Перевод статьи из блога Alpha in Academia
Влияние внимания инвесторов на импульс и экономические данные, пересмотр цен аналитиками и доходность акций, а также компенсация риска за макрохвостовой риск
Внимание инвесторов и моментум
Внимание инвесторов играет важную, но противоположную роль в аномалиях динамики цен и доходностей. Низкое внимание заставляет инвесторов слабо реагировать на новости о доходах, что приводит к импульсу прибыли, в то время как высокое внимание усиливает поведенческие предубеждения, такие как излишняя уверенность, усиливая ценовой импульс. Используя многочисленные показатели внимания, включая объем торгов, институциональные поиски, освещение в СМИ и активность в социальных сетях, авторы исследуют эти эффекты.
Выводы:
- Прибыль от ценового импульса значительно увеличивается среди акций с высоким уровнем внимания.
- Прибыль от импульса прибыли заметно снижается при повышенном внимании инвесторов.
- Объем торгов, социальные сети и поиск по Эдгару усиливают ценовой импульс, но снижают импульс прибыли.
- Институциональное внимание в первую очередь снижает импульс прибыли, не влияя на ценовой импульс.
Двойной эффект возникает потому, что ограниченное внимание задерживает реакцию на доходы, в то время как повышенное внимание стимулирует чрезмерную реакцию инвесторов на ценовые тренды.
Hou, Kewei, Loh, Roger, Peng, Lin, Xiong, Wei, A Tale of Two Anomalies: Влияние внимания инвесторов на динамику цен и прибыли (03 марта 2025 г.). Рабочий документ Фишерского колледжа бизнеса № 2025-03-008, Рабочий документ Центра Чарльза А. Дайса № 2025-08, Доступно на SSRN:
Пересмотр цен аналитиками и доходность акций
Прогнозы аналитиков часто сильно отличаются друг от друга, при этом инвесторы обычно ориентируются на консенсус-прогнозы. Однако в данном исследовании задается другой вопрос: содержат ли изменения в самых высоких и самых низких ценовых прогнозах аналитиков уникальную информацию о стоимости акций?
Используя большой набор данных аналитических отчетов с 2006 по 2022 год, автор анализирует, дают ли изменения в верхней и нижней границах целевых ценовых диапазонов информацию, выходящую за рамки традиционных аналитических показателей, таких как пересмотр прибыли или смещение консенсуса.
Выводы:
- Положительные изменения нижней границы (наиболее пессимистичного целевого диапазона) дают значимую информацию, на которую рынки, как правило, реагируют недостаточно, и цены корректируются более постепенно в последующие дни.
- Ценовая реакция наиболее сильна, когда пересмотры исходят от опытных аналитиков или тех, кто часто обновляет информацию.
Недостаточная реакция на повышение пессимистичных целевых показателей, вероятно, происходит потому, что эти обновления опровергают предыдущие негативные прогнозы, которые инвесторы обычно не замечают или игнорируют на начальном этапе.
Miwa, Kotaro, Диапазон мнений финансовых аналитиков. Доступно на SSRN
Внимание инвесторов и экономические данные
Когда поступают макроэкономические новости, рынки не всегда реагируют на них одинаково. В данной статье утверждается, что внимание инвесторов играет ключевую роль в том, как финансовые рынки воспринимают сообщения об ИПЦ и NFP (занятость в несельскохозяйственных секторах). Опираясь на модель, в которой инвесторы имеют ограниченные возможности для восприятия всей информации сразу, авторы рассматривают четыре различных сценария: повышенное внимание к ИПЦ, реакция монетарной политики на инфляцию, шоки спроса и предложения и вариации в информативности данных ИПЦ.
Выводы:
- Процентные ставки и ставки инфляционных свопов растут наиболее резко, когда инвесторы уделяют повышенное внимание публикациям ИПЦ.
- При инфляционных реакциях, обусловленных монетарной политикой, только ИПЦ влияет на процентные ставки и инфляционные свопы, а NFP оказывает незначительное влияние.
- Если инфляция обусловлена шоком предложения, то и ИПЦ, и NFP могут привести к снижению ставок, особенно в случае NFP.
- Внимание инвесторов в наибольшей степени привлекается к выходу ИПЦ, когда данные являются информативными и актуальными для рынка.
Kroner, T. N. (2025, март). Как рынки обрабатывают макроэкономические новости: Важность внимания инвесторов. Финансово-экономическая дискуссионная серия 2025-022. Совет управляющих Федеральной резервной системы.
Макрохвостовой риск и доходность акций
Большинство моделей ценообразования активов рассматривают рецессии как редкие события, но в данной работе используется другой подход. В ней строится мера макрохвостового риска (насколько вероятны и серьезны наихудшие макроэкономические результаты) и исследуется ее ценовое влияние в разрезе доходности акций. В отличие от традиционных показателей, основанных на волатильности, этот новый индекс хвостового риска отражает перекос в сторону снижения в ожиданиях макропеременных, таких как промышленное производство, ВВП и занятость. Авторы извлекают этот риск из плотности прогнозов, составленных профессиональными прогнозистами, а затем исследуют, получают ли акции с разной чувствительностью к этому риску разную доходность.
Выводы:
- Акции, которые в большей степени подвержены хвостовому риску, получают значительно более высокую среднюю доходность, что соответствует требованию инвесторов компенсировать владение активами, которые плохо работают в неблагоприятных макроэкономических условиях.
- Отрасли с высокой цикличностью занятости и операционным рычагом особенно чувствительны к этому риску, что согласуется с экономической интуицией.
- Результаты ценообразования сильнее проявляются в периоды с повышенным хвостовым риском, особенно во время и после рецессий.
Такая картина возникает потому, что инвесторы опасаются крупных негативных макропотрясений и готовы платить премию за хеджирование от таких событий. Акции, которые предлагают меньшую защиту в этих хвостах, должны предлагать более высокую ожидаемую доходность в качестве компенсации.
Chen, Jian, Li, Xiaowei, Liu, Yangshu, Tang, Guohao, Макроэкономический Риск и доходность акций. Доступно на SSRN
Прогнозирование волатильности с помощью биткойна, торговля VIX с прогнозами волатильности и влияние неопределенности денежно-кредитной политики США
Прогнозирование волатильности с помощью биткойна
Однодневная доходность биткойна значительно улучшает прогнозы волатильности фондового рынка.
Традиционные показатели настроений в значительной степени опираются на данные о рынке акций, однако 24-часовая торговля биткойном позволяет получить уникальный, непрерывный индикатор настроений инвесторов, особенно в нерабочие часы на американском рынке. Авторы выявили четкую закономерность ночной торговли: Биткойн часто растет ночью, а на следующий день в обычные часы торгов сдает позиции.
Эта закономерность ночного роста цен и дневных разворотов тесно связана с повышенными настроениями и вниманием розничных инвесторов. Включив эти ночные доходы биткоина в модели прогнозирования волатильности, авторы существенно улучшают прогнозы движения VIX на следующий день.
Более того, стратегии, использующие эти улучшенные прогнозы волатильности, достигают более высокой доходности с поправкой на риск по сравнению с традиционными стратегиями волатильности, что подчеркивает практическую экономическую выгоду от включения данных биткойна в систему прогнозирования.
Прогностическая сила остается устойчивой в различных тестах, в том числе в периоды пандемии и непандемии, а также при использовании нескольких индексов волатильности по всему миру.
Эти результаты подчеркивают растущую интеграцию биткойна с традиционными финансовыми рынками и его неиспользованный потенциал в качестве индикатора настроений инвесторов в реальном времени, выходящего за рамки обычных сигналов акций.
Gu, Ming and Lin, Juan, За пределами традиционных индикаторов настроений: Скрытый потенциал биткойна в прогнозировании VIX (19 сентября 2024 г.). Доступно на SSRN
Торговля VIX с использованием более долгосрочных прогнозов
Прогнозирование и торговые горизонты не обязательно должны совпадать: прогнозы волатильности на 22 дня вперед приносят большую прибыль при сделках на следующий день.
Данное исследование ставит под сомнение стандартный подход к прогнозированию волатильности, согласно которому горизонты прогнозирования совпадают с торговыми горизонтами. Вместо этого авторы оценивают, могут ли прогнозы подразумеваемой волатильности на несколько дней вперед улучшить торговые решения на 1 день вперед. Используя серию моделей на основе HAR, они проверяют эту схему на фьючерсах на VIX и S&P 500.
Результаты последовательны и поразительны - наибольшая прибыль на следующий день возникает при торговле на основе прогнозов, сделанных на 22 дня вперед, а не на 1 день вперед. Этот вывод сохраняется даже после корректировки на риск и в период после окончания выборки, включающий шок COVID-19.
Наиболее эффективная модель сочетает в себе стандартную систему гетерогенной авторегрессии (HAR) и 10-летний индекс волатильности казначейских облигаций США (TYVIX). Это отражает неопределенность на макроуровне, которая распространяется на фондовые рынки, помогая трейдерам делать более обоснованные ставки на волатильность.
Полученные результаты требуют более широкого переосмысления дизайна торговых моделей. Горизонты прогнозирования не обязательно должны совпадать с торговыми таймфреймами, и в некоторых случаях их разделение может обеспечить более высокие результаты.
Degiannakis, Stavros and Delis, Panagiotis and Filis, George and Giannopoulos, George, Торговля VIX на прогнозах волатильности: Еще одна загадка волатильности? (10 февраля 2025 года). Рабочий документ Банка Греции № 336, доступен на SSRN
Влияние неопределенности денежно-кредитной политики США
Когда неопределенность денежно-кредитной политики США возрастает, страны с гибкими обменными курсами переживают более глубокие рецессии, чем страны с фиксированным режимом.
Традиционно считается, что гибкий обменный курс смягчает экономику от внешних потрясений. Однако данное исследование показывает обратное в случае неопределенности денежно-кредитной политики США. Авторы используют структурный шок для индекса неопределенности денежно-кредитной политики США, который фиксирует внезапные скачки неопределенности в отношении будущей политики процентных ставок. Они показывают, что этот шок вызывает более сильное экономическое сокращение в странах с гибким режимом обменного курса.
На графике показано, что в плавающих режимах (красные линии) наблюдается более резкое и устойчивое снижение потребления и инвестиций. В то время как экспорт остается статистически одинаковым в разных режимах, импорт падает сильнее в гибких режимах, что, вероятно, отражает крах внутреннего спроса.
Причина, по мнению авторов, кроется в динамике рисков. В ответ на неопределенность со стороны США капитал утекает из стран с плавающим обменным курсом, что приводит к обесцениванию их валют по отношению к доллару США. Такое обесценивание повышает волатильность обменного курса и неопределенность экономической политики, что сдерживает расходы и инвестиции. Суверенный кредитный риск также повышается: Спреды CDS значительно увеличиваются в гибких режимах после шока.
Этот вывод подтверждается неокейнсианской моделью малой открытой экономики. В имитационных моделях плавающие режимы, подверженные прямому воздействию волатильности процентных ставок в США, испытывают более сильное падение выпуска и инвестиций, чем фиксированные режимы. В отсутствие такой прямой передачи волатильности сокращение происходит гораздо слабее.
Вывод: когда ФРС становится непредсказуемой, страны с гибкими обменными курсами могут стать более уязвимыми, а не менее.
Kim, Soyoung and Jung, Yongseung and Yun, Yeonggyu, US Monetary Policy Uncertainty Spillover and the Role of Exchange Rate Regime. Доступно на SSRN
Взаимосвязь валютной доходности с макроэкономическими новостями и казначейскими аукционами, новая стратегия следования за трендом и сезонность на ипотечных рынках
Влияние макроэкономических новостей и казначейских аукционов
Доходность валютных операций резко возрастает, когда макроэкономические анонсы следуют за аукционами Казначейства, выявляя мощную связь между спросом на безопасные активы и валютными рынками.
В работе показано, что когда макроэкономические объявления непосредственно предшествуют аукционам Казначейства США, иностранные валюты дорожают почти на 8 базисных пунктов по отношению к доллару США, в то время как в другие дни объявления приносят незначительную прибыль. Эта закономерность характерна для всех валют стран G9, причем наибольшие изменения наблюдаются в швейцарском франке и норвежской кроне. Этот эффект сохраняется на протяжении последних двух десятилетий и особенно ярко проявился после мирового финансового кризиса.
Важно отметить, что эта модель доходности не зависит от типа макроэкономического объявления (будь то ВВП, ИПЦ или вакансии) или срока погашения выпущенных казначейских обязательств. Доходность постепенно нарастает овернайт перед объявлением и продолжается в течение торговой сессии в США, что позволяет предположить, что это не просто быстрая реакция на данные, а часть более широкой динамики.
Авторы связывают эту закономерность со сдвигами в спросе на казначейские обязательства. Первичные дилеры снижают заявки на аукционах перед выходом крупных экономических релизов, сдерживаемые лимитами риска. Это сокращение снижает спрос на казначейские обязательства и распространяется на валютные рынки, где доллар обесценивается по мере того, как дилеры корректируют свои позиции. Эффект усиливается, когда балансы дилеров более растянуты, что усиливает движение валют и объемы торгов на всех рынках.
Krohn, Ingomar and Vala, Rishi, Аукционы, объявления и аномальные доходности (April 06, 2025). Доступно на SSRN
Следование за трендом с поправкой на риск
В этом исследовании представлена простая стратегия следования за трендом с коэффициентом Шарпа 1,06 и максимальной просадкой, почти вдвое меньшей, чем у S&P 500.
Авторы представляют стратегию, которая начинается с расчета избыточной доходности каждой акции по отношению к ее дисперсии (по сути, рыночной доходности с поправкой на риск) за последний год. Отбираются только акции с положительными значениями, формируя разнообразный пул кандидатов. Затем весовые коэффициенты портфеля ежедневно оптимизируются с помощью оптимизации средней дисперсии, балансируя между ожидаемой доходностью и расчетной ковариацией, при этом вес каждой отдельной акции ограничивается 10% для диверсификации.
Если более широкий рынок (измеряемый через SPY) показывает отрицательную избыточную доходность по сравнению с предыдущим годом, стратегия полностью переходит в денежные средства. В качестве последнего фильтра применяются скользящие средние: позиции удерживаются только в том случае, если текущая цена акции находится выше ее краткосрочной средней, которая сама должна быть выше долгосрочной средней, что гарантирует соответствие позиций преобладающим тенденциям.
Показатели говорят сами за себя. В период с 2014 по 2025 год стратегия опережает S&P 500, увеличиваясь почти в 25 раз при сохранении контроля над рисками. Коэффициент Шарпа достигает 1,06 по сравнению с 0,69 для индекса, а наихудшая просадка стратегии составляет всего 17,1%, что почти в два раза меньше, чем у рынка. Даже после учета торговых издержек превосходство стратегии сохраняется.
Liu, Shitao, Оседлать правильную лошадь: систематическая трендовая стратегия для получения максимальной доходности с использованием оптимизации полезности портфеля (22 марта 2025 г.). Доступно на SSRN
Сезонность заявок на ипотеку и дефолтов
Ипотечные кредиторы чаще отказывают в рефинансировании и выдают более рискованные кредиты в пик сезона покупки жилья.
В данной статье исследуется, как сезонные колебания спроса на ипотеку влияют на поведение кредиторов. Используя данные о заявках на ипотеку по всей стране, авторы показывают, что кредиторы сталкиваются с ограничениями возможностей в весенние и летние месяцы, когда количество заявок на покупку жилья растет.
В результате они ограничивают кредиты не только покупателям, но и домовладельцам, желающим рефинансироваться. Количество отказов в рефинансировании возрастает почти на полпроцента, когда спрос на кредиты на покупку увеличивается на 10 процентов.
График сезонных факторов показывает явный пик спроса на ипотечные кредиты с марта по июнь, за которым следует резкое снижение зимой. Эти факторы также влияют на качество кредитов. Кредиты, выданные в эти месяцы повышенного спроса, демонстрируют более высокий уровень дефолтов в течение трех лет, даже после учета кредитных характеристик заемщика и условий кредитования.
Это говорит о том, что перегруженные работой кредитные специалисты принимают более слабые решения по андеррайтингу в условиях дефицита времени. Полученные результаты свидетельствуют о том, что цикличность рынка жилья не только определяет доступ к кредитам, но и тонко влияет на финансовую стабильность.
Jo, Young and Liu, Feng, Сезонность ипотеки, ограничения возможностей и реакция кредиторов (18 апреля 2025 г.). Исследовательский рабочий документ № 25-04 Бюро финансовой защиты потребителей, доступен на SSRN
Опережающие результаты Leveraged ETF, внимание инвесторов и волатильность криптовалют, а также влияние тарифов
Мифы о Leveraged ETF
В статье опровергается широко распространенное мнение о том, что левериджные ETF (LETF) всегда теряют в цене со временем из-за влияния волатильности, и вместо этого показывается, что рыночные тенденции и автокорреляция могут значительно повысить или понизить их долгосрочные показатели.
В данном исследовании утверждается, что само по себе влияние волатильности не объясняет показатели LETF. Напротив, комплексный эффект зависит от динамики доходности базового рынка, например от того, является ли доходность независимой, следованием за трендом или возвратом к средней. Авторы используют единую систему, объединяющую модели AR(1), AR-GARCH и режимных переключений, для изучения поведения LETF в различных условиях.
Они обнаружили, что на рынках, движимых импульсом (моментумом), LETF с ежедневной ребалансировкой, как правило, демонстрируют превосходство, в то время как на возвращающихся к средним или колеблющихся рынках частая ребалансировка может усилить потери.
Например, эмпирические тесты на основе 20-летних данных по SPY и QQQ подтверждают, что LETF выигрывали на бычьих рынках, таких как восстановление после 2009 года, но недорабатывали на боковых рынках, где ребалансировка систематически снижала доходность.
Основной вывод: инвесторы должны учитывать не только волатильность, но и автокорреляцию доходности при использовании LETF, а также корректировать частоту ребалансировки в зависимости от текущей рыночной ситуации.
Внимание инвесторов и волатильность криптовалют
Внимание институциональных инвесторов является более сильным и последовательным драйвером волатильности криптовалют, чем болтовня индивидуальных инвесторов, причем модели машинного обучения выявляют эти закономерности лучше, чем традиционные эконометрические инструменты.
В данной работе исследуется, как внимание инвесторов влияет на реализованную волатильность Bitcoin, Ethereum и XRP, путем разделения влияния институциональных игроков (измеряется с помощью новостей Bloomberg) и розничных инвесторов (измеряется с помощью данных Twitter).
Авторы применяют как эконометрические модели GARCH-X, так и передовые методы машинного обучения, такие как нейронные сети, random forest и регрессия опорных векторов.
Они обнаружили, что институциональное внимание последовательно предсказывает волатильность криптовалют, в то время как розничное внимание демонстрирует смешанный или слабый эффект. Примечательно, что роль «китов» (крупных держателей, контролирующих значительную часть предложения) усиливает волатильность в Bitcoin и Ethereum, но не в XRP, где централизованный контроль гасит подобные эффекты.
Гистограммы ранжируют характеристики по их среднему значению SHAP, показывая, что институциональное внимание является доминирующим фактором волатильности для Bitcoin и Ethereum, в то время как розничное внимание играет большую роль в прогнозировании волатильности XRP.
Эти результаты свидетельствуют о том, что, хотя розничный шум имеет значение, институциональные игроки, вооруженные капиталом и лучшей информацией, играют главную роль в формировании турбулентности криптовалютного рынка, а инструменты машинного обучения лучше приспособлены для отражения этих сложных, нелинейных взаимосвязей.
Гадирли, Фарид, Чен, Минджиа, Хайле, Гетинет Астатике, Внимание инвесторов и волатильность криптовалют: Машинное обучение и эконометрический анализ. Доступно на SSRN
Рецессионные риски, связанные с тарифами
Временные тарифы на импорт могут спровоцировать рецессию, когда сокращающие силы падения потребления и экспорта перевешивают преимущества смещения спроса в сторону отечественных товаров, особенно если торговые партнеры принимают ответные меры.
В данной работе построена неокейнсианская модель, позволяющая проследить, как внезапные тарифные шоки отражаются на ВВП, торговом балансе, ценах и занятости. Авторы обнаружили, что когда домохозяйства резко сокращают расходы (из-за роста цен), а экспорт теряет конкурентоспособность, экономика сокращается даже до рассмотрения ответных мер.
Они показывают, что ключевой переломный момент зависит от того, насколько легко потребители откладывают покупки и насколько чувствителен внешний спрос к изменению цен. Когда другие страны вводят ответные тарифы, рецессия углубляется, а торговый баланс может фактически ухудшиться, что резко контрастирует с долгосрочными моделями торговли, предсказывающими сбалансированные потоки.
Авторы далее тестируют модель при различных реакциях на денежно-кредитную политику, запасы и ожидаемый эффект тарифов, обнаруживая, что рецессии трудно избежать, даже когда политики пытаются компенсировать шоки. В целом, в работе утверждается, что краткосрочные макроэкономические риски делают оптимальные тарифы гораздо ниже, чем предполагает стандартная торговая теория, особенно если учесть боль от вызванного тарифами спада.
Атаеи, Масуд. «Моделирование структуры режима и информационных драйверов волатильности фондового рынка с помощью индекса финансового хаоса». arXiv preprint arXiv:2504.18958 (2025).
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба