Книга посвящается моему отцу,

Александру Семеновичу Вайну

Часть I
Сравнительный анализ методов прогнозирования рынка

Как уже упоминалось во введении, в качестве одной из основных целей этой книги автор ставит оказание помощи инвесторам/трейдерам в переоценке своих знаний и методов. Задачей более высокого уровня является содействие инвесторам в создании собственной модели принятия инвестиционных решений.

К сожалению, первую цель нельзя достичь без анализа устоявшихся представлений, поэтому автор просит читателя оказать ему помощь и вдумчиво и критически относиться к любой из высказанных в книге точек зрения.

Для решения второй задачи в первых двух частях книги рассматриваются разные составляющие принятия инвестиционных решений (рисунок 1.1). Следует отметить, что ни их анализ, ни выводы, сделанные на его основе, не укладываются в академический стандарт, базирующийся на причинно-следственной связи между наблюдениями, выводами и предлагаемыми методами.

Этот момент важен, поскольку наше обучение до момента прихода на финансовые рынки основано на академическом, иерархичном подходе, в основе которого лежат некие устойчивые взаимосвязи. Большинство людей считают его весьма комфортным применительно к анализу как жизненных, так и профессиональных ситуаций, однако, когда речь идет об инвестициях, от такого подхода, скорее всего, нужно отказаться. Мы предполагаем, что мышление инвесторов лучше описывается термином «итерационный процессинг», так как инвестор готовит решения на базе четырех разных методов анализа, каждый из которых в тот или иной период превалирует над другими, но никогда не бывает самодостаточным. Таким образом, мышлению успешных инвесторов менее свойствен системный и углубленный анализ одной из областей, оно, напротив, скорее носит характер итеративного перебора всевозможных факторов.

Может быть, кому-то данный вывод покажется очевидным, но последствия принятия читателем этого утверждения весьма значительны. Например, он должен осознанно переоценить эффективность общепринятых аксиом типа «рост процентных ставок ведет к падению рынка акций» или «падение инфляции всегда положительно влияет на экономику» и, таким образом, совершить первый шаг на пути формирования нового, собственного подхода к рынку.

Чтобы облегчить инвестору процесс модернизации своих методов, мы предлагаем анализ четырех подходов, на основании которых принимаются решения. Рекомендации, выработанные на базе проведенного анализа, представляют собой возможные пути совместного использования рассмотренных подходов. Именно пути, а не алгоритмы взаимодействия, как следовало бы из привычного иерархичного подхода к анализу.

Таким образом, мы надеемся, что первые две части книги послужат для читателя стимулом к тому, чтобы критически переосмыслить свой стиль инвестирования, и предоставят ряд общих принципов и возможных моделей, оптимизирующих принятие им инвестиционных решений и управление рыночными позициями.

Вы должны обладать комбинацией навыков психолога и предсказателя новостей, чтобы преуспеть на рынкаx^[2].

Решения купить и продать любой актив принимаются на основе определенных методов анализа. В связи с этим одним из самых дискуссионных вопросов для участников рынка становится проблема взаимодействия двух видов анализа – фундаментального и технического. Первый базируется на исследовании всей доступной информации по рассматриваемому объекту, а второй основывается на графиках исторического поведения цен. Сторонники фундаментального анализа систематизируют известную информацию и на этой основе создают модели поведения объекта, позволяющие делать прогнозы. Технические аналитики изучают конфигурации на графиках цен и создают сценарии поведения, зачастую не зная, какой актив анализируют, так как теоретически сочетание конфигураций должно приводить к одним и тем же прогнозам независимо от актива.

Приверженцев фундаментального анализа гораздо больше тех, кто предпочитает технический. Возможно, это объясняется психологическим комфортом, который дает фундаментальный анализ, поскольку чем больше мы знаем об объекте анализа, тем нам спокойнее. Напротив, наделение «картинок» способностью предсказывать выглядит как дилетантство. Тех, кто относится к техническому анализу скептически, не смущает, что этот метод используется уже несколько столетий и что существуют две независимые школы технического анализа – европейско-американская и японская. Вряд ли подобное «долгожительство» было бы возможно, если бы они не представляли никакой практической ценности.

Парадокс в разнице восприятия методов налицо, ведь обе концепции в равной мере основываются на предположении о возможности предсказать поведение анализируемого субъекта. Вспомним известное выражение: «Тяжело прогнозировать… особенно будущее», напоминающее о том, что любой метод прогнозирования сопряжен со значительным риском, и в связи с этим нам следует непредвзято рассмотреть вопрос о том, какими преимуществами и недостатками обладает как фундаментальный, так и технический анализ.

Эффективность результатов прогнозирования рынков разными школами сложно сравнивать, и не в последнюю очередь ввиду отсутствия общепринятого деления факторов на технические и фундаментальные, что изначально делает попытки сравнения не совсем корректными. Из всех «сложно классифицируемых» факторов, влияющих на поведение цен, самым значимым является ликвидность, т. е. потоки финансовых ресурсов на рынке. Анализ ликвидности, находящийся на перекрестке фундаментального и технического анализа, не воспринимается большинством аналитиков как самостоятельный тип. Некоторые вообще рассматривают его как результат процесса анализа. Возможно, этот подход также логичен, поскольку обоснованием для покупки или продажи могут быть заключения, сделанные на основе как фундаментального, так и технического анализа, а вот насколько они убедительны, показывает объем движения денег – ликвидность.

Мы все же считаем, что анализ ликвидности, хотя и находится на перекрестке фундаментального и технического анализа, не является их составным элементом. Вопреки мнению большинства аналитиков, мы рассматриваем его как самостоятельный подход к анализу рынка. Если ресурсов много, а активов мало, то цены последних увеличиваются. «Цены растут, поскольку покупателей больше, чем продавцов» – такое классическое ироничное объяснение их «беспричинного» роста обычно дают на Уолл-стрит. Это утверждение отражает независимую роль анализа ликвидности в прогнозировании поведения цен. Инвесторы и трейдеры постоянно отслеживают такие факторы, как количество открытых контрактов на биржах. Они неизменно интересуются тем, появились ли на рынке новые деньги. Вопросы об их происхождении («русские» они или «западные», пенсионные или фондовые) направлены на выявление «сильных» и «слабых» рук рынка, т. е. устойчивости тенденции (тренда). Даже будучи уверенными в фундаментальных факторах, воздействующих на рынок, с помощью анализа ликвидности инвесторы надеются получить ответ на вопрос о силе и продолжительности тренда.

Выделив анализ ликвидности в отдельную категорию, мы упрощаем сравнение достоинств теперь уже трех методов анализа (фундаментального, технического и анализа ликвидности). Для выявления сильных и слабых сторон каждого метода в разных ситуациях попробуем воссоздать примерную картину функционирования рынка в целом. Для этого опишем типы участников; критически рассмотрим методы, используемые «фундаменталистами» на нескольких рынках для прогнозирования; сопоставим внутреннюю логику, лежащую в основе фундаментального и технического анализа, и, наконец, обсудим факторы, от которых зависит ликвидность, и как они отражаются на исторических графиках.

Автор не ставит перед собой цель подробно описать каждую из данных тем. Его задача – приоткрыть завесу над взаимосвязями, свидетелями которых становятся участники рынка. Эта завеса – общепринятые понятия и концепции, которыми пользуются при описании рыночной стихии. Многие из этих трюизмов не столько описывают, сколько упрощают и искажают реальность. Нам представляется, что практик не может оперировать фактами, базируясь на привнесенных извне концепциях. Он обязан самостоятельно перепроверить принципы, освоенные при чтении учебников, а также заключения рыночных аналитиков. Автор ставит своей целью предложить читателю еще раз переосмыслить совокупность имеющихся у него знаний и консолидировать практические наблюдения.

Приступая к обсуждению фундаментального анализа, предлагаем схему, отражающую логическое построение этой части книги (рисунок 1.2).

Глава 1.1
Финансовая теория и фундаментальный анализ

1. Проблемы теории фундаментального анализа

Проблемы гносеологии^[3]: познание на финансовых рынках и теория «бум – крах» Джорджа Сороса

Рынок можно рассматривать как информационную среду. Информация – один из основных элементов инвестиционного процесса на стадии поиска возможностей, обоснования решений и тестирования идей. «Принятие инвестиционного решения похоже на формулирование научной гипотезы и представление ее на суд практики»^[4]. Как оптимизировать процесс принятия решения и сделать его более дисциплинированным? Как тестирование предположений о поведении рынка на практике должно уточнить подход и сами гипотезы? Эти вопросы подспудно задает себе каждый участник рынка.

В финансовой литературе, за редким исключением, не встречаются попытки оптимизации мыслительных процессов. «Интеллектуальные навыки, направленные на понимание хода социальных, политических и экономических событий, заменяются реакцией на ускоряющийся процесс мигания биржевых экранов»^[5]. Инвесторам же, которые оказались вынужденными разрабатывать собственный подход к процессу изучения и оценки информации для принятия инвестиционных решений, особенно хорошо известна модель, которую предложил философ-постпозитивист Карл Поппер. Она получила название дедуктивно-номологической (Д-Н) и состоит из трех звеньев: конкретных изначальных условий, конкретных конечных условий и универсального обобщения. При наличии исходных условий и обобщения эта модель позволяет делать прогноз, а протестировать обобщение позволит окончательный результат. Таким образом, круг замыкается, и мы получаем рабочую модель, годную, например, для инвестиций.

Однако нобелевский лауреат в области экономики Ф. Хайек, который разделял многие взгляды К. Поппера^[6], считал, что Д-Н-модель неприменима к анализу социально-экономической сферы, поскольку многие социальные явления представляют собой самоорганизующиеся сложные структуры. Для объяснения сложных феноменов Хайек предложил свой подход, который заключается в следующем:

1) многие изучаемые экономистами феномены сложны;

2) базируясь на сложных феноменах, невозможно получить точные предсказания;

3) экономистам вместо теоретизирования о сложных феноменах и прогнозирования лучше давать объяснения принципам и устойчивым конфигурациям (patterns).

Вывод Хайека таков: «То, что мы знаем в экономической науке, гораздо меньше того, к чему мы стремимся». Более того, он считал, что прогресс знаний приводит к меньшей фальсифицируемости (способности опровергать и улучшать) теорий^[7]. Например, новые экономические учения включаются в устоявшуюся теорию в виде частных случаев, но ввиду значительного числа подобных частных случаев сама изначальная теория становится менее фальсифицируемой (оптимизируемой). Результаты прогнозов, основанных на теории, вызывают меньшее доверие. В каком-то смысле развитие науки подчеркивает ограниченность нашего знания. Нам кажется, что этот вывод в значительной мере подтверждается в инвестиционной практике, когда для составления прогнозов используются разные подходы экономической теории, в результате чего часто получаются весьма противоречивые результаты.

Другой лауреат Нобелевской премии в области экономики, Дж. Стиглиц, тоже сделал вывод о том, что экономика лучше объясняется эволюционными процессами, внезапными событиями и моделями, чем равновесием. При этом «нет причин верить, что эволюционные процессы являются «оптимальными»^[8].

Дж. Сорос предлагает свое объяснение низкой эффективности прогнозирования на базе экономической науки. «Научный метод создан для работы с фактами, но события, включающие думающих участников, зависят не только от фактов». Эта фраза отражает ключевое расхождение методологий Сороса и Поппера применительно к финансовым рынкам^[9]. Демонстрацией несостоятельности использования в экономике методов познания, принятых в естественных науках, является парадокс Гейзенберга – известный в физике случай, когда причинно-следственная связь между природными явлениями зависит от поведения наблюдателя и потому не является объективной^[10]. В соответствии с принципом неопределенности нельзя одновременно измерить импульс и координату частицы, так как наблюдатель и его оборудование привносят неопределенность в процесс измерения. Но даже этот редкий парадокс не отражает разницу между естественными и социальными науками, поскольку, чтобы параллель была полной, частицы должны быть «думающими». Поэтому утверждение Поппера о «единстве метода» изучения естественных и социальных наук не соответствует действительности.

Критикуя модель Д-Н, предложенную Поппером, Сорос отмечает, что, в отличие от процессов, происходящих в природе, человек обладает способностью принимать решения, поэтому при одних и тех же исходных данных достигаются абсолютно разные результаты экспериментов. Таким образом, несовершенное понимание людьми некоторых процессов не поддается анализу с помощью модели Поппера, а экономическая теория подменяет решение проблемы предположением, что участники имеют доступ ко всей информации. Однако этой подмены недостаточно, чтобы придать статус науки процессу познания в общественной сфере, так как в условиях отсутствия научного метода сам термин «общественные науки» можно сравнить с алхимией.

В силу несовершенства человеческого понимания сознание людей в большинстве случаев оторвано от реальности. Сорос подменяет понятие «несовершенное понимание» термином «отклонение» (bias, ниже также переводится как «предпочтение» и «предрасположенность»). Отклонение происходит в моменты несоответствия ожиданий результатам или ведущим к ним событиям. Понимание людей имеет два выражения: пассивное (познание) и активное (действие в результате познания). Это противоположные функции: в одной независимой переменной является познаваемая ситуация, а в другой – действия по ее изменению. В результате противодействия возможен только процесс постоянных изменений, но не равновесие.

Таким образом, создается схема развития, в которой ситуация меняет понимание, а оно, в свою очередь, влияет на ситуацию. Подобный цикл наводит на мысль, что история – это процесс исправления ошибок, появлявшихся в результате чьих-то «рациональных» действий, которые не выдержали тестирования реальной практикой.

Говоря об экономике, Сорос разделяет события на обыденные и уникальные и указывает: поскольку в первых отсутствует познавательная функция, это делает равновесие возможным. Однако в уникальных ситуациях обе функции работают одновременно, и поэтому равновесие становится движущейся целью. Экономическая теория, предполагающая равновесие, на самом деле исходит из отсутствия познавательной функции, т. е. полностью игнорирует «отклонение» участников.