Коллективное прогнозирование котировок акций на Мосбирже: путь к успеху

Войти

В этом аккаунте мы будем сообщать о ходе проекта по коллективному прогнозированию. Мы начали его еще весной, столкнулись с некоторыми техническими трудностями, решили их и продолжаем проект. Суть проекта Цены акций на бирже во многом зависят от ожиданий инвесторов. Если все будут ждать, что в следующую пятницу Сбербанк будет 300 рублей, то никто не будет продавать/покупать его намного дешевле/дороже. Ожидания можно измерять опросами. Репрезентативный опрос инвесторов покажет реальные ожидания цен в будущем. Проблема – сделать его репрезентативным. Для этого нужно а) регулярно опрашивать об ожидаемых в будущем ценах достаточно большое количество инвесторов, б) сравнивая результаты опроса с фактическими ценами, в) настраивая коэффициенты таким образом, чтобы прогноз становился все точнее и точнее. В итоге мы получим возможность, проводя опросы, регулярно предсказывать цену конкретных акций на Мосбирже. Какие гарантии успеха? Никаких. Наш подход – это научный эксперимент, который может «выстрелить» или окончиться неудачей. На то он и эксперимент. Но если «не выстрелит», то никто ничего не потеряет. А если «выстрелит», то все участники получат большую выгоду. Кроме того, если метод заработает, мы, скорее всего, сделаем участие в опросах закрытым. Так что только тот, кто пришел вовремя, сможет получать прогнозы (по-прежнему бесплатно). Но почему вообще это должно сработать? Научные исследования показывают, что коллективный интеллект может решать задачи прогнозирования лучше, чем индивидуальный (1). Доказано, что торговля на основе опросов может обгонять доходность индексов NASDAQ, S&P 500 и Доу Джонс (2), групповое предсказание котировок простыми пользователями соцсетей позволяет получать высокую доходность в биржевой торговле (3) и быть более эффективным, чем прогнозы аналитиков рынка (4). Таким образом, надежда на успех основана на научных исследованиях. 1. Шуровьески Д. Мудрость толпы. – М.: Вильямс, 2007. 2. Kaplan C. A. Collective intelligence: A new approach to stock price forecasting // 2001 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. e-Systems and e-Man for Cybernetics in Cyberspace. Vol. 5. – P. 2893-2898. 3. Avery C. N., Chevalier J. A., Zeckhauser R. J. The “CAPS” prediction system and stock market returns //Review of Finance. – 2016. – Т. 20. – №. 4. – С. 1363-1381. 4. Nofer M., Hinz O. Are crowds on the internet wiser than experts? The case of a stock prediction community //Journal of Business Economics. – 2014. – Vol. 84. – №. 3. – P. 303-338. Чем коллективное прогнозирование лучше фьючерсов, краудсорсинга, голосования в Пульсе, индексов страха/жадности и консенсус-прогноза аналитиков? Ничем не лучше. Это просто другой инструмент. Суть которого – в проведении репрезентативных опросов. Фьючерсы не дают репрезентативного среза ожиданий инвесторов, потому что в них участвуют только любители риска или опытные игроки. Прогнозы в Интернете публикуют тоже не все инвесторы, поэтому краудсорсингом репрезентативную выборку не соберешь. Как и голосованием в Пульсе. Индексы страха/жадности и прогнозы аналитиков основаны на косвенных данных, а не на ожиданиях инвесторов. Прямого аналога тому сервису, который мы создаем, сейчас нет. И если у нас получится, то появится не замена фьючерсов или консенсус-прогнозов, а еще один, новый инструмент.

Этот аккаунт посвящен проекту коллективного прогнозирования котировок на Мосбирже. Каждую неделю мы проводим опрос рядовых инвесторов, обрабатываем его данные с помощью обучаемой предсказательной модели и сообщаем ожидаемые котировки участникам опроса. На сегодняшний день прошло уже шесть раундов прогнозирования, ошибка прогноза снижается в среднем на 0,5% в неделю. Накопленная статистика позволяет понемногу переходить к практическому применению прогнозов. В понедельник 02.12 был опубликован очередной прогноз, согласно которому до пятницы ожидалось падение акций Магнита MGNT на 4,1%. Это было самое сильное ожидавшееся движение на рынке. К моменту публикации прогноза Магнит продолжал рост от пятничных уровней на новостях о рекомендации дивидендов. Тем не менее, коллективные ожидания на неделю вперед оказались негативными. Поэтому сразу после публикации прогноза по Магниту (в тот момент, когда это мог бы сделать любой из участников опроса) в понедельник мы открыли короткую позицию на 100 лотов этой акции с автоматическим закрытием на 4% прибыли. Так как в коллективных ожиданиях было именно четырехпроцентное падение акции, такой масштаб движения должен был быть вполне возможен. Уже во вторник позиция стала устойчиво прибыльной, а в среду на новостях о высокой инфляции Магнит пересек черту четырехпроцентного падения, и позиция автоматически закрылась. Чистая прибыль составила 12 тыс. руб. или 2,7% за два дня. На этой неделе в понедельник был опубликован прогноз с наиболее негативными ожиданиями по Самолету SMLT. Мы взяли короткую позицию на 500 лотов, которую закрыли сегодня после того, как акции упали на прошлый минимум. Чистая прибыль 10 тыс. руб. или 2,1% за один день. Все это, конечно, не означает, что наши прогнозы являются гарантиями или даже рекомендациями по трейдингу. Во-первых, опросы об ожиданиях рядовых инвесторов - это всего лишь еще один инструмент, результаты которого можно учитывать в принятии решений наряду с фундаментальным и техническим анализом. Во-вторых, этот инструмент еще на этапе разработки. Мы пока только апробируем его.

Что нужно, чтобы хорошо предсказывать будущее? Этим вопросом задался политический психолог Филип Тетлок, который проверял, насколько эксперты способны делать прогнозы. Он опросил почти 300 человек, профессионально занимающихся политическими и экономическими предсказаниями, попросив их оценить вероятность определенных политических и экономических событий ближайшего будущего. Он спрашивал их о возможных войнах США, росте развивающихся рынков и т.п. обычных для политического и экономического прогнозирования темах, собрав в итоге много тысяч конкретных проверяемых предсказаний. Тетлок также спрашивал экспертов о том, каким образом они строят свои прогнозы, на какие теории опираются и как собирают и проверяют факты. Обнаружилось, что в целом эксперты не слишком хорошо предсказывают будущее (о чем мы еще поговорим в дальнейшем). Но есть кое-что, что помогает прогнозировать его более точно. Тетлок разделил всех прогнозистов на «лис» и «ежей», следуя строке из древнегреческого стихотворения «лисица знает многое, а ёж знает главное». Ежи – это те эксперты, у которых есть глобальная теория, в которую они верят, они объясняют все происходящее этой теорией и сопротивляются тем фактам, которые ей противоречат. Убежденные сторонники фундаментального или технического анализа, или твердо верящие в заговор маркетмейкеров и брокеров – это типичные «ежи». Лисы мыслят шире. У них нет одной теории, которой они привержены, они охотно рассматривают разные факты и пользуются разными инструментами. Если какая-то модель не согласуется с данными, они ее отбрасывают. Так вот лисы выигрывают у ежей по всем показателям точности прогнозов (в некоторых случаях преимущество двукратное). На качество предсказаний также влияет: степень экстремизма (насколько радикально привержен своей теории еж), владение материалом (эксперты-лисы все же немного лучше предсказывают будущее, чем дилетанты-лисы) и горизонт прогнозирования (краткосрочные прогнозы чаще сбываются, чем долгосрочные). Короче говоря, для того, чтобы хорошо прогнозировать будущее, нужно а) учиться, б) не замыкаться в рамках одной доктрины, а пользоваться всем многообразием доступных инструментов, в) делать скорее краткосрочные реалистические, чем долгосрочные фантазийные прогнозы.