|
Это общий случай, связанный с приведенным выше примером, когда вы можете вычислить «коэффициенты корреляции» между вашей доходностью и показателями различных рыночных индексов. Тут я бы порекомендовал вам начать этот процесс с того, чтобы просто найти такие рыночные индексы (я имею в виду достаточно бессистемный подход к этому вопросу), которые лучше всего отвечают сущности вашего трейдинга, и тогда уже начать предварительно анализировать возможную корреляцию. Например, если вы занимаетесь обыкновенными акциями американских компаний, то можно начать с индексов Доу-Джонса, S&P или сводного индекса НАСДАК. (Эта во многом похоже на определение «беты» для отдельной ценной бумаги. Поэтому, когда вы вычисляете коэффициент корреляции со стандартным базовым фондовым индексом для того рынка, где вы работаете, не будет ошибкой смотреть на него как на бету вашего портфеля. Если хотите подойти к этому делу творчески, вам будет интересно сравнить свою коррелированность с фондовыми рынками со средней величиной беты для ценных бумаг, содержащихся в вашем портфеле.)
|
|
Аналогично, если вы торгуете американскими ценными бумагами с фиксированной доходностью, то лучше всего будет начать с облигаций Казначейства (долгосрочных), или Евродолларов (краткосрочных), или фьючерсных контрактов. Имея такие ориентиры, подойдите к этому процессу творчески - посмотрите, какова корреляция между вашими прибылями/убытками и другими рыночными временными рядами, причем возьмите для сравнения столько этих рядов, сколько сможете найти, - причем неважно, имеет это, с вашей точки зрения, какой-то интуитивный смысл, или нет. И хотя вы можете не найти каких-то взаимозависимостей, которые бы вас так уж удивили, такие сравнения тем не менее могут помочь вам побольше узнать о каких-то моделях поведения внешних рынков, которые могут оказывать наиболее сильное влияние на ваши показатели. Это особенно верно, если вы проводите анализ по разным периодам времени, который я вам настоятельно рекомендую. В процессе такого анализа вы поймете, насколько стабильной является корреляция ваших показателей, как она меняется со временем и в зависимости от рыночных условий, и так далее - в свою очередь, это поможет понять, где лежит область ваших самых выгодных возможностей и связанных с ними рисков.
Когда вы анализируете динамику показателей за разные временные периоды, следует подумать о качественном аспекте внешних условий, имевших место в то время. Предположим, например, что вы хотите определить, повышается или понижается коррелированность ваших показателей во время рыночных подъемов, спадов, кризисов, и тому подобное. Кроме того, в периоды нестабильности (как, например, в третьем квартале 1998 года), рынки особенно склонны сильно коррелировать друг с другом; и я думаю, было бы очень полезно определить, имеют ли в таких обстоятельствах ваши собственные показатели тенденцию сближаться или, наоборот, расходиться с рыночными, - и если да, то насколько сильно. Если вы можете избежать попадания в водоворот волатильности в периоды рыночных спадов, то с точки зрения управления рисками перспективы у вас очень хорошие. Верно и обратное - если, как это обычно и бывает, коррелированность ваших показателей с рыночными возрастает вместе с ростом коррелированности между самими рынками, вам следует насторожиться и подумать, как можно сократить вашу подверженность рискам, когда такого типа экстремальные условия только начинают давать о себе знать.
При вычислении коррелированности ваших показателей с рыночными эталонами очень важно удостовериться, что вы сравниваете набор своих показателей прибылей/убытков с таким же в точности набором соответствующих показателей рыночного эталона, а это может оказаться штукой довольно хитрой. Во-первых, чтобы определить, коррелируют ли ваши показатели с рынком, надо обязательно осознать необходимость проследить ваш ряд данных по сравнению с ежедневным чистым изменением курсов рынка, а не с его абсолютным уровнем. Ведь дело-то в том, что в этом случае нас интересует вопрос, зарабатываете ли вы что-нибудь, когда рынок идет вверх или вниз, а не то, высок на рынке уровень цен или низок. Кроме того, если вы работаете с международными рынками, очень вероятно, что наиболее значимые данные о корреляции предусматривают сдвиг одного временного ряда на один день, чтобы учесть таким образом сдвиг по времени (например, сопоставьте ваши прибыли/убытки с изменениями цен на соответствующем рынке за предыдущий день). Также следует отметить, что если вашим соответствующим базовым эталоном является фьючерсный контракт, то очень важно ввести поправку на перенос позиции с одного месяца поставки на другой, что приведет к изменению цепы в тот день, когда это произойдет, а это изменение может не соответствовать моделям ценообразования на рынке базового актива.
Вообще говоря, количество способов, с помощью которых можно находить интересную информацию на основе такого типа корреляционного анализа, практически не ограничено. И я очень советовал бы вам подойти к этому делу творчески и с огоньком.
|
