Корреляции акций MOEX и волатильность: проверка на дневных данных

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.

__________

На дневных данных эффект однозначен: 208 из 210 пар акций Мосбиржи показали статистически значимый рост корреляции при высокой волатильности. Это 99.0%. На месячных данных таких пар было 54.3%. Дневные данные дают тот же ответ — значительно убедительнее.

Это пятое исследование в серии о корреляциях на Мосбирже. В предыдущем исследовании я нашёл на месячных данных (129 месяцев, 21 акция): средняя корреляция в низковолатильные периоды 0.185, в высоковолатильные — 0.538, разница 0.354, p = 0.003. Сегодня — проверка той же гипотезы на дневных данных.

Данные и методология

Те же 21 высоколиквидная акция MOEX: 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. Дневные свечи из T-Invest API, 210 уникальных пар.

Мера волатильности: скользящая 252-дневная реализованная волатильность равновзвешенного рыночного портфеля, аннуализированная (дневное стандартное отклонение × √252). После 252-дневного периода прогрева: июнь 2015 — февраль 2026, 2702 торговых дня. Режимы — терцили: нижняя треть «низкая» (до 14.3% год.), средняя — «средняя» (14.3–21.9%), верхняя — «высокая» (выше 21.9%). По 901 дню на каждый режим.

Главный результат

Средняя попарная корреляция Пирсона по режимам:

1. Низкая волатильность (8.9–14.3% год.): 0.249 (медиана 0.236), 99% пар положительны
2. Средняя (14.3–21.9%): 0.381 (медиана 0.385), 100% пар положительны
3. Высокая (21.9–44.1%): 0.542 (медиана 0.557), 100% пар положительны

Разница высокая–низкая — 0.293. Перестановочный тест (10 000 случайных перемешиваний, двусторонний) даёт p < 0.0001. На уровне пар: 208 из 210 (99.0%) показали значимый рост (тест Фишера, p < 0.05), ни одна — значимого падения.

Сравнение с месячными данными

Самый показательный факт: точка высокой волатильности практически совпала — 0.542 на дневных vs 0.538 на месячных. Это говорит о структурной природе эффекта, а не о случайности конкретной выборки. Низковолатильный базис на дневных данных выше (0.249 vs 0.185) — предположительно из-за микроструктурных эффектов, которые сглаживаются при агрегации в месячные данные. Поэтому абсолютная разница чуть меньше (0.293 vs 0.354), но статистически картина несравнимо убедительнее: 99.0% значимых пар против 54.3%.

Какие акции реагируют сильнее всего

Наибольший рост средней абсолютной корреляции в высоковолатильном режиме:

1. VTBR@MISX: высокая 0.581 vs низкая 0.190, разница +0.392
2. YDEX@MISX: высокая 0.538 vs низкая 0.154, разница +0.384
3. AFLT@MISX: высокая 0.555 vs низкая 0.214, разница +0.342

Наименьший рост — у PHOR@MISX (+0.148) и GAZP@MISX (+0.216). PLZL@MISX стоит особняком: в спокойные периоды корреляция с рынком 0.078 — практически ноль. В высоковолатильный режим: 0.389. На месячных данных разница была +0.112; дневные данные дают +0.311. Дневная резолюция делает «особенность» Полюса значительно нагляднее — в тихие периоды он торгуется почти полностью по своей логике.

Топовая пара: VTBR@MISX / YDEX@MISX — корреляция 0.605 в высоковолатильном режиме и 0.096 в низковолатильном, разница +0.508.

Проверка устойчивости

1. Альтернативные окна: 63-дневное (+0.329) и 21-дневное (+0.345) дают то же направление с близкими значениями.
2. Спирмен vs Пирсон: ранговые корреляции подтверждают — низкая 0.243, высокая 0.480.
3. Бинарное разделение по медиане (16.21%): высокая 0.500 vs низкая 0.274, разница 0.226, p < 0.0001.
4. Исключение февраля 2022 (−18 торговых дней): низкая 0.233, высокая 0.458 — эффект сохраняется.
5. Подпериоды: до 2022 года — низкая 0.224, высокая 0.352 (разница 0.128). После 2022 — низкая 0.457, высокая 0.544 (разница 0.087). Структурный разрыв 2022 поднял корреляционный «пол» во всех режимах; внутри посткризисного периода эффект слабее.
6. Кросс-секциональная дисперсия как альтернативная мера: даёт противоположный результат — низкая дисперсия 0.432, высокая дисперсия 0.412, что согласуется с исследованием 14.

Ограничения

1. Автокорреляция дневных доходностей нарушает предположение об независимости в тесте Фишера — 99% значимых пар следует читать как индикативный, а не точный результат. Перестановочный тест устойчив к этому нарушению.
2. Скользящее 252-дневное окно создаёт перекрывающиеся наблюдения: соседние дни имеют 251/252 общих дней в истории волатильности.
3. Микроструктурные эффекты на дневных данных (bid-ask bounce, несинхронность торгов) могут завышать базовый уровень корреляций по сравнению с месячными.
4. Survivorship bias: только сейчас ликвидные акции.

Выводы

Дневные данные подтверждают месячный результат: корреляции между высоколиквидными акциями Мосбиржи существенно выше в периоды высокой волатильности. Эффект статистически неопровержим на 2702 торговых днях — 99.0% пар показали значимый рост. Главный содержательный итог: точка высокой волатильности (~0.54) практически идентична на обоих масштабах измерений. Это придаёт закономерности характер структурного явления.

На мой взгляд, совпадение этой цифры на месячных и дневных данных — самый убедительный аргумент в пользу практической применимости вывода. Важная оговорка: после 2022 года корреляционный «пол» вырос, и волатильностный эффект внутри посткризисного периода слабее (0.087 vs 0.293 по всему периоду). Возможно, мы находимся в структурно ином режиме.

Учитываете ли вы текущий уровень волатильности при оценке диверсификации портфеля? Или этот фактор кажется вам менее важным на российском рынке? Буду рад обсуждению в комментариях.

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