Влияние денежной массы M2 на рынок акций: прогнозы и факты

Войти

макроэкономический фактор, влияющий на цену акций. Многие из инвесторов про это уже не раз писали, но удалось это обнаружить самостоятельно в результате ошибки с обучением ML-модели, предсказывающей рост/падение акций (писал в прошлых постах). Неудачный выбор целевого признака создал модель, которая не очень хорошо определяет фаворитов среди акций, а скорее научилась ловить экономические циклы и предсказывать в общем изменение рынка акций на год вперед. В топ самых полезных факторов вошли практически одни макроэкономические показатели, вытеснившие информацию о самих компаниях и их отчётностях. Самым важным оказался фактор, отражающий динамику денежной массы M2. Если Денежная масса растёт, то на горизонте года шансы роста рынка акций резко увеличиваются. Ниже приведен график waterfall из python библиотеки shap. Если кратко, то эта библиотека используется для визуализации и интерпретации моделей машинного обучения. Конкретно этот график показывает какой вклад вносит каждый из факторов на прогноз модели в конкретном кейсе. Тут хорошо видно, что фактор на основе изменения денежной массы сильно повысил прогноз вероятности роста конкретной акции, с остальными похожая картина. А акция с картинки это Татнефть (), ей модель присвоила самую высокую вероятность роста на горизонте года. PS. Остальные факторы закрасил, чтобы не светить всю модель)

📊 Физики против юриков на фьючерсах IMOEX Взял открытый интерес по клиентским категориям (физлица vs юрлица, лонг/шорт) по фьючерсам на IMOEX за 5 лет — 359 отчётов с 2020 года, посчитал корреляции с будущей динамикой индекса. Что сейчас: физики держат 145.5к контрактов в шорте против 118.9к в лонге — доля шорта 55%, это верхние ~5% по редкости за всю историю наблюдений, и за последнюю неделю шорт вырос примерно на 25к контрактов, то есть набирают быстро. Юрики в это же время держат долю шорта всего 43% — near-минимумы за 5 лет. Расхождение между категориями непривычно сильное. Что показывает статистика: когда физики сильно перевешены в шорт, а юрики — в лонг (как сейчас), в среднем в следующие ~месяц индекс чаще рос, чем падал — верхний квинтиль по шорту физиков давал в среднем +2.3% за месяц против −2.4% в нижнем квинтиле (когда физики, наоборот, в лонге). Логика контрариана: розница разворачивается в шорт ближе к низам рынка, а не к вершинам. Важно: эффект статистически значимый, но слабый — объясняет лишь ~4% дисперсии доходности, разброс исходов внутри этой группы огромный (от −22% до +14% за месяц), а скорость набора позиции (не только уровень) на прогноз не влияет — проверял отдельно. Это не таймер и не сигнал "покупай", а один из фоновых факторов в общей картине. Не ИИР, делюсь как наблюдение 🙂 IMOEXF T

💵Динамика денежной массы M2 - самый важный