Попалась на глаза статистика распределения доходности SP500 по дням за последние 72 года. Невооруженным глазом видно смещение в положительную сторону для ноября, декабря, апреля, июля (лучшие месяцы). В отрицательную сторону для сентября, августа, мая (худшие месяцы).
Как относиться к такой статистике? Если быть полным апологетом концепции случайного блуждания, то никак - 72 года не такая большая выборка, и подобные смещения были достигнуты скорее всего, случайно. То есть ничто не гарантирует их устойчивости в будущем.
Тут приходит на ум прекрасная иллюстрация из "Черного Лебедя" Нассима Талеба. Есть 2 трейдера, академический Джон и прагматичный Тони. Оба играют в бинарную игру с подбрасыванием монеты. Монета уже выпала орлом 10 раз подряд, и трейдеры делают ставки на 11 раз. Джон продолжает придерживаться стратегии, исходящей из того, что теоретическая вероятность орла или решки не изменилась и осталась 50%. Тони сдается и говорит: чувак, тут что-то не так, возможно монета у тебя порченая 🙂
В истории был по крайней мере один эпизод, иллюстрирующий, что взлетит на воздух скорее Джон, чем Тони. В команде фонда LTCM было 2 нобелевских лауреата, куча квантов и лучшие трейдеры. Сам фонд первые годы работы добивался выдающихся результатов, используя в торговле и риск-менеджменте передовые академические результаты. В 1998 году фонд начал испытывать трудности и мало того, что оказался на грани банкротства, так и еще поставил на грань коллапса мировую финансовую систему. Тогда спасло оперативное вмешательство ФРС, которой пришлось директивно собрать ведущие банки Уолл-Стрит и заставить их принять участие в спасении LTCM.
События на рынке, предшествующие банкротству фонда, показали отклонения от статистически ожидаемых на 16 сигма, теоретическая вероятность этого оценивалась как примерно 1 раз в 1 миллиард лет. Однако по факту они наступили на четвертый год работы фонда.
Противоположный подход - строить свою стратегию только на основании предыдущих данных, считая их абсолютно верными для поcтроения гипотез, направленных в будущее. Все эмпирические коррелляции когда-либо рушатся, и в каждый конкретный период может произойти большое исключение от накопленного ряда. Например, конец декабря 2018 года или апрель 2022 были достаточны, чтобы взлетели на воздух те, кто с плечами ставил на устойчивость упомянутой сезонности.
Если какой-то эмпирический факт противоречит существующей на тот момент теории (выраженная сезонность в общем-то противоречит гипотезе случайного блуждания цены), относится к этому можно по крайней мере двумя способами. Можно сразу отвергнуть старую гипотезу и приняться за поиски новой. А можно, не отказываясь от старой гипотезы, попытаться найти объяснение факту в рамках нее же. Например, если воздушный шарик устремляется вверх, и это противоречит общепринятой на тот момент физической теории. Есть соблазн сразу признать теорию ошибочной и искать новую. Но есть и другой подход, остаться в рамках существующей теории и объяснить, почему летит вверх шарик, наполненный, например, гелием. Второй подход позволит не только не отбросить старую теорию, но и улучшить ее, найдя в рамках нее объяснения новых эмпирических фактов.
Так и с подобными фактами, касающимися смещения прошлой сезонности. Выборка 72 года действительно небольшая, не стоит доверять результатам слепо. В то же время, она охватывает большую часть существования современных рынков, и хотя бы поэтому к данным нужно прислушиваться, если не в принятии торговых решений, то как минимум, в собственном риск-менеджменте.
https://t.me/the_road_of_trader
