Мне нравится отслеживать научные работы, публикуемые в Сети Социальных Исследований. На сайте есть ряд интересных журналов, которые часто могут быть источником вдохновения для новых торговых стратегий и идей. И именно прочтение SSRN стало вдохновением для этой ночной торговой системы для акций.
Ночная торговая система по акциям
Я был удивлен, обнаружив относительное богатые исследования влияния ночной доходности на фондовом рынке, как на SSRN, так и на ресурсе Торговых Стратегий Quantpedia.
Одна стратегия предполагает, что трейдеры должны покупать S&P 500 на закрытии каждый вечер и продавать на следующем открытии, таков смысл ночного эффекта на акции. Однако, после дальнейшего анализа кажется, что эта конкретная стратегия становится невыгодной после учета транзакционных издержек.
Один документ, который попался мне на глаза, — это «Большое снижение цены, Новости, Ликвидность и Торговые стратегии: Внутридневной Анализ», от авторов Франка Фехла и Володимира М. Здоровтсова (Frank Fehle и Volodymyr M. Zdorovtsov).
В этой работе рассматриваются развороты и ночная прибыль на фондовом рынке, и в конечном итоге это говорит о том, что крупные дневные убытки часто приводят к значительным разворотам в течение ночи.
Авторы обнаружили, что доходы от стратегии увеличиваются от капитализации и что доходы являются самыми высокими, когда нет существенных новостей, которые сопровождали дневные убытки. Они обнаружили, что наибольший выигрыш пришёл от открытия торгов на закрытии и выхода из торговли на следующее открытие.
Теория
Известно, что инвесторы слишком остро реагируют на неожиданные события и ценовые движения. Эта чрезмерная реакция может привести к ошибочному ценообразованию, которое затем может быть использовано при открытии торговли в противоположном направлении.
Фехл и Здоровтсов обнаружили, что доходность увеличивается с увеличением дневных потерь, что согласуется с гипотезой о чрезмерной реакции. И они обнаружили, что развороты были сильнее для акций без сопровождающих выпусков новостей, что согласуется с предыдущими поведенческими моделями.
Методология
Фехл и Здоровтсов взяли данные о акциях от CRSP, а внутридневные котировки акций от New York Trade and Quote (TAQ). Они использовали данные о акциях от CBOE и создали переменную новостей, используя образцы новостей от CBS.MarketWatch.com во время тестирования.
Затем авторы искали случаи ценовых разворотов по акциям, проводящих к внутридневным потерям в размере 10% и более. Их база данных состояла из 4.715 уникальных тикеров за 492 торговых дня,а для устранения неликвидных акций использовался минимальный ценовой фильтр в размере 5 долларов США.
Всякий раз, когда акции теряли более 10% внутри дня, были размещены гипотетические покупки в последние 15 минут торговой сессии, и закрывались в следующие пять минут открытия рынка (9:35 до 16:00).
Авторы обнаружили, что доходность была самой сильной в течение первых пяти минут торгового дня и затихала к концу сессии.
Важно отметить, что Фехл и Здоровтсов смогли напрямую включить транзакционные издержки, основывая доходность на среднем в котировках спроса и предложения на момент исполнения.
Результаты
Фехл и Здоровтсов обнаружили, что акции (те, которые несут внутридневные потери 10% и более), имели развороты, соизмеримые с величиной потери. Другими словами, чем крупнее была потеря за один день, тем больше был ночной разворот.
Прибыль была самой большой для акций, которые были сильно торгуемы, без каких либо сопровождающихся новостей. Прибыль увеличивается с рыночной капитализацией и объемом торговли. Кроме того, лучшее время для выхода из торговли было на открытии следующего дня.
Ключевые результаты
• Опционы на акции, как правило, имеют более высокие развороты, что, возможно, указывает на то, что акции без опционов (в основном с малой капитализацией) требуют больше времени для исправления чрезмерных движений.
• Средняя доходность запасов в верхнем объеме квартили превышает средневзвешенные для акций в квартиле нижнего объема.
• Трейдер, ориентирующийся только на акции с капитализацией и объемом торгов в дневной торговле в верхних квартилях и с относительными дневными потерями превышающие 30% или 35%, достигает ночной доходности портфеля в 1,10% и 1,73% соответственно.
• 1 доллар, инвестированный в начале периода выборки с валовой выручки постоянно реинвестируемый в новые события в портфеле, вырос до 2,38 долл. США в случае использования этой стратегии, с ежегодным возвращением в 54,29%.
Ограничения
Авторы этой статьи провели превосходную работу по учёту транзакционных издержек.
Одно из ограничений заключается в том, что базирование стратегии только на отсутствии новостных выпусков может не хватить. Финансовое освещение в новостях значительно возросло с 2000 года, поэтому сейчас гораздо меньше шансов найти дневные потери без какой-либо сопровождающей новости.
Самое большое ограничение заключается в том, что работа ограничивается только одним торговым периодом — между 2000 и 2001 годами, поэтому неясно, работает ли стратегия в более поздние периоды …
Поэтому я самостоятельно попытался проверить стратегию на более свежих рыночных данных.
Анализ в Amibroker
Без доступа к суточным данным по акциям или к тому же источнику новостей, невозможно полностью скопировать ночную торговую систему акций. Тем не менее, можно проверить основную предпосылку этой стратегии.
Поэтому я запрограммировал свое торговое программное обеспечение (Amibroker) со следующими системными правилами:
Правила тестирования
• Когда акции теряют> 10% — 35% внутри дня, покупать на закрытии.
• Закрыть позицию на следующий день.
Тестовые настройки:
• Акции находятся во вселенной S&P 1500
• Объем больше 1000000
• Цена открытия более $5
• Размер позиции установлен на уровне 25%
• Начальный капитал = 100000 долларов США
• Комиссии = 0,01 доллара США за акцию
Результаты теста:
Как видно из этих правил, наши результаты не особенно согласуются с обсуждаемой статьей. Этого следует ожидать, поскольку наши правила не совсем такие же.
Тем не менее, интересно было увидеть, что мы достигли аналогичных результатов за период 2000-2002 годов и увидели годовую доходность более чем в 50%, как и в научной работе.
Однако мы не видели увеличения доходности благодаря увеличению дневных потерь. Вместо этого мы увидели значительное снижение количества сделок.
Второе тестирование
Сохранив всё то же самое, теперь мы можем переместить тест вперед и посмотреть, как эта стратегия будет выполняется в течение более последних периодов данных.
Как видно из таблицы, самая превосходная прибыль была получена в 2000-2002 годах, и не повторялись в последующие годы в период между 2002 и 2015 годами. Лучший пробег дал нам CAR/MDD и всего 0,17, поэтому логический вывод состоит в том, что стратегия больше не работает, как это было когда-то.
В 2000-2001 годах система давала много денег, вступая в ночные развороты по акциям, которые упали более чем на 20% внутри дня. В последние годы, частота этих крупных внутридневных снижений уменьшилась, поскольку рынки стали более эффективными. Это означает, что эти прибыльные сделки менее распространены, и это было непосредственно замечено на рынке между периодом выборки в 2000-2010 годах.
Кроме того, стратегия испытывала крупные неудачи в ходе финансового кризиса. Например, стратегия купила Bear Stearns 314.03.2008 после большой внутридневной потери. Акции открылись на следующий день ниже на 90%, и все эти убытки произошли всего за одну ночь.
Это показывает достоинство правила относительно влияния новостей. Как предполагает работа, прибыль по акции больше, когда нет сопутствующих новостей по потери. И в этой ситуации ответственный трейдер смог бы избежать торговли акциями этой компании, которая находилась на грани банкротства.
В результате, эта стратегия может быть другой, и будет полезна, если человек будет вмешиваться в детали работы.
Третье тестирование
Несмотря на то, что результаты системы явно ухудшились, потенциал этой стратегии всё ещё имеет место, если мы можем диверсифицировать наш риск, изменить правила и попытаться избежать худших убыточных сделок.
Поэтому я решил провести еще некоторые исследования системы и посмотреть, можно ли по ней разработать улучшенную стратегию.
В третьем тестировании я внёс некоторые изменения в исходную систему, чтобы проверить, может ли стратегия быть полезной.
… остальная часть этой статьи выходит за рамки этой темы в блоге и включает новую, измененную торговую стратегию, с которой я когда нибудь поделюсь с вами…
