Kinek az anyját szidd, ha rossz befektetési döntést hoztál?

2019. június 06. 10:13 - Pintér András

Úgy döntöttél, hogy megnyomod a gombot. Tegyük fel, hogy Apple részvényeket vettél és közben shortoltad a Teslát. Sokat rágódtál rajta, vagy egy gyors impulzusra cselekedtél? Hogyan született meg benned az elhatározás? Mennyire tanulható a jó befektetési döntéshozatal vagy mennyire múlik minden a velünk született képességeken? Milyen képességekkel kell rendelkeznie annak, aki sikeres akar lenni? Kérdések, melyekre befektetőként jó lenne, ha tudnánk a válaszokat. És persze bár kőbevésett törvények ezen a téren nincsenek, a döntéselméleti kutatások fejlődésével az elmúlt években azért pár érdekesség kiderült. Ezek közül mutatok most hármat.

Vegyük először azokat a kísérleteket, melyeket elsőként Benjamin Libet végzett el. Az alanyok feladata egyszerű volt, egy gombot kellett megnyomniuk egy általuk választott tetszőleges időpontban. A kísérlet során a résztvevők rögzítették, hogy mikor született meg bennük a tudatos elhatározás a cselekvésre, illetve a kutatók azt is mérték, hogy ténylegesen mikor került sor a gomb megnyomására. A kettő között átlagosan 200 ezredmásodperc telt el, azaz ennyivel követte a cselekvés a tudatos döntést.

Eddig rendben is vagyunk.

Ugyanakkor a tudósok mindezzel párhuzamosan a résztvevők agyműködését is monitorozták. És amit találtak, őket is meglepte: a gomb tényleges megnyomása előtt már mintegy 500 ezredmásodperccel megugrott az agyi tevékenység olyan területeken, amelyek a mozgásért (többek között így a kéz megmozdításáért is) felelősek. Azaz, úgy tűnt, hogy a tudatalatti döntés már 300 ezredmásodperccel azelőtt megszületett, hogy a résztvevők annak tudatában lettek volna.

A témakör persze azóta is komoly szakmai viták tárgya, vannak olyan eredmények, melyek, az időeltolódás mértékét akár több másodpercesre is teszik. Mindezek kapcsán pedig értelemszerűen arról is fellángolt a vita, hogy a szabad akarat csupán illúzió-e, ha az agyunk már úgy egy döntés végrehajtására készül, hogy mi még nem is tudunk róla? Nehéz igazságot tenni, de talán hozzám az a vélemény áll a legközelebb (különösen az elmúlt időszak replikációs krízisének a tükrében), mely szerint kutassunk még húsz évig, és csak utána tegyünk ilyen hangzatos megállapításokat. A dolog mindenesetre érdekes.

A második témakör a velünk született képességek, a genetika jelentőségével foglalkozik. Az öröklött és a környezeti hatások (nature vs. nurture) jelentőségét firtató vita persze itt is évtizedes és eldöntetlen, de egy különleges adatbázisnak köszönhetően legalább a dolog tudományos módszerekkel is kutathatóvá vált. Ez a speciális adatbázis pedig – tudom, elsőre furán hangzik – a svéd iker regiszter, ahol jelenleg is több mint 85 ezer ikerpár adatait tartják nyilván.

Az adatbázisban egy- és kétpetéjű ikrek tízezrei szerepelnek, így a genetikai és környezetbeli tényezők hatását egyedülálló módón lehet vizsgálni (hogy pontosan hogyan, arról részletek itt) – többek között közgazdasági szemmel is. Amikor 2009-ben három kutató ezt meg is tette, akkor arra jutott, hogy a főbb befektetési döntések területén látott változatosság mintegy 30%-át genetikai tényezők magyarázzák (fontos részlet: nem a döntések, hanem a döntések közötti variancia nagyságrendjére értendő a magyarázóerő). A részvénypiaci aktivitás, a portfólióban tartott részvényarány, a portfólió volatilitása – mind-mind olyan tényezők, melyeket mai tudásunk szerint érezhetően befolyásol, hogy milyen géneket örököltünk.

20190606.png

Hogy a 30% körüli szám magas-e vagy sem, az tényleg csak nézőpont kérdése – a dolog úgy is értelmezhető, hogy a befektetési döntések területén látott változatosság 70%-át egyéb tényezők befolyásolják. A környezet és a kultúra, amiben felnőttünk, a gyerekkori traumák, amiket átéltünk, az oktatás, amiben részesültünk, a jogszabályi környezet, ami a játékteret kijelöli – és még ezer és ezer más tényező. Bőven marad tér tehát olyan dolgoknak is, amiket nem örököltünk, hanem befolyásolni tudunk.

A harmadik dimenzió annak a kérdése, hogy milyen jellemmel, milyen tulajdonságokkal kell rendelkeznie annak, aki sikeres tőkepiaci kereskedő szeretne lenni. Sokak fejében élhet az a kép, melyet a filmek és a könyvek sugallnak: a sikeres kereskedő egy nagyhangú macsó alfahím, megrendíthetetlen magabiztossággal. És lehetőleg valami küzdősportos hobbival vagy haditengerészeti múlttal.

Nos, ha nem a Wall Street farkasából vagy a Tőzsdecápákból, hanem tudományos elemzésekből próbálunk informálódni, akkor nem egészen ez a kép rajzolódik ki. Egyrészt, írtam már róla a blogon is, hogy a nők sok szempontból jobb befektetői adottságokkal indulnak, mint a férfiak. Másrészt pedig, ahogy arról Andrew Lo és társainak tanulmánya beszámol, olyan, hogy ideális trader alkat, feltételezhetően nincs. Vannak vonások, amik hasznosak (a sikeres kereskedőkre általában jellemző például az erős érzelmi kontroll képessége, illetve az, hogy kereskedési eredményeik mögött hajlamosak felismerni és elfogadni a véletlen szerepét, mintsem minden sikerükért magukat dicsérni, és minden kudarcukért másokat hibáztatni), de ezek a kapcsolatok nem túl erősek.

Persze ezen nincs is mit csodálkozni, a befektetések világa annyira komplex, hogy egy mindenkire jellemző, minden körülmény között működő sikerrecept csak a mesékben létezik. Ahogy a fenti tanulmány szerzője, Andrew Lo is írja a könyvében, míg a fizikusok a három newtoni törvénnyel gyakorlatilag az általuk vizsgált jelenségek 99%-át meg tudják magyarázni, a közgazdászoknál megfordul az arány: sokszor 99 elmélet sem elég ahhoz, hogy a dolgok 3%-át megértsük. Ezt teszi a befektetések világát egyszerre kiábrándítóan frusztrálóvá és minden nap új munkára sarkalóan csodálatossá.

Szóval kinek a felmenőit emlegesd, ha rossz döntést hoztál? Először is, természetesen senkiét, mert ilyet kultúrember nem tesz! Meg igazából sok értelme nincs is – a kontrollálatlan érzelmi kitörésekről láttuk, hogy sok jót nem jelentenek. Mások anyukáját szidni ráadásul genetikai oldalról is logikátlan – ha valaki tehet a döntéseid kimenetéről, akkor azok inkább saját felmenőid, mintsem másokéi. De persze bárki mást hibáztatni eleve fura, hiszen nem ők nyomták meg helyetted a gombot. Hanem Te.

(Pontosabban lehet, hogy valaki más az agyadban úgy 300 ezredmásodperccel korábban.) 

Mit ne tanulj el a vadászpilótáktól?

2019. május 21. 11:23 - Pintér András

A legtöbb gyerekkel ellentétben sosem szerettem volna vadászpilóta lenni. Az idealizált hősiesség ellenére mindig is zavart, hogy egy rossz döntés az életembe kerülhet. Gondolhatnánk, hogy ez persze azt is jelenti, a pilóták mindent megtesznek annak érdekében, hogy racionálisan döntsenek. Hibázni itt tényleg nem nagyon lehet.

Valóban minden esetben a kristálytiszta logika diadalmaskodna, amikor a tét hatalmas? Nos, nem feltétlenül.

Vegyük például a II. világháborús amerikai bombázó pilóták történetét, melyet Andrew W. Lo mutat be könyvében. A '40-es években mind a lövedékálló mellények, mind az ejtőernyők meglehetősen nehezek voltak, így a pilóták nem tudták mind a kettőt egyszerre viselni. Választaniuk kellett: vagy a lövedékek és repeszek ellen védő mellényt, vagy az esetleges lezuhanáskor nélkülözhetetlen ejtőernyőt húzzák magukra bevetés előtt.

20190521_1.jpg

Forrás: Quora

A pilóták két dolgot tudtak: (1) a halálos repesztalálatok sokkal gyakoribbak voltak, mint a gépek lelövését követő lezuhanások, (2) a találatok véletlenszerűek, illetve az egymást követő repülések a statisztika nyelvén egymástól független események. A példa kedvéért tegyük fel, hogy a repeszek és a lezuhanás veszélyeinek aránya négy az egyhez, azaz az életveszélyes helyzetek 80%-át repesz, 20%-át pedig lezuhanás okozza. Ha pilóta lettél volna, Te mit vettél volna fel a bevetések előtt, mellényt vagy ejtőernyőt? Minden esetben mellényt? Mindig ejtőernyőt? Mi a racionális döntés?

A döntéselmélet matematikája alapján a válasz egyértelmű: a bevetések 100%-ában mellényt kell viselni. Ez a maximalizáló stratégia, ha a jövő előrejelezhetetlen és csak a relatív valószínűségek ismertek.

Hogyan viselkedtek ezzel szemben a pilóták?

A legenda szerint nagyjából az általuk becsült valószínűségeknek megfelelően váltogatták döntésüket, azaz a fenti példánál maradva öt bevetésből négyen mellényt, egyen viszont ejtőernyőt húztak. Sok döntési helyzetben látjuk ezt a viselkedést (ez az ún. probability matching): választásainkat az érzékelt valószínűségekkel arányosan variáljuk.

A baj csak az, hogy mindez nem racionális. Ráadásul a dolog matematikája sem túl bonyolult. A pilótás példánál maradva a 100%-ban történő mellényviselés a potenciális sérülések 80%-a ellen véd, hiszen azokat ilyen arányban okozzák a repeszek. Ezzel szemben, ha az esetek 80%-ában mellényt, 20%-ában ejtőernyőt viselnek a pilóták, akkor „védettségi szint" 68%-ra csökken (0,8 x 0,8 + 0,2 x 0,2 = 0,68). Elég nagy különbség, ha az életünkről van szó.

A viselkedést laboratóriumi kísérletek sora is igazolta, érdekes csavarokkal (jó összefoglaló minderről Jason Zweig könyvében). Többek között azzal, hogy míg hasonló helyzetekben a résztvevő emberek nagy része az érzékelt valószínűségek alapján ugrál a választási opciók között, a kísérletet ételjutalomért játszó patkányok és galambok gyorsan rátalálnak a maximalizáló stratégiára és utána kitartanak a legvalószínűbb kimenet mellett.

Arra, hogy miért viselkedünk kevésbé racionálisan, mint a rágcsálók, több lehetséges magyarázat is számításba jöhet. A döntéselmélettel foglalkozók szerint a legvalószínűbb az az alapvető emberi késztetés, hogy mindenben mintát lássunk. Részvényárfolyamok grafikonjaiban, kávézaccban, egy 28 ezer dolláros grillezett sajtban – a jelenség minden esetben ugyanaz: rendszert és értelmet keresünk a zajban, a véletlenszerű adatrengetegben. Még akkor is, ha az egész teljesen értelmetlen.

A maximalizáló stratégia ugyanakkor más szempontból is nehéz nekünk, embereknek. Ha két lehetőségről tudjuk, hogy az egyik az esetek 80%-ában, a másik pedig az esetek 20%-ában következik be, akkor a 100%-ban az első kimenetre fogadó maximalizáló stratégia nem csak azt jelenti, hogy tízből nyolc esetben jól döntöttünk, hanem azt is, hogy tízből kettőben rosszul. Azaz a hosszú távú maximalizálás mellett abban is biztosak lehetünk, hogy lesznek rövidtávon olyan esetek, amikor garantáltan veszíteni fogunk. A kiszámíthatatlanságot, a kontroll hiányát és a biztos veszteséget pedig döntéshozó emberként nagyon nehezen viseljük.

A hosszú bevezető után ugorjunk egy lépéssel közelebb a befektetések világához, és vegyük például a lenti ábrát, amit elemzések rendszeresen használnak annak szemléltetésére, hogy a részvénypiaci befektetéseknél mennyire fontos az időtáv kérdése. Nézzük most ezt az ábrát a pilótáknál alkalmazott szemszögből! (Persze a szokásos disclaimerek most is érvényesek, a tőkepiaci idősorok rövidsége miatt mindenféle statisztikai következtetés levonásával nagyon óvatosan kell bánni, ráadásul a számok egy speciális esetről, az elmúlt évtizedek legjobban teljesítő piacáról, az amerikai részvénypiacról szólnak. Éppen ezért minden további inkább csak egyfajta gondolatkísérlet.)

20190521_2.jpg

Látva például, hogy az egyéves befektetési időtávon az elmúlt közel 150 év adatai alapján annak a valószínűsége, hogy pozitív hozamot értünk el, 70% körül volt, mi a követendő befektetési viselkedés? Az, ha folyamatosan be vagyunk fektetve egyfajta buy-and-hold stratégiával? Vagy az, ha időről időre próbáljuk kitalálni, hogy melyek lesznek a pluszos évek, és melyek azok, amelyek árfolyamesést hoznak – ki-be ugrálva így a piacokról a tökéletes időzítési stratégiákat keresve?

Az analógia érvényességébe persze bele lehet kötni. A jövőbeli esélyeket és valószínűségeket sosem fogjuk pontosan ismerni, a tőkepiaci emelkedések és az esések nagyságrendje is jelentősen eltérhet, a kockázat és a bizonytalanság pedig nem ugyanazok a fogalmak. Hiába például csak 1% a valószínűsége a rossz kimenetnek egy befektetésnél, ha az 1%-hoz a teljes vagyonunk elvesztésének kockázata társul, akkor világos, hogy a fenti gondolat mentén történő viselkedés hova vezet: előbb vagy utóbb a biztos és visszavonhatatlan csődhöz. De mindezek ellenére is úgy gondolom, hogy érdemes észben tartanunk a pilóták történetének tanulságait.  

Még akkor is, ha sztori vége nem happy end: bár parancsnokaik egy ideig próbálták meggyőzni a pilótákat döntésük irracionalitásáról, egy idő után feladták a dolgot. Be kellett látniuk, hogy mivel a bevetésekre való jelentkezés önkéntes volt, a választás lehetőségét azoknál kell hagyniuk, akik az életüket kockáztatják. 

Döntsenek akár így vagy úgy, ők viszik vásárra a bőrüket. Így a végső döntés is az övék. 

Balesetveszélyes befektetések

2019. május 08. 10:12 - Pintér András

Érdekes véleménycikk jelent meg a New York Timesban Vatsal G. Thakkar tollából. A pszichiáter-szerző arról ír, hogy sok esetben azok a technológiák, melyek döntéseinket hivatottak segíteni, pont az ellentétes hatást érik el. 

A szerző konkrét példaként a tolatókamerák elterjedését említi, egész pontosan azt a jelenséget, hogy a technológia ellenére a tolatás közben elszenvedett balesetek száma nem csökkent drasztikusan az USA-ban. Az ezzel foglalkozó felmérés és tanulmányok alapján ennek alapvetően három oka lehet. Egyrészt a vezetők túlságosan rábízzák magukat a technológiára. Másrészt, ha olyan helyzetbe kerülnek, ahol az adott technológia nem áll rendelkezése (pl. olyan kocsiba ülnek, amiben nincs tolatóradar), akkor veszik csak észre, hogy a technológiára való ráutaltságuk miatt korábbi képességeik mennyire megkoptak. Harmadrészt pedig azért, mert a technológiának köszönhetően felszabaduló erőforrásaikat nem az adott feladatra fordítják, hanem valami másra. Tehát hiába lesz könnyebb elméletileg a tolatás, a sofőrök nem a vezetés többi elemére fognak jobban koncentrálni, hanem például a telefonjukat fogják nyomkodni vezetés közben.

1) túlzott bizalom, 2) egyébként meglévő képességek elkopása, 3) a figyelem elkalandozása – három olyan tényező, ami miatt a cikk első sorának olvasása után azonnal arra gondoltam, hogy a téma a vezetés helyett a befektetési döntéshozatal is lehetne.

Egy dolog biztos: technológiai szempontból befektetni sosem volt olyan egyszerű, mint manapság. Gyakorlatilag minden online – a számlanyitástól kezdve a döntéshozatalhoz szükséges információk összegyűjtésén keresztül a megbízások megadásával bezárólag. A technológia piros szőnyeget terít elénk, nekünk nincs más dolgunk, mint kényelmesen besétálni a magas hozamok világába. Legalábbis úgy tűnhet.

A dolog ugyanakkor természetesen nem ilyen egyszerű. Ha a befektetési teljesítményeket néznénk, jó eséllyel ugyanazt látnánk, mint a tolatási statisztikákat böngészve: a technológiai fejlődés ellenére az eredmények érdemben nem változtak. Két tanulmány és három egyetemi kutató pedig azt is segít megértenünk, hogy mindez többek között miért van így.

Az első tanulmány és az első pszichológus Paul B. Andreassen, aki a '80-as években az MIT-n megmutatta, hogy az információk területén a több nem feltétlenül jobb. Kutatásának résztvevőit két részre osztotta: míg alanyainak egyik fele befektetési portfólió összeállítása után nem kapott az áralakuláson kívül további híreket, a másik csoportot a portfólió összeállítása után is folyamatosan újabb és újabb információkkal és hírekkel bombázta. Az eredmény? Az a csoport, mely az újabb és újabb információkat kapta, sokkal többet kereskedett, és végül sokkal rosszabb hozammal zárt, mint a látszólag kevésbé informált csoport. Lecke #1: piaci zaj ≠ információ. 

Hogy mi lehetett a rosszabb teljesítmény fő oka? Jó eséllyel az, amit két évtizeddel később a második tanulmány két közgazdász szerzője, Brad M. Barber és Terrance Odean talált magánbefektetők kereskedési számláit vizsgálva: az aktívabban kereskedők gyengébb teljesítményét elsősorban a tranzakciós költségek magyarázták. Hiszen ahogy a lenti ábrán is látható, a magasabb kereskedési forgalom az egyes befektetői kvintilisek bruttó hozama (fehér oszlopok) szempontjából nem okozott különösebb eltérést – a nagy különbség a kereskedési költségeket is figyelembe vevő nettó hozamoknál látszik (fekete oszlopok). Lecke #2: persze minden tanulmány annyit ér, amennyit, de a túlzott kereskedésből fakadó költségek a befektetési eredmény szempontjából életveszélyesek tudnak lenni. 

20190508_1.png

Persze nem szabad úgy tennünk, mintha nem a 21. században élnénk, mintha a technológiai fejlődésnek nem lennének hatalmas előnyei. De ahogy a tolatókamera példája is illusztrálhatja, amíg a technológiát mi, emberek használjuk, addig a potenciális előnyök mellett bizonyos korlátokkal is számolnunk kell. Azzal, hogy a technológia túlzottan magabiztossá tehet minket. Azzal, hogy a technológiára való ráutaltságunk miatt korábbi képességeink és a józan eszünk is a háttérbe szorulhat. Azzal, hogy egy egész iparág érdeke, hogy elhitesse velünk, hogy például devizákkal és bináris opciókkal való kereskedni pofonegyszerű. Miközben nem az

A mai világ folyamatosan azt sugallja, hogy pörögj fel, nehogy lemaradj valamiről. A technológiai fejlődés pedig ma már lehetővé is teszi ezt a gyorsaságot. Alig több mint 15 éve még telefonon adtunk megbízást, a záróárfolyamokat meg a másnap reggeli újságból tudtuk meg. Ma mindez egy húzással az okostelefonunkról megy.

A baj csak az, hogy a befektetésekhez hasonló döntési helyzetekben sokszor pont a lassúság és a megfontoltság, és nem a kapkodás lehet a kifizetődő viselkedés. Így még ha mindenki a hátad mögött is dudál, hogy haladj gyorsabban, én inkább azt javaslom: fékezz egy picit!

Nehogy befektetési baleset legyen a vége.

Csak egy újabb átlagos nap – történelmi csúcson az amerikai részvénypiac

2019. április 25. 09:38 - Pintér András

A legtöbb befektető első gondolata az amerikai részvénypiac új történelmi csúcsa kapcsán ugyanaz, mint az enyém: na, erről lemaradtam, most már késő beszállni! Ez az első érzelmi, zsigeri reakció. De valóban így van-e, valóban rosszabbul járunk-e, ha nem egy sima kereskedési napon, hanem egy új történelmi csúcs elérésekor lépünk a tőzsdére? Lássuk a számokat!

Persze most is a szokásos disclaimer-rel kell kezdenem: ahogy azt a hozamgörbe negatív meredekségűvé válása kapcsán is írtuk, a tőkepiaci idősorok rövidsége miatt mindenféle statisztikai következtetéssel nagyon óvatosan kell bánni, illetve azt is fontos észben tartanunk, hogy a piacok irányát soha sem egy tényező határozza meg, minden tényező csak egy több ezer elemű kirakós egyetlen eleme. A tőkepiac egy komplex adaptív rendszer, így az alábbiakhoz hasonló számolgatások inkább érdekességek csupán, nem kőbevésett igazságok.

Na, de vissza az eredeti kérdéshez, ahhoz, hogy a részvénypiacokon valóban rossz beszállási pontot jelentenek-e a történelmi csúcsok? Először is érdemes azt figyelembe vennünk, hogy a tőzsdei volatilitáshoz hasonlóan az amerikai részvénypiac grafikonján az új csúcsok sem egyenletesen oszlanak el. Nem véletlenszerűen szóródnak, hanem időben csoportosulnak (lásd a lenti ábra zöld pontjait). Az S&P Index idősorát 1928-tól napjainkig vizsgálva a közel 23 ezer kereskedési napon 1220 darab történelmi csúcsot láthattunk, azaz a piac az idő 5,3%-ában volt csúcson. A legtöbb csúcs pedig időben nagyon közel esik egymáshoz – jellemző viselkedés, hogy a több évig tartó bikapiacokban napokon-heteken belül követik egymást. Persze ugyanennek az éremnek a másik oldala az, hogy a nagy eséseket követően sokszor évekig, évtizedekig nem tud korábbi szintjeire visszakapaszkodni a piac (lásd például a '30-as és a '70-es éveket, vagy pedig a kétezres évek elejét).  

20190425_1.png

A nagy kérdés persze, hogy mire számíthatott a múltban az, aki aznap fektetett be, amikor az S&P Index épp' történelmi csúcsára jutott. Nos, a számok azt mutatják, hogy semmi extrára. Ez pedig a jelen esetben jó hír – két szempontból is. Egyrészt, a történelmi csúcsokat követő hónapok átlagos teljesítménye pozitív, azaz abszolút nem törvényszerű, hogy az új csúcs elérését esés kövesse. Másrészt, az emelkedések mértéke a vizsgált 3, 6 és 12 hónapos időperiódusokban nem csak az irányt, hanem a mértéket tekintve is nagyságrendileg megegyezett a tetszőleges beszállási naptól indított hozamokkal. Ezt foglalja össze a lenti táblázat is: a múltban a piac várható jövőbeli viselkedése szempontjából nagyságrendileg mindegy volt, hogy egy tetszőleges napon, vagy pedig egy új csúcson vettük részvényeinket.  

20190425_2.png

Persze az ördög mindig a részletekben rejlik, a fenti számok egy speciális esetről, az elmúlt évtizedek legjobban teljesítő piacáról, az amerikai részvénypiacról szólnak. A minta nyilvánvalóan nem reprezentatív, az átlagok és a mediánok pont a valódi befektetői lét fontos részleteit fedik el. Lehetne mindezen túl több éves előretekintő teljesítményeket számolni, és egyéb szempontok sokaságát figyelembe venni (piacok árazása, makrogazdasági környezet, jegybanki politikák stb.) – sőt nem csak lehetne, hanem megalapozott befektetési döntések meghozatalához kell is.

De most valójában csak egy dolgot akartam megmutatni. Azt, hogy a nyilvánvalóan mindenkit megérintő érzelmi hatástól eltekintünk, akkor igazából nem történt semmi szokatlan. Persze definíció szerint minden jövőbeli nagy piaci korrekciót meg fog előzni egy majdani csúcs, de a történelmi példák alapján abszolút nem törvényszerű, hogy ennek a mostaninak kell lennie. Lehet persze, hogy így lesz, de közel sem törvényszerű.

Mindenkinek szíve joga persze pánikolni – viszont ha már egyszer feltétlenül ijedezni akarunk, akkor azt legalább olyan kockázatok miatt tegyük, ahol a félelem megalapozott. Mint mindig, ilyenből is van bőven. De a tény, hogy a piac új csúcsra emelkedett, speciel nem ilyen.

Most igazából csak annyi történt, hogy az S&P Index 1221-ik alkalommal is csúcsra ment.

Semmi extra, csak egy átlagos nap a tőzsdén. 

-----------------------

A cikk eredetileg a portfolio.hu oldalán jelent meg

A Wall Street farkasai

2019. április 16. 11:51 - Pintér András

Börtön és Wall Street. Néha nem csak a bennfentes kereskedések, a filmbeli Gordon Gekko vagy a nagyon is valós Bernie Madoff neve kapcsán, hanem egyetemi laborok tanulságos döntéselméleti kísérleteiben is szerepelhet ez a két szó egy mondatban. Lássuk, hogyan!  

A játékelmélet egyik legismertebb kísérlete az ún. fogolydilemma, a szituáció, mely a bűnügyi filmek tömkelegében is előbukkan. Adott két lebukott bűnöző, akiket a rendőrök egymástól függetlenül vallatnak. Ha mindketten elismerik a bűntényt, akkor mindketten 6 évet kapnak. Ha mindketten tagadnak, komolyabb terhelő bizonyítékok hiányában mindketten megússzák 6 hónappal. Ha viszont egyikük vall a másikra, míg az érintett tagad, a bemártott bűnöző 10 évre kerül a dutyiba, míg a vallomást tevő szabadon távozhat. A kérdés, hogy mi a legkifizetődőbb viselkedés?

Ha végiggondoljuk a helyzetet, a dilemma egyértelmű: a racionális döntés mindkét embert a terhelő vallomás megtétele irányába hajtja. Hiszen a legjobb szcenárió elérésének lehetősége (mindketten tagadnak) komoly kockázatot rejt, ha a másik fél a tagadás helyett – saját bőrét mentve – mégis a vallomástétel mellett dönt. A racionális, önérdekkövető döntés tehát a kooperáció ellen szól – mindkét fél számára rosszabb kimenetet eredményezve (6-6 év), mint ami egy együttműködés esetén elérhető lenne (6-6 hónap).

A fenti probléma évtizedek óta matematikai elemzések tárgya, és a várható viselkedés természetesen több tényezőtől is függ (ismeri-e egymást a két játékos, egy kört játszanak vagy többet stb.) – többek között olyanoktól is, amikre talán elsőre nem is gondolnánk. Például attól, hogy a kísérletben résztvevő alanyok számára a játékot milyen névvel illetik.

Varda Liberman és társai 2004-es kísérletében a résztvevők egyik felének „Közösségi játék", másik felüknek „Wall Street-i játék" néven tálalták a döntési helyzetet, az együttműködő vagy az áruló viselkedés jutalma pedig a fenti logika mentén történő pénzkifizetés volt (legnagyobb jutalom kooperálás esetén, míg a legnagyobb veszteség akkor, ha én kooperálok, míg a másik fél önző marad).

Az eredmények pedig az egyes szituációk erejéről tanúskodnak: minden más tényező változatlansága mellett az alanyok közel 70%-a választotta az együttműködő stratégiát, amikor a szituáció a „Közösségi játék” címkét kapta. Ezzel szemben, amikor a játékosok a „Wall Street-i játékban” vettek részt, elhatalmasodott az önző stratégia dominanciája, és mindössze a résztvevők mintegy 30%-a döntött a kooperáló opció mellett. Ha az a kérdés, hogy tényleg önzőbbek leszünk-e, ha egy helyzetet olyan szemüvegen keresztül néznünk, aminek kapcsán az önérdekkövetésre és a pénzre asszociálunk, akkor a fentiek kapcsán a válasz, úgy tűnik, hogy igen. A Wall Street sokakból valóban farkast csinál.  

20190416.png

A fenti kísérlet ráadásul nem egyedülálló, tanulmányok tucatja szól arról, hogy a gazdasági tanulmányokat folytatók önzőbbek a más szakos hallgatókhoz képest, arról, hogy az egyetemi oktatók közül a közgazdász professzorok a legkevésbé adakozóak, vagy arról, hogy elég csak pár pénzügyi kurzus, és érezhetően kevésbé kooperatívvá válunk. Persze – szólnak az ellenérvek – lehet, hogy a dolog a fordított irányban működik: nem a gazdasági oktatás miatt leszünk önzőbbek, hanem eleve az önzőbbeket vonzzák a gazdasági pályák.

Bárhogy is álljon a dolog, számomra mindenképpen elgondolkodtató, hogy milyen ereje van bizonyos döntési helyzetek felcímkézésének, annak a szervezeti és társadalmi kulturális környezetnek, amiben választásainkat nap mint nap meghozzuk. Lehet, hogy minden reggel, amikor átlépem a munkahelyem küszöbét, tudattalanul is egy önzőbb emberré válok, csak azért, mert egy bankban dolgozom, és a tőzsdékkel foglalkozom?!

Mivel döntéseink döntő része tudatalatti, sajnos nem kizárt. Ez viszont biztosan nem szeretném, mert ahogy a jóléti közgazdaságtan Nobel-díjas atyja, Amartya Sen írja, „a teljesen racionális, csak a gazdasági szempontokat szem előtt tartó ember társadalmi szempontból a teljes elfajzottsághoz áll közel." A kérdés akkor viszont az, hogy mit tehetünk?

A fenti kísérlet alapján leginkább azt, hogy munkánkat, döntéseink kontextusát saját magunk számára is másképp' definiáljuk. Ha például én portfólió menedzserként nem úgy tekintek magamra, mint aki mások megtakarításával a tőzsdéken spekulál, hanem úgy, mint aki pénzügyi szempontból próbál segíteni a megtakarítók hosszú távú céljainak elérésében.

Lehet, hogy persze a dolog semmit sem ér, és az egész csak bűvészkedés a szavakkal. De ne felejtsük: akár tetszik, akár nem, ahogy a munkánkra gondolunk, sokszor meghatározza, hogyan döntünk.

Mert mindannyian foglyok vagyunk – saját tudatalatti asszociációink foglyai.

Nos, te hogyan gondolsz a munkádra?

Szünet vagy fordulat? Ez melyik FED, 1998 vagy 2016?

2019. április 08. 10:10 - Bebesy Dániel

Az elmúlt hónapok során hatalmas fordulat következett be a vezető jegybankok irányadó kamatainak várható alakulásával kapcsolatban. 2018 második felében a legtöbben még arra számítottak, hogy az amerikai jegybank (FED) az idén is folytatja majd a kamatemeléseket, és az Európai Központi Bank (ECB) is csatlakozni fog a szigorításhoz. Ebben a környezetben tavaly szeptembertől a Magyar Jegybank is a normalizációra, azaz magasabb kamatszintre kezdte felkészíteni a piacot. Év vége felé azonban látványosan romlani kezdett a globális környezet, a növekedési kilátások elsősorban a kínai lassulás miatt jelentősen mérséklődtek, és ezzel párhuzamosan az inflációs várakozások is bőven a jegybanki célértékek alá csökkentek. Esni kezdtek a részvénypiacok és megugrottak a vállalati kötvény hozamfelárak; 2016 után ismét előkerültek a recessziós félelmek.  A vezető jegybankok gyorsan reagáltak és 180 fokos fordulatot hajtottak végre. A változás az MNB-t is elérte, a márciusi, legutóbbi „szigorítást” követően a jegybanki vezetés már azt hangsúlyozta, hogy csak egy egyszeri lépésről volt szó.

A FED esetében a 2015 óta tartó szigorítás egy különleges emelési ciklus volt abból a szempontból, hogy a korábbi szigorításokhoz képest nagyon lassú és óvatos volt, három évig tartott és összesen csak 250 bázispontos (2,5 százalékpontos) kamatemelésre került sor. A korábbi ciklusok során a FED átlagosan 4 százalékpont körül emelt egy-két év leforgása alatt. A FED 2018 decemberében még úgy gondolta, hogy idén még kétszer szigorít, és 2020-ban újra kamatot emel, 3 százalék közelébe tolva az irányadó rátát. Márciusban a legfrissebb negyedéves prognózisban viszont a FED már behúzta a féket, és idénre hosszabb szünetet jósol, majd jövőre egy utolsó apró emelést jelez előre. A FED esetében a múltbeli lépéseket vizsgálva nem nagyon találunk példát arra, hogy egy emelési ciklusban hosszabb szünetet tart a bank, majd újra indítja a szigorítást. A piac nem is nagyon hisz a FED-nek, az árazások inkább azt tükrözik, hogy a befektetők arra fogadnak (60% körüli valószínűséggel), hogy az amerikai jegybank idén már inkább kamatot csökkent, lehet, hogy kétszer is.

20190408_1.png

FED döntéshozók legfrissebb nyilatkozatai is nagyfokú óvatosságot tükröznek. Látszik, hogy az amerikai jegybank mindenképpen szeretné elkerülni azt a korábban többször látott forgatókönyvet, hogy a sorozatos kamatemelésekkel recesszióba tolja a gazdaságot. Márpedig az amerikai hozamgörbe laposodása 2018 végére azt üzente a FED-nek, hogy további emelések esetén inverz lesz a görbe, ami – mint ahogy a blogon is többször írtuk – nem sok jót jelentett a kilátásokat illetően. A FED-et jelenleg tényleg semmi sem kényszeríti a további emelésekre, hisz az infláció mindössze pár hónapra haladta meg a 2 százalékos célt, és a várakozások is azt mutatják, hogy a jövőben sincs veszély, sőt a probléma inkább az, hogy a várakozások a cél alatti szinteken ragadnak.  A FED kommunikációjában az utóbbi időben amúgy is egyre hangsúlyosabb lett az inflációs célérték szimmetrikus értelmezése, ami azt jelentheti, hogy a sokéves alullövés után a jegybank feltehetően megengedőbb lenne abban az esetben, ha az inflációs ráta kicsivel a 2 százalékos cél fölé kúszna.   A FED vezetői szerint az Euró-zónával és Kínával kapcsolatos nagyobb bizonytalanság miatt jelenleg indokolt a fokozottabb  óvatosság, a „risk management" megközelítés. Múltbeli analógiákat keresve Charles Ewans Chicagói FED Elnök szerint a 2016-os és az 1998-as év tűnhet érdekesnek. 

20190408_2.png

2015 decemberében  a FED 2016-ra eredetileg  négy, 25 bázispontos kamatemelést tervezett, amiből végül csak egy decemberi szigorítás lett, ugyanis az év során a kínai gazdaság lassulása, az olajár zuhanás, és a részvény-, illetve vállalati kötvénypiac gyengélkedése  miatt a FED kivárt. A 2016-os megingás után a globális gazdaság megiramodott, erős, minden régióra kiterjedő, szinkronizált növekedés bontakozott ki, és a FED is tudott tovább bátran emelni. 1998-ban kicsit másképpen alakultak a dolgok, a FED az 1997 tavaszi kamatemelése után az Ázsiai pénzügyi válság, és a jelentősebb olajáresés miatt nem szigorított tovább, másfél évig kivárt. A helyzet azonban nem javult, sőt 1998-ban Oroszország államcsődöt jelentett, és a piaci turbulencia magával sodorta a Nobel díjas közgazdászok által irányított, korábban  sérthetetlennek hitt  LTCM nevű szuper hedge fundot. Az amerikai gazdasági mutatók nem voltak különösebben gyengék, de a piacon pánik kezdett kialakulni, és FED elébe menve a negatív következményeknek két lépésben, két hónap alatt 75 bázisponttal csökkentette az alapkamatot. Miután a vihar elült a FED újra kamatemelésbe kezdett, és 1999 májusát követően egy év alatt 175 bázispontos kamatemelést vezényelt le.

Természetesen nem tudjuk megmondani, hogy mi lesz a legközelebbi lépés a FED-től, inkább a hasonlóságokat és különbségeket lehet érdemes vizsgálni a múltbeli helyzetekhez képest. A nemzetközi környezet jelenleg a globális feldolgozóipari indexek (PMI) szintje alapján hasonlóan gyenge, mint 2016-ban vagy 1998-ban volt. Az utóbbihoz képest ugyanakkor fontos lehet, hogy az amerikai gazdaság ma sokkal jobban integrált, mint az ezredforduló előtt, így a külső környezet lassulásának ma nagyobb hatása van. Tartós kínai, eurózónás visszaesés a FED-t is kamatcsökkentésre kényszerítheti.   Az amerikai gazdaság növekedési kilátásai a feldolgozóipari ISM index alapján 2016-ban és  1998-ban, a kamatcsökkentést megelőzően, gyengébbek voltak a jelenlegi helyzetnél. Az ISM index most 55 körüli szinteket mutat, a korábbi két alkalommal 50 alá esett. Az amerikai tőzsde 1998-ban a tavaly év végi 20 százalék körül eséshez hasonlót produkált, azonban idén egyelőre nagyon gyors visszapattanást láthattunk, 1998-ban csak a FED kamatcsökkentések után kezdett visszakúszni az index. 2016-ban kisebb a volt a tőzsdei visszaesés, elég volt a kamatemelések halasztása, és az index magára talált. Az infláció szintjével egyik alaklommal sem volt nagyobb probléma. 1998-ban a maihoz hasonló alacsonynak mondható munkanélküliségi ráta mellett is bőven 2 százalék alatt volt a maginfláció (PCE). 2016-ban is a kritikus szint alatt volt a pénzromlási ütem, igaz, akkor emelkedő trendben volt, most pedig inkább lefelé araszol.

20190408_3.png

Összességében elmondható, hogy 1998-ban tartósabb romlást mutattak a piacok, ami egy idő után a reálgazdaságot is elérte. A gyors FED kamatcsökkentéseket követően viszont a gazdaság magára talált, erős növekedés bontakozott, amire a FED kamatemelésekkel reagált. 2016-ban a hosszabb kivárás alatt megnyugodtak a piacok, a nagy gazdasági régiókban a gazdaságpolitika lazító intézkedéseken (amerikai adócsökkentés, kínai hitel stimulus) keresztül lendületet adott a növekedésnek, a FED az év végén már ismét kamatot emelt, majd két éven keresztül tovább szigorított. Jelenleg a 2016-os lazító intézkedések kifutásával nehéz megmondani, hogy mi támogathatná a növekedést az elkövetkező időszakban, a piac számára most inkább úgy tűnik a gazdasági lassulás lehet a nagyobb kihívás a FED számára, a befektetők kamatvágásokra számítanak.

Facebook vagy Google – melyik az igaz(i)?

2019. március 28. 10:13 - Pintér András

Hal Variannak, a Google vezető közgazdászának az ábrája volt előttem. Varian nevével utoljára az egyetem alatt találkoztam, de be kell ismernem, amit most láttam, az a tankönyveinél sokkal jobban felcsigázott. Persze nincs min csodálkozni, az ábrán vodkáról és másnaposságról volt szó, nem pedig határhasznosságról.

Az ő adatai 10 évvel ezelőtt készültek és az USA-ra vonatkoztak – a frissesség kedvéért megcsináltam ugyanazt az ábrát az idei évre és Magyarországra, íme:

20190327.png

Az adatok a Google Trends adatbázisából származnak, ahol adott kereső kifejezések relatív gyakoriságának időbeli alakulását lehet nyomon követni. Magyarán azt, hogy a Google-on az összes kereséshez képest egy adott kifejezésre mikor keresnek a leggyakrabban az emberek. A „vodkára" Magyarországon az elmúlt hónapokban december 31-én. Ennek fényében nem is olyan meglepő, hogy a „másnaposságra" január 1-jén. Varianék kutatásának címe jól összefoglalja a helyzetet: mondd meg, hogy mire keresel ma, és megmondom, mit csinálsz holnap!

A Google Trends és társai ilyen jellegű felhasználásai természetesen a pénzügyi befektetők és a közgazdászok fantáziáját is beindították. Mi lenne, ha a kereső kifejezések relatív gyakoriságának alakulásából nem csak vicceskedő ábrákat lehetne gyártani, hanem a kritikus gazdasági és tőzsdei folyamatokat is előre lehetne jelezni? Varianék eredményei márpedig valami ilyesmit ígértek. Nem is kellett sokat várni a Twitter bejegyzések alapján a befektetői hangulatot olvasni próbáló hedge fundokra, és a pénzügyi piacokat a Google Trends alapján előrejelezni kívánó elemzésekre, vagy az Amazont elárasztó közgazdász PhD-csapatokra.

A tíz évvel ezelőtti felvetés azóta általánosan elfogadott igazsággá vált: mivel napjaink jó részében az interneten mászkálunk, az ott hagyott lábnyomaink alapján az ügyes nyomolvasók életünk minden szegmensére ráláthatnak. Egy bökkenő ugyanakkor van. Mégpedig az, hogy internetes lábnyomaink közül sok hamis és félrevezető. Mindennek pedig van egy olyan pszichológiai vonatkozása, ami miatt az elmúlt időszak általam olvasott egyik legerősebb mondata a következő: sose hasonlítsd saját Google kereséseid mások Facebook posztjaihoz! Ez a bejegyzés igazából erről a mondatról, és a befektetési döntéshozatalban érezhető következményeiről szól.

A gondolat Seth Stephens-Davidowitz, a blogon is többször idézett könyvéből származik, és arra a veszélyre figyelmeztet, ami abból adódik, hogy saját helyzetünket relatív módon értékeljük, hogy boldogságunkat, anyagi helyzetünket, egészségi állapotokat másokhoz mérjük. A témakör klasszikus döntéselméleti kísérletében a résztvevők két lehetőség közül választhattak: (A) 50 ezer dolláros saját fizetés, úgy, hogy a mindenki más 25 ezer dollárt keres, (B) 100 ezer dolláros fizetés, úgy, hogy mindenki más 200 ezer dollárt keres. A (B) lehetőség magasabb nominális fizetése ellenére a válaszadók közel 50%-a az (A) opciót választotta volna – azt a szcenáriót, ahol abszolút értelemben kevesebbet, de másokhoz képest relatíve többet keresne.

A közösségi média eredményeképp' a fenti jellegű összehasonlítás időben állandóvá, térben globálissá, az egyszeri döntéshozóra adódó külső nyomás pedig mindezzel párhuzamosan hatalmassá vált. Az Instán mindenki a tengerparton nyaral, a LinkedIn-en mindenki sikeres top menedzser, a Facebookon mindenki a kanapéról devizázva pár gombnyomással keres százezreket. Mire gondoljon, aki mindeközben épp' arra próbál választ találni a Google keresőjében, hogy hogyan tudná kezelni gyermeke viselkedészavarait, hogy komolyabb bajt jelenthet-e a hetek óta szűnni nem akaró fejfájása, vagy hogy hogyan tudná felelősen befektetni nyugdíjcélú megtakarításait? Hogyan lehet ilyen külső nyomás alatt jó döntéseket hozni?!

Az idézett könyv szerzője szerint leginkább úgy, hogy folyamatosan emlékeztetjük magunkat: amit másokból a közösségi médiában látunk, annak bizonyos része hamis, megjátszott és félrevezető. Talán túlzás, de Stephens-Dawidowitz szerint gyakorlatilag az egyedüli, amivel minden problémánkat és félelmünket őszintén megosztjuk, a Google keresőmotorja (a modern kor gyóntatószéke). A „legjobb barátom”, „lenyűgöző”, „olyan cuki” – pár példa a feleségek által a Twitteren a férjükre a használt legnépszerűbb jelzőből; „egy igazi gyökér”, „idegesítő”, „hitvány” – pár példa a Google-be bepötyögött leggyakoribb jelzőkből – írja Stephens-Davidowitz.

Mindez megtakarítóként is kritikus lehet számunkra, hiszen a pénzügyi életben is számos olyan helyzet adódik, amikor az állandó összehasonlítási kényszer rossz döntéseket szül. Nem véletlenül írja a legendás gazdaságtörténész, Charles Kindleberger nagyszerű könyvében: „nincs olyan dolog, ami boldogságunk és ítélőképességünk szempontjából annyira zavaró lenne, mint amikor látjuk egy jó barátunkat meggazdagodni”. A túlzott kockázatvállalás, az aktuális sztárbefektetések üldözése, az egész FOMO-jelenség és sok piramisjáték köszönheti a létét annak, hogy mások (látszólagos) sikere minket is cselekvésre késztet. Ne felejtsük, egy haveri beszélgetésen bemondott vagy Facebookra kiposztolt hozamszám nem egyenlő egy auditált eredménykimutatással. 

Szóval csak óvatosan, ha egy visszautasíthatatlannak tűnő befektetési ajánlat jön velünk szembe. Legjobban tesszük, ha alaposan utánanézzünk a dolgoknak. 

Például a Google-on.

A sikeres befektető projekt

2019. március 12. 12:01 - Pintér András

Amihez Mel Gibsonnak egy fürdőkádba esett hajszárító kellett, ahhoz nekünk elég lehet egy kérdőíves felmérés. Míg ugyanis a Mi kell a nőnek? című filmben az említett baleset szükségeltetett ahhoz, hogy a macsó színész rájöjjön, mások gondolatai sokszor mennyire nem esnek egybe azzal, amire számítanánk, a megtakarítók kapcsán ugyanezt az eredményt sokkal kisebb hajcihő árán most a Morningstar kutatása tárta elénk.

A sikeres befektető projekt – ezzel a névvel indította útjára 2018 nyarán új programját a vagyonkezelési piac meghatározó szereplője. A cég célja jól definiált: segíteni a befektetőket pénzügyi céljaik megvalósításában. A programból jobbnál-jobb elemzések estek ki eddig is, a most megjelent felmérés pedig szerintem különösen érdekes. A Morningstar ugyanis az alábbi fontos kérdésekre kereste a választ: mit tartanak a tanácsadók szerint ügyfeleik fontos szolgáltatásnak, illetve hogy valójában maguk az ügyfelek mit tartanak kritikusnak?

Nem akarom húzni az időt, és szerintem nem is lesz különösebb meglepetés az eredmény: a tanácsot adók és a tanácsot kapók nem feltétlenül értenek egyet abban, hogy mi is számít igazán hasznos pénzügyi tanácsnak.

A Morningstar 15 szempont1 fontosság szerinti rangsorolására kérte mind a megtakarítókat, mind a pénzügyi tanácsadókat, a kapott sorrend pedig a több egyezés mellett fontos eltéréseket is mutat. Legyünk túl a dolog egyszerűbb részén, azokon a tényezőkön, melyek fontosságát az ügyfelek és a tanácsadók hasonló módon ítélték meg. Ilyenek voltak például a jó kommunikációs képességek, a professzionális viselkedés és a pénzügyi célok elérésében való segítség.

20190312_a.png

Érdekesebb ennél, hogy hol vannak gap-ek, hol vannak eltérések a vélt fontossági sorrendben. Érdemes a hivatkozott linken a teljes listát is átböngészni, de itt és most elég talán annyi, hogy a legnagyobb szakadék az alábbi három faktor esetén volt látható: a tanácsadó (1) képes segíteni az elérhető hozam maximalizálásában, (2) segít az ügyfeleinek érzelmei kontrollálásában, illetve (3) megérti ügyfelei egyedi szükségleteit és igényeit.

Különösen érdekes az is, hogy a két oldal megítélése közötti szakadék milyen irányból fakad – az első tényezőnél, a hozamok maximalizálásánál például azt látta a Morningstar, hogy míg ez az ügyfelek prioritási listájának tetején szerepel, a tanácsadók sokkal hátrébb sorolták. Az érzelmek kontrollálása kapcsán ugyanakkor pont fordított volt a helyzet – erről a tanácsadók gondolták azt, hogy az ügyfeleik kiemelten fontosnak gondolják mindezt, az ügyfelek ugyanakkor kevésbé tartották ezt a szempontot értékesnek. Ez utóbbi azért különösen érdekes, mert a Morningstar saját elemzései és a Vanguard anyagai is azt mutatják, hogy a tanácsadók a legnagyobb hozzáadott értéket potenciálisan pont ezen a területen tudják megteremteni.

Azt persze nehéz eldönteni, hogy melyik oldal látja jól a dolgokat – nem is hiszem, hogy ezt a kérdést egyáltalán helyes lenne így feltennünk. A tanulság sokkal inkább az, hogy a vélt és a valós fontos dolgok sok esetben nem egyeznek meg. Valószínűleg a Morningstar projektje is akkor lesz képes elérni célját, ha mindkét oldal tanul a mostani felmérésből. A tanácsadók például azt, hogy a hozamok valójában milyen fontosak az ügyfeleknek. Az ügyfelek pedig többek között azt, hogy az érzelmek és a befektetői viselkedés kontrollálása valóban kulcskérdés a hosszú távú pénzügyi célok elérése szempontjából.

Szóval hiába csupán nyolc oldal a Morningstar elemzése, jut benne emésztgetni való bőven mindannyiunknak.    

-------------------------  

  1. A szempontok az alábbiak voltak: a tanácsadó (1) segít ügyfelének érzelmei kontrolálásában, (2) jó reputációval rendelkezik, (3) jártas az adózási szempontokban, (4) segít az ügyfélnek a hozam maximalizálásában, (5) egyszerű vele szót érteni, (6) segít az megtakarítónak pénzügyi céljai elérésében, (7) könnyen elérhető, (8) átlátható díjstruktúrával dolgozik, (9) megérti az ügyfelek egyedi szükségleteit és igényeit, (10) naprakész technológiát használ, (11) egyfajta mentorként/coach-ként is funkcionál, (12) professzionális módon viselkedik, (13) elfogulatlan tanácsokkal segít, az ügyfél érdekeit szem előtt tartva, (14) jól kommunikál, érhetően magyaráz el fontos pénzügyi koncepciókat, (15) rendelkezik a szükséges tudással és képességekkel. 

Amikor minden relatív – mi lesz a tőzsdékkel idén?

2019. március 05. 13:40 - Pintér András

A tőkepiacon nem az abszolút számok számítanak, nem az önmagukban vett profitok és növekedési mutatók, hanem a relatívak. A jelenség évek óta ismert, mégis hajlamosak vagyunk megfeledkezni róla. Arról, hogy befektetni bonyolultabb annál, mint hogy megvesszük a leggyorsabb GDP-növekedést mutató országokat (vagy a leggyorsabb profitbővülést nyújtó vállalatokat) és eladjuk a recesszióban vergődőket. A kulcskérdés ugyanis az, hogy egy adott eszközbe milyen várakozások mellett fektetünk.

Ugyanis ha az erős növekedést a piac már beárazta, az optimista várakozásoktól elmaradó – önmagukban persze még jó számok – is csalódást tudnak kelteni. És persze mindez fordítva is igaz: ha mindenki pesszimista, már egy kevésbé rossz (de még rossz!) kimenet is hozhat jelentős árfolyamemelkedést. Nem csoda, hogy a GDP-növekedés és a részvénypiac teljesítménye közötti kapcsolatot vizsgáló elemzések is arra jutnak, hogy a két mutató között – befektetőként – használható kapcsolat nincs.

Ezt emeli ki a GMO elemzése is, amiben Ben Inker, a cég eszközallokációs csapatának vezetője hangsúlyozza: az a narratíva, mely alapján gazdasági expanzió esetén a részvények jól, recesszió esetén pedig rosszul teljesítenek, túlságosan leegyszerűsítő. Ezt támasztja alá, hogy az amerikai gazdaságot vizsgálva nem látszik drasztikus eltérés a részvénypiac recessziós és növekedési gazdasági környezetben nyújtott teljesítményében (lásd a lenti ábrát). „A piacok valójában akkor hajlamosak rosszul teljesíteni, amikor a befektetők csalódnak, és akkor jól, amikor a befektetőket pozitív meglepetések érik" – foglalja össze mondandóját a GMO, hozzátéve, hogy ebből adódóan „a piacok eséséhez nem kell katasztrófa, elég csak némi csalódás".

20190305.png

De valóban igaz-e a fenti utolsó mondat? Ha már az abszolút számokkal semmire sem megyünk, valóban segíthet-e a befektetési döntéseink meghozatalában, ha a relatív mutatókról, a várakozásokhoz képesti kimenetekről van valami fogalmunk? Nos, nem akarom lelőni a poént, de én úgy látom, hogy nagyon is.

Ennek megmutatására (egy korábbi Vanguard anyag által inspirálva) egy ún. növekedési meglepetés mutatót számoltam az amerikai gazdaságra, amely az adott évi tényleges GDP-növekedés és az adott évre előre jelzett növekedési ütem különbségeként adódik. A pozitív érték kellemes meglepetést jelent (az adott év tényleges növekedése erősebb lett, mint a várt), a negatív érték csalódást (a várttól elmaradó számokat). Ha ezt a növekedési meglepetés indexet és az adott év részvénypiaci teljesítményét nézzük, akkor a korábbi, a kapcsolat hiányát mutató ábrák helyett már sokkal beszédesebb grafikonokat kapunk.1

20190305_2.png

A pozitív és a negatív növekedési meglepetést hozó évek részvénypiaci teljesítménye között látható különbség figyelemre méltó: 1969 és 2018 között a vártnál jobb növekedést hozó években az S&P500 Index átlagosan 15,5%-ot, negatív növekedési meglepetésű években pedig csak 1,5%-ot emelkedett (mediánok: 19,4% vs. 3,5%). Az amerikai részvénypiac teljesítményét inflációval korrigálva is természetesen hasonló a kép, +11,3%-os reálhozam áll szemben -2,4%-ossal.

Példaként a bal alsó sarok kiemelt pontja a 2008-as év: a 2007. év végi várakozásoktól 2008 tényleges növekedése a nem várt recesszió következtében több mint 5%-ponttal maradt el, az amerikai részvénypiac pedig az adott évben mind nominálisan, mind inflációval igazítva közel 40%-ot esett. A másik szélsőséges kiemelt példa az 1983-as év, amikor a reál GDP-növekedés 4,4%-ponttal lett magasabb a piaci konszenzusnál, kétszámjegyű részvénypiaci pluszt eredményezve. Persze a kapcsolat a legszélsőségesebb esetekben a leglátványosabb, a köztes szcenárióknál sokkal keszekuszább. De még így is érdemes lehet újragondolni, hogy valóban az-e az idei év fő kérdése, hogy az amerikai gazdaság recesszióba csúszik-e vagy sem. Emlékezzünk: a piacok eséséhez nem kell katasztrófa – gyakran elég csak egy kis csalódás, egy negatív növekedési meglepetés.

Jelenleg a Bloomberg elemzői konszenzusa 2,5%-os, a philadelphiai FED legutóbbi felmérése pedig 2,7%-os GDP-növekedést vár 2019-re – a fentiek alapján pedig egy rossz tőzsdei évhez recesszió sem kell feltétlenül, elég lehet már egy 1-2% közötti növekedés okozta csalódás is. Persze ezen analógia alapján egy jó tőzsdei évhez sem feltétlenül kell 5%-os növekedés (nem mintha ez a „veszély" most nagyon fenyegetné a befektetőket…), bármi elegendő lehet, ami pozitív meglepetést hoz. 

A tőkepiac tehát nem az abszolút jó vagy rossz világa. Minden relatív, minden a piaci várakozásokhoz képest mérettetik meg, minden ezekhez képest jobb vagy rosszabb.

Árfolyam-reakció szempontjából egy önmagában rossz, de a várakozásoknál jobb adat sokszor jobb, mint egy önmagában jó, de a várakozásoknál rosszabb. Illetve fordítva: árfolyam-reakció szempontjából egy önmagában jó, de a várakozásoknál rosszabb adat sokszor rosszabb, mint egy önmagában rossz, de a várakozásoknál jobb. 

Aki ezt a két mondatot megérti, az nagyon sokat megtanult a tőkepiacokról. Őrült beszéd, de tényleg van benne rendszer.

------------------------- 

  1. A piaci várakozások esetében a philadelphiai FED Survey of Professional Forecasters reál GDP-re vonatkozó felméréséből indultam ki, minden évre a megelőző év utolsó negyedévében készült felmérés prognózisait használva (medián annualizált qoq GDP-növekedési várakozások átlaga). Mindezt a tényleges növekedés számaival hasonlítottam össze (tényleges annualizált qoq növekedési számok átlaga), a növekedési meglepetés mértéke ezen számok különbségéből adódik. A részvénypiac teljesítményét az S&P500 Index adott évi hozamával mértem (osztalékok nélkül), a reálhozamok számolásához az adott év decemberének yoy CPI inflációját használtam. Mint minden ilyen jellegű bejegyzésemnél, most is fontosnak tartom kiemelni, hogy a tőkepiaci idősorok rövidsége miatt mindenféle statisztikai következtetés levonásával nagyon óvatosan kell bánni. A korreláció nem jelent oksági kapcsolatot, a 0,25 körüli R-négyzet értéktől pedig nyilván nem érdemes hasra esni. Lehet vitatkozni továbbá azon, hogy mennyire tükrözi az említett elemzői felmérés a tényleges piaci várakozásokat, azon, hogy akkor milyen árindexszel számoljuk a reálhozamokat, vagy azon, hogy mennyiben torzítják a számokat a GDP-adatoknál oly' gyakran látott utólagos adatrevíziók. És persze még ezer más dolgon is, teljes joggal. 

 

Big data és a tőzsdék: csodaszer vagy high-tech horoszkóp?

2019. február 19. 11:55 - Pintér András

Elsősorban a bal szívkamrán múlik a dolog. Persze a túl kicsi lép vagy a túl hangos zihálás sem jó jel, de a legerősebb indikátor mégis csak a szívkamra mérete.

Legalábbis erre jutott többévnyi adatelemzést követően a lóversenyzéssel foglalkozó szakértő, Jeff Seder. A munka nem volt egyszerű, az adatelemzés ebben az esetben többek között az orrlyukak nagyságának mérését, az elhunyt állatok izomszerkezetének vizsgálatát, és szó szerint a lótrágyában való turkálást jelentette.

Minél több adatot elemzett Seder, egy dologban egyre biztosabbá vált: az addig legfontosabbnak tartott tényezőnek, egy adott ló pedigréjének, felmenői vérvonalának nincs sok jelentősége a jövőbeli siker szempontjából. Adataiból ugyanakkor egyre egyértelműbben látszott, hogy egy versenyló várható sikereit legjobban bizonyos belső szervek mérete, kiemelten pedig a bal szívkamra nagysága prognosztizálja.

Jeff Seder és csapata ezek alapján tanácsolta 2013-ban egyik kliensének, az anyagi gondokkal küszködő egyiptomi sörmágnásnak, Ahmed Zayatnak, hogy adjon el bármit, csak ne az akkor egyéves lovát. Nem mintha egyébként különösebben tolongtak volna a vevőjelöltek a nem túl meggyőző testfelépítés és az átlagos felmenők láttán. Sedernek igaza lett, két évvel később a ló American Pharoah néven az első lett a történelemben, aki megcsinálta a lóverseny grand slam-et, a négy kiemelt amerikai verseny egy évben történő megnyerését.

Hogy mit látott a lóban? A bal szívkamra kiugró méretét. A ló ebből a szempontból a 99,6-ik percentilisbe tartozott, azaz a hozzá hasonló korú versenyló jelöltekhez képest hatalmas szíve volt – és mivel az adatbázisa alapján fontosnak tartott további belső szervei is átlagon felüli méretűek voltak, Seder tudta, hogy különleges adottságokkal áll szemben.

A történetet bemutató könyvében Seth Stephens-Davidowitz kiemel egy fontos részletet – mégpedig azt, hogy Seder sem tudja pontosan megmagyarázni, hogy miért van ilyen nagy jelentősége pár kiemelt belső szerv méretének. Feltételezései persze vannak, de a lényeg, hogy van egy modellje, ami működik. Az pedig az ő szempontjából már sokkal kevésbé fontos, hogy pontosan miért, hiszen ahogy Stephens-Davidowitz fogalmaz, Seder nem a magyarázatgyártó, hanem az előrejelző üzletben utazik. 

Vannak ugyanakkor olyan vélemények, amelyek szerint nem lehet ennyivel elintézni a dolgot – különösen nem a befektetések területén. Mennyit ér egy működőképesnek tűnő modell, vagy egy befektetési stratégia, ha nem értjük pontosan, miért is működik? Higgyünk-e annak, amit az ilyen „fekete dobozok" kidobnak, anélkül, hogy lenne elfogadható (viselkedési vagy közgazdasági) elméletünk a miértekre? Hogyan lehetünk biztosak abban, hogy ami tegnap működött, az holnap is fog? Kérdések sora merül fel, igazán meggyőző válaszokat azonban ritkán olvas az ember. Így nem csoda, hogy a nagy adatbázisokra és a big data elemzésekre épülő kvantitatív befektetési stratégiákkal kapcsolatban is egyre több a kritikus hang. (Jó összefoglaló cikkek itt és itt, illetve foglalkoztunk már a blogon is a big data témájával itt és itt).

Az ilyen stratégiákkal kapcsolatos fő kételyt pedig a legérthetőbben a lenti ábra mutatja meg. A rendelkezésre álló egyre több információ egyre komplexebb módszerekkel történő elemzése miatt ugyanis komoly veszély, hogy olyan modelleknek kezdünk el hinni, amelyek valós magyarázatok helyett csak hamis együttmozgásokat képesek azonosítani.

20190219_1.png

Amíg csak pár változót elemzünk pár módszerrel, a hamis korrelációk esélye nem túl nagy. Ha viszont több ezer változóra engedjük rá egyre összetettebb adatelemzési módszereinket, a szignifikánsnak tűnő, de valójában fals találatok száma is exponenciálisan megugorhat – figyelmeztet Nassim Nicholas Taleb cikke. Aki nagyon keres, az előbb utóbb találni fog valamit. Ahogy a statisztikusok mondani szokták: ha eleget kínzod az adatokat, a végén vallani fognak. Tudjátok például, hogy mi korrelál például kimondottan erősen az amerikai részvénypiaccal? A bangladesi vajtermelés. Nem vicc.

A piacok dinamikus változása miatt a múlt nem egyenlő a jövővel, a tőkepiac nehezen modellezhető adaptív komplex rendszer, a modellek túlillesztése (overfitting) nagy veszély, a működő stratégiák is gyorsan lemásolásra kerülnek – a problémák hosszan sorolhatóak. Nincs kétség persze, több adat = több hasznos információ. De még több haszontalan. És ezért is van az, hogy a kvantitatív stratégiáknál is ugyanazt látjuk, mint a tőkepiacon oly sokszor: néhány kiemelkedő teljesítmény, és nagyon sok felejthető.

További fontos szempont, hogy a jó szándékú, de téves következtetések mellett azokról az esetekről sem feledkezhetünk meg, ahol az „adatkínzás" hátterében üzleti megfontolások állnak. Nem véletlenül figyelmeztet mindenkit Cliff Asness, a kvantitatív befektetések atyja arra, hogy míg a vagyonkezelők impresszív back tesztekkel sokkal könnyebben jutnak ügyfelekhez (és ezáltal bevételhez), az adatok csűrésére-csavarására, toldozására-foldozására (nehezen írom le: manipulálására) mindig nagy lesz a késztetés.

Szóval csodaszer, vagy a találó megfogalmazás szerint csupán high-tech horoszkóp? Csűrhetjük-csavarhatjuk, nekem úgy tűnik, hogy ahogy az lenni szokott, az igazság feltételezhetően a két szélsőséges nézőpont között van. A big data hatalmas lehetőségeket rejt magában, de ahogy azt Jack Bogle (R.I.P) is mondta, ha rosszul használjuk, nagyobb lehet a kár, mint a haszon. 

Szóval csak megfontoltan és ésszel. Nincs hova sietned, a sok hasonlóság ellenére a befektetés nem lóverseny!