Когда наступает время аномалий: профессор Мэттью Ринггенберг о рыночной гонке за доходностью 1:05
В мире финансов рыночные аномалии — систематические рыночные премии — остаются предметом жарких дискуссий с 1960-х годов. Однако последние исследования показывают, что традиционные подходы к их изучению часто упускают ключевой фактор: время. Профессор финансов Университета Юты Мэттью Ринггенберг в интервью подкасту Rational Reminder утверждает, что большинство премий за аномалии реализуется в крайне сжатые сроки сразу после раскрытия информации, на которой они основаны. Вместе с ведущими Бенджамином Феликсом и Марком МакГратом гость проанализировал, почему современные рынки стали полем «информационной гонки» и как это меняет стратегию управления портфелем.
⏱ Время имеет решающее значение 2:26
По мнению Мэттью Ринггенберга, фундаментальная проблема академического подхода заключается в ежегодной ребалансировке портфелей, которая чаще всего проводится в июне. Для многих аномалий, например, аномалии роста активов, эта дата наступает спустя недели или даже месяцы после фактического появления информации в финансовых отчетах компаний.
- Концентрация доходности: Большинство результатов стратегии реализуется непосредственно после раскрытия необходимых данных.
- Затухание сигнала: Чем больше времени проходит с момента публикации данных, тем сильнее падает предсказательная способность аномалии.
- Искажение данных: Из-за использования «устаревшей» информации академические исследования часто недооценивают реальную предсказательную силу аномалий.
Гость подчеркивает, что информация сегодня распространяется быстрее, а участники рынка обрабатывают её и реагируют на неё молниеносно, что сокращает окно возможностей для извлечения альфы.
📉 Предопределение аномалий: гонка на опережение 20:03
Наиболее примечательное наблюдение профессора касается возможности предсказать сигнал аномалии еще до того, как он официально станет публичным. Исследования Ринггенберга показывают, что цены активов начинают дрейфовать в предсказуемом направлении за три месяца, а иногда и за год до публикации итоговых финансовых отчетов.
По мнению Ринггенберга, это происходит потому, что трейдеры активно соревнуются за право быть первыми и начинают занимать позиции всё раньше и раньше. Торговля на основе предсказанного сигнала, по его словам, может добавить примерно 3% альфы к стратегии, что является весьма существенным показателем. Однако с годами доходность даже этих «предсказанных» стратегий снижается, так как рынок становится всё более эффективным и конкурентным.
🏦 Короткие продажи и аномалия платы за заём 30:42
Отдельной темой дискуссии стала эффективность коротких продаж. Инвесторы, желающие открыть короткую позицию, должны заимствовать акции, уплачивая за это комиссию — «плату за заём» (equity loan fee).
- Предсказательная сила: Акции с аномально высокой платой за заём демонстрируют крайне низкую доходность в последующий месяц.
- Причина эффекта: Высокая комиссия отражает уверенность информированных коротких продавцов в падении цены актива.
- Риски: Короткие продажи сопряжены с уникальными угрозами, такими как риск отзыва акций (recall risk), когда кредитор требует вернуть бумаги в самый неудобный момент, вынуждая трейдера закрыть позицию с убытком.
Ринггенберг отмечает, что даже для долгосрочных инвесторов (long-only) владение бумагами с высокой платой за заём может быть оправдано только в том случае, если они готовы сдавать эти акции в аренду коротким продавцам, чтобы получать дополнительный доход.
📊 Систематические против идиосинкразических факторов 42:02
В ходе исследования ста кросс-секционных предикторов профессор пришел к выводу, что лишь немногие из них содержат систематическую информацию, пригодную для тайминга рынка. Большая часть аномалий, скорее всего, связана с идиосинкразическими (специфичными для фирмы) факторами, которые взаимно компенсируются при агрегации на уровне всего рынка.
Ринггенберг предостерегает от чрезмерного доверия к данным: при изучении больших объемов информации статистические закономерности могут возникать просто в силу случайности (data snooping). Тем не менее, он допускает, что некоторые показатели могут незначительно улучшить точность прогнозов при маржинальном подходе.
