Рассмотрение ликвидности рынков сквозь призму ценово-временного множества

_8 1140) - 2006

ликвидность рынков

РАССМОТРЕНИЕ ЛИКВИДНОСТИ РЫНКОВ СКВОЗЬ ПРИЗМУ ЦЕНОВО-ВРЕМЕННОГО МНОЖЕСТВА

Л.Г. КУЗНЕЦОВА,

кандидат экономических наук, доцент Тихоокеанский государственный университет, г. Хабаровск

Ликвидность является одним из наиболее значимых и в то же время трудно формализуемых факторов, характеризующих рынок. Вместе с тем несомненно, что участники рыночных отношений в целях оптимизации своих трансакционных затрат при планировании сделок обязательно учитывают этот фактор и стремятся вводить в торговые системы заявки на покупку/продажу актива чаще всего в те моменты, когда рынок демонстрирует высокую степень ликвидности1.

В этой связи возникает вопрос, как можно измерить ликвидность рынка, принимая во внимание то, что ликвидным считается рынок, на котором заявку на любую сделку можно реализовать быстро и без существенных потерь в цене. Поиски ответа на поставленный вопрос позволяют констатировать, что в экономической литературе отсутствуют специальные исследования, посвященные этой проблеме. На протяжении столетий экономическая теория рассматривала условия, определяющие схему ценообразования на рынке, моделировала динамику изменения рыночных цен, не затрагивая фрактальной структуры ценовой изменчивости и процессы изменения активности самого рынка в выбранном диапазоне времени, которые как раз и конкретизируются в понятии «ликвидность рынка».

Известно, что для торгующих субъектов экономики, особенно для трейдеров на коротких временных интервалах, практическим руководством к действию является технический анализ финансовых рынков. Но и в техническом анализе берется в расчет только ценовая динамика: направления этой динамики, сила и предполагаемые сроки жизни выявленного тренда2. Разумеется, в техническом анализе, кроме трендовых моделей, строятся графики объемов торговли, иллюстрирующих активность

1 Алехин Б., Астанин Э, Тиссен И. Мониторинг ликвидности рынка государственных ценных бумаг на ММВБ. // РЦБ. - 2002. - № 16. - С. 54 - 59.

2 КанМ.Н. Технический анализ. - СПб.: Питер, 2004. - С. 34.

рынка. Однако эти графики вместе с показателем открытого интереса используются в основном для подтверждения сигналов о ценовых трендах.

Предвидя возможную критику, следует сказать, что методы технического анализа помогают принимать решения не только о торговле в направлении превалирующего тренда. Эти методы предполагают также анализ сигналов о покупке или продаже актива. Например, при использовании осцилляторов пересечение на ценовом графике кривой индикатора Momentum с нулевым уровнем однозначно воспринимается трейдерами как сигнал для совершения сделки. Движение Momentum выше нуля означает сигнал к покупке, ниже — к продаже3.

Приведем другой пример. При использовании скользящих средних (простых, взвешенных, экспоненциальных) важно знать, что если линия скользящей находится ниже ценового графика, то тренд является бычьим, если выше — медвежьим, если скользящая пересекает график цены, то тренд меняет направление4. В соответствии с этим в 1-м случае линия скользящей средней будет воспринята трейдером как сигнал на покупку, во 2-м — на продажу, в 3-м случае трейдер примет решение переждать и провести анализ с использованием других индикаторов для подтверждения сигнала о развороте тренда.

Приведенные примеры свидетельствуют, что методы технического анализа помогают участникам рыночных отношений принимать решения о покупке или продаже актива, но не решения о времени входа/выхода на рынок с заявками на покупку/продажу, которые зависят в основном от ликвидности рынка, меняющейся в течение торгового дня, по дням недели, по месяцам5.

3 эрлих А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. - М.: ИНФРА-М, 1996. - С. 109.

4 Там же, с. 96.

5 Автор не может учитывать, конечно же, все тонкости и нюансы технического анализа, используя которые, опытные трейдеры решают для себя и вопросы определения времени совершения сделок.

Рассмотрим, как меняется ликвидность рынка в выбранном для анализа диапазоне времени, акцентировав внимание прежде всего на цене рыночных сделок.

Любую рыночную цену можно понимать как реализацию достигнутого согласия на совершение сделки, а в целом весь рынок отсюда можно понимать как пространство достигнутого согласия. Но поскольку согласие — это всегда индивидуальное событие, значит, и цена — это всегда какая-то индивидуальная цена, т. е. результат достигнутого индивидуального согласия. Используемый же в экономической теории термин «рыночная цена» — это всегда только некоторый представитель разнообразного множества цен, вычисляемый аналитиками обычно как средневзвешенная величина. Иными словами, рыночная цена — это всегда расчетная величина, репрезентатирую-щая множество достигнутых согласий на конкретном рынке в конкретный день. И эта возможность репрезентации всего многообразия достигнутых согласий в едином показателе — рыночной цене — отражает характерную особенность рыночного пространства: множественность достигнутых согласий в этом пространстве не является полемической.

При этом допустимость и возможность репрезентации реального множества различных цен в едином показателе конкретизируются на ценовых графиках через изображение исчисленных аналитиками котировальных цен, а не цен заключенных сделок. По этой причине изображенная на графиках средняя цена отражает не все разнообразие настроений участников рынка за анализируемый период, а только лишь основной настрой в их поведении. Она показывает «превалирующие предпочтения» на рынке, оставляя вне сферы внимания наблюдателя разброс цен вокруг средней. Следовательно, для более точного воспроизводства ценовой ситуации на рынке в том или ином интервале времени было бы целесообразно в некоторых случаях отказаться от принципа усреднения и изменить сам подход к цене, включив в сферу анализа всю ценовую множественность.

Такой измененный взгляд на цену, как на некоторую совокупность множества точек, позволил бы признать, что ценовое множество по сути своей является хаотическим и что именно хаотичность разброса цен в пространстве торгового дня на рынке является непременным условием, позволяющим удовлетворить все величайшее разнообразие и непредсказуемость мотиваций конкретных участников рыночных сделок, а непредсказуемость самих ценовых колебаний является непременным условием, обеспечивающим гибкость и мгновенную приспособляемость цен к малейшим изменениям не только рыночных условий, но и всей экономики в целом.

Таким образом, рыночная цена не просто является нестабильной, она должна быть нестабильной. В этой связи можно вспомнить концепцию лауреата

Нобелевской премии 1977 г., бельгийского физика И. Пригожина и сказать, что неравновесность цены, гарантирующая гармонию, присутствующую на рынке, является как бы еще одной иллюстрацией, на этот раз экономической иллюстрацией, к его знаменитым утверждениям о неравновесности, являющейся источником порядка, и о порядке, рождающемся из хаоса6.

Обычно при анализе рыночной цены акцент делается на исследовании закономерностей, не зависящих от времени. Разумеется, ценовые колебания прослеживаются на шкале времени, но само время не считается фактором, воздействующим на эти колебания. Предполагается, что цена не обладает свойством темпоральности. Время низводится до роли параметра. Допускается также, что исчисленная средневзвешенная рыночная цена адекватно отражает всю многообразную множественность цен, наблюдаемую в течение дня.

В противоположность теоретическим подходам практика дает большое количество примеров, опровергающих мнение о несущественности временного фактора в ценовых колебаниях, и иллюстрацией как раз практической мудрости и внимания дельцов к вопросам времени в анализе цены является низменное присутствие в биржевых котировках сведений не просто о «цене биржевого дня», но и о цене на момент закрытия и на момент открытия биржи. Замеченные практическими дельцами примеры колебания цен на фондовых рынках, определяемые фактором времени, послужили стимулом для проведения специальных исследований, в результате которых были выявлены интересные закономерности, называемые некоторыми экономистами аномалиями. Рационального объяснения они пока не имеют.

Хорошо известным примером такой аномалии является «эффект января», наблюдаемый на фондовых рынках США и Японии7. Суть его состоит в том, что доходность акций заметно увеличивается в январе по сравнению с другими месяцами года.

Отметим, что в учебнике Шарпа анализируется еще одна аномалия фондового рынка, связанная со временем, — «эффект дня недели», которая была обнаружена сначала на рынках США, а потом и на рынках других стран8. Интересно, что аналогичное исследование по российскому фондовому рынку также было проведено. Автор работы — М. Кураши-нов не только обнаружил при этом «эффект среды», но и сделал попытку объяснить это явление, основываясь на своем опыте трейдера-профессионала9.

6 ПригожинИ., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. — М.: Прогресс, 1986.

7 Шарп У. Ф, Александер Г. Дж., Бэйли Дж. В. Инвестиции. - М.: ИНФРА-М., 1998. - С. 531 - 532, 537. Фишер С, Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика. — М.: Дело, 1997. — С. 353.

8 Шарп У. и др., там же, с. 532-534.

9 Курашинов М. «Эффект среды», или национальная черта российского рынка ценных бумаг // РЦБ. — 2004. № 20. — С. 13 — 15.

Статистика торгов обыкновенными акциями РАО «ЕЭС России» на ММВБ 24.02.2004

Число сделок Время сделки Цена сделки

1 10.31.14 9,200 1 000

2 10.31.14 9,078 1 700

3 10.31.15 9,099 90 000

4 10.31.15 9,195 50 000

5 10.31.15 8,600 3 100

6 10.31.16 9,078 1 700

7 10.31.16 9,080 50 100

8 10.31.16 9,078 400

9 10.31.16 9,079 49 700

10 10.31.16 9,075 1 000

11 10.31.16 9,059 50 000

12 10.31.16 9,070 16 000

13 10.31.17 9,078 1 700

14 10.31.17 9,075 5 000

Сказанное позволяет акцентировать внимание еще на одном значимом моменте. Наблюдателем цена воспринимается всегда только в двухмерном ценово-временном пространстве, в рамках двух координат: Хкак определенного значения времени и У как определенного значения цены. В этом пространстве по отношению к любой из точек возможен произвольный выбор «соседних» точек с координатами х' и у', значения которых могут быть сколь угодно близки к координатам первоначальной из рассматриваемых точек — х, у. Исходя из этого, очевидно, что ценовая множественность («ценовое облако») неотделима от категории времени. Отсюда более правильно говорить о ценово-временном множестве, которое состоит из близких или не очень близких точек, каждая из которых представляет собой экономическое событие — заключенную сделку по конкретной цене в конкретный момент времени.

Отличительной особенностью этого множества является свойство непрерывности, континуальности, что означает возможность заключения сделок на рынке в любой момент его функционирования. Ценово-временному континууму присуще также наличие в нем обязательных разрывов — зияющих пустот, что свидетельствует о неравномерном характере распределения точек-событий на координатной плоскости в зафиксированном диапазоне времени. Неравномерный характер распределения заключаемых сделок по времени, как было уже упомянуто, не имеет рациональных объяснений, но обязательно учитывается участниками рыночных отношений, так же, как учитываются ими ценовые параметры рынка.

Для изображения реального расположения цен во временном пространстве рынка воспользуемся цифрами из статистического архива Московской межбанковской валютной биржи (см. таблицу).

Представленные данные свидетельствуют о чрезвычайной интенсивности торгов акциями РАО «ЕЭС России». Только лишь за 4 с в самом начале торгового дня на бирже с этими акциями было заключено 14

сделок, в которых было куплено/продано 330 400 шт. акций. При этом видно, что большинство сделок были заключены на 16-й с. Иными словами, можно сказать, что плотность распределения ценового множества в пространстве 4 с биржевого дня была весьма неравномерной. Цена сделок в этом периоде также была различной. Вариация ценовых колебаний за 4 с составила величину, равную 0,6.

Изобразим распределение цен в пространстве 4 с биржевого дня на рисунке.

Рисунок наглядно демонстрирует: неравномерный характер распределения цен по времени, разницу в установлении цены по каждой сделке, «зияющие пустоты» и «густые скопления» цен. Он делает обозримым пространство размещения заключенных сделок на конкретном рынке в выбранном диапазоне времени в ценовом разрезе, позволяет исследовать это пространство на разрыв, по ценовым экстремумам, по входу и выходу, по плотности скопления событий. Иначе говоря, делает ценовую множественность, присутствующую в пространстве рынка, доступной для наблюдения и визуального анализа.

Следовательно, можно констатировать, что предлагаемое понятие «ценово-временная множественность» дает возможность участникам рынка, ежедневно принимающим решения о заключении

Цена сделки, руб.

9,200 --•--5—--

9,00-------

8,800 -----

8,600 -----

0

14 15 16 17 Время

сделки, с

Ценово-временное множество в пространстве 4 с биржевого дня

сделок, оптимизировать эти решения сразу по двум направлениям. Прежде всего оно позволяет анализировать все возможные варианты изменения цены, максимальные и минимальные пределы ценовой осцилляции. Напомним, что трендовые модели в техническом анализе также строятся на выявлении линий поддержки (уровень ценового спада) и сопротивления (ценовой максимум). Однако, кроме динамического анализа ценовой изменчивости, это понятие позволяет оценить изменчивость рыночной активности во времени, исследовать «плотность» самого рынка по разбросу цен в общей ценово-временной континуальности. Иначе говоря, оценить возможную скорость исполнения заявок на покупку/продажу актива. Выбрать точки, наиболее благоприятные для входы на рынок (покупка) или выхода с него (продажа).

Можно сказать, что понятие «ценово-времен-ное множество» как раз и дает рыночным агентам инструмент для анализа ликвидности рынка.

Представляется, что обозначенная конструкция окажется более работоспособной на коротких временных интервалах, но несомненна целесообразность ее использования и на длинных участках ценовых графиков. Она инвариантна относительно любых выбранных диапазонов времени.

Определим минимальный набор показателей, которые должны характеризовать ценовое множество в определенном диапазоне времени. Этими показателями должны быть:

— цена по всем фактически заключенным сделкам с указанием времени совершения сделки;

— выбранный для анализа интервал времени внутри ценово-временного множества. Например, по внутридневному множеству это могут быть 10, 20, 30 мин., 1 ч. По внутринедельному множеству — 1 рабочий день, который в свою очередь может быть дифференцирован по часам;

— количество заключенных сделок внутри выбранного для анализа интервала времени. Этот показатель характеризует «плотность» или активность рынка по временным интервалам. Применяется в том случае, если в течение выбранного интервала времени заключается несколько сделок, и тогда цена дается как средневзвешенная по всем заключенным в этом интервале сделкам.

Для анализа ценово-временной непрерывности можно использовать и другие показатели, характеризующие разброс цен внутри временных интервалов, колеблемость цен между максимальным и минимальным значениями цены и т. д.

Предлагаемые показатели концептуально просты. Статистически они не столь просты по той причине, что аналитик может сделать какие-то значимые выводы только в том случае, если будет

иметь в своем распоряжении большие массивы цифровых данных. Однако все информационные агентства передают котировальные (усредненные) цены, а не цены реальных сделок. Публичной, всем доступной информации о таких сделках практически нет10. Данное обстоятельство объясняется отнюдь не тем, что фактические цены являются тайной за семью печатями. Объяснение заключено в самом понятии ценового множества, поскольку в реальной действительности с биржевых рынков могут транслироваться тысячи, иногда десятки тысяч, цен по совершенным сделкам в режиме Иск-Ьу-Иск. Естественно, что при слишком большом количестве сделок проблема получения полной информации о ценово-временном множестве становится трудноразрешимой. В этом случае решением проблемы будет являться возвращение к принципу ценового усреднения или же дифференциация шкалы времени на более короткие интервалы.

Акцентируем внимание на главном и отметим, что способ работы трейдеров в режиме Иск-Ьу-Иск, появившийся сравнительно недавно, уже позволяет иметь информацию о ценах практически по всем заключенным сделкам. Это означает, что ученые-экономисты получили возможность исследовать фрактальную структуру «ценового облака» в выбранном диапазоне времени с точки зрения разброса цен на шкале времени, что как раз и определяет ликвидность рынка.

Как пишет профессор А. Горяшко, получение информации Иск-Ьу-Иск дает возможность на основе высокочастотных данных о ценах осуществлять моделирование микроструктуры рынка, исследовать его микродвижения, когда интервал времени между тиками составляет несколько секунд11.

В заключение подчеркнем, что понятие «цено-во-временное множество» дает исследователю формальный аппарат для анализа наблюдаемых на рынке закономерностей размещения ценовых точек в определенном промежутке времени, такой же формальный аппарат, как динамический ряд, позволяющий наблюдать ценовые колебания во времени. Можно сказать, что это понятие позволяет исследовать не движение, а структуру цен, не поведение цены во времени, а ее поведение в пространстве. Оно позволяет получить статическую картину распределения цен в пространстве выбранного диапазона времени12. При этом несомненно, что статический анализ, как и анализ динамики, позволит участникам рыночных отношений строить торговые стратегии, оптимизируя время входа/выхода на рынок.

10 Горяшко А Мифы и реальность фондовых рынков // РЦБ. — 2006. — № 3. — С. 58 — 63.

11 Там же.

12 В этом случае понятие времени становится синонимичным понятию пространства.