Связь цены с текущей календарной датой - сезонность

Представьте себе, что завтра — 7 июня 1997 г. И перед вами стоит вопрос: торговать или нет? Если вы будете торговать, то входить надо будет по открытию и выходить по закрытию. Вам также необходимо решить, как войти в рынок. Открыть длинную или короткую позицию? В качестве части процесса принятия решения Вы исследуете поведение рынка в каждое 7 июня за несколько последних лет (например, за 10). Вы заносите в таблицу следующие данные: количество дней с датой 7 июня, когда проводились торги, среднее изменение цены с открытия до закрытия и процент времени, когда рынок поднимался или падал. Предположим, за последние 10 лет было 8 случаев, когда рынок был открыт и проводились торги. Из этих случаев, допустим, рынок закрылся выше открытия 6 раз (75%), и среднее изменение цены равнялось 2,50 (правдоподобная цифра для S &P 500). На основе этой информации вы размещаете торговый приказ на покупку завтра по открытию и выход по закрытию. Завтрашним вечером вы повторяете процедуру для 8 июня, на следующий вечер для 9 июня и т.д. Это одна из форм сезонной торговли. Сделаете ли Вы таким образом Вашу торговлю прибыльной? Будет ли Ваша торговля хоть немного лучше случайной? Вот вопросы, которые возникают при обсуждении сезонной торговли и на которые эта глава пытается ответить.

ЧТО ТАКОЕ СЕЗОННОСТЬ ?

Термин сезонность используется трейдерами по-разному. Некоторые рассматривают сезонность как явление, строго связанное с четырьмя временами года: например, увеличение спроса на мазут для систем отопления зимой и на бензин летом. Другие допускают более широкую трактовку, которая учитывает погодные условия и предвыборные ситуации.

Годами многочисленные статьи в научных журналах демонстрировали, что акции наиболее быстро растут в первых числах каждого месяца. Предпринимались обсуждения так называемого эффекта января, согласно которому акции имеют тенденцию к росту в январе. Ганнула (Hannula , 1991) использовал сезонные циклы в своей собственной торговле, предоставляя в качестве примера график цены акций EXABYTE с отмеченными сильными сезонными проявлениями. Он также обсуждал другое явление, иногда наблюдаемое в связи с сезонными моделями, при котором максимумы и минимумы меняются местами. Эту картину мы также наблюдали, и она, возможно, может заслуживать исследования. Другие факторы, которые влияют на различные рынки, возникают в определенные календарные даты и, следовательно, должны вызывать сезонные эффекты. Например, заполнение налоговых деклараций повторяется из года в год в одно и то же время. Легендарный трейдер Ганн явно учитывал ежегодно повторяющиеся особенности в своей торговле. В курсе домашнего обучения по проблемам сезонности Бернстейн (Bernstein , 1995) советует открывать позиции при достижении существенных минимумов и максимумов, а также в случае, когда имеет место существенное движение цены в течение ряда лет. Этот подход, как и подход Ганнулы, может привести к включению в рассмотрение сделок, продолжительностью от нескольких недель до нескольких месяцев.

В 1990 г. мы первыми опубликовали Диаграмму Календарных Эффектов — набор таблиц и график, которые показывают связь поведения индекса S &P с текущей календарной датой. Диаграмма показывает общий восходящий тренд с января по сентябрь, а затем медленное падение до 24 октября. Затем рынок, как правило, достигает своего дна, после чего резко растет до конца года. При более детальном рассмотрении видно, что резкий рост цен случается на протяжении большей части января, первой половины апреля и первой половины июля. Пик достигается 8 октября, после чего следует резкое падение вплоть до минимума 24 октября. При подготовке таблиц и диаграмм для этой публикации все экстремальные изменения цен были ограничены на уровне ±2% для предотвращения их чрезмерного влияния на результаты.

Следовательно, сезонное понижение цен в октябре и другие упомянутые явления не могут объясняться одиночными событиями определенных лет, например кризисом 1987 г. Некоторые даты отличаются чрезвычайно стабильно повторяющимися ценовыми моделями. Например, если вход в рынок осуществлялся по закрытию 14 апреля, а выход — днем позже, в более чем 90% случаев можно было получить определенную прибыль. Вход 6 мая с выходом на день позже давал в результате прибыль в 100% случаев, как и вход 13 июля с продажей на следующий день. Рынок падал в 90% случаев с 18 по 19 октября и в 89% случаев с 16 до 17 октября. Хотя кризис 1987 г. привел к значительно большему, чем обычно, падению цен, наличие спада на момент кризиса совсем не было неожиданным. Чтобы попытаться уловить высокую вероятность кратковременных движений рынка, можно использовать Диаграмму Календарных Эффектов для открытия позиций продолжительностью в один или два дня. Например, такая методология могла бы побудить трейдера открыть короткую позицию 16 октября и выйти из рынка 19 октября, получив колоссальную прибыль на обвале рынка 1987 г. Данные, представленные в этой публикации, могли бы также помочь сохранять позиции в течение периодов значительных подъемов и спадов.