niedziela, 5 stycznia 2020

Pseudoanalitykom przypominam: ROE i WIG20TR

Nie mogę się powstrzymać przed krytyką pseudoanalityków, którzy nie rozumieją dlaczego polska giełda zachowuje się tak słabo na tle zagranicy. Na Interii czytamy artykuł Czy prawdą jest, że warszawska giełda umiera?, z którego bije infantylność i brak wiedzy. Cytat:

Złe były wyniki 2019 r. Kiepska okazała się cała dekada dla warszawskiej giełdy. GPW jest w gronie pięciu najgorszych giełd europejskich. Jest to o tyle zadziwiające, że po 2008 r. Polska nie była krajem, który znalazł się w kryzysie gospodarczym, natomiast nasza giełda jest w gronie rynków akcji krajów UE dotkniętych największym kryzysem.
- W ostatnich dnach rozgorzała dyskusja, czy warszawska giełda umiera - mówi w rozmowie z MarketNews24 dr Przemysław Kwiecień, główny ekonomista XTB. - To tsunami krytyki, która spada na GPW nie jest bezpodstawne, zwłaszcza, że w 2019 r. nie tylko Stany Zjednoczone widziały 20-50-proc. wzrosty indeksów.
Aby rozwiać wątpliwości, trzeba poruszyć dwie kwestie, które rozdzieliłem.

Rentowność kapitału własnego

Gospodarka a giełda to dwie różne sprawy. One są skorelowane, ale nie są tym samym. Przykładowo firmy muszą "walczyć" o nowego klienta, a to oznacza, że często muszą inwestować za granicą, bo w kraju osiągnięto pewien limit. Ale przecież wzrost PKB w UE był w ostatnich 10 latach słaby, w związku z tym trudno oczekiwać wielkich zysków. Z drugiej strony firmy z zagranicy w ostatniej dekadzie zainwestowały ogromne środki w Polsce, a zatem poszukiwały nowego rynku zbytu. Może się więc wydawać paradoksem, że one znalazły nowych klientów, a nasi nie. Ale chodzi tu o to, że te firmy inwestują w innowacje, ogólnie biorąc mają większy potencjał dzięki poszukiwaniu efektywniejszych rozwiązań. W konsekwencji mają wyższe ROE. Mowa tu jednak o dużych firmach - właśnie te małe, których jest najwięcej i generują PKB, są mniej efektywne, co widać w zmianach koniunktury. Przypomnę tylko swój artykuł O ile poprawa rentowności podnosi wartość akcji?, gdzie omawiałem różnicę między rentownością USA a Polski, która jest gigantyczna - WIG20 to 10,6%, a S&P500 15,4%. Po prostu polskie firmy, nawet te duże, zachowują się trochę jak te małe, które nie inwestują w przyszłość, a skupiają się na krótkoterminowych zyskach.

W rzeczywistości WIG20 zachowuje się lepiej niż by mógł, bo jego historyczna średnia C/Z to 14,3, a dziś znajduje się powyżej średniej, wynosząc 15,3. Dalej, C/WK historycznie średnia to niecałe 1,5, a dziś = 1,6. Obecne ROE = 10,5% - to poziom zbliżony do kosztu kapitału własnego, a więc C/WK mógłby wynieść ok. 1. Wyższa wartość to prawdopodobnie efekt tego, że obecna stopa procentowa, WIBOR, jest historycznie najniższa, co zapewne obniża też koszt kapitału.

Bieżąca wycena WIG20 jest trafna, bo: zysk = 142,7 ; powiedzmy, że 40% zysku przeznaczamy na dywidendy, krótkookresowy wzrost zysku to 5%, długoterminowy wzrost 6% (0,6*10%; pamiętajmy, że zawiera inflację - czyli 3-4% realnego wzrostu) oraz koszt kapitału własnego 10,2% (czyli minimalnie obniżamy ze względu na historycznie niską stopę procentową; pamiętajmy jednak, że koszt kapitału dotyczy nieskończenie długiego okresu), to dostaniemy 142,7*1,05*(1-0,4)/(0,102-0,06) = 2141. Natomiast obecna wartość indeksu to 2174.

WIG20TR

Kolejna sprawa pomijana przez pseudoanalityków to fakt, że WIG20 nie uwzględnia dywidend i dlatego wprowadzono WIG20 Total Return (WIG20TR). Spójrzmy jak w ciągu 10 lat powstała różnica między indeksami:




WIG20TR urósł podczas dekady 31%, a WIG20 spadł o 10%. Oszacowałem też stopę zwrotu po potrąceniu rocznych prowizji w wys. 0,25% kapitału (na podst. tego artykułu) i wtedy dla WIG20TR dostaniemy 26%, a WIG20 -14%.

Zwrot 2,4% rocznie uzyskalibyśmy przy corocznym rebalancingu (równoważeniu udziałów, które po roku mogą się zmienić w indeksie), więc pytanie czy lepszym rozwiązaniem nie byłoby zakupić ETF. Opłaty są niskie, więc roczna stopa 2,4% nadal byłaby pewnie zachowana. Trzeba jednak pamiętać, że musi być to dywidendowy ETF, więc znów pytanie czy nie ponosilibyśmy dodatkowych kosztów.

Generalnie widać, że inwestycja w WIG20 nie opłacała się w ciągu ostatnich 10 lat, bo lokaty i obligacje dawały/dają zbliżone rezultaty.

Z drugiej strony WIG20 nie jest najszerszym indeksem. WIG, który stanowi indeks dywidendowy, uzyskał prawie 45%, a z rocznymi kosztami transakcyjnymi (0,25%) wyniósłby niecałe 40%. Rocznie dałoby to już 3,3%. Nawet przy standardowej stawce 0,39% kosztów trans. byłoby to 3,1%.




Oczywiście padają różne inne propozycje przyczyn "umierania" giełdy, jak brak płynności z powodu odsunięcia OFE. Ale przecież OFE nie są jedynymi funduszami inwestycyjnymi, wybór funduszy jest na rynku ogromny i każdy kto chce powierzyć im oszczędności, to robi to.

Ostatnie dwa zdania. W ciągu ostatnich 20 lat główny indeks rósł średniorocznie 9,12%. Gdyby każde 10 lat miało tak rosnąć, to gdzie podziałoby się ryzyko i niepewność? Te 9-11% to jest właśnie premia za brak pewności, czego wielu nie rozumie.


Plik do pobrania z analizą:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1XNaILaWsHdWTC4MN9oDj_fGiex1U_Fhv7Ggua5QyLgk/edit?usp=sharing

sobota, 4 stycznia 2020

Poziomy wykupienia i wyprzedania w AT mogą być obiektywne

Kiedyś napisałem artykuł wyjaśniający Czym jest RSI?, gdzie padło zdanie: "Jednak poziom 70 i 30 jest dość subiektywny." Oczywiście chodzi tu o poziom, odpowiednio, wykupienia i wyprzedania. Ta subiektywność zawsze mi przeszkadzała w AT. Okazuje się jednak, że można znaleźć racjonalne uzasadnienie tych poziomów.

Wiadomo, że oscylator znajduje się w przedziale od 0 do 100. Oznacza to, że mediana = 50. Rozkład nie musi być symetryczny, co oznacza, że mediana nie musi być równa średniej ani dominancie. W ogólnym przypadku nie znamy nawet średniej i mało nas ona interesuje (zresztą rozkład może być niestacjonarny). Oznacza to, że mediana staje się naszym punktem zaczepienia do analizy odchyleń. Maksymalne odchylenie od mediany wynosi 50. Gdyby rozkład był bliski gaussowskiemu, to takie  odchylenie byłoby mało możliwe. Powiedzmy, że max to 48. Wtedy zgodnie z prawem 3 sigm 48 stanowiłoby sumę 3 odchyleń standardowych. Wobec tego jedno odchylenie standardowe wyniosłoby 48/3 = 16. Można by więc zapytać czy odchylenie +/-16 jest optymalne dla kupującego i sprzedającego. Dla kupującego poziom wyprzedania wyniósłby wtedy 50-16 = 34. Dla sprzedającego poziom wykupienia = 50 + 16 = 66. Poziom ten okazuje się dość poprawny, bo np. dla dziennego sWIG80 w okresie 04.01.2010 - 04.01.2019 odchylenie standardowe 14-dniowego RSI wyniosło 14,5. Poniższy wykres prezentuje ten szereg


RSI najczęściej porusza się w kanale 0,2 - 0,8, co świadczy o tym, że 1 odchylenie standardowe jest nie wystarczającym wskaźnikiem dla gracza. Dopiero 2 odchylenia złapią ten przedział (50 - 2*14,5 = 20; 50 + 2*14,5 = 80).

Rzeczywiście 2 odchylenia standardowe mają sens dla rozkładu normalnego, bo zmienna o tym rozkładzie znajdzie się w tym obszarze na 95,4%.

Można jednak zapytać, co jeśli to nie jest rozkład normalny? Oczywiście, że nie jest, bo mamy tutaj zmienną ograniczoną w domenie (0, 1). W konsekwencji częstości szybciej schodzą do swoich granic. Gdy jednak porównamy obydwa rozkłady, to zauważymy, że ten fakt nie ma większego znaczenia w praktyce, a główna różnica polega na wystąpieniu skośności w rozkładzie empirycznym:


Skośność może być w tym przypadku spowodowana słabym okresem sWIG80 w ciągu ostatnich 10 lat.

Powiedzmy jednak, że znajdą się pedanci, których nie usatysfakcjonuje takie wyjaśnienie, a dodatkowo przezorni przypomną przypadek Mertona i Scholesa z 1998. Można wtedy użyć dodatkowego argumentu w postaci wzmocnionej wersji nierówności Czebyszewa-Markowa, tj. twierdzenie Pukelsheima-Vysochanskij'a-Petuniego, o którym rozpisałem się w artykule Jak daleko możesz się odchylić? . Zgodnie z tym twierdzeniem prawdopodobieństwo, że zmienna pochodząca z dowolnego rozkładu jednomodalnego (o jednej dominancie) odchyli się od mediany o nie więcej niż 126,49% odchylenia standardowego (tj. 19, bo 15*1,2649 = 18,97), wynosi co najmniej 0,5. Mówiąc prościej istnieje co najmniej 50% szansy na to, że RSI znajdzie się w przedziale (50 - 19 = 31 ; 50 + 19 = 69). Można postawić hipotezę, że optymalnymi granicami dla oscylatorów typu STS czy RSI są 30 i 70, czyli standardowe wartości okazują się być teoretycznie sensowne.