Dionička tržišta: umjetnost odlučivanja o tome kada kupiti, a kada prodati

Objavljeno

Ilustracija: Boarding1now / Dreamstime; Powered by Genius / ICAM

Isplati li se fundamentalna analiza, jesu li obični trendovi bolji od kompliciranih metafora tehničke analize, kako su momci iz The Big Shorta ostali kratki nakon krize i u čemu je jednostavna tajna Warrena Buffeta, objašnjava Denis Alajbeg u jednom od najboljih tekstova ikad objavljenih na Labu i šire

Ad
Ad

Vjerojatnost je prilično velika da su dvije najvažnije dvojbe u investiranju „Kako izabrati one vrijednosnice čija će cijena ići prema gore?“ i „Kako prepoznati trenutak kada te vrijednosnice treba prodati?“ To nisu samo pitanja koja muče prosječnog individualnog ulagača nego i najveći dio $60 bilijuna vrijedne globalne industrije aktivnog upravljanja imovinom.

Uobičajeni način rješavanja ovih dilema može dosta varirati. Neki će casual, pojedinačni investitori, koristiti „izvore informacija“ s web-foruma i društvenih mreža, drugi će gledati što rade prijatelji i poznanici iz neposrednog okružja, a treći će upotrijebiti čuvenu „metodu palca“. Ozbiljniji će ulagači, pogotovo oni institucionalni, ipak napraviti nekakvu analizu vrijednosnice, i to najčešće fundamentalnu.

Tradicionalni top-down proces fundamentalne analize dionice neke tvrtke započinje procjenom smjera kretanja globalne i nacionalne ekonomije u narednim godinama. Nakon toga se pokušava ustanoviti utjecaj ekonomije na sektor i industriju u kojoj tvrtka djeluje, te očekivane promjene unutar industrije i kako će se one odraziti na kompaniju. Zatim se analitičar pozabavi samom tvrtkom pa proučava njezine jake i slabe strane, načine poslovanja, detektira koji su glavni izvori prihoda i troškova i što bi se s njima u svjetlu promjena u ekonomiji i industriji moglo dogoditi. Nakon toga analitičar donosi svoju procjenu očekivanog rasta (pada) prihoda, novčanih tijekova, dobiti i dividendi u sljedećih 5 do 10 godina te ih diskontira odgovarajućom kamatnom stopom. Dobivena ciljana cijena se usporedi s burzovnom vrijednošću i ako je ciljana cijena veća od tržišne, onda se izda preporuku za kupnju. Ako je manja, onda preporuku za prodaju.

Ako se gore napisano čini kompliciranim, onda je to zbog toga što ono to zaista i jest.

Za očekivati je da poduzimanje ovakvih gargantuoznih analitičkih napora rezultira u natprosječno visokim povratima za aktivne investitore, jer zašto bi se itko toliko trudio ako ne bi imao značajan payoff? Međutim, studija iz 2012. provedena na uzorku od 11.000 analitičara iz 41 zemlje pokazuje da se ciljane cijene analitičara dosegnu u samo 18% slučajeva u tromjesečnom vremenskom razdoblju, odnosno u 30% slučajeva u 12-mjesečnom periodu. Što je ciljana cijena dalja od aktualne tržišne, to je manja vjerojatnost da će biti dosegnuta.

Sličnih primjera ima još. Nevjerojatan je podatak da vodeći analitičari u najvećim investicijskim kućama Wall Street-aza period od 2000. do 2014. nisu prognozirali nijednu negativnu godinu na burzi iako su u tom razdoblju divljala čak dva medvjeđa tržišta s minusima od po 50%! Prognoziranje buduće stope rasta poslovnih rezultata je u sličnoj mjeri slabo. Procjene dobiti analitičara za sljedeću poslovnu godinu prosječno su preoptimistične i za oko 25% više od onih stvarno objavljenih. A dugoročne projekcije na pet i više godina pretvaraju se u karikaturu, jer one kompanije za koje se predviđa najviši rast na kraju ne rastu ništa brže od onih kompanija za koje se predviđa najniži rast! Čak i bez provedenih istraživanja treba biti skeptičan prema preporukama analitičara s obzirom da je njih 80%-90% uvijek u buy kategoriji, ukazujući na podcijenjenost skoro čitavog tržišta dionica gotovo cijelo vrijeme.

Analitičari u određenoj mjeri mogu biti pristrani u svojim procjenama i odlukama. Stoga se kao relevantniji test uspješnosti predviđanja uzima izvedba institucionalnih ulagača za koje postoje najpouzdaniji i najduži podaci – otvorenih investicijskih fondova. Zadatak fondova je da aktivnim ulaganjem, biranjem onih vrijednosnica koje će rasti i prodavanjem onih koje će padati, ostvare iznadprosječne prinose za svoje udjelničare. Ali praktično sva provedena istraživanja pokazuju da fondovi nikako ne mogu konzistentno nadmašiti jedan tako jednostavan koncept kao što je burzovni indeks kojim u principu nitko ne upravlja!

Otvoreni fondovi se često brane da je to zbog brojnih ograničenja koje pred njih postavljaju regulatori (zabrana short-sellinga, korištenja financijske poluge…). Njihovi rođaci hedgefondovi nemaju takvih ograničenja i oni kao pravi desperadosi financijskog tržišta mogu koristiti bilo koje strategije koje im obećavaju iznadprosječne  prinose. Ipak, njihova izvedba je ne samo lošija od burzovnih indeksa, nego i od otvorenih fondova, pogotovo u zadnjih desetak godina nakon financijske krize. Uza sav ljudski kapital kojeg mogu plaćati, uz najnapredniji software i hardware i milijune dolara/eura na raspolaganju za istraživanje, industrija aktivnog upravljanja bi trebala ostvarivati značajno bolje rezultate od ovoga. Kako stvari stoje, ne bi mnogo pogriješili ni da se služite „metodom palca“ i vjerojatno ne bi bili gori od analitičara i fond managera (što je uostalom demonstrirao legendarni majmun iz eksperimenta San Francisco Chronicle-a koji je bacao strelice pikada na stranice o burzovnom trgovanju i postizao iste rezultate kao odabrani profesionalci).[1]

Foto: Aaron Logan / Wikimedia Commons

Zašto su preporuke, analize i ciljane cijene skoro pa potpuno bezvrijedne? Odgovor je jednostavan: analitičari i fond manageri ne mogu predvidjeti budućnost. Možda u detalje poznaju poslovanje tvrtke, ali ne mogu znati kakve se promjene spremaju u ekonomiji i u samoj industriji, niti kako će se one odraziti na kompaniju i njezine dionice. Procjenjivanje budućih stopa rasta poslovnih rezultata kao i odgovarajućeg diskontnog faktora, o kojima ovisi izračun ciljane cijene, je čista fikcija. Ne pomaže ni MBA, ni doktorat iz portfeljnog managementa s Harvarda, ni svi seminari svih burzovnih gurua na svijetu. Ako niste Bobby Axelrod, fiktivni lik iz TV serije „Milijarde“, budućnost ne možete predvidjeti. (I sasvim usput, Axe je samo slika kako ljudi izvan financija zamišljaju burzovnog špekulanta i tradera. Lik toliko genijalan i pronicljiv da s lakoćom uočava bezbroj faktora i njihov komplicirani međuodnos kako bi nepogrešivo prognozirao burzovna događanja. S druge je pak strane u potpunosti ovisan o nelegalnim povlaštenim informacijama i sve će staviti na kocku kako bi došao do njih. Ako su kreatori serije i bili svjesni ove kolosalne kontradikcije očito za nju nisu puno marili.)

Iako putem medija možda stječemo dojam da se na tržištima obogatilo jako mnogo ljudi, u stvarnosti saznamo samo za one malobrojne koji su zaista uspjeli ostvariti zavidne povrate. O armijama razočaranih ulagača nikada nećete pročitati ni slova. S obzirom da su na globalnim tržištima u svakom trenutku prisutni milijuni investitora, po zakonu velikih brojeva uvijek će biti onih koji su se u pravo vrijeme kladili da će npr. Windowsi ili Google ili pametni telefoni ili bitcoin promijeniti i osvojiti svijet (za bitcoin još trebamo vidjeti ali je svakako narastao više o bilo čega drugoga u ovom desetljeću).

Isto je tako poprilično vjerojatno da nakon toga nisu osvojili jackpot ni približno takvih razmjera (bez brige, da jesu već bi svi znali o tome). Većina burzovnih „gurua“ koji su u jednom trenutku imali ispravnu viziju i profitirali od nje, kasnije najčešće nema dobar track-record u predviđaju krucijalnih ekonomsko-financijskih događaja. Primjera ima bezbroj, ali zanimljiv je aktualan slučaj s traderima koji su predvidjeli financijsku krizu 2008. godine i odigrali TheBig Short. Hedge fond Davida Einhorna od 2009. ima prosječan godišnji povrat od samo 5%, a 2018. mu je  posebno loša s gubicima od 25%. John Paulsonov fond masovno napuštaju ulagači, s $38 milijardi u 2011. pao je na $9 milijardi nakon što je izgubio više od 40% u zadnje četiri godine. Steve Eisman (kojeg u filmu glumi Steve Carell) osnovao je svoj fond 2012. ali ga je već 2014. zatvorio nakon ispodprosječne izvedbe. Za usporedbu, ovo se sve događa dok je američko tržište u jednom od najsnažnijih bikovskih tržišta u povijesti i dok S&P 500 indeks u prosjeku s dividendama raste gotovo 20% godišnje!

Michael Burry (Christian Bale), foto ekrana iz filma Oklada stoljeća (The Big Short), režija Adam McKay. Jedan od ponajboljih filmskih opisa velike krize: Burry je bio jedan od rijetkih fond menadžera koji je shvatio što se zbiva i predvidio kretanja tržišta nekretnina.

Ako mislite da su analitičari i fond manageri na tržištima kapitala loši prognozeri niste se dublje pozabavili makroekonomistima. Nezaobilazni Nouriel Roubini je doduše na vrijeme upozoravao na slom iz 2008. ali je u zadnjih 10 godina „predvidio“ barem isto toliko kriza (ako dovoljno dugo vičeš „dolazi vuk, dolazi vuk“ prije ili kasnije će se vjerojatno pojaviti). Grupa istraživača iz MMF-a su u studiji iz 2018. godine analizirali točnost prognoza ekonomskog rasta za 63 države od 1992. do 2014. i ustanovili da ekonomisti nisu predvidjeli 148 od 150 zadnjih recesija! U prosjeku su prognozirali 3% ekonomskog rasta godinu dana prije početka recesije, odnosno čak 2% rasta samo 6 mjeseci prije nego što bi BDP krenuo padati. Jednako su loši i u predviđanju snažnog ekonomskog uzleta (booma), bez obzira dolazili iz privatnog ili javnog sektora ili međunarodnih organizacija.

Slično je i u drugim društvenim područjima – Philip Tetlock je još prije desetak godina istražio uspješnost profesionalnih političkih analitičara i komentatora i prikupio oko 80.000 njihovih prognoza o raznim društveno-političkim događajima. Kad se rezultati iz statističkog jezika prevedu na hrvatski, ispada da bi i njih porazio ozloglašeni majmun koji je već zagorčao život mnogim fond managerima i koji bi samo nasumično birao između ponuđenih opcija. Dakle, teret dokaza je toliko jak da je najbolji savjet koji se može dati investitorima kada čuju bilo kakvu ekonomsku, financijsku ili političku prognozu: ignorirajte je, „stručnjaci“ (iako im se može posrećiti) nisu konzistentno uspješni i u prosjeku znaju o budućnosti isto koliko i vi.

Do sada je komentiran uspjeh predviđanja baziran na ekonomskim fundamentima, a što je sa školom koja je njena sušta suprotnost, tehničkom analizom?

Tehnička analiza na prvi pogled ima jednu prednost ispred fundamentalne jer sve bitne faktore reducira na samo jedan – cijenu. Kreće od očite i svima poznate relacije: promjena cijene vrijednosnice posljedica je promjene u ponudi i potražnji za njom. Tehnička analiza iz toga izvodi zaključak da su fundamentalni izgledi tvrtke pozitivni ako uslijed pritiska potražnje cijena njezinih dionica raste, a negativni ako cijena dionica pada zbog nestrpljenja prodavatelja da ih se što prije riješi.

To je prilično odvažan pomak u razmišljanju jer odbacuje važnost svih onih ekonomsko-financijskih varijabli koje ionako ne možemo povezati, interpretirati i predvidjeti i koncentrira se samo na praćenje smjera kretanja cijena. Iako je tehnička analiza nekada davno počela kao analiza trenda, s vremenom je mutirala u pravu nakazu sa stotinu izdanaka kao franšize o superjunacima. Gannove linije, Fibonaccijevi brojevi, valna teorija(!?), „jutarnje zvijezde“ i „crne vrane“, RSI, CCI i 3643 druga tehnička indikatora izračunatih na osnovu cijene (OK, ovu sam brojku ipak izmislio), u velikoj su mjeri diskreditirali ovaj oblik analize u ozbiljnijoj investicijskoj javnosti.

Pomutili su ono jedino što je bitno, a to je činjenica da cijena vrijednosnice raste ili pada. Vjerojatno je sve što trebate znati o tehničkoj analizi sažeto u jednoj staroj traderskoj mantri: „Up is good, down is bad.“ Preciznije, ako je vrijednosnica u uzlaznom trendu treba je kupovati, ako je u silaznom treba je prodati, a ako nije u trendu treba čekati da se pokrene novi trend. Ova jednostavna postavka je suština trend following pristupa na financijskim tržištima. Trend followeri se ne bave predviđanjima i anticipiranjem, oni su reaktivni investitori koji kupuju vrijednosnice tek kada su jasno izraženom trendu. Pri tome se trend definira striktno, na osnovi kvantitativnih kriterija. To mogu biti vrlo kompleksni algoritmi ali i izrazito jednostavni mehanizmi. U svakom slučaju, moraju postojati jasna pravila koja određuju kada se vrijednosnica kupuje a kada prodaje.

Na slici 1. imamo primjer često korištenog trendovskog sustava baziranog na presijecanju pomičnog prosjeka. U ovom slučaju radi se o 12-mjesečnom pomičnom prosjeku (SMA – simple moving average) na S&P 500 indeksu. Signal za kupnju se dobije kada se cijena probije iznad SMA a signal za prodaju kada cijena padne ispod pomičnog prosjeka.

Slika 1. 12-mjesečni SMA na S&P 500 (2000.-2018.)

Izvor: Thomson Reuters Datalink (Online dana vendor), MetaStock 16

Nije bila potrebna nikakva čudesna moć predviđanja da bi se na vrijeme izašlo s tržišta prije nego što su se zadnja dva medvjeđa tržišta iz 2000. i 2008. u potpunosti razmahala, a niti za procjenjivanje kada je dobar trenutak za ponovni ulazak. Sistem je to vrlo dobro signalizirao.

Istu stvar vidimo i na slici 2. ali ovdje se koriste cjenovni kanali (price channels) umjesto pomičnih prosjeka. Kod cjenovnih kanala se kupovni signal generira kada se cijena probije na 6-mjesečni vrh, a prodajni kada padne na 6-mjesečno dno.

Slika 2. 6-mjesečni cjenovni kanal na S&P 500 (2000.-2018.)

Izvor: Thomson Reuters Datalink (Online dana vendor), MetaStock 16

Oba ova rudimentarna i relativno nesofisticirana sustava ispunjavaju svoju zadaću: drže investitore u tržištu u najvećem dijelu bikovskog trenda, a čuvaju ga od katastrofe medvjeđeg. Nisu naravno savršena (da jesu, o njima ne bih pisao javno) jer i jedan i drugi imaju određen broj loših signala, ali to je u prirodi svakog trendovskog sustava i dolazi u paketu.

Primjena ovih mehanizama na domaćem CROBEX-u također otkriva zanimljive stvari. Tu ćemo odmah uočiti i njihovu najveću slabost.

Slika 3. 12-mjesečni SMA na CROBEX-u (2004.-2018.)

Izvor: Thomson Reuters Datalink (Online dana vendor), MetaStock 16

Sustav je u potpunosti uhvatio bikovski trend od 2004. do 2008. i pomogao ulagačima sačuvati zarađen novac držeći ih izvan kataklizme 2008-09. No, od 2010. ovaj pristup uništava hipotetske trend-followere u Hrvatskoj jer ih neprestano tjera da kupuju i prodaju, a novi uzlazni trend nikako da dočekaju. Ukratko, trend following koncept će vas najčešće na vrijeme ubaciti u svaki značajni trend i pravodobno izbaciti prije nego što pravo krvoproliće započne, ali će vas isto tako postepeno financijski iscrpljivati ako se novi trend dugo ne pojavi (da o živcima ne govorimo). Primjer s Hrvatskom je osim toga poučan jer ukazuje na prednosti globalnog investiranja. S obzirom da je globalno tržište dionica u zadnjih stotinjak godina uglavnom išlo prema gore, dovoljno dugoročan trendovski sustav bi ga trebao moći relativno dobro pratiti.

Vjerodostojnost trend followinga i njemu sličnog momentum koncepta iz tehničke analize potvrdila su uostalom i akademska istraživanja. Jegadeesh i Titman su 1993. godine prvi pokazali da portfelji američkih dionica koji su u prethodnih 6 – 12 mjeseci išle gore (dolje) u prosjeku zadržavaju istu tendenciju i u sljedećih 6-12 mjeseci. Od onda je momentum potvrđen u stotinama drugih radova na tržištima dionica širom svijeta, a u zadnjih nekoliko godina istraživači su pokazali da se trendovi mogu profitabilno iskoristiti i na tržištima sirovina, obveznica, valuta,…

Momentum i trend following (u akademskom žargonu cross-sectional momentumi time-series momentum) predstavljaju anomalije u hipotezi o efikasnom tržištu (Efficient Market Hypothesis– EMH). EMH počiva na premisi da se na likvidnim tržištima sve poznate i javno dostupne informacije trenutačno ugrađuju u cijene vrijednosnica, i da nikakva analiza, ni fundamentalna, ni tehnička ne može pomoći u ostvarivanju iznadprosječnih prinosa. Njezina osnovna poruka je da se tržište (indekse) u dugom roku ne može nadmašiti, pa je onda ulagačima najbolja opcija kupovanje i vrlo dugoročno držanje pasivnih indeksnih investicijskih fondova koji samo repliciraju i oponašaju kretanje tog istog indeksa (po onoj poslovici „ako ih već ne možeš pobijediti, pridruži im se“).

Nakon nekoliko desetljeća ispitivanja, međutim, uočava se sve više pukotina u oklopu EMH. Danas postoji suglasnost između akademske zajednice i praktičara kako neki općepoznati faktori ipak mogu ukazati na budući povrat dioničkog portfelja, što je u izravnoj suprotnosti s EMH. Najvažniji i najpotvrđeniji od njih su visina investicijskih multipli dionice (vrijednost), veličina tvrtke, kvaliteta poslovanja kompanije te već spomenuti momentum. Na primjer, dugoročno se može očekivati da će portfelj „jeftinih“ dionica sastavljen od tvrtki s niskim multiplama nadmašiti portfelj „skupih“ dionica s visokim multiplama, a samim time i tržište. Također, portfelji dionica s nižom tržišnom kapitalizacijom (manje tvrtke) dugoročno ostvaruju bolje prinose od portfelja dionica s većom tržišnom kapitalizacijom (veće tvrtke), čak i kada se izvedba korigira za različiti stupanj rizika. Stoga pasivno investiranje na osnovu takvih faktora (factor based investing) postaje sve popularnije. Danas se recimo uspjeh Warrena Buffeta, desetljećima nedokučiv za EMH, može objasniti kombiniranjem faktora vrijednost i kvaliteta. Buffetov se povijesni performance dobrim dijelom može rekonstruirati „u laboratoriju“ sastavljanjem pasivnih portfelja u koje ulaze tvrtke s nižim multiplama i kvalitativnim poslovnim obilježjima kao što su nizak dug, visoke profitne marže i povrati na kapital, relativno stabilno kretanje prihoda i dobiti, visoki dividendi prinos, itd. Buffet takve kompanije kupuje čitav svoj život, davno prije nego što su istraživači otkrili faktore. On se nikada nije zamarao predviđanjem budućnosti, nego je ustrajno i dugoročno slijedio jedan održiv koncept i proces što je u konačnici polučilo izvanserijske rezultate. To je uostalom i dobra pouka za sve ulagače.

Aktivni investitori širom svijeta se od pamtivijeka opterećuju time što će napraviti država, centralna banka, međunarodne organizacije i tko zna tko sve ne. Razbijaju glavu o geopolitičkim događanjima i kako će se sve to skupa odraziti na tržište. Troše vrijeme, energiju i novac u odgonetavanju koliko kompanija stvarno vrijedi, odnosno otkrivanju nečega o tvrtki što nitko drugi još nije otkrio i procjenjivanju kakav će to utjecaj imati na njezino buduće poslovanje i cijenu dionice. Realnost je da će neki ulagači ponekad biti u pravu i realizirati fantastičan prinos, vrlo rijetki će to dosljedno uspjeti ponoviti, a velika većina nas običnih smrtnika će samo ići iz jedne pogrešne procjene u drugu sve do točke konačne frustracije.

Zar onda nije mnogo lakše kupovati evidentno kvalitetne, ne ekstremno skupe dionice koje su trendu rasta? I držati ih dok god rastu, a kada im se trend promijeni prodati ih na osnovu jasno definiranih kvantitativnih parametara (npr. pad ispod 200- dnevnog SMA) bez prevelikog razmišljanja i žaljenja. Kombiniranjem dobre fundamentalne priče (vrijednost i kvaliteta) i mehaničkog sustava za kupovinu i prodaju (trenda i momentuma) mnogi bi individualni, neprofesionalni investitori sebi olakšali proces ulaganja koji im se inače može činiti nesavladivo kompleksan. Ako ionako ne možemo predvidjeti budućnost usprkos uloženom trudu i složenosti analiza, zar onda nije bolje koristiti jednostavnije metode i sustave? Iako toga često nisu svjesni, ozbiljni pojedinačni ulagači imaju veliku prednost u odnosu na profesionalne institucionalne investitore. Osim što ni profesionalci nemaju kristalnu kuglu, oni su još pod dodatnim pritiskom ostvarivanja relevantnih kratkoročnih prinosa u odnosu na indekse i konkurenciju pa često moraju mijenjati svoj investicijski stil i pratiti „krdo“. Zbog toga vjerojatno i ne mogu pobijediti tržište. Pojedinačni ulagač ima luksuz da može dugoročno bez pritiska slijediti provjereni koncept, ignorirajući kratkoročne fluktuacije u izvedbi odabrane strategije. I samim time na duge staze nadmašiti većinu profesionalaca tržište.


 Ovo nije poziv na kupnju ili prodaju vrijednosnica na financijskim tržištima. Trgovinski sustavi opisani u ovom članku ilustrativne su naravi i nisu u stvarnosti korišteni za ostvarivanje prinosa.

[1]Mishkin F., Eakins S: „Financial Markets and Institutions“, 8th Edition, Pearson, 2016