Последние научные исследования 30. Alpha in Academia.

Перевод статьи из блога Alpha in Academia.

https://t.me/holyfinance

Влияние розничных инвесторов на волатильность

Действительно ли розничные инвесторы, обсуждающие на Reddit и Twitter, влияют на рынок?

Появление бескомиссионной торговли и онлайн-форумов, таких как r/wallstreetbets на Reddit, дало мелким розничным инвесторам мощный коллективный голос, но действительно ли все эти разговоры приводят к потрясениям на рынке? Это исследование, в котором проанализированы данные за пять лет с 2020 по 2025 год, показывает, что да.

Исследователи обнаружили сильную положительную связь между объемом онлайн-дискуссий на таких платформах, как Reddit и Twitter, и краткосрочной волатильностью фондового рынка. В частности, 10-процентный скачок упоминаний акций в Интернете был связан с увеличением волатильности в среднем на 2,8%. Этот эффект не ограничивался только ажиотажем вокруг мем-акций; он сохранялся в различных рыночных условиях, от ралли 2021–2022 годов, вызванного стимулирующими мерами, до более сдержанной торговли 2023–2024 годов.

Влияние разговоров розничных инвесторов особенно усиливалось во время крупных экономических событий, таких как объявления Федеральной резервной системы, что свидетельствует о том, что «цифровая толпа» стала значительным фактором, влияющим на реакцию рынков на новости. Для инвесторов это означает, что мониторинг настроений в социальных сетях больше не является нишевой стратегией; он становится необходимым для понимания и прогнозирования краткосрочных рыночных рисков.

Сахархиз, Соганд, Влияние онлайн-активности розничных инвесторов на волатильность фондового рынка США (2020–2025) (8 сентября 2025 г.). Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=5457116 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5457116

Прогнозирование кредитных спредов

Могут ли нефинансовые данные компании, такие как ее оценка управления или настроения в СМИ, лучше прогнозировать риск облигаций, чем ее баланс?

Когда речь заходит о прогнозировании дефолтов по облигациям, традиционные рейтинговые агентства часто отстают от рынка, иногда понижая рейтинги уже после того, как финансовое состояние компании явно ухудшилось. В данном исследовании предлагается более эффективный подход, основанный на использовании моделей машинного обучения, в которые вводится огромный набор из 167 индикаторов, включая 30 новых нефинансовых данных.

Эти нефинансовые показатели охватывают все: от оценок корпоративного управления и качества раскрытия информации до настроений в СМИ и даже характера собственности компании. Результаты поразительны: добавление этих нефинансовых данных более чем вдвое повысило прогнозирующую способность моделей. Фактически, семь из десяти наиболее важных предикторов были нефинансовыми, причем корпоративное управление было самым важным сигналом.

Эти модели эффективно научились выявлять признаки высокого риска, такие как неэффективное управление или растущая информационная асимметрия, задолго до того, как они проявились в финансовой отчетности. Для инвесторов это показывает, что анализ не только цифр, но и «качественных» данных компании дает мощное преимущество в раннем выявлении кредитного риска.

Wu, Yanran, et al. «Прогнозирование кредитных спредов и рейтингов с помощью машинного обучения: роль нефинансовых данных». Препринт arXiv arXiv:2509.19042 (2025).

Изменение корреляции между облигациями и акциями

Являются ли государственные облигации всегда безопасным убежищем для инвесторов?

Когда-то акции и государственные облигации двигались синхронно, падая в сложные времена. Но на рубеже тысячелетий ситуация изменилась. Облигации начали расти, когда акции падали, став надежным средством хеджирования, которое инвесторы полюбили. Например, во время финансового кризиса 2008 года облигации росли, а акции падали, смягчая удар для всех, кто держал традиционный портфель 60-40. Ключ к этому изменению лежит в том, что движет рынком.

До 2000 года «шоки предложения» (такие как нефтяные кризисы) делали рискованными как акции, так и облигации. После 2000 года «шоки спроса» (изменения в настроениях инвесторов или экономическом оптимизме) стали более доминирующими, в результате чего акции и облигации двигались в противоположных направлениях (рисунок ниже).

Сейчас, когда инфляция вновь набирает обороты, старая положительная взаимосвязь ненадолго вернулась, что вызывает вопросы о том, останутся ли облигации таким же безопасным активом, каким они были в течение последних двух десятилетий. Для инвесторов это означает, что безопасность классического портфеля 60-40 не гарантирована и полностью зависит от преобладающих экономических тенденций.

Кэмпбелл, Джон Й., Пфлюгер, Каролин Э., Пфлюгер, Каролин Э. и Висейра, Луис М., «Совместное движение облигаций и акций» (25 сентября 2025 г.). Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=5530338 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5530338

Факторы прогнозирования волатильности

Что, если волатильность акций зависит не только от прибыли и процентных ставок, но и от того, за каким «сюжетом» следит рынок?

Волатильность часто рассматривается как загадочная сила, но новые исследования показывают, что она может быть более предсказуемой, чем мы думаем. Анализируя высокочастотные данные по 287 различным рыночным факторам (таким как стоимость, моментум и размер, но в гораздо более широком масштабе), в этом исследовании была построена модель, которая динамически выбирает наиболее влиятельный фактор, определяющий волатильность акций в любой данный момент времени.

Модель значительно превзошла стандартные методы прогнозирования, такие как популярная модель HAR, поскольку она признает, что волатильность определяется не одним статичным источником. Вместо этого различные факторы по очереди играют ведущую роль в зависимости от рыночного режима.

Рисунок 6: Временные ряды долей кластера, отображаемые адаптивными селекторами. Слева: доля акций, модель доходности которых выбирает коэффициент из каждого кластера. Справа: соответствующие доли для модели волатильности HAR-1F с использованием метода оценки свечных элементов, предложенного Ли и др. (2025). Сумма суммируемых областей составляет 100% в день в течение периода Q = 1213 торговых дней.

Интересно, что факторы, которые наилучшим образом предсказывают будущую волатильность акций, редко совпадают с теми, которые предсказывают их будущую доходность (рисунок выше). Это говорит о том, что факторы, определяющие риск и доходность, часто совершенно различны. Для трейдеров и риск-менеджеров это важное понимание: для успешного прогнозирования волатильности необходимо выйти за рамки истории цен на активы, чтобы понять “взаимосвязь между реальными рисками движения денежных средств по облигациям и изменяющимися во времени премиями за риск”.

Чинкветти, Марко и Чинкветти, Марко и Хонг, Сок Янг и Нолте, Ингмар и Нолте (Лехнер), Сандра, Факторы прогнозирования волатильности (18 сентября 2025 г.). Доступно по ссылке: https://ssrn.com/abstract=5502438 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5502438