секциональная дисперсия измеряют разные вещи.
5. Волатильность vs направление рынка — пересечение: только 37% медвежьих месяцев одновременно входят в высоковолатильный режим, и лишь 28% бычьих — в низковолатильный. Оба классификатора в значительной мере независимы.

Ограничения

1. Малая выборка на режим (43 месяца). Оценки корреляций из ~40 наблюдений имеют широкие доверительные интервалы.
2. Скользящая волатильность — ретроспективная оценка. Классификация месяца t основана на предыдущих 12 месяцах, не на текущем.
3. Равновзвешенный рыночный прокси может плохо отражать рынок, где доминируют крупные компании.
4. Survivorship bias: анализируются только акции, которые сейчас ликвидны.
5. После 2022 разрыв между режимами внутри посткризисного периода слабее, чем в полном периоде.

Выводы

Уровень рыночной волатильности является более сильным и устойчивым предиктором корреляционных режимов, чем направление рынка. Разница высокая–низкая составляет 0.354 (vs 0.197 по направлению), p = 0.003 (vs 0.08), значимо изменились 54.3% пар (vs 20.5%). Главное — результат практически не зависит от одного события: после исключения февраля 2022 эффект сохраняется (0.296), тогда как в исследовании по направлению он схлопывался до 0.069.

На мой взгляд, это важный практический вывод: волатильность — более точный и честный сигнал для оценки диверсификации, чем медвежий рынок. Высокая волатильность наблюдаема прямо сейчас, а направление рынка — нет. Инвестор, ориентирующийся на волатильность при ребалансировке, работает с более устойчивой закономерностью.

Согласны, что волатильность — лучший индикатор для диверсификации, чем направление рынка? Или у вас другой опыт?

Ставьте плюс, если было полезно. Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующее исследование в серии.