CC BY
2016
Вестник Российского УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ. 2020. № 4(42)
УДК 330.43
К ВОПРОСУ О ТОРГОВОЙ СТРАТЕГИИ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ РОССИИ
М.В. Боченина, Ю.В. Нерадовская, И.Ю. Мартюхин
В статье рассматриваются разные подходы к моделированию цен на акции на примере акций ПАО Сбербанк, методологической основой являются эконометрические методы анализа и прогнозирования. Исследована корреляция доходности акций с финансовыми показателями, цен акций ПАО Сбербанк с котировками ведущих мировых индексов. Корреляционная зависимость между основными показателями финансовой отчетности по МФСО ПАО Сбербанк и доходностью его акций не была обнаружена. Однако выявленные корреляционные связи цен акций ПАО Сбербанк с индексами S&P 500, DAX, РТС и индексом МосБиржи послужили основой для построения модели типа VAR со средней ошибкой аппроксимации 0,72 %. Данная модель хорошо аппроксимирует динамику цен закрытия и может быть рекомендована для прогноза.
Авторами предложена торговая стратегия, основанная на анализе коинтеграции между ценами акций. В ходе анализа по данным за 2019 г. выявлена коинтеграционная пара для цен закрытия акций ПАО Сбербанк и ПАО «НК «Роснефть». В результате была предложена нейтральная торговая стратегия. В тестовом режиме доходность за полугодие составила 9,2 %.
Ключевые слова: фондовый рынок; анализ рынка; акции; фондовые индексы; прогнозирование; коинтеграция; торговая стратегия.
M.V. Bochenina, Y.V. Neradovskaya, I.J. Martyukhin. TO THE QUESTION ABOUT THE TRADING STRATEGY ON THE RUSSIAN STOCK MARKET
The article discusses different approaches to modeling stock prices using the example of Sberbank shares. The methodological basis is econometric methods of analysis and forecasting. The correlation of stock returns with financial indicators, stock prices of Sberbank with quotes of leading world indices has been investigated. The correlation dependence between the indicators of financial statements according to IFRS of PJSC Sberbank and the profitability of its shares was found. The show revealed correlations of the prices of Sberbank shares with the S&P 500, DAX, RTS indices and the Moscow Exchange index served to use a VAR-type model with an average approximation error of 0.72 %. This model well approximates the closing dynamics and can be recommended for forecasting.
The authors propose a trading strategy based on analytical cointegration between stock prices. In the course of the analysis based on the data for 2019, a cointegration pair was identified for closing the shares of PJSC Sberbank and PJSC Rosneft. As a result, a neutral trading strategy was proposed. In the test mode, the profitability for the six months was 9.2 %.
Keywords: stock market; market analysis; stocks; stock indexes; forecasting; cointegration; trading strategy; trading strategy.
Финансовые рынки находятся в постоянном движении, и это связано с изменениями очень большого числа факторов. При рассмотрении значительных промежутков времени можно установить, что финансовые рынки подвержены влиянию не только глобальных трендов по отдельным отраслям, но и макроэкономических показателей.
Распознать тренд, который действует сейчас на рынке, становится возможно только после прохождения некоторого промежутка времени. Более того, определить точное время и причину зарождения нового тренда или угасания старого очень сложно. Часто в число таких причин входят фундаментальные изменения в отраслях экономики, смена правил регулиро-
вания или непредсказуемые и существенные изменения на политической арене.
Объект нашего исследования - фондовый рынок России. Предмет исследования - динамика цен на акции на фондовом рынке России. Целью исследования является выявление закономерностей динамики котировок ценных бумаг на российском рынке. Методы и методология исследования - сравнительный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, прогнозирование, коинтеграция.
Как правило, исследователи используют только теорию вероятности для определения попадания цен в нужный диапазон. В таком случае расчеты производятся на основе предыдущего ценового ряда, либо производится
оценка нескольких финансовых инструментов. Поиск эконометрических зависимостей на фондовом рынке используется реже.
Принимая во внимание вышеуказанные причины, отметим, что тема работы приобретает особую актуальность и практическую значимость для применения ее результатов различными группами инвесторов. Для исследования были использованы данные котировок с сайта ФИНАМ [5]. В процессе работы проводился комплексный анализ закономерностей динамики акций ПАО Сбербанк. В результате проведенного анализа были выявлены причинно-следственные связи динамики котировок и построены модели для прогнозирования.
Текущее состояние фондового рынка
России
Начиная с 2002 г. в России начался бурный рост инвестиционной активности. Большое количество компаний, а также широкие слои населения выходили на рынок для осуществления операций с ценными бумагами. Это было связано прежде всего с общим ростом экономики - ростом ВВП, отсутствием дефицита федерального бюджета, высокими ценами на энергоносители, что являлось следствием благоприятной обстановки на мировом рынке энергоресурсов.
С началом мирового экономического кризиса 2008 г., который зародился в США, произошло резкое падение на рынке акций ведущих российских компаний. Это было следствием того, что рынок ценных бумаг является первичным индикатором всех происходящих в экономике явлений. В первую очередь кризис затронул российский фондовый рынок.
Фондовый рынок России в 2019 г. продемонстрировал наибольший рост по сравнению со всеми мировыми рынками, что способствовало получению дохода инвесторами. Общемировая тенденция к снижению ставок и увеличению дивидендов госкомпаний в России способствовали увеличению интереса к нему международных инвесторов.
Долларовая доходность российского рынка в 2019 г. увеличилась на 43,5 % по сравнению с 2018 г. В 2018 г. индекс MSCI Russia даже с учетом дивидендов вырос на 0,51 %, при этом рынок акций Индии прибавил 1,39 %. Мировые рынки существенно ослаблялись в 2018 г. из-за ужесточения денежно-кредитной политики и экономической нестабильности в связи с усилением торговых трений США и Китая. Эти факторы повлекли за собой падение индекса акций развиваю-
щихся стран MSCI EM более чем на 14 %, снижение мирового рынка в целом - на 8 %, а американский индекс широкого рынка S&P 500 потерял более 4 %.
Основным преимуществом российского фондового рынка остается высокая дивидендная доходность российских компаний, под которой подразумевается отношение выплачиваемых дивидендов к стоимости бумаг.
Начало 2020 г. для всех фондовых рынков и для российского в частности оказалось непростым. Если до середины февраля ситуация была стабильной, американский индекс S&P 500 даже показывал рост, то впоследствии ситуация кардинально изменилась.
Падение российского рынка акций 25 февраля 2020 г., во вторник, стало максимальным после «черного понедельника» 9 апреля 2018 г., когда котировки резко рухнули из-за введения США пакета санкций, направленных на российских чиновников и бизнесменов. Данные санкции затронули также и публичные компании Олега Дерипаски En+ и Rusal. По данным торгов, во вторник рассчитываемый в рублях индекс Московской биржи за один день снизился на 3,33 %, до 3002,68 пункта, а долларовый индекс РТС - на 5,16 %, до 1446,11 пункта [3].
Резкое падение российского рынка 25 февраля стало «запаздывающей реакцией» на обвал мировых площадок за день до этого из-за новостей о стремительном распространении коронавируса.
Моделирование цен обыкновенных акций
ПАО Сбербанк
Акции ПАО Сбербанк занимают вторую по размеру процентную долю в расчете индекса РТС (12,3 %) [1]. В 2018 г. ценность бренда «Сбербанк России» составила 670,4 млрд руб. (самый дорогой бренд России), по данным издания Brand Finance Russia 50 [6]. В 2019 г. она увеличилась на 25,6 % и составила уже 842,16 млрд руб. (по-прежнему самый дорогой бренд России), по данным издания Brand Finance Russia 50 [6].
Анализ зависимости финансовых показателей ПАО Сбербанк с изменениями цен на его обыкновенные акции проведен по данным финансовой отчетности по МФСО из открытых источников. В частности, была использована поквартальная финансовая отчетность ПАО Сбербанк по МСФО с I квартала 2010 г. по IV квартал 2019 г. Проведенный корреляционный анализ не выявил зависимости доходности акций ПАО Сбербанк по кварталам и финансовых показателей квартальной финансовой от-
18
Вестник Российского университета кооперации. 2020. № 4(42)
Таблица 1
SBER SANDP-50 NASDAQCOMP D&J-IND DAX RIRTSI RIIMOEX
SBER 1
SANDP-50 0,895 1
NASDAQCOMP 0,888 0,991 1
D&J-IND 0,904 0,996 0,987 1
Dax 0,633 0,681 0,670 0,686 1
RIRTSI 0,893 0,896 0,873 0,891 0,627 1
RIIMOEX 0,884 0,908 0,900 0,903 0,390 0,893 1
четности по МФСО, в том числе с учетом лаго-вых переменных.
Так как гипотеза о возможности построения модели регрессии для объяснения динамики цен обыкновенных акции ПАО Сбербанк не подтвердилась, была рассмотрена корреляционная связь данного показателя с котировками ведущих мировых индексов, таких как S&P 500, Nasdaq, Dow Jones Industrial Average, DAX, а также с двумя российскими индексами - индексом МосБиржи (RIIMOEX) и индексом РТС (RIRTSIj [1]. С этой целью рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции акций ПАО Сбербанк и индексами за период с 01.01.2015 по 31.12.2019 (табл. 1).
Набольшую корреляцию акции ПАО Сбербанк имеют с индексами Доу-Джонса (D&J-IND) и S&P 500 (SANDP-500). Полученная нами модель зависимости цены акций ПАО Сбербанк имеет вид:
SBERt = -7,943 + 0,987SBERt - 0,00329SANDP-500-1 + +0,329DAX-1- 0,0051MRTSI-1+ 0,007RIIMOEXt_p
где SBER - акции ПАО Сбербанк, SANDP-500 - индекс S&P 500, DAX - индекс DAX, RIRTSI - индекс РТС, RIIMOEX - индекс МосБиржи.
Коэффициент детерминации составил 0,997. Стандартная ошибка модели 3,17. Автокорреляция в модели отсутствует, p-value = 0,3186. Таким образом, данная модель хорошо аппроксимирует динамику цен закрытия и может быть рекомендована для прогноза.
Построение торговой стратегии на коин-тегрированной паре акций Одной из разновидностей применения стратегий на фондовом рынке является получение дохода независимо от направления движения рынка, так называемая рыночно-нейтральная стратегия, которая предполагает единовременную покупку одного инструмента и продажу другого. Реализовать нейтральную стратегию представляется возможным, если удается определить пару коинтегрированных акций. Это позволит выявить зависимость между пере-
менными на длительном промежутке времени и скорость, с которой отклонения, возникающие на коротких промежутках времени, стремятся вернутся к равновесию в долгосрочном периоде.
Пара акций будет коинтегрирована, если случайная составляющая их линейной комбинации является стационарным процессом, при этом временной ряд цен этих акций приводится к стационарному процессу взятием разностей одного порядка.
Для оценки возможности построения торговой стратегии на основе цен закрытия торговых дней ПАО Сбербанк рассмотрены по данным за 2019 г. парные комбинации с ценами закрытия торговых дней следующих компаний: Аэрофлот, «Алроса», «Башнефть», ФСК ЕЭС, «Газпром», «РусГидро», «Лукойл», «Магнит», «Новатэк», «ФосАгро», «Роснефть», Сбербанк, «Сургутнефтегаз», ВТБ, «Яндекс». Согласно тесту Энгла-Грэнджера получилось, что коин-теграцию имеет только пара акций Сбербанка и «Роснефти». К этой паре и была применена нейтральная стратегия.
Коинтеграционное уравнение цен закрытия торговых дней ПАО Сбербанк (SBERt) и ПАО «НК «Роснефть» (ROSNt) имеет следующий вид:
=15,5+0,5 ROSN + е ,, где е - случайные остатки, представляющие стационарный ряд согласно расширенному тесту Дики-Фуллера (р^а1ие = 0,1).
Для получения прибыли необходимо покупать дешево и продавать дорого. Когда значение остатков (е^ опускается ниже нуля, акция SBERt (Сбербанка) стоит дешевле, чем акция ROSNt («Роснефти»). Так же и в обратном случае, когда значение е поднимается выше нуля, акция «Роснефти» дорожает относительно акции Сбербанка.
Рыночно-нейтральная стратегия будет заключаться в том, что необходимо купить акции Сбербанка и продать акции «Роснефти» в соотношении 1:(0,5), где 0,5 - коэффициент ко-интеграционного уравнения, когда е примерно равно G, т.е. значение е ( на графике пересекает линию G (см. рисунок).
График остатков е г коинтеграционного уравнения акций ПАО Сбербанк и ПАО «Роснефть» за период с 01.01.2019 по 31.12.2019 (ромбами указаны моменты открытия позиций, звездой - закрытие)
В то же время, когда е( приблизится к нулю, потребуется закрытие всех позиций путем продажи акций Сбербанка и покупки акций «Роснефти» в таком же соотношении, в котором они были куплены. Это послужит получению прибыли в размере G.
Для оценки значения G была использована первая половина наблюдений 2019 г. и найдено максимальное значение по следующей формуле:
где Т - число рабочих дней с 01.01.2019 по 31.12.2019.
Для пары акций ПАО Сбербанк и ПАО «НК «Роснефть» т = 37. Принято считать, что значение G чаще всего составляет 35 % от т [4], тогда G =12,95.
Тестирование стратегии проведено на вто-
рой половине наблюдений 2019 г. На рисунке показана граница исторических данных, которая делит год на две половины, во второй половине года обозначены точки открытия и закрытия позиций. Таким образом, имеется возможность три раза пройти путь от 0 до G и вернуться обратно. Для этого потребуется выполнить шесть операций, так как для того, чтобы войти в позицию и выйти из нее, потребуется по две операции на каждый вход и выход. Результаты шести трейдов отражены в табл. 2.
Прибыль, полученная в результате данных операций, составляет около 3G = 3x12,95 = 38,85. В данном случае рассматривались цены закрытия торгового дня, из-за этого было невозможно открыть или закрыть позицию в точках —G, 0 и G. Доходность за 126 торговых дней (половина года) составила 9,2 % без учета сопутствующих факторов, таких как комиссии, объем и др. Таким образом можно получить около 18,4 % годовых.
Таблица 2
Операции, № г Позиция SBERt ROSNt Прибыль
1 132 11,3459 (-1;0,5) 237,02 419,25 -
2 147 -1,1049 Закрытие 229,81 411,75 12,46
3 176 12,5047 (-1;0,5) 234,57 412,05 -
4 183 -0,7357 Закрытие 229,70 428,75 13,22
5 202 12,0061 (-1;0,5) 235,55 415,00 -
6 213 -3,2585 Закрытие 238,53 451,40 15,22
Итого: 40,9
20
Вестник Российского УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ. 2020. № 4(42)
Итак, мировые финансовые рынки всегда являлись предметом наблюдения и исследования для фирм, государства и частных инвесторов. Национальный рынок акций можно рассматривать как один из наиболее репрезентативных показателей состояния экономики страны.
В работе было рассмотрено развитие фондового рынка как в мире, так и в России. Проанализировано состояние фондового рынка России в 2019 и 2020 гг. В ходе анализа корреляция между основными показателями финансовой отчетности по МФСО ПАО Сбербанк и доходностью его акций не была обнаружена. Продолжением этого анализа стало построение модели типа VAR. В ней показана связь цен акций ПАО Сбербанк с индексами S&P 500, DAX, РТС и индексом МосБиржи. Средняя ошибка аппроксимации составила 0,72 %. Таким образом, данная модель хорошо аппроксимирует динамику цен закрытия и может быть рекомендована для прогноза.
В последней части статьи предложена торговая стратегия на коинтегрированной паре акций. В тестовом режиме доходность за 126 торговых дней составила 9,2 % без учета комиссий, объема и других факторов. Используя данную стратегию, можно получить около 18,4 % годовых.
Список литературы
1. Московская биржа: интернет-сайт. 2019. Май. URL: https://www.moex.com (дата обращения: 15.06.2020).
2. Найман Э.Л. Трейдер-Инвестор / пер. с англ. Киев: Вира-Р, 2000. 640 с.
3. Российский фондовый рынок в 2019 году: неожиданные лидеры // ТАСС: интернет-сайт. 2019. Май. URL: https://tass.ru (дата обращения: 15.06.2020).
4. Торговая стратегия для торговли коинтег-рированными парами акций // Хабр: интернет-сайт. 2018. Январь. URL: https://habr.com/ru (дата обращения: 15.06.2020).
5. ФИНАМ: интернет-сайт. URL: https://www. finam.ru (дата обращения: 15.06.2020).
6. Russia 50. 2019 // Brand Finance. Brandirec-tory. URL: https://brandirectory.com (дата обращения: 15.06.2020).
References
1. Moskovskaya birzha: internet-sajt. 2019. Maj. URL: https://www.moex.com (Accessed 15.06.2020).
2. Najman E.L. Trejder-Investor [Trader-Investor] / per. s angl. Kiev: Vira-R, 2000. 640 s.
3. Rossijskij fondovyj rynok v 2019 godu: neozhidannye lidery [Russian stock Market in 2019: Unexpected leaders] // TASS: internet-sajt. 2019. Maj. URL: https://tass.ru (Accessed 15.06.2020).
4. Torgovaya strategiya dlya torgovli kointeg-rirovannymi parami aktsij [Trading strategy for trading co-integrated pairs of stocks] // Khabr: internet-sajt. 2018. Yanvar. URL: https://habr.com/ru (Accessed 15.06.2020).
5. FINAM: internet-sajt. URL: https://www.fi-nam.ru (Accessed 15.06.2020).
6. Russia 50. 2019 // Brand Finance. Brandi-rectory. URL: https://brandirectory.com (Accessed 15.06.2020).
БОЧЕНИНА Марина Владимировна - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики и эконометрики. Санкт-Петербургский государственный экономический университет. Россия. Санкт-Петербург. E-mail: m-bochenina@yandex.ru.
НЕРАДОВСКАЯ Юлия Владимировна - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики и эконометрики. Санкт-Петербургский государственный экономический университет. Россия. Санкт-Петербург. E-mail: neradovskaya.yu@unecon.ru.
МАРТЮХИНИван Юрьевич - магистрант. Санкт-Петербургский государственный экономический университет. Россия. Санкт-Петербург. E-mail: bymart@mail.ru.
BOCHENINA, Marina Vladimirovna - Candidate of Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics and Econometrics. Saint Petersburg State University of Economics. Russia. Saint Petersburg. E-mail: m-bochenina@yandex.ru.
NERADOVSKAYA, Yulia Vladimirovna - Candidate of Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics and Econometrics. Saint Petersburg State University of Economics. Russia. Saint Petersburg. E-mail: neradovskaya.yu@unecon.ru.
MARTYUKHIN, Ivan Yuryevich - Undergraduate Student. Saint Petersburg State University of Economics. Russia. Saint Petersburg. E-mail: bymart@mail.ru.
