Главная Статьи Идеи и Инструменты RTSI и SPX: корреляции и не только
RTSI и SPX: корреляции и не только
01.04.2013 09:00

В отечественном инвестиционном сообществе практически общепризнанной считается точка зрения, согласно которой наш фондовый рынок (индекс РТС) является сильно зависимым от динамики индексов западных стран и, в частности, США (индекс S&P500, который многие даже называют «поводырем»). А что говорит статистика?


Рассмотрим динамику RTSI и SPX с момента расчета индекса РТС (1 сентября 1995) и до конца 2012 года. Изучая финансовые ряды данных, можно говорить о корреляциях между уровнями процессов (ценами) и между разностями (доходностями). Корреляция между уровнями имеет смысл только в том случае, когда процессы коинтегрированы, т.е. их связывает долгосрочное равновесное отношение. Примеры: фьючерсные и спотовые цены, рыночная и балансовая стоимость компании, краткосрочные и долгосрочные %ставки и т.п. Корреляция между доходностями процессов выражает краткосрочную связь и может применяться для анализа вне зависимости от того, коинтегрированы величины или нет.


R2


Однако корреляция не очень удобна для характеристики тесноты взаимных связей. Более подходит для этого т.н. коэффициент детерминации – R2, который является квадратом коэффициента корреляции и может рассматриваться как доля доходностей RTSI, объясненных доходностями SPX. Выше на графике построен скользящий 52-недельный R2 (по типу скользящей средней). Как видно, зависимость нашего рынка от американского усилилась после кризиса 2008.


Исследование показало, что корреляция RTSI cо SPX зависит от таймфрейма. На дневных свечках она самая слабая: 0.2180. На недельных: 0.4003. На месячных: 0.5294. Такое различие в цифрах, вероятно, связано, прежде всего, с несовпадением времени торговых сессий на Московской бирже и основных площадках в США. Скорее всего, если взять внутридневные данные за пересекающиеся часы, то получится цифра в районе 0.5. Таким образом, в долгосрочной перспективе около четверти движений нашего фондового рынка объяснимы через динамику американского рынка.


Установить осмысленной корреляции между уровнями индексов не удалось. График ниже демонстрирует остатки от регрессии rtsit = α + βspxt + εt. Они даже близко не похожи на стационарный процесс, поэтому говорить от долгосрочной координации нашего фондового рынка с американским не приходится.


Ошибки регрессии


Вернемся поэтому к сравнению доходностей. Кроме коэффициентов корреляции и детерминации интерес представляет также т.н. бета-коэффициент. Он показывает, на сколько процентов растет RTSI при росте SPX на один процент. Долгосрочная бета составляет 1.7129. Таким образом, наш рынок более волатилен: если SPX изменялся на 1%, RTSI в среднем изменялся сильнее – на 1.71%. Коэффициент альфа показывает, на сколько процентов растет зависимая величина, если независимая переменная равна нулю. Долгосрочная альфа для RTSI составляет 7.81% годовых. Несмотря на слабую динамику последних лет, в долгосрочке отечественный рынок рос гораздо сильнее американского.


Одним из «стилизованных фактов» является также представление о том, что корреляции усиливаются в кризисы, т.е. они ассиметричны: обвал SPX более вероятно вызовет одновременное падение RTSI, чем взлет SPX – рост RTSI. Неформальный графический анализ (без учета статистической значимости) свидетельствует в пользу такой динамики.


Условные вероятности роста/падения RTSI


На этом рисунке представлены исторические условные вероятности роста RTSI при росте SPX на n стандартных отклонений выше среднего (зеленая линия) и вероятности падения (красная линия). Использовались недельные доходности. Можно заметить, что, начиная примерно с пол-сигмы, вероятности падения становятся выше, т.е. обвалы SPX более вероятно вызывали падения RTSI, чем взлеты SPX вызывали рост RTSI.


Выводы:

  • Около четверти «пирога» краткосрочной динамики индекса РТС объяснялось движениями индекса S&P500. После МФК эта доля выросла примерно до 50%.
  • В среднем российский рынок двигался в 1.7 раза сильней, чем американский в смысле периодических (недельных, месячных) процентных изменений.
  • Существовала асимметрия в корреляции: сильные обвалы S&P500 более вероятно вызывали падения индекса РТС, чем сильные взлеты – рост.
  • Долгосрочная координация в уровнях индексов РТС и S&P500 (коинтеграция) отсутствовала.


© q-trader

[обсудить на форуме]


 

Комментарии  

 
0 # robomakerr 18.10.2013 18:54
Интересное исследование, но смущают некоторые неточности.

1) "R2 может рассматриваться как доля доходностей RTSI, объясненных доходностями SPX."
Это только в случае, когда ищем корреляцию уровней, а если ищем корреляцию доходностей, формулировка будет позаковыристее: "доля изменений доходностей RTSI, объясненных изменениями доходностей SPX."

2) "Как видно, зависимость нашего рынка от американского усилилась после кризиса 2008."
Корреляция еще не означает зависимости. Чтобы говорить о зависимости, как минимум, что-то должно происходить раньше, а что-то позже, т.е. ряды должны браться со сдвигом. Например, в случае дневных баров, чтобы показать зависимость RTSI от SPX, можно брать сегодняшнюю сессию на RTSI и вчерашнюю на SPX.

3) "Установить осмысленной корреляции между уровнями индексов не удалось. Вернемся поэтому к сравнению доходностей."
Имхо, нужно просто искать ее на тех интервалах, где она есть. Вряд ли это будет 52 недели :)
Корреляция сама по себе сравнивает не уровни, а изменения того, что подали на вход (точнее, отклонения от среднего) поэтому если на вход подавать не уровни, а изменения... тогда надо понимать, что мы получим в итоге.

Легко можно сконструировать два ряда, строго растущих, т.е. у которых все доходности только положительные, при этом у них корреляция доходностей будет
отрицательной :)
Имхо, суть вопроса в том, что исследователи хотят найти долгосрочно-постоянную корреляцию ("грааль на коленке за 5 минут"), поэтому вынуждены
переходить на расчет по доходностям, но не все представляют себе его физический смысл.
Для долгосрочного сравнения доходностей, имхо, больше смысла имеет корреляция их знаков. Либо просто сравнивать средние значения доходностей.
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 
 
0 # q-trader 19.10.2013 14:52
1) Под доходностями подразумевал чисто техническое понятие ln(Pt/Pt-1). Соответственно, объясненных в смысле «объясненной дисперсии» (explained variance). Уровни тут, по-моему, вообще не причем.

2) Согласен. Но здесь, скорее, речь идет о статистической зависимости, а не о причинной («физической»). В этом смысле, вероятно, ни SPX, ни RTSI не являются причиной или следствием друг для друга, а причиной является некий скрытый фактор, скажем, «глобальный спрос на рисковые активы». На микроскопическо м же уровне, возможно, присутствует и классическая причинность: SPX – «поводырь». Но, честно говоря, копаться во внутридневных данных было лень, тем более что на практике такие мелкие таймфреймы меня сейчас не интересуют.

3) Здесь вы, вероятно, что-то не так поняли. 52 недели тут не причем. Речь идет именно о глобальных уровнях индексов более чем за 17 лет. Корреляцию между такими уровнями можно рассматривать только, если величины коинтегрированн ы, т.е. между уровнями есть линейная регрессионная зависимость. А так, конечно, можно найти зависимость между, скажем, объемами производства валенок и солнечной активностью. Если на графиках есть тренды, то будет и корреляция уровней, но смысл она имеет только в случае коинтеграции. У SPX и RTSI, судя по всему, нет коинтеграции, соответственно, корреляция между уровнями лишена статистического смысла.
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 
 
0 # robomakerr 22.10.2013 00:01
"Корреляцию между такими уровнями можно рассматривать только, если величины коинтегрированн ы"

Так ведь в том-то и дело, что корреляция, посчитанная по уровням, показывает не связь уровней, а связь изменений - просто взгляните на формулу :)
А подавая на вход корреляции изменения (доходности, первые разности и т.п. I(0)-ряды), вы получаете на выходе "связь изменений изменений". Т.е. информацию типа "бОльшим значениям доходностей одного ряда соответствуют бОльшие значения доходностей другого ряда." Если это имеет какой-то практический смысл... ну, тогда ок)
Другое дело, что для нестационарных рядов считать любые статистики (и корреляцию в т.ч.), имхо, есть смысл только локально, а за 17 лет - наблюдать динамику изменения локальных параметров.

2) Так ведь просто статистическая связь (без сдвига по времени) для трейдера бесполезна, разве нет? Тот же RTSI можно еще процентов на 50 объяснить сбербанком, газпромом и лукойлом, но эта связь ничего не говорит о том, куда RTSI пойдет на следующем баре :)
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 
 
0 # q-trader 22.10.2013 13:25
корреляция, посчитанная по уровням, показывает не связь уровней, а связь изменений

Как тогда посчитать связь уровней?


Так ведь просто статистическая связь (без сдвига по времени) для трейдера бесполезна
Польза может быть для портфельных стратегий. Для прогноза, конечно, нужны непересекающиес я периоды
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 
 
0 # robomakerr 22.10.2013 15:30
Насколько я понимаю, связь уровней выражает просто линейная комбинация уровней, которую в случае стационарности называют коинтеграцией.
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 
 
0 # q-trader 22.10.2013 16:50
Тогда корреляция будет говорить о силе этой линейной связи
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 
 
0 # robomakerr 22.10.2013 18:04
Да, но с небольшим уточнением - КК, посчитанный по уровням, выражает степень связи дисперсий уровней. Это какой-то сложнообъяснимы й парадокс :)

Т.е. если мы возьмем ряд y=x и ряд y=ax+b, то для них КК равный 1 говорит только о том, что "оба ряда изменяются в одну сторону", и при любых a>0 и b он останется равным единице.

Я бы на месте Пирсона придумал какой-нибудь более однозначно трактуемый показатель )))
Ответить | Ответить с цитатой | Цитировать
 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить



© 2010–2012. Все права защищены.
Копирование материалов, размещенных на сайте, разрешается только с рабочей ссылкой на источник.



| О проекте |  Правовая информация |
|  Напишите нам |  Карта сайта |



  

 Новости
главные новости экономики и финансовых рынков: события, мнения, прогнозы.

 Статьи
материалы по теханализу, фундаментальному анализу, управлению капиталом (манименеджмент) и др.

 Рынки
фондовый, валютный, товарный рынки: исторические обзоры, динамика, доходность, корреляции.

 Калькуляторы
xls-калькуляторы для оптимизации размера и структуры торговой позиции; опционные калькуляторы.

 Софт
торговые терминалы, программы для теханализа, оптимизации систем и др.: статьи, обзоры, видеоуроки.

 Архив котировок
индексы, валюты, сырье: многолетние истории котировок в форматах .xls и .txt.

 Индикаторы
ºSiX – индикатор настроения рынка на основе расчета соотношения количества опционных контрактов put и call.

 Библиотека
собрание книг, которые рекомендуется прочесть каждому трейдеру в первую очередь.

 Словарь
толкование основных экономических, финансовых терминов, трейдерский сленг.

 Форум
обсуждение материалов сайта и любых вопросов трейдинга и инвестирования.