Термин сезонность используется трейдерами по- разному. Некоторые рассматривают сезонность как явление, строго связанное с четырьмя временами года: например, увеличение спроса на мазут для систем отопления зимой и на бензин летом. Другие допускают более широкую трактовку, которая учитывает погодные условия и предвыборные ситуации.
Годами многочисленные статьи в научных журналах демонстрировали, что акции наиболее быстро растут в первых числах каждого месяца.
Предпринимались обсуждения так называемого эффекта января, согласно которому акции имеют тенденцию к росту в январе. Ганнула (Hannula, 1991) использовал сезонные циклы в своей собственной торговле, предоставляя в качестве примера график цены акций EXABYTE с отмеченными сильными сезонными проявлениями. Он также обсуждал другое явление, иногда наблюдаемое в связи с сезонными моделями, при котором максимумы и минимумы меняются местами. Эту картину мы также наблюдали, и она, возможно, может заслуживать исследования. Другие факторы, которые влияют на различные рынки, возникают в определенные календарные даты и, следовательно, должны вызывать сезонные эффекты. Например, заполнение налоговых деклараций повторяется из года в год в одно и то же время. Легендарный трейдер Ганн явно учитывал ежегодно повторяющиеся особенности в своей торговле. В курсе домашнего обучения по проблемам сезонности Бернстейн (Bernstein, 1995) советует открывать позиции при достижении существенных минимумов и максимумов, а также в случае, когда имеет место существенное движение цены в течение ряда лет. Этот подход, как и подход Ганнулы, может привести к включению в рассмотрение сделок, продолжительностью от нескольких недель до нескольких месяцев.
В 1990 г. мы первыми опубликовали Диаграмму Календарных Эффектов — набор таблиц и график, которые показывают связь поведения индекса S&P с текущей календарной датой. Диаграмма показывает общий восходящий тренд с января по сентябрь, а затем медленное падение до 24 октября. Затем рынок, как правило, достигает своего дна, после чего резко растет до конца года. При более детальном рассмотрении видно, что резкий рост цен случаетсяна протяжении большей части января, первой половины апреля и первой половины июля. Пик достигается 8 октября, после чего следует резкое падение вплоть до минимума 24 октября.
При подготовке таблиц и диаграмм для этой публикации все экстремальные изменения цен были ограничены на уровне ｱ2% для предотвращения их чрезмерного влияния на результаты. Следовательно, сезонное понижение цен в октябре и другие упомянутые явления не могут объясняться одиночными событиями определенных лет, например кризисом 1987 г.
Некоторые даты отличаются чрезвычайно стабильно повторяющимися ценовыми моделями. Например, если вход в рынок осуществлялся по закрытию 14 апреля, а выход — днем позже, в более чем 90% случаев можно было получить определенную прибыль. Вход 6 мая с выходом на день позже давал в результате прибыль в 100% случаев, как и вход 13 июля с продажей на следующий день. Рынок падал в 90% случаев с 18 по 19 октября и в 89% случаев с 16 до 17 октября. Хотя кризис 1987 г. привел к значительно большему, чем обычно, падению цен, наличие спада на момент кризиса совсем не было неожиданным. Чтобы попытаться уловить высокую вероятность кратковременных движений рынка, можно использовать Диаграмму Календарных Эффектов для открытия позиций продолжительностью в один или два дня. Например, такая методология могла бы побудить трейдера открыть короткую позицию 16 октября и выйти из рынка 19 октября, получив колоссальную прибыль на обвале рынка 1987 г. Данные, представленные в этой публикации, могли бы также помочь сохранять позиции в течение периодов значительных подъемов и спадов.
Были и другие исследования, указывающие на наличие ярко выраженных сезонных эффектов на рынке, которые могут быть использованы для прибыльной торговли. Проведенные нами исследования (Katz, McCormick, апрель 1997) показали, что кратковременное сезонное поведение может быть использовано для торговли индексом S&P 500. Система использовала пересечение быстрых скользящих средних, которые вычислялись на основе ценовых прогнозов, проведенных с помощью сезонной методологии. В связи с тем, что ожидаемые цены могут вычисляться, по крайней мере, на год вперед, запаздывание пересечения скользящего среднего легко компенсировалось смещением, что дало системе возможность производить сделки на пересечениях, происходящих через несколько дней после факта. Сделки, выполняемые системой, обычно длятся 7 — 8 дней — весьма краткосрочная модель сезонной торговли. Система оказалась прибыльной: она заработала $329 900 на S&P 500 с 3 января 1986 г. по 8 ноября 1996 г. Тест не учитывал затраты на осуществление сделок, но, если вычесть общие комиссионные ($15) и затраты на проскальзывание (по $75 на сделку), все равно полученная прибыль составит $298 310 (понижение около 10%). Доход за весь период— 732%. Если предположить, что торговля осуществлялась фиксированным количеством контрактов, это дает в среднем более 70% годовых при условии отсутствия реинвестирования прибыли. Была осуществлена 351 сделка, 60% которых были выигрышными. Прибыльными были как длинные, так и короткие позиции. Средняя сделка приносила $939 — неплохо для простой сезонно- ориентированной торговой системы. Подобные открытия позволяют предположить наличие на рынке сильных сезонных тенденций, которыми могут воспользоваться трейдеры. Таким образом, исследования в этой области вполне оправданы.
Для наших текущих целей сезонность определяется как циклический или повторяющийся феномен, жестко привязанный к календарю. Этот термин используется в широком смысле для обозначения особенностей поведения рынка, привязанных к времени года или к конкретным датам, включая годовщины критических событий (например, обвал 16 октября 1987 г.). Короче говоря, сезонность определена как календарно- зависимый циклический феномен. При этом очевидно, что, хотя все сезонные проявления являются циклическими, не все циклы являются сезонными.
мЮВЮКН
