Исследование моментум эффекта в динамике цен и объеме торгов акций на российском фондовом рынке

Серьезные аргументы против концепции ГЭР в свое время представили Lo, MacKinlay (1988, 1999), Tirole (1998), Haugen (1999), Bernstein (1999). Эмпирические опровержения случайного блуждания или несколько форм волатильности до сих пор являются предметом споров.

Ряд исследований показал, что доходность имеют тенденцию быть более предсказуемой на длинном горизонте (Pesaran, 2010, Fama, French, 1989, Timmerman,1995). Предсказуемость и ликвидность рынка часто тесно связаны - менее ликвидные рынки, вероятно, будут более предсказуемыми. На рынке действительно присутствует некоторая премия за ликвидность, но корпоративные ограничения большинства участников не позволяют им приобретать такие активы, соответственно, и забрать премию. Например, Pesaran и Timmerman (1995) выяснили, что переключение торговых стратегий позволяет обыграть рынок только во время периода высокой волатильности, где обучение может быть неполным и рынки дольше возвращается к эффективному состоянию.

Fama (1998) утверждал, что проблема корректного измерения доходности особенно важна при измерении долгосрочной доходности, так как проблемы моделирования, которые могут быть небольшими в дневных интервалах могут привести к серьезным отклонениям в течение трех или пяти лет. Он также утверждал, что в большинстве работ, в которых показана избыточная доходности акций благодаря поведенческим эффектам, не тестируется альтернативная модель или не используются разные выборки. Исследования Barberis, Schleifer и Vishny (1998), Daniil, Hirshleifer и Subrahmanyam (1998, 2001) являются примерами моделей, которые делают прогнозы на основе иррационального поведения инвесторов. В этот момент, однако, остается неясным, являются ли результат этих моделей устойчивым на других выборках и во времени. Также в большинстве работ не учитываются явные и косвенные транзакционные издержки, которые влияют на конечную чистую доходность стратегий.

Большинство исследователей признают, что рынки, вероятно, будут эффективными большую часть времени, но не все время. Неэффективности могут возникать в периоды из важных институциональных и технологических изменений. Это сложно предсказать, когда и где рыночные недостатки возникают, тем более, что каждая ситуация не похожа на остальные, но появляются они регулярно. Транзакционные и другие косвенные затраты очень важны. Часто в исследованиях приводится бумажная прибыль и альфа активных стратегий. Операционные расходы и свойство проскальзывания должны быть учтены в тестировании стратегии на исторических данных. Проскальзывание возникает тогда, когда заявки, полученные на основе текущей цены, не успевают исполнится по желаемой цене. Проскальзывание может быть существенным в дополнении к обычным затратам.

Malkiel (2003) проанализировал критические статьи о ГЭР и сделал вывод о том, что фондовые рынки являются гораздо более эффективными и далеко менее предсказуемы, чем убеждают некоторые научные работы. Schwert продемонстрировал развитие опубликованных в академических журналах активных стратегий - впоследствии альфа сильно ослабла или исчезла. Другими словами, рынок «усвоил» данные неэффективности и стал более эффективным (Schwert, 2003).

Таким образом, становление ГЭР проходило под частую критику со стороны, как практикующих трейдеров, так и со стороны академического сообщества. Появление формально определенной теории и равновесных моделей стало вызовом для профессиональных управляющих активами. Тем не менее, концепция оказалась крайне устойчивой к критике и занимает одно из ключевых мест в современной теории финансов. Одной из возможных причин является гибкость ГЭР - предпосылка о обучающемся рынке и переходе аномалий в разряд известных - очень важная часть ГЭР.

1.3 Роль рыночных аномалий

Одной из наиболее распространенных проблем для ГЭР являются рыночные аномалии - широкоизвестные свойства в доходности активов, например, эффект Января или моментум. Тот факт, что аномалия устойчива и известна, подразумевает, что каждый может ей воспользоваться. Однако вышеуказанные аномалии носят особый характер, связанный с ограничениями. Перебалансировка портфеля крупными фондами в начале года и растущие транзакционные издержки, являются основными причинами Январской аномалии. Свойства моментума детальнее будут рассмотрены далее.

Свойство «неуловимости или скользкости» аномалий в большей мере связано не с процессами «самоуничтожения», хотя есть и такие случаи. «Старение» аномалии приводит к ее исчезновению или переходу в состояние неустойчивой и плохо формализованной арбитражной возможности. Свойство «неуловимости» аномалии, присущее подавляющему большинству активных неэффективностей. Причиной «неуловимости» являются плохо определенные теоретические предпосылки тестирования или сложность эконометрической интерпретации.

С другой стороны, сторонники ГЭР могли бы утверждать, что такая устойчивость это свидетельство в пользу ГЭР или, что более важно, что эти аномалии не могут быть использованы для любой значительной степени из-за таких факторов, как риск или транзакционные издержки.

Хотя некоторые аномалии в настоящее время плохо объяснены, это может быть из-за недостатка специальный исследований, а не по причине нарушения ГЭР. Другими словами, причины таких аномалий прямо или косвенно учитываются в ограничениях ГЭР.

1.4 Стратегия моментум - устойчивая аномалия

Моментум - распространенная активная стратегия, согласно которой покупка портфеля из акций с лучше предыдущей доходностью и короткая продажа портфеля «аустайдеров» позволяет получать доходность выше рыночной. Первые упоминания о свойстве моментум-эффекта встречаются у De Bondt, Thaler (1985). В структурированном виде стратегию описывают Jegadeesh, Titman (1993), важный вывод представленный в их работе - стратегия эффективна и на коротких интервалах от 3 до 12 месяцев. Понятно, что устойчивая альфа активной стратегии в течении более 20 лет - это серьезный вызов ГЭР, но еще больший интерес вызывает тот факт, что общеизвестные данные о прошлой доходности могут систематически предсказывать будущую доходность.

В ряде работ приведенных ранее приводится доказательства того, что любые аномалии на рынке исчезают, становятся неустойчивыми после их обнаружения или сильно ослабевают и переходят в раздел известных аномалий. Уникальность моментума заключается в его устойчивости.

Основной механизм, ответственный за эффективность моментума до сих пор неизвестен. По причине устойчиво высокого коэффициента Шарпа моментум-эффекта, высокую доходность сложно объяснить с точки зрения классических теорий ценообразования.

Hansen и Jagannathan (1991), считают, что коэффициент Шарпа частично объясним изменчивостью предельной полезности. Более того, у моментума низкая корреляция со стандартными прокси макроэкономических рисков (Daniel, Titman, 2012). Другими словами, осталось еще очень много неясных фрагментов в понимании природы моментума. Возможно, это просто высокая рыночная премия за риск (с другой стороны, акции в лучшем портфеле моментума обычно имеют низкую или даже отрицательную бету) или совпадения с другими стратегиями или факторами, например, с «альтернативными бета».

Моментум получил широкое распространение не только у управляющих фондов: академическая финансовая литература зафиксировала эффективность стратегий импульса в многочисленных классов активов, от акций и облигаций до валют и товарных фьючерсов. Именно с биржевыми товарами связывают наибольшую доходность. С другой стороны, такие исследования не учитывают дополнительных затрат и рисков при длительном держании фьючерса.

Тем не менее, сильные положительные результаты моментума чередуется с сильными сбоями. Как и в случае с другой популярной стратегией - carry, доходность моментума имеет сильный перекос в сторону отрицательной доходности. Возможно, средняя доходность стратегии выше рынка обусловлена именно премией за риск этих плохих времен. Сбои в стратегии, как правило, происходят в периоды общего падения рынка, когда возрастает волатильность и снижается ликвидность. Кроме того, стратегия не успевает перестроится и при скачкообразном росте после спада и также показывает отрицательную доходность. Причиной такого спада Daniel, Moskowitz (2012) называют изменение беты в акциях портфеля, которые растут при рыночных потрясениях.

Для данных с 1965 по 1989 гг. для всех горизонтов покупки стратегии, высокая доходность от спреда между лучшим и худшим портфелем является статистически сильной. Тем не менее Jegadeesh, Titman (2001), также отмечают низкую эффективность моментума в данных до Второй мировой войны на рынке акций в США.

Если классические финансовые теории плохо могут объяснять эффект моментума, то в разделе поведенческих финансов предложена модель в котором моментум объясняется самоуверенностью инвесторов и нерациональным оптимизмом. Grinblatt and Han (2005) утверждают, что агенты подвержены эффекту неприятия потерь и ошибок, следовательно склонны продавать «аутсайдеров» и как можно дольше держать «лидеров». Как и в других работах по поведенческим финансам, данный эффект сложно интерпретировать количественно. George and Hwang (2004) также считают повышенную доходность 52 недельного моментума результатом от закрепления прошлых цен и редкой перебалансировкой портфели крупными участниками.

Сравнительно в небольшом количестве работ приводятся результаты с учетом транзакционных затрат и обычно они ограничиваются только комиссиями при составлении портфеля (Korajczyk, Sadka, 2004, Lesmond, 2004, Li, Brooks, Miffre, 2009).

Наибольший интерес к этой аномалии, в рамах данной работы, обусловлен выводом группы исследователей: доходность моментума обусловлена выбором активов с низкой или отрицательной бетой, в то время как основные сбои в стратегии происходят при росте беты до значений 3 и выше (Daniel, Moskowitz, 2012). В свою очередь, эффект от инвестиций в активы с низкой бетой широко рассмотрен в работе «Betting against beta» (Frazzini, Pedersen, 2010) - большинство инвесторов имеют ограничения в использовании рычага и желают покупать «lottery tickets» для получения высокой доходности с высоким риском. По причине такого шокового спроса в высокорисковых активах (с высокой бетой) доходность резко снижается, в то время как использование «неудобного» для большинства управляющих левериджа и инвестиций в низкорисковые активы позволяет показать лучший результат. Получение повышенной доходности за счет преимущества в некоторых ограничениях вписывается в рамки ГЭР и не связаны с устойчивой альфой.

1.5 Исследование эффекта объема торгов

Исследования по изучению влиянию торгового оборота финансовых инструментов на будущую доходность начинаются с 1950-х годов. В своих работах Осборн одним из первых отразил положительную взаимосвязь между повышенным объемом торгов и будущим ростом цен акций (Osborne, 1959).

Большинство ранних исследований также находят положительную взаимосвязь между увеличением объема торгов и ростом цен, как для рыночных индексов, так и для отдельных акций (Ying, 1966; Corouch, 1970; Haris, 1986). В относительно современных исследованиях была выявлена прогнозирующая сила объемов торгов при определении будущего направления движения цен акций (Chen, Firth and Rui, 2001; Pisedtasalasai и Gunasekarage, 2008).

Грейнджер и Моргенштерн провели эмпирическое исследование по влиянию изменения торгового оборота на цены акций, обращающихся на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) с 1939 по 1961 год. (Granger and Morgenstern,1963). Авторы не находят никакой связи между абсолютной величиной суточных изменений цен и дневным торговым оборотом. Однако более современные исследования находят взаимосвязь данную взаимосвязь на американском фондовом рынке и в других развитых странах.

Исследование, проведенное Jain and Joh (1988), показало, что существует сильная взаимосвязь между доходностью акций и объемом торгов. В качестве данных использовался суммарный торговый оборот и доходность всех акций на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE). Для проверки причинно-следственных связей Хиемстра и Джонс (Heemstra and Jones, 1994) использовали тест Грейнджера для определения линейной и нелинейной причинно-следственной связи и обнаружили линейную взаимосвязь между объемом и доходностью NYSE.

Tauchen and Pitts (1983) обнаружили положительную взаимосвязь между одновременным изменением цен и объемом торговли. Epps и Epps (1976) отразили в своей работе положительную взаимосвязь между ростом торгового оборота по отдельным акциям и ростом цены в будущих периодах.

Карпофф (1987) в своей монографической работе по описанию свойств торгового оборота выявил четыре основные причины, по которым изучение этого явления является перспективным в области исследований фондового рынка:

Во-первых, торговый оборот важный элемент структура финансового рынка и может улучшить понимание общей картины ценообразования

Во-вторых, объем торгов важен для исследования важности событий (новости, корпоративные события, объявления дивидендов)

В-третьих, объем торгов может быть использован для изучения спекулятивной торговли и маржинальности рынка

И, в-четвертых, объем торгов обладает прогнозирующей силой исходя из ранних работ других исследователей

Чэнь, Ферт и Руи (2001) исследовали эту тематику на девяти крупных фондовых рынках: Японии, Великобритании, Франции, Канады, Италии, Швейцарии и Нидерландов, и их результаты показали значительную положительную связь между объемом торгов и доходами.

В качестве базовой научной работы по изучению портфельного моментума построенного по объемам торгов для данной работы используется - Гервас, Каниэл и Мингельгрин (2001). В базовой работе присутствуют существенные допущения (например, рациональное и однородное поведение участников рынка), но присутствует сильная методологическая база и сформулированы общие выводы по эффективности торговой стратегии по объему торгов путем моделирования портфелей.

Согласно гипотезе ГЭР, объем торгов не должен обладать прогностической силой по будущему движению цен акций. Это основная гипотеза, которая тестируется в работе Гервас, Каниэл и Мингельгрин (2001).

Взяв за основу альтернативный подход к ценообразованию на финансовых рынках, авторы разработали «гипотезу заметности акций» («visibility hypothesis»). Согласно этой гипотезе, когда участники рынка имеют разные мнения о стоимости акции, покупатели с оптимизмом оценивают ее ценность. Предложение всегда ограничено действующими владельцами акций или маржинальным кредитованием.

Авторы утверждают, что в такой ситуации любой положительный шок в поведении участников и соответствующем росте объемов торгов, приведет к увеличению спроса на эти акции (чем больше торговый оборот, тем более заметными становятся акции на рынке и тем больше участников дополняют ими свои потери, чтобы не уступить в доходности конкурентам). Вместе с этим, предложение на рынке по этим акциям остается постоянным в течение короткого периода времени (крупные взаимные фонды редко могут осуществить покупку необходимого объема в один день и, тем более, начать продавать в тот же день). В таком случае, объем и цена будут двигаться однонаправленно с инерцией в движении.

Таким образом, с учетом предпосылок, гипотеза «заметности» предполагает, что внимание участников рынка в среднесрочном периоде переходит на акции с высоким торговым оборотом, что приводит к росту их цены.

В рассмотренной работе достаточное количество предпосылок авторов и академических представлений о поведении участников рынка. Вместе с тем, по итогам исследования была получена значительная положительная альфа.

Гервас, Каниэл и Мингельгрин (2001) исследует взаимосвязь между текущим объемом торгов с будущими доходами акций на NYSE с 1963 по 1996 год по ежедневным и еженедельным данным. Как мера объема торгов используется оборачиваемость акций. Портфели формируются в соответствии с подходом Джегадеша и Титмана (Jegadeesh and Titman, 1993). Сформированы портфели с высоким, средним и низким объемом, основанные на ежедневных и еженедельных данных. Без перебалансировки эти портфели удерживались 1, 10, 20, 50 и 100 торговых дней. Исследование показывает, что портфели с высоким торговым объемом, как правило, сопровождались высокой доходностью и наоборот.

Обозначенная гипотеза проверена Хуангом и Хейаном (Huang and Heian, 2010) и получен аналогичный результат. Они рассматривают влияние торгового оборота на биржах NYSE и AMEX с августа 1963 года по декабрь 2005 года. Для исследовани используется традиционный метод моделирования портфелей, широко используемый в литературе по методике (Jegadeesh and Titman, 1993) для проверки стратегии. Период формирования составляет 26 недель, а период удержания портфелей варьируется от 1 недели до 52 недель. Получены статистически значимые аномальные доходности (выше индекса S&P 500) для разницы между портфелем с наибольшим ростом торгового оборота за вычетом портфеля с падением торговой активности для периодов удержания 1-4 недели. По мере увеличения периода ожидания свыше 8 недель аномальные доходы значительно снижаются.

Исследований на тему объема торгов по группе развивающихся рынков (Emerging markets) опубликовано значительно меньше, чем по фондовому рынку США. Они важны для актуального исследования по той причине, что авторы могут предлагать различные методы для решения основных проблем тестирования стратегии на основе торгового оборота методом портфелей - низкая ликвидность и малое количество эмитентов на фондовом рынке.

В исследовании Патиравасам (2008) рассматривается влияние объема торгов на доходность акций с биржи Коломбо (Colombo Stock Exchange) с 2000 по 2008 год. В исследовании рассматривается взаимосвязь между изменением объема торговли и доходностью в два этапа. Отношение между изменением объема торговли и доходностью акций в одном периоде, а затем рассматриваются взаимосвязь между изменением объема торговли за предыдущие периоды и будущей доходностью акций.

Эксперимент показал, что на бирже Коломбо изменение объема торгов в краткосрочном предыдущем периоде (до 30 дней) положительно связано с будущей доходностью акций. Однако влияние изменения объема торгов за более ранние периоды на доходность акций текущего периода отрицательно. Это означает, что акции с небольшим изменением объема торговли опережают акции с большим изменением объема торговли в последующий период.

Поскольку объем торгов имеет прогностическую силу по будущей доходности акций, инвесторы могут создавать торговые стратегии на основе торгового оборота, чтобы получать прибыль выше рыночной. Это свидетельствует о слабой форме неэффективности CSE, однако транзакционные и другие затраты не учитывались в данной работе по развивающемуся рынку.

Pisedtasalasaiand Gunasekarage (2008) также изучил причинно-следственную связь между доходами и объемами с использованием VAR и GARCH для таких стран как Индия, Малайзия, Филиппины, Сингапур и Таиланд. В четырех странах, за исключением Филиппин, была выявлена ??положительная взаимосвязь между торговым оборотом и будущей доходностью акций, для Филиппинских акций не обнаружено никакой взаимосвязи

Подводя итог по исследованиям, посвященным изучению объема торгов и будущей доходности акций и фондовых индексов на развивающихся рынках, можно сказать, что для большинства рынков развивающихся стран характерна положительная взаимосвязь между ростом торгового оборота и положительной доходностью акций в будущих периодах.

Тем не менее, метод формирования портфелей для изучения торгового оборота был применен только на фондовой бирже Коломбо. Во всех указанных работах делается допущение об отсутствии издержек, связанных с покупкой и продажей акций. Включение таких издержек может существенно повлиять на итоговые результаты. В актуальном исследовании будет использован метод моделирования портфелей акций на российском фондовом рынке с учетом основных транзакционных издержек.

На графике снизу представлена динамика индекса МосБиржи (основной индекс российского рынка акций в рублях), суммарного торгового оборота всех акций на Московской бирже (на ММВБ до 2011г) и среднее значение этого показателя за 30 дней для отражения тренда.

Рис. 1 - Индекс МосБиржи и совокупный торговый оборот акций

Данные до 2011г могут быть искажены за счет обращения некоторых российских акций на бирже РТС, но общая динамика очень заметна. Активный рост индекса акций с 2003 по 2008гг. сопровождался еще более сильным ростом торгового оборота на бирже, аналогично и во время восстановления после мирового финансового кризиса в 2009-2010 гг.

Несмотря на объединение бирж ММВБ и РТС в 2011г, торговая активность на российском рынке снизилась более чем в 2 раза, а индекс снизился до уровней пятилетней давности и находился в длительном боковом движении до девальвации рубля в конце 2014г.

В академических работах, которые были представлены в теоретической части данной работы, широко раскрывается классический моментум эффект, подобные исследования проводились и на российском рынке со схожими результатами (Микова и Теплова, 2013).

Влияние объема торгов рассмотрено в значительно меньшей степени, построение портфельного моментума по объему торгов (по аналогии с классическим моментумом) производилось только для американского рынка в работе работа Гервас, Каниэл и Мингельгрин (2001) и рынка Коломбо в работе Патиравасам (2008). Найти исследования, посвященные одновременному изучению влияния прошлых объемов и движения цен на будущую доходность, не удалось.

Решение, объединить две широкоизвестные рыночные аномалии для тестирования ГЭР на российском фондовом рынке, было принято после изучения первоисточников и предварительных эмпирических тестирований. Методология исследования представлена в следующем разделе.

2. Постановка исследовательской проблемы

Практическая часть включает в себя работу с данными, методологию исследования, представление результатов, интерпретацию результатов, соотношение их с первоначальными гипотезами и подведение итогов.

Основное исследование включает в себя тестирование следующих стратегий на российском фондовом рынке:

Стандартный ценовой моментум по методике (Jegadeesh and Titman, 1993)

Моментум по изменениям торгового оборота

Комбинированная стратегия моментум с учетом изменения цен и объема торгов акций

Тестирование первой стратегии с устойчивой альфой многократно проводилось на развитых и развивающихся рынках. Во многих исследованиях, результаты подтверждают устойчивую положительную доходность ценового моментума.

Вторая стратегия исследуется значительно реже, в виде портфельного моментума по объему торгов список исследований очень ограничен. Исследования по российскому фондовому рынку с данной тематикой найти не удалось.

Третья стратегия является персональной идеей совместить две указанные выше стратегии для получения повышенной доходности и устранения недостатков, присущих обеим стратегиям в отдельности. В академической литературе базовый вариант моментума дополняют стратегиями «Value» и другими, для улучшения совокупного результата. Опытов в объединении базового моментума и объема торгов в рамках моделирования портфелей в базах исследований найти не удалось. Для российского рынка такие исследования не проводились.

Первоначальная идея построения комбинированной стратегии появилась вследствие эмпирических наблюдений по российскому фондовому рынку. «Дорогие» акции становятся еще дороже, растущий объем торгов показывает интерес крупных участников к финансовому активу. Справедливо и обратное наблюдение.

В академических исследованиях выделяется работа Гервас, Каниэл и Мингельгрин (2001) с представлением «гипотезы заметности» (visibility hypothesis): акции, в которых за предыдущий период зафиксирован наибольший рост торгового оборота, инерционно вырастают в цене в течение некоторого периода по аналогии с моментум эффектом. Также авторы отмечают, что в более поздних периодах акции с наибольшим ростом торгового оборота корректируются в цене.

В работе по базовому моментуму Аснесс, Московитц и Педерсон (2009) отмечено, что моментум наиболее силен в период выраженного растущего тренда, в период бокового движения и разворота тренда моментум показывает значительные убытки, что делает его рискованной стратегией. Затем авторы совмещают моментум со стратегией «value» и отмечают улучшение результатов по тестированию на всех классах активов.

Совмещая выводы КГМ и эмпирические наблюдения по рынку, можно предположить, что дополнение базового моментума факторами объема торгов может улучшить тайминг стратегии (выбор оптимального момента открытия рыночной позиции) и отобрать инструменты с большей потенциальной доходностью.

Таблица 1 - Недостатки стратегии моментум определенные в ранних исследованиях

Таблица 2 - Недостатки стратегии моментум определенные на практике

Таблица 3 - Недостатки стратегии по объему торгов определенные на практике

Основные недостатки ценового моментума с практической точки зрения связаны с плохим таймингом входа в позицию с точки зрения общего рынка и отдельных акций. Недостатки стратегии с использованием торгового оборота связаны с покупкой падающих акций и нерыночного объема торгов.

В результате совмещения двух стратегией предполагаем, что индивидуальные недостатки будут устранены, а итоговая доходность комбинированной стратегии будет выше, чем каждой в отдельности. Сделаем предпосылку, что свойства движения цены и объема одинаково важны, исходя из этого, у каждого фактора будет вес 50% при отборе акций. Для устранения основного недостатка формирования портфелей по объему торгов (покупка акций снижающихся на большом объеме вследствие наступления неожиданного негативного события, например, многомиллиардный судебный иск к «АФК Система» или авария на шахте «Распадская») предлагается производить отбор только из тех акций, которые выросли в цене за предыдущий период (при наличии необходимого количества таких акций).

Результат такого исследования на длинном периоде будет серьезным испытанием для ГЭР на российском фондовом рынке. Использование двух самых доступных показателей (движение цены и объема акций) увеличивает прозрачность стратегии и исключает скрытые затраты на покупку или использование редких данных.

3. Методология исследования

Данные

В работе используются данные по цене закрытия и объему торгов по обыкновенным, привилегированным акциям и российским депозитарным распискам (РДР) всех публичных компаний на площадках ММВБ (с 1января 2006г до 18 декабря 2011 года) и Московской биржи (с 19 декабря 2011г по 29 декабря 2017г). Исходная база данных включает данные по 551 публичной компании. Ценные бумаги компаний, которые в данный момент уже не обращаются на фондовом рынке, присутствуют в выборке для устранения ошибки выжившего (survivorship bias). Большая часть компаний из выборки относится к низколиквидным активам, купить которые, без существенного повышения цены, не представлялось возможным. После введения фильтра ликвидности количество компаний, которые удовлетворяли требованиям по объему торгов хотя бы в 1 периоде, сократилось до 162. Объем торгов по оставшимся 162 инструментам составляет более 98% от общего объема торгов на российском рынке.

Рис. 2 - Количество доступных для покупки акций по фильтру ликвидности

Данные по компаниям представлены в дневных значениях с 1.07.1999, общее количество торговых дней - 4611. Отсутствие необходимого количества ликвидных инструментов в период становления российского рынка делает возможным формирование первых портфелей с 1 квартала 2006г. Интервал с 1 квартала 2006г по 4 квартал 2017г включает в себя период активного роста рынка и выход новых компаний на IPO, мировой финансовый кризис в 2008 (который привел к снижению основного рыночного индекса МосБиржи в 4 раза), уход с биржи многих компаний в период с 2011г по 2013г и обвал нефтяных цен в 2014-2015гг. Для корректного отбора акций в портфели и отражение финансового результата проведены корректировки на сплиты и консолидации акций. Сплит (дробление) акций представляет собой увеличение числа акций в обращении за счет пропорционального дробления первоначального количество акций. Консолидация акций представляет собой обратную процедуру.

Таблица 4 - Поправки на сплиты и консолидации в первичных данных

портфель рынок стратегия

За весь исследуемый интервал процедура дробления среди ликвидных акций проводилась 5 раз. Совокупность высокого коэффициента конвертации (до 1:1000) и проведение сплита в «голубах фишках» может значительно исказить результаты исследования.

Методология построения портфелей

В работе анализируется портфельный (выявляемый через сопоставление двух портфелей активов одного класса, построенных на основе ранжирования этих активов по доходности или иному критерию прошлой эффективности и открытие по этим портфелям длинной и короткой позиции, т.е. через построение «лонг-шорт портфеля»), среднесрочный (от 3 до 12 мес.) моментум эффект в классе обыкновенных акций на российском фондовом рынке.

В качестве индикаторов моментума используется динамика среднего дневного объема торгов по инструменту за n предыдущих месяцев, где n=3, 6, 9 или 12 месяцев. Период владения портфелем (инвестирования) для выявления среднесрочного моментум эффекта также составляет 3, 6, 9 или 12 месяцев. Таким образом, в данном исследовании проводится тестирование 16-ти стратегий (3/1/3, 3/1/6, 3/1/9, 3/1/12, 6/1/3, 6/1/6, 6/1/9, 6/1/12, 9/1/3, 9/1/6, 9/1/12, 12/1/3, 12/1/6, 12/1/9,12/1/12) по аналогии с (Jegadeesh, Titman, 1993).