ru
Разное Сезонность

Итоги: сезонность широкого фондового рынка США

Елена Берсенева 29 декабря 2021 183 5

Сегодня завершаем серию исследований о сезонных закономерностях изменения стоимости финансовых инструментов по секторам фондового рынка США.


И в заключение рассмотрим фондовый рынок США в целом, без разбивки по секторам.


Мы выявим сезонные тенденции фондового индекса S&P 500, исследуем торговый сигнал, основанный на его сезонных закономерностях, и составим динамический план инвестирования.

Гипотеза
К выводам

Изменения курсовой стоимости индекса S&P 500 имеют выраженные сезонные проявления. И торговый сигнал, основанный на сезонных закономерностях индекса, прибылен.

К выводам
Используемые данные

Исторические данные котировок индекса S&P 500:

  • Таймфрейм – МN (месяц);
  • Период: февраль 1970 года – сентябрь 2021 года;
  • Всего 620 значений.


Для выявления наличия сезонности будем использовать следующие критерии:


1. Доля случаев положительных либо отрицательных месячных изменений за рассматриваемый период больше 53%.


2. Отношение среднего значения положительных месячных изменений к среднему значению отрицательных месячных изменений:

  • больше 1, когда доля положительных месячных изменений больше 53 % (см. пункт 1);
  • меньше 1, когда доля отрицательных месячных изменений больше 53 % (см. пункт 1).


3. Линейный тренд распределения месячных изменений за последние 10 лет:

  • восходящий, когда доля положительных месячных изменений больше 53 % (см. пункт 1);
  • нисходящий, когда доля отрицательных месячных изменений больше 53 % (см. пункт 1).


В случае удовлетворения всем трем условиям будем говорить о наличии сезонности в ценовых изменениях финансового инструмента.



Участок исторических данных с 1970 по 2010 год будет являться базовым периодом, на котором мы будем выявлять сезонные закономерности изменения стоимости. Если такие закономерности будут выявлены, то они будут использованы как сигналы на покупку или продажу уже на тестируемом участке истории с 2011 по 2021 годы. Таким образом, мы проверим эффективность выявленных торговых сигналов, основанных на сезонных закономерностях.



Анализ результатов


Сезонные изменения индекса S&P 500 (показаны изменения цен за месяц, в %)

Пояснение к итоговым строкам:


1) В первой строке доля случаев положительных изменений рассчитывалась исходя из анализа месячных изменений цен. На примере января это выглядит так: мы берем все месяцы «январь» за 41 год, получаем 40. Из этих 40 месяцев рост цен был отмечен по итогу 21 месяца. То есть доля случаев роста составила 53%.


2) Во второй строке мы сопоставляем среднее значение всех положительных месячных изменений со средним значением отрицательных изменений.

  • Если полученное значение больше 1, то в месяцы роста цена проходит большее количество пунктов, чем в месяцы снижений.
  • Если полученное значение меньше 1, то в месяцы снижения цена проходит большее количество пунктов, чем в месяцы роста. В случае месяца «январь» значение меньше 1.


Итак, шесть месяцев (февраль, март, апрель, август, ноябрь и декабрь) соответствуют двум из трех критериев выраженной сезонности.



Проверим теперь эти месяцы по третьему критерию – направлению линейного тренда распределения месячных изменений за 2000-2010 годы:

Итак, линейный тренд изменений февраля, марта и ноября за 10 лет направлен вверх, что удовлетворяет последнему критерию выявления сезонности.


10-летний тренд изменений августа также направлен вверх, но опровергает предположение о сезонной тенденции снижения цен.


Линейный тренд апрельских и декабрьских изменений за 10 лет направлен вниз, что не удовлетворяет последнему критерию выявления сезонности.


Таким образом, с определенной уверенностью мы можем говорить о том, что индекс S&P 500 расположен к росту в феврале, марте и ноябре.


Именно эти сезонные закономерности мы будем использовать в качестве торгового сигнала для теста на проверяемой выборке исторических данных с 2011 по 2021 годы.



Торговый сигнал будем оценивать по следующим критериям:


  • Доходность отражает относительное изменение котировок финансовых инструментов, в процентах. Положительное значение доходности говорит о прибыльности стратегии, отрицательное – об убыточности.


Доходность (D) финансового инструмента рассчитывается по формуле:


D = Σ P (%) / n,


где:


n – количество сделок;


P (%) – процент изменения котировки финансового инструмента на момент фиксации позиции, рассчитывается следующим образом:


для позиций на покупку

P (%) = (цена закрытия позиции – цена открытия позиции) / цена открытия позиции*100%


для позиций на продажу

P (%) = (цена открытия позиции – цена закрытия позиции) / цена открытия позиции*100%



  • Средняя доходность прибыльных сделок (Dp) включает в себя доходность только прибыльных сделок, в процентах:


Dp = Σ D(+) / n,


где:


n – количество прибыльных сделок;


D(+) – доходность прибыльных сделок.



  • Средняя просадка (AD) отражает средние потери при закрытии убыточных сделок за весь период торговли, в процентах. Чем меньше значение средней просадки, тем меньше убытки, и тем лучше работает торговый сигнал.


AD = | Σ D(-) / n |


где:


n – количество убыточных сделок;


D(-) – доходность убыточных сделок.



  • Максимальная доходность (MaxD) – это максимальная из прибылей при закрытии успешных сделок за весь период торговли, в процентах. Чем больше значение максимальной доходности, тем лучше работает торговый сигнал.


MaxD = max (D)



  • Максимальная просадка (MD) – это максимальный из убытков при закрытии неудачных сделок за весь период торговли, в процентах (минимальная доходность). Чем меньше значение максимальной просадки, тем лучше работает торговый сигнал.


MD = | min (D) |



  • Доля прибыльных позиций (ДПП) – показывает долю прибыльных торговых позиций от общего числа позиций, в процентах. Чем выше ДПП, тем чаще совершаются прибыльные сделки.


ДПП = количество прибыльных позиций / количество всех позиций * 100




Результаты стратегии покупки индекса S&P 500 в начале месяцев: февраль, март, ноябрь и его продажи в конце этих месяцев представлены в диаграммах:

Итак, доходность покупки индекса S&P 500 в начале февраля и его продажи в конце месяца составила 1,3% при средних доходности прибыльных сделок и просадке 3,3% и 4,2%, максимальных доходности и просадке 5,4% и 8,7% соответственно.


Доходность покупки индекса в начале марта и его продажи в конце месяца близка к 0 при средних доходности прибыльных сделок и просадке 3,1% и 3,7%, максимальных доходности и просадке 6,3% и 13,1% соответственно.


Доходность покупки индекса в начале ноября и его продажи в конце месяца составила 2,5% при средних доходности прибыльных сделок и просадке 3,2% и 0,2%, максимальных доходности и просадке 9,9% и 0,3% соответственно.


Доля прибыльных позиций в августе составила 72,7%, в октябре – 54,5%, в ноябре – 80%.


Таким образом, сигнал, основанного на сезонных закономерностях индекса S&P 500, прибылен в феврале и ноябре.



Подведем итоги сезонных тенденций фондового рынка США в целом и в разрезе секторов. При этом отфильтруем результаты с доходностью менее 1%.

В феврале к росту склонны сектора:

  • Потребительские товары вторичной необходимости
  • Материалы


В апреле расположен к росту сектор информационных технологий, в марте, июне и июле – сектор недвижимости.


Ноябрь – месяц роста секторов:

  • Промышленность
  • Потребительские товары вторичной необходимости
  • Информационные технологии
  • Коммуникационные услуги


Фондовый рынок США в целом склонен к росту в феврале и ноябре.


При этом, в ноябре рост промышленного сектора опережает рост фондового рынка в целом.

Выводы

Индекс S&P 500 расположен к росту в феврале, марте и ноябре.



Изменения курсовой стоимости индекса фондового рынка США подвержены сезонным колебаниям.


Польза торгового сигнала, основанного на сезонных закономерностях фондового рынка США, выявлена в феврале и ноябре.



В течение года склонны к росту следующие сектора фондового рынка США:

  • в феврале: Потребительские товары вторичной необходимости, Материалы;
  • в марте: Недвижимость;
  • в апреле: Информационные технологии;
  • в июне: Недвижимость;
  • в июле: Недвижимость;
  • в ноябре: Промышленность, Потребительские товары вторичной необходимости, Информационные технологии, Коммуникационные услуги.

Подробные результаты представлены в приложении:

XLSX (0.22 MB)Application to the article 'Seasonality of the US 500'.xlsx


Смотрите также:

Сезонность сектора информационных технологий США

Сезонность сектора здравоохранения США

Сезонность сектора товаров вторичной необходимости США

Сезонность промышленного сектора США

Сезонность сектора товаров первой необходимости США

Сезонность финансового сектора США

Сезонность сектора материалов США

Сезонность сектора энергетики США

Сезонность сектора коммунальных услуг США

Сезонность сектора недвижимости США

Сезонность сектора коммуникационных услуг США

Комментарии

5

Написать комментарий

Правила комментирования
Только авторизованные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.
Только пользователи с подтвержденным email могут оставлять комментарии. Для активации перейдите по ссылке в письме, которое было отправлено на Вашу электронную почту . Отправить письмо для активации повторно.

Подпишитесь на нашу рассылку и будьте в курсе всех новостей!