Инвестиции

История, кажущаяся многим очевидной: критически большой долг, растущая ставка ЦБ, проблемы со сбытом, грядущая, видимо, гигантская допэмиссия. Кажется, что компания близка к банкротству, и ее акции вообще ничего не должны стоить. Но после сентябрьского шорт-сквиза они закрепились на уровне около 1.5 руб. и держатся даже при падении рынка. Это может быть случаем чистого влияния ценовых ожиданий. Фактора, который не учитывается ни фундаментальным, ни техническим анализом. Первый пытается вычислить, какова действительная стоимость компании. Второй исходит из предположения, что покупки и продажи акций формируют динамическую систему, идущую по определенной траектории.
Но почему вообще нечто должно сколько-то стоить? Правильный ответ на этот вопрос - потому что есть люди, готовые именно столько за него заплатить. Если завтра бриллианты полностью выйдут из моды, то цена на них рухнет. С акциями дело обстоит чуть сложнее. Их покупают, в основном, чтобы продать. Если я купил акции Сегежи и не продаю их дешевле, чем по 1.5 рубля, значит я считаю, что именно на эту цену у меня найдется покупатель. И этого покупателя мы все знаем - это АФК Система.
Видимо, игроки на рынке почему-то думают, что АФК проведет допэмиссию по цене около 1.5 руб. Это может быть массовое заблуждение, а может быть и просочившаяся откуда-то информация. В любом случае она оказывает стабилизирующее влияние на цену.
Существование таких ситуаций как с Сегежей, позволяет предположить, что котировки акций можно прогнозировать, выясняя ожидания инвесторов. Этому посвящен наш проект, о котором мы тут будем рассказывать. И Сегежа может быть в нем интересным кейсом.

Все это в каком-то смысле аналоги того сервиса, который хотим сделать мы. Так зачем изобретать велосипед, если «все уже украдено до нас»?
Суть нашего подхода – построить репрезентативную выборку ожиданий инвесторов на Мосбирже.
Предположим, что мы хотим узнать, какая доля москвичей владеет акциями Лукойла. И для этого ставим людей у выходов из московского метро и начинаем опрашивать пассажиров. Ясно, что в такой выборке доля держателей Лукойла будет занижена. Потому что а) не все москвичи ездят на метро, кто-то передвигается на автомобилях; б) среди автовладельцев и пассажиров такси доля акционеров конечно выше. С фьючерсами та же проблема. Они отражают ожидания биржевых игроков, но не всех. А только тех, кто достаточно квалифицирован и достаточно готов к риску для игры на фьючерсах.
Та же проблема и с краудсорсингом и с голосованием в Пульсе Тинькофф. Публикующие свои прогнозы и голосующие – это всегда нерепрезентативная выборка участников торгов.
По некоторым данным, Клинтон проиграла Трампу в 2016 году именно потому, что ее штаб слишком уверовал в краудсорсинг. Крутые аналитики соцсетей с суперкомпьютерами вычислили, в каких штатах Клинтон уже победила и на них можно не тратить ресурсов. А потом в этих штатах пришли на выборы селяне, не имеющие Фейсбука, и проголосовали за Трампа.
Индекс страха и жадности, хотя и отражает ожидания инвесторов, основан целиком на косвенных данных. Чтобы его построить, никто инвесторов об их ожиданиях не спрашивает, для этого берутся рыночные показатели активности и характера торгов. Ну и относится он, конечно, ко всему рынку, а не к конкретным акциям.
Итак, как видим, прямых аналогов сервиса, который мы создаем, сейчас не существует. Это, конечно, не значит, что наш сервис заменит их всех. Это будет просто еще один инструмент прогнозирования, который можно будет использовать вместе с фьючерсами, краудсорингом, голосованиями и разнообразными индексами.

Друзья, мы продолжаем писать про наш проект коллективного прогнозирования котировок на Мосбирже. Кому не интересно - добавляйте сразу аккаунт в игнор. Ничего другого (собак, мигрантов, котиков, сисек и пр.) здесь не будет.
Начало тут.
Тема такова, что нас сразу начинают подозревать в инфоцыганстве. Предполагают, что мы будем продавать какие-то курсы или пампить мусорные акции. Не дождетесь.
Наш проект - это научный эксперимент, и мы ученые, а не инфоцыгане. Мы ничего не продаем, никакие акции не рекомендуем и не пампим, никаких инсайдов не сливаем. Ничего никому не гарантируем, потому что эксперимент может и не дать результата (на то он и эксперимент). Но участие в нем никаких затрат не требует. А польза для всех участников в случае успеха может быть большой.
Конечно, возникает вопрос - какие вообще есть надежды на успех. Ведь все знают, что котировки предсказать нельзя, за это даны нобелевки и т. д.
Но для торговли на бирже (если только это не равномерные покупки индекса) строить какие-то прогнозы все равно нужно. Просто чтобы понимать, стоит ли вообще покупать или продавать. И научные исследования показывают, что коллективный интеллект может решать такие задачи лучше, чем индивидуальный. Научно-популярный обзор этих исследований можно прочитать в книге «Мудрость толпы» (1). В другой отличной книге «Сигнал и шум» (2) описаны научные основы успешного прогнозирования, в том числе с помощью опросов. Мы опираемся на те же принципы, которые изложены в этих двух книгах.
Коллективное прогнозирование имеет длительную историю. Джеймс Дауд еще в 1957 году использовал его для предсказания бизнес-активности (3). Каким образом коллективные ожидания цен формируют их на бирже описано в статье Дж. Трейнора «Эффективность рынка и эксперимент с банкой бобов» в 1987 г. Из его исследований прямо следует возможность опросного прогнозирования биржевых котировок. И Крейг Каплан в 2001 г. показал, что торговля на основе опросов может обгонять доходность индексов NASDAQ, S&P 500 и Доу Джонс (5). Другие исследования доказали, что групповое предсказание котировок простыми пользователями соцсетей позволяет получать высокую доходность в биржевой торговле (6) и быть более эффективным, чем прогнозы аналитиков рынка (7).
Таким образом, у нас есть основания надеяться на успех. Это научные основания, результаты предыдущих исследований и наш собственный опыт разработки прогностических моделей.
1. Шуровьески Д. Мудрость толпы. – М.: Вильямс, 2007.
2. Сильвер Н. Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. М.: Азбука-Аттикус, 2015.
3. Dowd J. Collective Forecasting of Business Activity // Financial Analysts Journal. – 1957. – Vol. 13. – №. 5. – P. 45-49.
4. Treynor J. L. Market efficiency and the bean jar experiment // Financial Analysts Journal. – 1987. – Vol. 43. – №. 3. – P. 50-53.
5. Kaplan C. A. Collective intelligence: A new approach to stock price forecasting // 2001 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. e-Systems and e-Man for Cybernetics in Cyberspace. Vol. 5. – P. 2893-2898.
6. Avery C. N., Chevalier J. A., Zeckhauser R. J. The “CAPS” prediction system and stock market returns //Review of Finance. – 2016. – Т. 20. – №. 4. – С. 1363-1381.

Всем привет!
Мы специально завели блог на Пикабу, чтобы рассказывать про один проект по коллективному прогнозированию курсов акций на Мосбирже.
Что за проект и что за коллективное прогнозирование?
Все знают, например, про предвыборные прогнозы, но мало кто задумывается о том, что хороший прогноз выборов никогда не основывается просто на опросах. Если в предвыборном опросе 20% сказали, что проголосуют за коммунистов, это еще не значит, что на выборах коммунисты наберут 20%.
Во-первых, часть из опрошенных держит фигу в кармане и соврет, что проголосует за другую партию, а сам проголосует за коммунистов. Часть решит, за кого проголосует только на выборах. Часть вообще не придет, потому что им лень. Все эти части заранее неизвестны, а на результат они могут повлиять существенно.
Что же делать? Если мы хотим спрогнозировать голосование за коммунистов, и в опросе видим, что голосовать за них готовы 20%, то этим 20% должен быть присвоен понижающий или повышающий коэффициент. Он считается очень просто. Если на всех предыдущих выборах в опросах коммунистов выбирали, в среднем, в полтора раза меньше, чем за них потом голосовали, то коэффициент должен быть 1,5. То есть на выборах прогнозируем 30%. 10% тут тех, кто не признался в своем голосовании, а держал фигу в кармане.
Ясно, что чем больше у нас выборов и опросов, тем более точные коэффициенты мы можем посчитать. На самом деле это тот же принцип обучения прогностической модели, который используется в нейросетях. Чем больше данных мы «скармливаем» модели, тем точнее она работает. И нейросетевые модели в том числе используются для прогнозирования выборов. Американцы с их длинной историей того и другого дошли до точности предсказаний в 1%-2%.
Так давайте то же самое сделаем с курсом акций. Его-то можно фиксировать гораздо чаще, чем результаты выборов. Мы создали канал, в котором будем проводить опрос об ожидаемом курсе акций на Мосбирже каждую неделю. Потом сравнивать фактический курс с предсказанным, и уточнять коэффициенты. И так много раз подряд. Чтобы в итоге получить уникальную технологию точного коллективного прогнозирования.
Почему она должна сработать? Тут же все-таки не выборы. В предвыборных опросах каждый судит о своем собственном поведении, а тут курс, на который мы никак не можем повлиять. Это правда, но не вся. Хотя никто из нас (не считая «олигархов») не может сильно повлиять на курс акций сознательно, курс все же целиком зависит от наших коллективных ожиданий. Представим себе, что все игроки на Мосбирже твердо убеждены в том, что курс акций Сбербанка в ближайший месяц будет около 290 рублей. Естественно, никто не станет покупать Сбер сильно дороже, чем 290 рублей и продавать сильно дешевле. То есть курсы акций не зависят от нашей воли, но зависят от наших ожиданий. И именно их-то нам и нужно спрогнозировать, собрав много опросных данных и подобрав как можно более точно коэффициенты, которые будут извлекать реальные ожидания из результатов опросов.
В этом блоге мы будем описывать технологию такого прогнозирования, подготовку к нему и некоторые экспериментальные результаты.
Первые «пристрелочные» прогнозы будут очень кривыми. Но потом их точность будет расти и, если мы все сделаем правильно, то со временем они могут начать превосходить прогнозы всяческих банковских и инвестиционных аналитиков. Просто потому, что наши прогнозы будут учитывать гораздо больше разнообразных мнений, многократно скорректированных сравнением с фактическими курсами.

Юань неприлично вырос в сентябре. Но будущий рост под вопросом. Просто посмотрите на график: тут определённо напрашивается откат от наклонной. Позже проверим это, а пока берём на заметку✍️

Прошу обратить внимание, что я выкладываю свои посты на разных площадках, потому рекомендую подписаться на мой тг канал, где они все есть в одном потоке. Так вы гарантированно ничего не пропустите.