Можно ли предсказать будущую динамику котировок? Правда ли существуют безубыточные Граали? Как повысить шансы на благоприятный исход сделки?

Такие вопросы задают практически все новички, недавно пришедшие на финансовый рынок, поэтому сегодняшний обзор я решил посвятить сезонному анализу – единственной методике, которая, пожалуй, действительно приносит пользу при составлении прогнозов.



В повседневной жизни мы сталкиваемся с сезонностью постоянно, в частности, летом значительно увеличивается спрос на квас и напитки, так как жара влияет на предпочтения потребителей.


Очень отчётливо сезонность прослеживается на рынке подарков и сувениров – пик спроса на данную продукцию приходится на декабрь (в преддверии Нового Года), а вторая волна всегда выпадает на февраль (подготовка к 23 февраля и 8 марта).


На финансовых рынках действует аналогичный принцип, только здесь источником спроса на конкретные активы являются не розничные потребители, а все участники торгов в совокупности – государственные структуры, хедж-фонды, трейдеры, инвесторы, пенсионные фонды и т.д.

Сам же главный принцип сезонного анализа остаётся прежним – при помощи специального инструментария выявляется период, на протяжении которого актив обычно пользуется спросом или распродаётся, после чего в такт этому движению набирается длинная или короткая позиция.


Идентифицировать сезонную составляющую можно разными способами, но самый простой и надёжный подход предполагает расчёт усреднённых тенденций. Иначе говоря, берутся котировки за несколько лет, после чего цены каждого дня складываются и делятся на соответствующий множитель.


Выше представлен пример сезонного анализа. Тонкие линии – это ценовая динамика актива за конкретные годы, а жирный маркер – усреднённая тенденция, значение которой определяется по формуле среднего арифметического.

Разумеется, у этой стратегии есть своя специфика, поэтому обо всем расскажу по порядку. На первом этапе по простейшей схеме выявляются глобальные сезонные циклы:

• Если усреднённый показатель растёт, спрос на актив увеличивается, т.е. в теории здесь следует рассматривать только покупки;
• Если средняя котировка снижается (спрос падает), на этом интервале мы ищем возможности для продажи.
  

На втором этапе сезонного анализа необходимо оценить качество найденного паттерна, т.е. посмотреть, сколько раз он отрабатывался в плюс.


Это необходимо делать для отсева нерепрезентативных выборок, в рамках которых динамика усреднённого показателя определяется каким-то одним «сильным» годом. Звучит запутанно, поэтому сразу рассмотрим пример.


На разметке ниже мы видим участок, на котором курс GBPJPY якобы находился под давлением. Но детальный сезонный анализ в разрезе по годам показал, что этот нисходящий тренд был сформирован преимущественно за счёт обвала 2016 года, а реальная вероятность закрытия продажи в плюс составила всего 30%.


Таким образом, любой прогноз, полученный методом усреднения исторических значений, необходимо проверять на вероятность его исполнения. Как правило, в работу принимаются лишь те сигналы, у которых шанс положительного исхода превышает 67%.


На первый взгляд кажется, что таких сделок будет очень мало, ведь сезонный анализ применяется исключительно на дневном таймфрейме (D1). Часть потенциальных входов при этом отсеивается на втором этапе исследования, но данный недостаток метода компенсируется диверсификацией.

В частности, лучше всего сезонность прослеживается на сельскохозяйственных контрактах.


Полагаю, здесь всё понятно без подробных комментариев – объём предложения товара на рынке (зерна, кукурузы, сахара и т.д.) напрямую связан с вегетативным циклом растений, погодой и загруженностью инфраструктуры в период уборки урожая.

На втором месте по качеству точек входа находятся ликвидные акции крупных компаний и фондовые индексы. В данном случае сезонность является следствием наложения трёх основных факторов – календарного цикла в бизнес-процессах самой корпорации, периода финансовой отчётности и глобальных рыночных тенденций.


На графике выше представлен сезонный анализ сразу двух инструментов. В первом окне расположилась усреднённая динамика акций Disney, а во втором «подвале» построен календарный цикл спреда SPY-MCD, который отражает расхождение между главным американским индексом SP500 и акциями компании McDonalds.

Кстати говоря, в рамках сезонных исследований спреды используются довольно часто, поскольку их динамика гораздо лучше характеризует особенности конкретного актива.

Так, например, в примере выше мы сразу видим, когда бумаги McDonalds чувствуют себя лучше рынка, а в какие периоды на их динамику влияют специфические медвежьи факторы.


И на последнем месте по качеству паттернов находятся валютные пары, нефтегазовые контракты и драгоценные металлы. Это не значит, что они не поддаются сезонному анализу, просто ярко выраженные циклы с хорошими шансами на отработку здесь формируются реже, чем на сельхозсырье или акциях.


Иначе говоря, если по акциям на смену прежней сезонной тенденции в скором времени приходит новая (с противоположным знаком или в том же направлении, но после кратковременной паузы), то на валютных парах хорошие паттерны появляются где-то раз в полугодие.

И последнее, что нужно учитывать при проведении сезонного анализа, так это его естественные ограничения. К сожалению, даже надёжный сигнал может не оправдаться из-за влияния случайных и форс-мажорных факторов.

Все сигналы необходимо фильтровать технической разметкой, например, открывать короткие позиции лишь в том случае, если трендовый индикатор указывает на формирование down-тренда.