движениями змеи, которая ползет, приспосабливаясь к рельефу местности, и при этом отдельные сегменты ее тела могут подниматься и опускаться, но зависят от положения других сегментов.
Результаты в режиме реального времени доступны с 1983 года. Удивительно, но акции первой группы по методу технического анализа показали даже лучшие результаты, чем акции первой группы, рассчитанной по методу timeliness (см. рис. 10.2).
По данным за 1983-2002 годы, разница в результатах между худшей и лучшей техническими группами (4,7 и 0,7% соответственно) немного выше, чем в группах по классической методике Value Line за тот же период. Точно так же изменчивость результатов групп 1 и 5 самая высокая, и подобные результаты статистически достоверны и не могут объясняться случайными факторами (см. табл. 10.3).
Что будет, если использовать одновременно индикатор timeliness и технический индикатор? Какая реакция произойдет - химическая, электрическая или прибыльная?
Если мы предсказываем доходность одновременно и по методу timeliness, и по техническому, то окажется, что оба этих метода, как скажут академики, взаимноувеличивают точность прогноза-, а обычный инвестор отметит, что если их использовать вместе, то они дают возможность получить хорошую дополнительную прибыль. Если использовать только акции, входящие одновременно в обе группы, это позволит получить еще большую разницу между группами по доходности.
Например, если бы акции входили одновременно в первую техническую группу и в группы 1 или 2 по методу timeliness, то их доходность за квартал составила бы 6%, а если в более низкие группы (3, 4, 5) по классическому методу, то их доходность составляла бы только 1%. Таким же образом акции, относящиеся к первой группе, рассчитанной по методу timeliness, и к техническим периодам (группам) 1 или 2, показали бы доходность 5,5%, а если бы они относились к более низким (3-5) техническим группам - их доходность была бы практически нулевой.
Таблица 10.3. Суммарная статистика
Группы, рассчитанные по методу timeliness
Арифметический Value
ыпе, /0
Среднее геометрическое годовой доходности, %
15,41
13,13
9,85
6,48
0,08
11,37
Избыточный прирост, %
4,05
1,77
-1,52
-,89
-11,29
Годовое стандартное отклонение, %
25,90
18,67
16,04
16,13
21,63
17,60
Коэффициент Шарпа
0,60
0,70
0,61
0,40
0,00
0,65
Годовая альфа, %
2,55
1,80
-0,33
-3,24
-11,43
Т (а = 0)
0,71
1,16
-0,41
-2,57
-4,76
Длинная-короткая = 15,34%
Бета
1,23
1,00
0,89
0,87
1,10
Сигма = 19,4%
Корреляция с индексом
0,83
0,94
0,98
0,95
0,90
Т = 3,394
% времени портфель > индекса
59,7
62,5
40,3
27,8
20,8
L > S в 70,8% случаев
Т (% превыгиения = 0,5)
1,65
2,12
-1,65
-3,77
-4,95
Т (% > 0,5) = 3,536
Т (доходность портфеля = рыночн. доходность)
1,54
1,25
-1,90
-3,75
-4,43
п = 72
RS Уилкокса
1,62
1,92
-2,14
-3,70
3,40
Автокорреляция (1) для доходностей, превыгиающих нормы
0,03
-0,28
-0,26
0,03
0,00
0,08
Автокорреляция (2) для доходностей, превыгиаюгцих нормы
-0,18
0,01
0,11
0,01
-0,02
-0,22
Группы, скомпонованные по
техническому
методу
Value Line
Статистические показатели
Среднее геометрическое годовой доходности, %
16,21
12,08
9,51
6,69
-0,90
11,37
а о
Избыточный прирост, %
4,84
0,72
-1,86
-12,26
Годовое стандартное отклонение, %
27,91
18,45
15,72
18,00
24,16
17,60
Коэффициент Шарпа
0,58
0,66
0,60
0,37
-0,04
0,65
Годовая альфа
2,88%
1,23%
-0,40%
-3,71%
-12,41%
Т (а = 0)
0,72
0,68
-0,43
-2,20
-3,72
Длинная-короткая = 17,11%
Бета
1,30
0,97
0,87
0,95
1,15
Сигма = 22,6%
Корреляция с индексом
0,82
0,92
0,97
0,93
0,84
Т = 3,228
% времени портфель > индекса
56,9
56,9
38,9
30,6
25,0
L > S в 69,4% случаев
Т (% превышения = 0,5)
1,18
1,18
-1,89
-3,30
Т (% > 0,5) = 3,3
Т (доходность портфеля = рыночн. доходность)
1,67
0,48
-1,99
-2,73
-3,32
п = 72
RS Уилкокса
1,40
0,95
-2,26
-3,18
-3,63
3,52
Автокорреляция (1) для доходностей, превышающих нормы
0,28
-0,08
-0,16
0,18
-0,04
0,21
Автокорреляция (2) для доходностей, превышающих нормы