Jedna z nejznámějších pouček o investování je ta, která nabádá investora diverzifikovat svoje portfolio. Metafora radí nedávat všechna vajíčka do jednoho košíku, protože pokud košík upadne, všechna se rozbijí. Investor by se měl najít tedy více “košíků“, aby eliminoval rizika. Dopadnout by pak mohl jako jeden z čínských farmářů – vsadil i to, co neměl, na místní důlní společnost – a o všechno přišel.
Teoreticky bychom se při skladbě portfolia měli snažit hledat páry, které mají do určité míry negativně korelované výnosy. To jinými slovy znamená, že pokud akcie jedné společnosti propadnou, jiná akcie vyroste a ztrátu do jisté míry pokryje. Tato strategie je pak důležitá zejména pro dlouhodobější investování. Má ale český trh v tomto směru co nabídnout?
Jak to zjistíme?
Pokud si pamatujete z univerzitních přednášek statistiky pojem korelace, respektive Pearsonův korelační koeficient, můžete tento odstavec s úsměvem přeskočit.
Nejběžnější metoda měření lineární závislosti dvou náhodných proměnných byla světu představena v roce 1880 Karlem Pearsonem.
Ta se snaží spočítat, do jaké míry se dvě řady pohybují spolu nebo proti sobě. Výsledkem je číslo mezi -1 a 1, které udává „sílu“ vztahu. Nula znamená, že řady nemají žádný vztah, přičemž čím blíže je koeficient 1, tím silnější je positivní vztah, obdobně negativní hodnoty udávají vztah protichůdný. Předpokládáme přitom, že řady mají alespoň nějaký rozptyl, tedy jejich hodnoty nejsou konstantní.
Fyzika akcií
Třebaže je korelační koeficient hojně používaný, moderní ekonometrie nabízí sofistikovanější metody, které dokáží hledat obdobné závislosti. Jedna z nich se jmenuje waveletová analýza, neboli vlnková analýza. Tato metoda, budeme-li struční, dokáže rozpoznat korelace napříč různými časovými horizonty, na rozdíl od Pearsonova koeficientu. Waveletové filtry se snaží rozložit řady podle časových škál a poté je analyzovat. Jedním z produktů je i tzv. waveletový korelační koeficient. Ten má stejnou interpretaci jako Pearsonův ekvivalent, metodologie je ovšem značně odlišná. Není účelem tohoto textu vysvětlovat teoretické rozdíly, přejděme tedy rovnou k výsledkům.
Kdo se s kým kamarádí?
Hlavní tituly pražské burzy nám na denních závěrečných datech za období od 2.7.2013 do 30.6.2015 řeknou, že se navzájem spíše ignorují. Zkoumáme-li jejich logaritmické výnosy – neboť transformované řady mají kýžené statistické vlastnosti – tak zjišťujeme, že provázanost titulů není nikterak významná. Ba dokonce moderní ekonometrie naznačuje, že jejích chování nemá žádný, alespoň na první pohled zřejmý, vzorec.
Waveletová transformace nám ukazuje propojenost řad na různých škálách. Vysvěleme si to na nejvýznamnějším výsledku analýzy.
Rakousko drží spolu
Podle dvou různých filtrů (pro nadšence se jedná o Haarův a LA8 filtr) vychází nejzajímavější pár Erste a VIG. U ostatních párů nám nevychází statisticky příliš významné výsledky – tzn. že celý interval je mimo nulu. Tedy že jeho horní (U) i spodní (L) hranice je nad nebo pod vodorovnou osou.
V případě rakouských akcií VIG a Erste nacházíme v zásadě jediný výsledek (viz přiložený graf), který by zajímal dlouhodobé investory. Pearsonův korelační koeficient je v případě tohoto páru 0,375.
Škály (Wavelet scale v obrázku) totiž říkají, jak jsou akcie korelované v horizontu 1 dne (Scale 1), 2 dnů, 4 či 8 dnů korelované (Scale 2, Scale 4 a Scale 8). S delším horizontem se také rozšiřuje interval, je tedy stejně pravděpodobné, že je koeficient 0,1 stejně jako 0,6.
To dost omezuje praktickou využitelnost výsledků spíše do univerzitních lavic. Dá se ovšem říci, že pokud se daří Erste, či VIGu, druhá akcie si také polepší, a tento vztah je v čase relativně stabilní, v horizontu jednoho dne je síla vztahu okolo 0,4.
Více párů vykazuje jednodenní korelace, například ČEZ a Erste, O2 a Fortuna. Komerční banka vykazuje podobné chování jako Erste, Pegas Nonwovens a VIG, obdobně O2 vůči Pegasu. Alespoň nějaké signifikantní korelace nacházíme na párech Pegasu oproti Unipetrolu a VIG, dále také VIG a Phillip Morris.
Obecně ale jsou tyto korelace signifikantní spíše na horizontu jednoho dne a to v širokém intervalu, případně velmi blízko nuly, s tedy s omezenou výpovědní hodnotou.
Je tedy český trh bezpečný?
Pokud nechcete dávat všechna vajíčka do stejné ošatky, budete muset hledat akcie mimo český trh. Přinejmenším prezentovaná data a metody neodhalily žádné významné negativní korelace na hlavních českých titulech.
Zdá se, že domácí investoři nenachází žádné bezpečné přístavy mezi jednotlivými tituly, jinými slovy, sentiment je pro celý trh stejný. Zdali za to může například menší likvidita, efekt stádovitého chování malého počtu investorů, nebo je to jen specifické pro poslední 2 roky, tento článek neosvětlí.
Pokud vaše portfolio obsahuje pouze české tituly, stojí dle mého názoru za to ,se poohlédnout po ostatních burzách, než domácí ošatka upadne.
