Классический технический анализ способствовал крупнейшему ненасильственному перераспределению богатства в истории человечества. Современный технический анализ работает не лучше.

Массовое перераспределение богатства, вызванное использованием технического анализа, от частных трейдеров к маркет-мейкерам, началось в 1980-х годах и продолжалось около 3-х десятилетий.

Перераспределение все еще продолжается, но оно ограничено и происходит от технических трейдеров, которые испытывают обратную когнитивную предвзятость, к алготрейдерам, выступающим в роли маркет-мейкеров.

Ниже мы рассмотрим, как и почему.

Классический технический анализ включает в себя две основные области:

Графические модели
Индикаторы

Обе эти области представляют собой попытки использовать некое “сжатие с потерями” (отличное сравнение c кодированием музыки в mp3) для прогнозирования рынка. Если образно сравнить, графические модели и индикаторы, в основе которых цена, не относятся к “качеству без потерь”, так называемым компакт-дискам и Hi-Res источникам. Опытные технические трейдеры знают, что при использовании технического анализа нет никакого прогнозирования. Очевидно, они так считают из-за незнания обширной навязанной литературы или научились это игнорировать, в которой такие методы называются методами прогнозирования.

Это, так называемое, “сжатие с потерями” при помощи технического анализа в основном отображает вектор исторических цен как некоторое его представление исключительно для снижения сложности прогнозирования, поскольку ценная информация в них однозначно теряется навсегда.

Но почему этот метод “сжатия с потерями” потерпел неудачу (для многих до сих пор это новость) и вызвал столь масштабное перераспределение богатства?

Частично, ответ можно найти на приведенном ниже графике.

Технический анализ был разработан в 1960-х и 1970-х годах, когда персональных компьютеров еще не было. Это была попытка “на коленке” определить некий “алфавит” для биржевых данных по акциям и получения прибыли от таких прогнозов. Обратите внимание, что большинство технических аналитиков до сих пор используют книги, написанные в тот период, и их последующие редакции!

Однако, следует отметить, что в период развития технического анализа наблюдалась высокая 252-дневная автокорреляция дневной доходности индекса S&P 500, как показано на приведенном выше графике. Что это за зверь такой можно прочитать в моей статье Алхимия, но эта статья размещена в платном разделе блога. Для тех, у кого туда нет доступа, небольшая выдержка оттуда:

“…примерно с 1965 года до конца 80-х годов 252-дневная автокорреляция дневной доходности индекса S&P 500 была высокой. Это означает, что в это время доходность была импульсной. Это также означает, что положительная дневная доходность имела более высокую вероятность смены на положительную дневную доходность, что и является причиной такой высокой положительной автокорреляции. После 2000 года доходность стала, более стремящейся к возврату к среднему. Это означает, что положительная дневная доходность с большей вероятностью сменяется отрицательной дневной доходностью.

[…]

…рост классического технического анализа в 1970-х и 1980-х годах (а именно тогда были написаны все основные труды по теханализу, которые вы знаете, читали либо слышали когда-либо) был связан с тем, что трейдеры были обмануты сильным импульсом и приписали предсказательную силу формированию случайных фигур! После смены фундаментального режима в конце 1990-х годов классический анализ перестал эффективно работать, как и ожидалось, потому что рынками стали управлять возврат к среднему, алгоритмизированная торговля и HFT.”

Смотря на первую панель индикатора (см. график ниже), после экстремальных уровней, достигнутых в конце 2020 года, возврат к среднему в ежедневной доходности фондового рынка начал ослабевать. Поскольку возврат к среднему в дневной доходности является результатом покупки провалов (BTFD), разворот к импульсу (выше нуля на индикаторе) может быть проблематичным вблизи исторических максимумов.

Как показано на графике ниже, автокорреляция дневной доходности индекса S&P 500 с лагом в 252 дня достигла экстремальных уровней после обвала в 2020 году.

После обвала в марте 2020 года автокорреляция упала чуть ниже -0.40 (показано на графике ниже), и это был экстремальный уровень. Фактически, в течение, примерно года, с марта 2020г. по март 2021г., автокорреляция оставалась ниже -0.35. Это была экстремальная и продолжительная динамика. Автокорреляция вернулась к нейтральному уровню -0.07, хотя сам разворот был быстрым.

Обратите внимание, что автокорреляция достигла экстремально положительных уровней в 70-х годах, а затем в конце 90-х годов произошла смена режима (показано на графике выше).

Высоко положительная автокорреляция в дневных доходностях связана с импульсом, а высоко отрицательная автокорреляция связана с возвратом к среднему в следующем смысле: первое означает, что с большей вероятностью за днями роста (падения) последуют дни роста (падения), а второе означает, что с большей вероятностью за днями роста (падения) последуют дни падения (роста). Именно динамика, когда за днями с понижением чаще следуют дни с повышением, привела к сохранению восходящего тренда с самого дна марта 2020 года.

В этот период мои постоянные подписчики могут подтвердить как идеально отрабатывала граница между длинной и короткой волатильностью на индексе SPX (Flip long/short vol) из моего ежедневного утреннего обзора. Точки входа были максимально точными в этот период. Ниже показан объединенный график кривых MMH/MMHV. Эти количественные кривые я выкладываю ежедневно в своем платном разделе блога уже 3 года и они отлично помогают ориентироваться в рынке и лучше понимать и видеть точки для входа/выхода из позиций.

Количественные кривые MMH/MMHV – это великолепный инструмент для работы на современном алгоритмизированном рынке возврата к среднему. Я выше в тексте писал об инструментах теханализа – “сжатие с потерями” (графический анализ и сотни, если не тысячи низкоэффективных индикаторов теханализа), так вот данные кривых MMH/MMHV к ним не относятся и являются настоящим “качеством без потерь”. Разница в них настолько ощутима от теханализа, это все равно что сравнивать музыку на mp3 (теханализ) и Hi-Res (кривые MMH/MMHV) на качественной Hi-Fi аппаратуре. Даже человек, мало разбирающийся в качестве звука, но имеющий более-менее нормальный слух сразу услышит что играет лучше – mp3 или Hi-Res. Также и с этой аналитикой.

В открытом доступе блога о кривых MMH/MMHV можно прочесть в этой публичной статье:
Еще раз порефлексируем о пузырях…
И кое-что о будущем ликвидности: Будущее ликвидности: трансформация риска


Вернемся к автокорреляции.

Индикатор Down UP иллюстрирует динамику (когда за днями с понижением чаще следуют дни с повышением) на нижней панели графика (см. график в начале этой статьи). К 9 декабря 2020 года процент дней падения, за которыми следуют дни роста, в скользящем 252-дневном окне вырос до рекордно высокого уровня в 72.1%. Никогда ранее в истории фондового рынка, по крайней мере с 1941 года, дни падения с такой частотой не сменялись днями роста. Это стало результатом неустанной покупки снижений цены трейдерами и инвесторами.

Рефлексивность усиливает возврат цены к среднему, то есть чем чаще рынок возвращается к среднему, тем больше трейдеров выкупают провалы цены, и в результате рынок становится еще более реверсивным. В случае с S&P 500 после декабря 2020г. возврат к среднему начал ослабевать (относительно ослабевать), и сейчас процент дней падения, за которыми следуют дни роста за 252 дня, снизился до, примерно, 60% с исторического максимума в 72.1%. Рынок возвращается к комфортным уровням возврата к среднему, и этот переход может быть проблематичным для быков вблизи исторических максимумов. Это связано с тем, что в то время как динамика возврата к среднему снижается, импульс увеличивается. Высокий импульс во время коррекции может усилить движение вниз и глубину просадки. Все эти риски необходимо уже отслеживать по ряду других параметров/количественных индикаторов.

Режим рынка возврата к среднему требует тщательного и выверенного, то есть количественного высокоэффективного анализа.

А что у нас с теханализом происходит?

Те, кто разрабатывал технический анализ, были одурачены высокой и значительной автокорреляцией и приписали предсказательную способность случайным образованиям в биржевых данных по акциям. На самом деле, в сырьевых товарах и валютах автокорреляция была не такой высокой или вообще отсутствовала. Перечитайте этот абзац еще раз!

Технический анализ стал настоящим подарком для маркет-мейкеров, потому что огромная армия частных трейдеров вышла на поле рыночной битвы, вооруженная этим, поистине, бесполезным инструментом. И большинство из них были разорены, как дейтрейдеры, так и свинг-трейдеры и трейдеры по тренду. Теханализ не даст вам глубокого понимания что и как происходит на рынках, а также как на них работать действительно эффективно.



Как видно из приведенного выше графика, после пика пузыря dot com в 2000 году положительная автокорреляция исчезла, и рынки стали возвращаться к своему среднему значению. Это повлияло на технический анализ следующим образом:

Графические модели - подтверждение графической модели больше не означало продолжение движения цены в ожидаемом направлении. Цены возвращались назад и делали модель неэффективной.

Технические индикаторы - основные банальные сигналы, такие как, например, "крест смерти" или прогнозирование с помощью скользящих средних, потеряли свою предсказательную способность из-за отрицательной автокорреляции. Технические трейдеры были вынуждены увеличить лаг, а потеря информации привела к более высоким уровням просадки и риску разорения. Технические индикаторы также стали неэффективными.


Массовое перераспределение богатства

В то самое время, когда разные школы и другие заведения по продвижению технического анализа в массы выдавали дипломы за мастерство в распознавании графических моделей и использовании технических индикаторов, маркет-мейкеры стали бенефициарами крупнейшего перераспределения богатства, которое когда-либо происходило ненасильственными методами. Результатом стало резкое сокращение числа частных трейдеров.


Обратный эффект

Есть еще технические аналитики, которые настаивают на том, что графические модели и технические индикаторы хорошо работают и что они используют их способами, не предполагающими прогнозирование. Их слова вызывают недоумение, поскольку основной целью создателей этой компрессии (того самого “сжатия с потерями”) является именно прогнозирование. Видимо они просто об этом не знают.

Некоторые даже утверждают, что они используют технический анализ для отслеживания движения рынка, а не для прогнозирования. Это вызывает еще бОльшее недоумение. Если кто-то хочет просто следить за движением рынка, то "покупай и держи" - это выход, и нет необходимости использовать какой-либо технический анализ. Но многие ли из вас купили S&P500 10-20 лет назад и держат его до сих пор?

Можно заявить, что стратегии следования за трендом мертвы, основываясь на фактических данных о результатах работы. Аргументы в пользу следования за трендом обычно основываются на показателях, достигнутых группой CTA в 1990-х годах. В последнее время показатели этой группы ухудшились из-за изменений в динамике рынка. Группа CTA cтала неэффективной и это еще объясняется с помощью базовых тестов на истории, которые показывают снижение эффективности простых стратегий следования за трендом, когда нет последовательной корреляции в доходности.

Сырьевые товары, как класс активов, исторически играли важную роль в диверсифицированных портфелях. Программы товарных торговых советников (CTA) позволяли инвесторам очень хорошо диверсифицировать риски благодаря их низкой корреляции с доходностью акций. Да, так было когда-то. Однако, в последние ряд лет эффективность работы CTA сильно ухудшилась из-за нескольких факторов. Самым важным фактором, негативно повлиявшим на показатели CTA за последние 10 лет, является то, что торговля по импульсным стратегиям стала не эффективной. Учитывая также тот факт, что растущее число хорошо информированных участников торгов со значительными активами под управлением оказывает давление на доходность более мелких участников.

Обратите внимание, что в последние 20 лет автокорреляция дневных доходностей исчезла практически со всех крупных рынков из-за появления новых стилей торговли, которые влияют на прибыль обычного трейдера/инвестора, традиционно следовавших за трендом, например, это продвинутые и высококапитализированные HFT и алго-трейдеры, в основе у которых различные стратегии работы на возврат к среднему. Эти более (намного более) быстрые трейдеры используют текущее переполненное пространство армией частных трейдеров в импульсных стратегиях для получения прибыли и в процессе арбитража убирают эти аномалии с рынка. На самом деле, прибыль от импульса - это аномалия, и в какой-то момент она исчезнет, потому что слишком много трейдеров охотятся за ней.

В настоящее время происходит перераспределение богатства от мелких частных трейдеров, следовавшие за трендом под воздействием обратного эффекта, к маркет-мейкерам. Бенефициарами перераспределения богатства являются маркет-мейкеры в силу своего привилегированного положения. Устранение маркет-мейкеров равносильно созданию хаотичного рынка.

Для общего понимания участия маркет-мейкеров на современных рынках читайте эту статью:
Маркет-мейкеры усиливают влияние на рынке акций США. Темная ликвидность

Динамика рынка меняется из-за технологий и ту производительность, которую удавалось получать CTA и другим управляющим до 2008 года, больше невозможна. Если это так, а это так, то последние годы идет новая волна стратегий по волатильности. Зачем вообще инвестировать в CTA? Это глупо. Тщательно рассчитанная стратегия по волатильности может быть очень прибыльной. Происходит крупная консолидация в этом пространстве и появляются (и еще появятся) новые технологии, позволяющие извлекать альфу из сложных рыночных движений. Это именно то, что уже заменяет старую парадигму CTA. Рынки меняются на ваших глазах, но большинство мелких частных трейдеров не хотят этого понимать и принимать, ведь придется кардинально изменять свои взгляды на рынки и перестать читать книги по теханализу.


Будущее технического анализа

В последние годы предпринимались усилия по развитию доказательного технического анализа с использованием бэктестинга и статистики, это любимая методика приверженцев теханализа. Проблема “современного” технического анализа заключается не в правильном применении статистических методов, как некоторые наивно полагают. Проблема в том, что бэктестинг изначально проблематичен из-за отслеживания данных (поиска значимости), а любой статистический анализ, проводимый по его результатам, основан на исторических условиях, которые могут и будут меняться. Рынок меняется весьма быстро и часто.

Получение настоящего преимущества на рынке - это часть искусства, а не науки. Тот, кто нанимает команду докторов наук с аттестатами CFA для разработки алгоритмов должен быть уверен, что хотя бы один из них является художником в этой области. Как отличить художника в группе? Это еще одно преимущество. Некоторые фонды упускают отличные возможности, когда решают нанять разработчиков с впечатляющей академической квалификацией и отказываются от настоящих художников в этой области. Художники должны обладать не только математическим складом ума, они должны уметь видеть закономерности в ряде данных на уровне подсознания и интуиции, а не только в цифрах и алгоритмах. Далеко не каждый художник картин всеми признанный талант, так и здесь. Умение получать преимущества из потока данных мало коррелирует с академической квалификацией, а в некоторых случаях даже антикоррелирует.


P.S.
"Аналитики" зарабатывают на жизнь десятилетиями (столетиями?), потому что их аудитория ищет уверенности. И их аудитория готова платить огромные деньги за достоверность. Но уверенности нет, есть только вероятности. Лучшие - Wyckoff, Magee, Mamis, Douglas - понимали это. Но публика по большей части глухая. Требуется нечто большее, чем просто механическое применение технического анализа. Лучшие трейдеры используют всевозможную информацию и различные данные, чтобы обыграть рынки.

Поймите, как работает рынок, и все это не случайно. Все это сделано намеренно.