Финансовый анализ                                             803

по 1994 г. Поступая таким образом, они не понимают, что система будет неработаю-
щей, если использовать для ее проверки данные этого периода, поскольку параметры
самой системы были определены на основе того же периода. Настоящая проверка прог-
нозной ценности этой или любой другой системы должна быть основана на оценке
параметров за период более ранний, чем исследуемый. То есть, как будет показано
ниже, тестируемый период не должен совпадать с тем периодом, на основе данных
которого выводилась формула.

23.3.5   Некорректная подгонка

Нетрудно найти успешно функционирующую систему, если те же самые данные, на
основании которых она была создана, используются для проверки ее эффективности13.
Несмотря на высказанную критику о том, что такая система не будет функционирую-
щей, некоторые инвесторы все же могут попытаться использовать ее в будущем, если
она неплохо работала в прошлом. Кроме того, есть еще одно критическое замечание о
такой системе.

Предположим, что уравнение (23.2) оказалось не слишком пригодным для приме-
нения. Тогда можно попытаться использовать следующее уравнение:

~SPt=a+bMt_t+cMi_t,                           (23.3)

где М^ - это уровень предложения денег в момент времени t- 2, а с - константа. Если
уравнение (23.3) не дает хороших результатов, то можно воспользоваться большим чис-
лом переменных и констант. В итоге можно найти уравнение, которое, как кажется,
будет работать хорошо. Однако это не означает, что оно может быть полезным для
инвестора. Если с помощью данных проверить 100 непригодных для использования
систем, то в силу теории вероятностей одно из них, возможно, даст результаты, кото-
рые «статистически дают погрешность в 1%». Этот факт не должен обнадеживать, по-
скольку в действительности не имеет никакой прогнозирующей силы на будущее.

Приведем такой пример. Пусть курсы акций США обнаружили зависимость от
активности Солнца и длины юбок. Однако данные корреляции вряд ли показывают
истинные причинные взаимосвязи. Напротив, данные взаимосвязи вероятнее всего были
ложными, что свидетельствует об их случайном характере. Если нет оснований считать,
что выявленная зависимость имеет объективную основу, то не стоит ожидать, что эта
зависимость сохранится в будущем.

23.3.6   Сравнение с неэффективными системами

Нередко можно услышать, что инвестиционная система «объясняет» значительную часть
колебаний какого-либо фондового индекса. На рис. 23.2 показаны квартальные значе-
ния индекса S&P 500 за. 10 лет (сплошная линия) и прогнозные значения, полученные
в результате построения системы на основе прошлых данных-о предложении денег (ли-
ния в виде точек). Два набора значений кажутся вполне совпадающими.

Впечатляюще? Не совсем. Самый простой прогноз, показанный пунктирной ли-
нией, оказывается еще более точным. В соответствии с этой методикой значение ин-
декса за каждый квартал будет равно его значению за предыдущий квартал:

~SPt=SP,,.                                  (23.4)

Любая система, которая претендует на то, чтобы обеспечить доходность выше сред-
ней. должна давать оценку относительного изменения курсов (или доходности), а не