В рамках данного Сервиса на основе алгоритмов EGAR Technology ежедневно рассчитывается ряд риск-факторов для российского фондового рынка. При этом используются технологии обработки данных ресурса IVolatility.com. Данные по котировкам предоставляются агентством финансовой информации МФД-ИнфоЦентр.
Из множества параметров, рассчитываемых для западного рынка, выбрано всего несколько величин, наиболее показательных и полезных с практической точки зрения. Расчетные данные позволяют предсказывать будущие изменения рынка и могут быть использованы инвесторами для оценки рисков и создания портфелей с заданным соотношением риска и доходности, позволяя строить эффективные стратегии торговли.
Несколько тысяч подписчиков IVolatility.com ежедневно используют аналогичные данные для оценки состояния американского финансового рынка. Исторические данные по российскому рынку акций поддерживаются с 2002 года.
"Расчетные данные "IVolatility Data - Российский рынок" представлены в свободном доступе на сайте MFD.RU >>
Ниже приводятся справочные сведения по расчетным величинам, и рассматриваются примеры их практического использования.

1. Волатильность
Волатильность представляет собой основную меру риска рыночного финансового инструмента. В этом разделе мы коротко обсудим, что такое волатильность, и почему она является важным инструментом для оценки состояния рынка и торговли.
Каждый день решения миллионов инвесторов о покупке или продаже тех или иных финансовых инструментов влияют на движения рынка. Рыночные цены изменяются от одного момента времени к другому. Волатильность показывает изменение доходности финансового инструмента и отражает уровень колебаний доходности, т.е. меру риска. Высокий уровень волатильности означает, что доходность изменяется в широком диапазоне. Низкий уровень волатильности актива говорит о том, что его доходность изменяется несущественно. Активы с более низким уровнем волатильности являются менее рискованными, чем активы с высоким уровнем волатильности.
Как правило, растущая волатильность актива ассоциируется с его падающей стоимостью, однако рост волатильности рыночного индекса соответствует падению цен на входящие в него акции и т.д. Но рост волатильности может быть вызван не только падением цен. Растущий рынок также имеет высокий уровень волатильности. Хотя ситуация, когда скачок волатильности вызван резким ростом цен, наблюдается на рынке гораздо реже.
Рисунок внизу показывает график исторической волатильности и цены URSI. Как видно из графика, скачок волатильности (HV) в июле соответствует резкому падению цены, и наоборот, период низкой волатильности соответствует растущей цене.

Наблюдая за волатильностью отдельной акции или индекса, можно выделить периоды спокойной торговли, когда волатильность относительно невысока, и периоды агрессивной торговли, соответствующие высокой волатильности. Высокая волатильность, как правило, наблюдается, когда рынком управляют эмоции. Эмоции, такие как страх, паника или оптимизм, могут быть причиной роста или падения цены отдельной акции или рынка в целом и соответственно влиять на уровень волатильности. Волатильность имеет тенденцию расти, когда какая-либо важная, значимая информация появляется на рынке. Чем неожиданнее информация для инвесторов, чем больше ее относительная важность, тем большее влияние она оказывает на цену акции и соответственно на ее волатильность.
Доходность акции является случайной величиной. Фундаментальное предположение, используемое в моделях расчета параметров акции, заключается в том, что доходность акции распределена нормально и таким образом цены акций имеют логонормальное распределение.
Таким образом, в распределении доходности волатильность является мерой отклонения доходности от некого среднего значения. Предположим, средняя доходность финансового инструмента равна нулю, тогда 10%-ое значение годовой волатильности говорит о том, что в течение года его доходность будет лежать в пределах [-10%; +10%] с вероятностью 68.3%; в пределах [-2x10%; 2x10%], с вероятностью 95.4%, и в пределах [-3x10%; +3x10%], с вероятностью 99.7%.
Существует множество способов измерения волатильности. Волатильность может быть рассчитана на основе исторических данных, из опционных моделей, с использованием моделей предсказания волатильности и т.д. Далее мы обсудим более подробно историческую волатильность, вычисляемую как стандартное отклонение на основе цен закрытия, и, так называемую, экстремальную волатильность(или волатильность Паркинсона), вычисляемую на основе ежедневных минимальных и максимальных цен.

1.1. Историческая волатильность
Историческая волатильность отражает прошлые изменения цены акции или индекса. Часто историческую волатильность также называют фактической или реализованной волатильностью. Существует множество различных способов оценки исторической волатильности.
Одной из разновидностей исторической волатильности является статистическая волатильность, вычисляемая как стандартное отклонение доходностей акции, рассчитанное для фиксированного временного интервала. Далее, говоря историческая волатильность, мы будем иметь в виду именно статистическую волатильность. Другой вид исторической волатильности -волатильность Паркинсона (HighLowHV), или экстремальная волатильность, будет обсуждаться ниже.
Стандартное отклонение - это статистическая мера изменчивости множества чисел. Т.о. историческая волатильность, рассчитанная как стандартное отклонение доходности акции, характеризует степень рассеяния возможных значений доходности акции вокруг среднего значения доходности.
Для статистической волатильности мы используем цены закрытия, наблюдаемые на различных временных отрезках, и вычисляем стандартное отклонение доходности для восьми наиболее популярных временных периодов 10, 20, 30, 60, 90, 120, 150, 180 дней. Выбрать подходящий период для наблюдений (т.е. подходящее значение n) - непростая задача. С одной стороны большее количество данных дает большую точность оценки, с другой стороны волатильность изменяется с течением времени и слишком "старые" данные могут быть несущественными для предсказания будущего.
Каждый индекс, акция, финансовый инструмент имеют свой уникальный уровень волатильности, который меняется с течением времени. Высокая волатильность говорит о том, что наблюдаются большие колебания цены актива. Хотя волатильность постоянно меняется, для каждой акции или индекса характерен некий средний, "нормальный" уровень волатильности, вокруг которого происходят колебания. Чтобы определить "нормальный" уровень волатильности для финансового инструмента, необходимо сравнить исторические волатильности для различных временных периодов. Кроме того, глядя на текущее значение исторической волатильности, рассчитанное для различных временных периодов, можно определить растет или падает волатильность последнее время. Например, если 10-дневная историческая волатильность акции равна 15%, а 120-дневная волатильность равна 45%, значит последнее время волатильность акции резко падала. Как известно, волатильность обладает свойством возврата к среднему значению после достижения экстремальных значений. Значение Hi/Low индикатора для волатильности позволяет отслеживать экстремумы волатильности и предсказывать ее дальнейшие изменения.
Резюмируя все вышесказанное, можно сказать, что значения волатильности, рассчитанные для различных периодов, позволяют определить "нормальный" уровень волатильности, характерный для данного финансового инструмента, отклонения от этого уровня и благоприятные возможности для торговли.

1.2. Экстремальная историческая волатильность (HighLowHV)
Выше рассматривался метод расчета волатильности на основе цен закрытия, однако цены закрытия не совсем корректно отображают действительность. Небольшой разнице цен закрытия двух дней может соответствовать большая разница в ценовом интервале, наблюдаемом в течении дня, и действительный разброс цен между максимальными и минимальными значениями может давать параметры оцениваемого рынка, отличные от полученных по ценам закрытия.
Экстремальная историческая волатильность, рассчитываемая на основе максимальной и минимальной цен, была введена в 1980 году Майклом Паркинсоном и часто называется его именем. Паркинсон показал, что метод экстремальных значений гораздо лучше традиционного метода расчета волатильности, т.к он более чувствителен к изменениям распределения цен. Преимущества использования метода Паркинсона особенно важны при изучении временной зависимости волатильности, так как для получения той же точности экстремальный метод требует меньшего количества данных, чем традиционный.

2. Корреляции и Бета
Корреляции и Бета (Beta) являются важными параметрами для анализа, т.к. они показывают, насколько рискованным является один актив по сравнению с другим активом или рынком в целом.
Как известно, российский рынок ценных бумаг является носителем одного из самых высоких в мире значений рыночного риска. Поэтому знание величины Бета особенно важно для российских инвесторов. Бета акции против рыночного индекса показывает зависимость между доходностью актива и доходностью рынка и измеряет так называемый систематический, или рыночный риск. Движение рынка затрагивает в большей или меньшей степени движение каждого финансового инструмента. Коэффициент Бета как раз и измеряет степень, с которой общие движения рынка влияют на доходность актива.
Для западных рынков мы вычисляем значения Беты против S&P 500 и других рыночных индексов, для российских рынков Бета рассчитывается против индекса РТС (RTS).
Чем больше значение Беты, тем больше рыночный, или недиверсифицируемый риск. Например, если Бета акции против индекса равна 2, то при 10% изменении доходности индекса следует ожидать 20% изменение доходности акции, т.е. акция является более рискованной; значение Беты равное 0.5 говорит о том, что акция более устойчива, чем рынок в среднем, и 10% изменение доходности индекса соответствует лишь 5% изменение доходности акции. Безрисковый актив имеет нулевое значение Беты.
Акции с большой Бетой (>1) называют агрессивными, акции с низкой Бетой (<1) называют защитными. Например, агрессивными являются акции компаний, чьи доходы существенно зависят от конъюнктуры рынка. Когда экономика на подъеме, агрессивные акции приносят большие прибыли. Например, акции автомобилестроительных компаний являются агрессивными. Инвесторы, ожидающие подъема экономики, покупают агрессивные акции, обеспечивающие больший уровень доходности в условиях растущего рынка, чем защитные. Акции компаний, чья прибыль в меньшей степени зависит от состояния рынка, являются защитными, например, акции компаний коммунальной сферы. Доходы таких компаний сокращаются в меньшей степени в условиях экономического спада. Поэтому использование защитных акций в периоды кризисов позволяет инвестору извлечь большую прибыль в сравнении с агрессивными акциями.
Бета может быть как положительной, так и отрицательной. Положительная Бета означает, что доходность рынка и доходность актива при изменении конъюнктуры изменяются в одном направлении. Подавляющее большинство акций имеют положительную Бету. Активы с отрицательной Бетой являются важным инструментом для создания портфелей без рыночного риска, т.е. портфелей с нулевой Бетой. Например, если Бета актива равна -2, то при 10% росте доходности рынка следует ожидать 20% падение доходности актива.
Корреляция между доходностями двух финансовых инструментов показывает, насколько зависимы их доходности, и как близко они изменяются.
Корреляция доходности двух финансовых инструментов вычисляется как ковариация, деленная на произведение стандартных отклонений. Ковариация показывает степень взаимосвязи доходностей двух активов. Положительная ковариация означает, что доходности обоих активов изменяются (в среднем) в одном направлении, а отрицательная - в противоположном. Деление ковариации на стандартное отклонение просто нормирует ковариацию, превращая ее в безразмерный показатель. Значения корреляции выражаются в процентах и изменяются в диапазоне [-100%, 100%].
Следует отметить, что 100% -ая корреляция между доходностями двух инструментов A и B вовсе не означает, что доходность А обязательно должна измениться на 1 % в ответ на 1%-ое изменение доходности B в том же направлении. Так как корреляция вычисляется из ковариации делением на волатильности, доходность 100% скоррелированных инструментов будут изменяться пропорционально их волатильностям. Т.е если волатильность B в два раза больше волатильности A, доходность B изменится на 2% при 1%-ом изменении доходности А.
Значение корреляции -100% процентов говорит о том, что доходности активов имеют тенденцию изменяться в противоположных направлениях. Такие активы могут использоваться для создания безрисковых портфелей, в которых уменьшение доходности одного актива компенсируется увеличением доходности другого. Нулевая корреляция говорит о том, что изменения доходностей независимы друг от друга. 100%-ая корреляция означает что доходности активов изменяются в одном направлении, усиливая друг друга.
На рисунках ниже представлены корреляция, Бета SIBN против РТС и динамика изменений их цен.

3. Hi/Low индикатор
Hi/Low индикатор показывает, насколько текущее значение параметра близко к минимальному и максимальному значениям за некоторый промежуток времени. Мы используем для расчетов период 52 недели, т.е. используем максимум и минимум за последний год.
Значения индикатора лежат в интервале [0;1]. Нулевое значение говорит о том, что достигнут новый минимум; 1 означает, что достигнут новый максимум.
High/Low индикатор может быть вычислен для любого рыночного показателя: волатильности, цены, корреляции, Беты и т.д. Как было отмечено выше, волатильность обладает свойством возврата к среднему ("mean reversion"), т.е. имеет тенденцию возвращаться к среднему значению после достижения экстремума. Каждый финансовый инструмент имеет свой характерный уровень волатильности, поэтому просто глядя на значение волатильности отдельного инструмента, акции или индекса, нельзя однозначно сказать, был ли достигнут максимум или минимум. Значение High/Low индикатора для волатильности позволяет отслеживать экстремумы и предсказывать дальнейшее поведение волатильности. Если Hi/Low для исторической волатильности близок к 1 - это означает, что доходность акции сильно изменилась в последние дни. Близкое к нулю значение индикатора говорит о том, что последнее время наблюдаются относительно небольшие изменения доходности.
Расчетные данные, обсуждаемые выше, можно найти в свободном доступе на сайте MFD.RU >>