Vekst og aksjer
Spørsmålet «alle» stiller seg i dag, er hvilken vei aksjemarkedet går. Denne gang skal vi se på hemmeligheten bak god aksjetiming.
Det er menneskelig å spørre om svarene uten å ville bruke tiden på å sette seg inn i sakens kompleksitet. Jeg pleier å sammenlikne kapitalmarkedene med spillet 21 eller Blackjack. I 21 finnes det klart definerte strategier som over tid er bedre enn å gamble helt blindt. Sitter du med 17 eller mer på kortene i dette spillet, er det på tide å stå (på denne linken kan du lese mer om optimal atferd i 21). Dette betyr imidlertid ikke at man alltid vil gjøre det bedre ved å følge de optimale kjørereglene i 21. På kort sikt kan idioti, som å trekke ett kort til etter man har har 17, gi en god gevinst. Hvis man er i spillet over lengre tid, vil slik atferd likevel straffe seg.
Det jeg er ute etter å poengtere, gang på gang, er at man bør bruke god tid på å utarbeide en god prosess. I 21 er denne jobben forholdsvis enkel. I aksjemarkedet er det hele mer komplekst, ikke minst fordi tapsrisikoen er udefinert. I tillegg kommer at aksjemarkedet, som gjenspeiler «animal spirit» i vel så stor grad som klassiske mål på risiko, er en mer komplisert materie enn et kortspill. John Maynard Keynes, en av historiens største økonomer, spurte en gang sin gode venn Max Planck om økonomi kunne være et egnet område å vie oppmerksomhet. Planck, som i dag er mest kjent som kvanteteoriens far, svarte at «matematikken er for vanskelig». Det var selvsagt ikke datidens og fremtidens formler og teorier som bekymret Planck. Han så, klokt nok, at økonomi og markeder er et område hvor løsningene ikke bare ligger i fysikk- og matematikkfaget.
Enorm utfordring
Å forsøke å finne frem til den hellige gral innen aksjetiming, er en oppgave for Sisyfos og hans venner. Man kan finne noe som fungerer i én periode, men som slutter å fungere i neste. Historien er brolagt med guruer som påstår å ha funnet den eneste rette innsikt, som naturligvis går ut på å knuse markedet. Empiri og teoretisk forankring står ikke spesielt sterkt blant en del av disse, som for eksempel Joseph Granville og The Beardstown Ladies. For dem som ønsker å følge dagens guruener nærmere, finnes det heldigvis en egen webside dedikert til denne møysommelige oppgaven, se denne linken. Totalt 50 amerikanske aksjeguruer følges på jevnlig basis og hver eneste guru veies opp mot sine siste spådommer. En gjennomgang av listen viser oss at det er mange guruer som treffer bra, det vil si i mer enn 50 prosent av tilfellene når de spår kursutviklingen. Denne måten å lese slike lister på, sier dessverre mer om menneskers evne til å se det de vil. Den franske matematikeren, fysikeren og teologen Blaise Pascal (1623-1662) uttrykte menneskers resonnerende evner slik: «All tankevirksomhet koker ned til å gi etter for våre følelser».
Hvis vi forsøker å gå listen nærmere etter i sømmene, ser vi at guruene har truffet i 48 prosent av tilfellene. Dette ligger ikke så langt fra myntkastets fordeling av tap og gevinst. Problemet med tallet 48 prosent er at det oppnås etter 4248 myntkast; guruene har samlet sett truffet i 2037 tilfeller og misset 2211 ganger. Sannsynligheten for å treffe i bare 48 prosent av tilfellene - hvis utgangssannsynligheten er 50 prosent og man gjentar forsøket 4248 ganger - er bare 0,4 prosent. Skeptikere bes plugge denne formelen inn i Excel: =BINOMDIST(2037,4248,50%,TRUE).
Nå vil jeg ikke bruke ovennevnte websiden som et sannhetsvitne i saken hvor virkeligheten står mot guruene, men fordi den bygger opp om det meste som finnes av empiri på området, bidrar underholdningsverdien av websiden til at målet helliger midlet. Det er en enorm utfordring å begi seg ut på timingens smale sti. Skal man gjøre det, kreves det en innsats og en prosess som er fundert på både empiri og teori.
Prosess vs utfall
Fordelen med investeringsfaget er at det er mulig å bygge opp en god og robust investeringsprosess. Denne prosessen kan man søke å ta full kontroll over, slik at man ikke blir en ufrivillig Sisyfos eller Josef K i Kafkas «Prosessen». Problemet med den beste prosess, som å tilte porteføljen mot aksjer i forhold til risikofrie investeringer, er at utfallet ofte setter troen på prosessen på prøve; aksjer har nå gitt negativ avkastning på global basis målt i norske kroner siden 1997. Med andre ord er det mange som nå stiller spørsmålstegn ved aksjeinvesteringer som sådan, og fordi man ikke vet så mye om fremtiden, er skepsisen forståelig. Til syvende og sist koker svaret på aksjespørsmålet om hva man tror på, og denne troen børe være støttet av først og fremst empiri, men en teoretisk forankring er også viktig. Personlig tror jeg aksjer vil komme tilbake for den langsiktige investor - og denne troen er forankret i over 200 års markedshistorie og teorien om at det å ta risiko over tid skal gi en høyere avkastning enn statsgaranterte papirer. Jeg støtter meg med andre ord på en prosess som har fungert i århundrer, men som erfaringsmessig har stoppet å virke i kortere og lengre perioder.
Når man skal angripe timingspørsmålet, må man vike for å fascineres av guruer og fancy black box-metoder. Her bruker jeg «fascineres» for å poengtere at det er menneskelig å henfalle til ønsketenkning i stedet for en rasjonell tilnærming. I det daglige er ønsketenkning vår måte å gjøre verden litt mer behagelig på, men i investeringsspørsmål vil feil koste deg for mange tapte muligheter og fall i formuen.
Hold et øye med veksten
Når det gjelder timing i kapitalmarkedsspørsmål, slo det meg for en del år siden at godt over halvparten av tiden i investeringskomitéer og liknende fora brukes på å diskutere økonomisk vekst (hvis man legger til inflasjon, er man oppe i nesten 100 prosent). Frustrerende nok har slike diskusjoner en lei tendens til å spore av i alle retninger; det er lettere sagt enn gjort å enes om hvilken vei veksten går. Og hvis man til slutt kommer frem til et syn på veksten - hva skal man da bruke dette synet til? Skal man kjøpe aksjer fordi veksten er på vei opp, eller skal man ta hensyn til andre markedsdrivere som man dessverre ikke fikk tid til å diskutere?
For å få slike diskusjoner inn på rett spor, syntes jeg det var en god idé å etterprøve vekstens påvirkning på aktivapriser. Metoden jeg valgte å gå for, er 100 prosent etterprøvbar, alle fakta ligger på bordet og aksjer er bare én av mange aktivaklasser som undersøkes. I tillegg til USA testes vekst og aktivaavkastning i en rekke andre land. Hele analysen kan lastes ned gjennom denne linken. Jeg forventer ikke at alle er enige i konklusjonene og betraktningene. Paperet er imidlertid et eksempel på et forsøk på å utarbeide en prosess for analyse av økonomisk vekst og optimal tilpasning i forhold til utviklingen i vekstutsiktene, gitt at man har eller ikke har innsikt i vekstutviklingen
I en tidligere DN-kommentar var jeg delvis inne på utfordingen ved timing. Jeg konkluderte med at investorer som helst ønsker å være helt inne i aksjer når forholdene tilsier det og helt ute av aksjer når forholdene er dårlige for aksjer, neppe kan vente å oppnå mer enn én prosent meravkastning i snitt pr. år over tid.
Grafen ovenfor illustrerer poenget mitt. Der vises kjøp-og-hold-avkastningen fra 1949 til 2005 ved den røde linjen, mens historisk oppnådd avkastning gjennom timing illustreres ved den isfjelliknende formasjonen. Vi ser at man slår den passive kjøp-og-hold-avkastningen hvis man klarer å se toppene og bunnene i veksttaktsyklusen én til seks måneder før de inntreffer. Historisk er det bare gode ledende indikatorer som har vært i nærheten av se skiftene i veksttaktsyklusen før de kommer. I denne grafen ønsket jeg å illustrere konsekvensen av den mest ekstreme formen for timing (helt inne eller ute av aksjer), og ordet «isfjell» er naturligvis brukt for å poengtere at de fleste som kaster seg ut i timingens spill uten den nødvendige ballast ender opp med nesa under vann.
En mer pragmatisk tilnærming enn den ekstreme helte-inne- og helt-ute-varianten hadde vært å finne den aksjeeksponeringen man føler seg komfortabel med uansett vær og vind. Denne holder man seg til i de kontraktive periodene av veksttaktsyklusen (se side 16 og 17 samt figur 1 på side 58 i vedlegget for definisjon av veksttaktsyklus) . I de ekspansive delene av veksttaktsyklusen kan man så velge å være overvektet i forhold til denne minimumseksponeringen; tanken bak dette er at bare 20 prosent av de historiske, negative korreksjonene siden 1950 i USA har kommet i perioder hvor de ledende indikatorene peker opp.
Når folk lurer på hva jeg mener med prosess, er det vedlagte paperet bare ett eksempel på en slik prosessbeskrivelse. Prosessen er basert på empiri, teori og den er 100 prosent reproduserbar. Ny terminologi som veksttaktsykluser i forhold til klassiske konjunktursykluser og avvikssykluser beskrives og drøftes - og etter min mening blir en diskusjon om timing lite fruktbar hvis denne typen begreper ikke sitter i ryggmargen. Dessuten setter paperet andre viktige spørsmål på dagsordenen; i hvilken grad er historiske aktivahistorikk påvirket av hvilken tilstand veksttaktsyklusen har vært i?
Hvilken vei går så markedet? Tja, den som visste svaret på det. Som i 21 dreier også markedet seg om å ha oddsene på sin side. Et eksakt nok svar finner du forhåpentligvis i den vedlagte analysen. Og for dem som synes det er kjedelig å lese hele paperet, ligger svaret snublende nær for denne lesergruppen: Kjøp og hold.
Jeg synes dette er noe av det beste du har skrevet hittil. Du har vært, og er en stor inspirasjon for min investerings- og forskningsvirksomhet.
Hvor mange tror du det er(for eksempel stasjonert i Norge) som bruker avansert analyse i form av matematikk og dataprogrammering for å tolke markedene? Nå som datakraften, programmene, tallstrømmen og informasjonen er blitt så ufattelig tilgjengelig er det pussig at det ikke virker som flere benytter seg av annet enn sitt hode for å tolke dette kaoset av signaler.
Litt generalisert vil jeg si at det virker som menneskene man finner i finans ikke har grunnlag til å drive med slik analyse. De er rett og slett for dårlige og/eller uinteresserte i matte og data. De som er ansatte er også for opptatte med daglige gjøremål til å ha noe tid til å forske på slikt. Jeg tror det er få av oss i finans som koser oss med kybernetikk og adaptive filtre. Jeg sier litt mer enn jeg burde nå, men hadde det kommet en sulten gjeng med rett bakgrunn fra for eksempel NTNU, som er vandt til å jobbe med signalbehandling, som f.eks feilsøke og dekode radiobølger, kunne det blitt farlig. Men, vi får håpe det fortsatt vil være mest av typen i dress som sier ting som "markedet er knallsterkt".
Et litt personlig spørsmål, hvis jeg får lov, hva er din motivasjon for å utarbeide, og publisere dine funn?(gratis). Er det slik at det du forteller om bare er en liten del, og de minst anvendelige av dine strategier? Jeg holder munnen hardt lukket når jeg av og til er så heldig å finne en strategi som virker...Du ønsker kanskje ikke rikdom i form av penger, bare kunnskap?
Til Hans Martin Aannestad: Takk for hyggelig tilbakemelding. Jeg er enig med deg i at det er få i Norge som kombinerer matematikk, programmering og innsikt i markedene. Når datamengdene har blitt enorme og lett tilgjengelig, er jeg enig i at det er nesten forstyrrende at ikke flere kaster seg over det som finnes av data. Jeg tror årsaken ligger i at det er få der ute som er glødende opptatt av finans på den måten du beskriver. Når det er sagt, så har vi ganske gode indikasjoner på hvordan det går med folk som er bedre i økonometri o.l. enn økonomi; de lager modeller som fungerer best bakover i tid enn forover. Det spennende med ECRI, som er beskrevet i paperet, er at de benytter en annen form for matematikk enn den som er vanlig i økonometriske modeller. Resultatene mine er derfor basert på konkrete datoer for topper og bunner i veksttaktsyklusen og ikke målinger hvor man ser på endring i aktivapriser for én enhts endring i vekst o.l. Når det gjelder min motivasjon for å frigi dette paperet og andre modeller, så må jeg innrømme at jeg fort faller i rasjonaliseringsfellen når jeg skal forsøke å svare på det spørsmålet. Jeg tror alle som er interessert i et felt, liker å dele sine funn. Ta f.eks. AQR (Applied Quantitative Research), et hedgefond i NY, USA. Selskapet ledes av Cliff Asness som startet selskapet etter å ha vært blant gründerne i Goldman Sachs Asset Management. Han er uvanlig åpen i diskusjonen av modeller, funn m.m. - og nylig ansatte han to professorer fra hhv. Univ. of Chicago og Stern Business School i NYC. I sommer publiserte de tre et paper som er en sjeldent god oppsummering av verdi- og momentumdebatten:
www.aqr.com/Research/ValMom%20AMP_20080710.pdf
M.a.o. ser man gang på gang at gode idéer strømmer ut fra selskaper som man i utgangspunktet skulle anta ville være mer lukket. Så hvorfor publiserer jeg resultatene? Tja, jeg taper ikke noe på det (funnene kan bare benyttes på globale markeder, og det er usannsynlig at alle vil begynne å tenke "veksttaktsykluser" i stedet for klassiske konjuktursykluser og avvikssykluser). I tillegg kommer at paperet kanskje kan avstedkomme annen research som gir meg økt innsikt; det er allerede skrevet en hovedfagsoppgave på NTNU om temaet etter inspirasjon fra det vedlagte paperet.
Er nettopp ferdig med Nicholas Taleb's Black Swan. Han begrunner grundig hvorfor analyseverktoyer og teoretiske modeller gjoer mer skade enn gagn i oekonomiens og tradingens verden (ref. Long Term Capital Management-skandalen ledet av to Nobelprisvinnere i oekonomi).
Er foroevrig helt enig i det du skriver om timing og verdiaksjer i dine tidligere innlegg. Men spar oss fra nerder med sine modeller. Graham og Dodds tommelfingerregler holder i massevis.
Hilsen en som gikk paa NTH
Til JB: "Graham og Dodd" og "nerder med sine modeller" - et uttrykk for mangfold, eller hva? Heldigvis har man begge deler i et marked.
For min del er det helt ok med kvantitative (matematisk tunge modeller) så lenge de er basert på empiri (helst 50 år+) og teori (ikke nødvendigvis "moderne finans", men godt nok oppbygd til at man aner konturene av en ny retning/sidegren innenfor faget, jf. atferdsfinans). Når det er sagt, så lander jeg ofte på det standpunktet at det enkle gjerne er det beste og at matematisk sofistikerthet ikke må gå på bekostning av den intuitive forståelsen av modellen.
Hei Trym!
Har du noen bøker/artikler å anbefale som omhandler trendtrading med kortsiktig perspektiv? Jeg er daytrader av strømderivater på Nordpool, men er ute etter noe om trendtrading generelt, ikke noe som spesielt tar for seg kraftmarkedet (tviler på at det finnes). Takk for gode og interessante innlegg.
Mvh
Helge
Til Helge B Sand: For å få et litt annet perspektiv på trender og mønstre, kan du prøve Benoit Mandelbrot. Han gir ingen konkrete råd, oppskrifter, modeller e.l., men åpner øynene opp for en mønsterforståelse som kan tenkes å gi nye perspektiver:
www.amazon.com/Misbehavior-Markets...id=1225806514&sr=8-1
Når det gjelder bøker om trendforståelse, kan litteraturen til CMT-programmet anbefales:
www.mta.org/eweb/DynamicPage.as...x?webcode=CMTProgram
For veldig kortsiktig teknisk analyse (high frequency finance, et tema som for øvrig dekkes kort på side 41-43 i paperet som nevnes i bloggkommentaren) kan følgende bok ses nærmere på:
www.amazon.com/Introduction-High-F...id=1225807056&sr=8-1
Hei.
Hva er ditt syn på programtrading? Hvor man lager et program, som f.eks. tar utgangspunkt i gjennomsnittet av x antall sluttkurser og verdipapirets posisjon i henhold til dette gjennomsnittet. Denne strategien er selvsagt underbygd av empirisk analyse, som du er så glad i. Men kan man egentlig stole på fortiden, og anta at denne strategien vil fortsette å generere kontantstrøm?
Nei, i følge teorier om
svak form for markedseffisiens. Så kan det jo diskuteres hvilken form for markedseffisiens det norske aksjemarkedet befinner seg i. Min oppfatning er at markeder ikke kan segmenteres etter markedseffisiens. Om markedseffisiensen er semisterk, vil det fortsatt finnes både underprisede aksjer og aksjer som vil følge teknsike signaler i fremtiden. Jeg mener at effisiensteorien er en kraftig forenkling, tilpasset akademiske forhold.
Men angående programtrading, så har jeg mine tvil om det vil fungere i fremtiden. Argumentene er at det etterhvert er mange som er i stand til å skrive programmer som tester dataen empirisk, gjennom programmer som C-serien, Visual Basic og MATLAB; programmer som det også undervises i på mange tekniske høgskoler og universiteter. Det er flere og flere, ofte utdannet ingeniører, som har programtrading som levebrød, uten å ha kunnskaper om finans eller erfaring fra kapitalmarkeder.
Min teori er derfor at det i fremtiden vil være umulig å oppnå avkastning utover markedsavkastningen i aksjemarkedet. Dog kan en god metode være å se på de store valutakryssene de amerikanske markedene, som ligger i forkant av Oslo Børs og mindre valutakryss som USDNOK, og bruke strategien på sistnevnte inntil den slutter å fungere på større valutakryss og de amerikanske markedene, og på den måten ligge i forkant av markedseffisiensen.
Har du noen kloke svar på spørsmålene eller kommentarer til teoriene?
Til Scarponi: Jeg tror teknisk analyse kan brukes for å tjene penger i kapitalmarkedene. Ett eksempel (det viktigste, og kanskje det eneste?) er momentum. Problemet med mange som skriver tekniske analyseprogrammer, er at de er bedre i programmering enn i markedsforståelse. Gode handelsprogrammmer må være både empirisk og teoretisk fundert. Dessuten er kjennetegnet ved gode modeller at de IKKE vil fungere i kortere og lengre perioder (det kan gå både fem og ti år uten at en god modell fungerer). Problemet med en del programskrivere er at de forsøker å finne noe som fungerer hele tiden. Det kan man anta at ikke finnes.
http://blogsoft.no/trackback/ping/6498872
