Niekam ne paslaptis – šiandien pasaulį valdo duomenys. Kiekvienu prisilietimu prie interneto didiname duomenų kiekį jame, kompanijos skiria milžiniškus resursus, siekdamos sukaupti kuo daugiau duomenų viena ar kita tema, universitetai duomenis analizuoja, o mes rūpinamės interneto greičiu, kad tik galėtume kuo didesniais kiekiais ryti svetimus duomenis... Naujienas, nuotraukas, draugų ir įžymybių komentarus socialiniuose tinkluose ir t.t.

Alternatyvūs duomenys – kas tai?

Susidarius tokiam duomenų ir įvairios informacijos pertekliui pasaulyje labai aktyviai pradėjo kurtis tuos duomenis analizuojančios ir apdorojančios kompanijos. O galingėjantys kompiuteriai ir protingėjančios programos bei atsiradę „neuroniniai tinklai“ (plačiau žinomi kaip „dirbtinis intelektas“) šioms kompanijoms padeda duomenis analizuoti tokiais būdais, kiekiais ir tempais, kokie dar niekada iki šiol nebuvo įmanomi.

Investicijų pasaulyje tai palaimingai atvėrė duris naujai analizės sferai, kuri buvo pavadinta alternatyviąja analize, o jai naudojami duomenys – alternatyviais duomenimis. Paprastai tariant, alternatyvūs duomenys – tai nestandartiniai informacijos šaltiniai, kurie suteikia įžvalgų arba turi tam tikrų koreliacijų su vienomis ar kitomis investavimo priemonėmis, pavyzdžiui, paskutinį mėnesį parduotų „Teslos“ automobilių kiekis arba kosminių palydovų suskaičiuoti statybinių kranų kiekiai tam tikrose zonose.

O alternatyvioji analizė investuojant yra tokių duomenų pritaikymas priimant investicinius sprendimus. Taigi, pavyzdžiui, fundamentaliosios analizės šalininkai analizuoja, tarkim, kompanijų pelnų ataskaitas ir pagal tai nusprendžia, į kokias kompanijas investuoti – apie tai tikrai nemažai rašoma žurnale „Investuok“, o alternatyviosios analizės šalininkai gali analizuoti, pavyzdžiui, kosminių palydovų ataskaitas apie grūdinių kultūrų laukų būklę arba žaliavų konteinerių judėjimą realiuoju laiku.

Nuo ko viskas prasidėjo?

Nors alternatyvioji analizė yra dar visiškai nauja šaka, eksperimentuoti su alternatyviais duomenimis investuotojai pradėjo jau labai seniai. Dar prieš didžiąją depresiją Amerikoje egzistavo keletas kompanijų, kurios rinkos sentimentą bandė nustatyti pačiais keisčiausiais būdais. Pačios rengdamos apklausas ar kitaip rinkdamos pirmuosius alternatyvius duomenis ir vėliau juos apdorodamos šios kompanijos bandydavo nustatyti ateities akcijų rinkos svyravimus pagal tokias keistenybes, kaip moterų sijonų ilgis, golfo aikštynuose paliktų kamuoliukų kiekis arba alaus ir vyno pardavimų santykis.

Pasigilinkime į tai. Ar tokios įdomybės iš tiesų suteikia įžvalgų ir kaip nors koreliuoja su akcijų rinkos svyravimais?

Keisčiausi pavyzdžiai praeityje

Imkime sijonų ilgio pavyzdį. Apie jį greičiausiai jau girdėjote, apie jį kažkada rašė ir žurnalas „Investuok“, bet pavyzdys įdomus, tad vertas būti prisimintas. Tokią analizę pirmą kartą pasauliui 1925-aisiais pasiūlė Georgeʼas Tayloras. Jis spekuliavo, kad, ilgėjant sijonams, rinkos su sijonais čiuožia žemyn, o sijono kraštui kylant aukštyn kyla ir akcijų rinkos. Atrodytų, absoliuti keistenybė, toks alternatyviosios analizės siūlymas paremtas teorija, jog, sunkėjant laikams, artėjant kriziniams periodams, žmonės tampa konservatyvesni, pradeda rengtis atsargiau, o kai laikai gerėja, žmonės tampa laimingesni, elgiasi laisviau, yra mažiau susivaržę, labiau linkę eksperimentuoti ir visa tai atspindi jų aprangoje.

Ši teorija susiejo sijonų ilgį su akcijų rinkos judesiais. Ji buvo patvirtinta triukšmingajame trečiajame dešimtmetyje, kai akcijų rinkos ir Amerikos ekonomikos klestėjimas paskatino mados ir pramogų pasaulį ieškoti naujovių. Mada, kuri prieš dešimtmetį būtų buvusi visuotinis skandalas, dabar buvo ant bangos, įskaitant ir virš kelių kylančius sijonus. 1929-aisiais prasidėjus Didžiajai depresijai ši koreliacija buvo dar kartą patvirtinta, kai provokuojančias madas pakeitė santūresni ir pigesni apdarai.

Vėliau, devintojo dešimtmečio pradžioje, šis modelis stebėtinai pasikartojo, kai su „Reigonomika“ prasidėjęs milijonierių bumas Amerikoje išpopuliarino mini sijonus ir kai vėliau mados švytuoklė vėl pakrypo link ilgesnių sijonų antroje šio dešimtmečio pusėje, kas iš esmės sutapo su 1987-aisiais įvykusiu akcijų rinkos smukimu.

Dar keletą linksmesnių pavyzdžių

Panašiu principu buvo analizuojamas aikštynuose paliktų golfo kamuoliukų kiekis. Logika panaši: kuo geresni laikai, tuo mažiau žmonėms rūpi smulkios išlaidos.

Taip pat populiari buvo alaus ir vyno pardavimų santykio analizė. Buvo spekuliuojama, jog artėjant prastiems laikams žmonės yra labiau linkę gerti alų, o ekonomikai kylant dažniau mėgaujamasi prabangesniais gėrimais, tokiais kaip vynas.

Ir galų gale visiškai su logika nesikertanti parduotų sedano tipo automobilių ir kabrioletų santykio analizė. Logika paprasta: geriau gyvenant mūsų automobiliai (kaip ir apranga) tampa ryškesni, labiau provokuojantys.

Taigi matome, jog alternatyvios analizės būdai nebuvo paslaptis jau praėjusiame šimtmetyje. Tikiu, kad dauguma šių analizės būdų puikiai veikia ir šiomis dienomis. Tačiau pažvelkime, ko naujo į alternatyvios analizės realijas įnešė internetas, socialiniai tinklai ir tūkstantmečio sankirtos aktualijos

Alternatyvioji analizė šiandien

Šiandien turime galybę įvairių alternatyvių duomenų. Dauguma iš jų dažniausiai tėra naujų technologijų mums suteikiamos įžvalgos apie ekonomiką skatinančius veiksnius realiuoju laiku. Ypač dažnai naudojamos palydovų daromos nuotraukos ir dirbtinio intelekto algoritmų atliekama tų nuotraukų analizė, naujos GPS sekimo įrangos ataskaitos, visa stebinčios kameros ir kiti technologiniai jutikliai, padedantys vienaip ar kitaip stebėti tam tikrą sferą, kuri gali būti susijusi su kuriuo nors ekonomikos rodikliu. Tačiau labiausiai į atmintį įstrigęs alternatyviosios analizės pavyzdys man iki šiol išlieka 2016-aisiais išleistas Maxo Brauno sukurtas algoritmas pavadinimu „Trump2Cash“, kuris analizuoja Donaldo Trumpo komentarus jo „Twitter“ paskyroje ir pagal juos perka ir parduoda akcijas, susijusias su Trumpo komentarais.

Nors išleistas kaip linksmas eksperimentas, šis algoritmas pasirodė stebėtinai pelningas. Jo veikimo principas gan paprastas. Programa realiuoju laiku stebi D. Trumpo „Twitter“ paskyrą ir, radusi naują komentarą, ieško raktinių žodžių, tokių kaip kompanijos pavadinimas. Sėkmingai susiejus komentarą su kompanija, dirbtinis intelektas perima darbą ir bando nustatyti komentaro sentimentą – teigiamas ar neigiamas komentaras kompanijos atžvilgiu. Nustačius kompaniją ir sentimentą atliekamas kompanijos akcijų pirkimas arba pardavimas: perkama, jei komentaras teigiamas, parduodama, jei neigiamas.

Kaip teisingai pasirinkti?

Turbūt nėra visuotinai teisingo atsakymo, ar investuojant verta į šiuos keistus duomenis kreipti dėmesį. Tai visiškai priklauso nuo investuotojo, jo interesų ir gabumų. Jei jūs jau dabar sėkmingai valdote savo investicijas pasitelkdami jums priimtiną analizės būdą, alternatyvūs duomenys turbūt jums nebūtini. Bet gal tinkamai naudojami visai praverstų?

Jei vis dėlto nuspręsite daugiau dėmesio skirti eksperimentams ir alternatyviems duomenims skirsite laiko, reikėtų atkreipti dėmesį į keletą dalykų.

Visų pirma reikia tinkamai pasirinkti duomenis, kurie būtų tinkami jūsų investavimo modeliui. Tai labai priklausys nuo priemonių, kuriomis prekiaujate, jei investuojate į nekilnojamąjį turtą, Jums tikriausiai būtų aktualu žinoti statybų koncentracijos zonas jūsų šalyje ar mieste. Jeigu prekiaujate žaliavomis, įžvalga apie iškasenų kiekius realiuoju laiku ar palydovais matuojamas javų gyvybingumas gali būti kaip tik jums. Taigi svarbu teisingai pasirinkti, kokiais duomenimis remsitės.

Visada vertėtų vadovautis logika. Neieškokite aklų koreliacijų. Nepamirškite, koreliacija neįrodo priežastinio ryšio. Tad vien tas faktas, jog matote tam tikrą duomenų ir rinkos bendrumą, dar nereiškia, jog tai nėra tiesiog laimingas atsitiktinumas. Taigi bandykite surasti logiką, užduokite sau klausimus – kodėl jūsų naudojami duomenys turėtų veikti? Kodėl jie suteikia įžvalgos? Ar tai nėra tik atsitiktinumas?

Kitas žingsnis radus tinkamus duomenis yra jų tikrinimas. Aklai, nepatikrinus duomenų, investuoti nevertėtų. Nebent mėgstate azartą ir norite išbandyti viską savo kailiu ir pinigais. Tačiau laikantis tokio požiūrio į investavimo pasaulį eiti turbūt nevertėtų. Investavimas, paprastai tariant, yra skaičių žaidimas, ir tiek. Jei suprantate statistiką, mokate vertinti riziką, išmanote žaidimų teoriją, viskas bus gerai. Tokiu požiūriu reikėtų vertinti ir jūsų naujai atrastus duomenis.

Atlikite mažų mažiausiai vizualinę duomenų analizę. Pažiūrėkite, ar istoriškai jūsų duomenys ir jų panaudojimas statistiškai pasiteisino dažniau, nei šovė pro šalį. Atliekant tokią vizualią analizę, stebint istorinius grafikus ir istorinius duomenis vertėtų atsižvelgti į pagrindinį statistikos dėsnį – didesnis duomenų kiekis yra patikimesnis. Kalbu ne apie pačių alternatyvių duomenų kiekį, tačiau kiek kartų jie būtų buvę panaudoti jūsų investavimo modelyje. Du kartus iš trijų veikęs modelis nebus toks statistiškai svarus kaip du šimtus kartų iš trijų šimtų kartų pasitvirtinęs modelis. Taigi nevertėtų pasikliauti duomenimis, kurie yra visiškai švieži ir negali būti istoriškai patikrinti.

Sunku pasakyti, ar ši analizės šaka įsišaknys taip stipriai kaip fundamentali ar techninė analizė, tačiau nuneigti tokios analizės privalumus sunku. Manau, kad kintant laikams kinta ir analizės būdai, sunku pasakyti, kaip kitaip sugalvosime pritaikyti naujas technologijas, naujas žinias rinkoje. Aišku viena – investuotojai niekada nenustos ieškoti naujų būdų uždirbti!

Tai straipsnis iš žurnalo „INVESTUOK“.

Gruodžio mėnesio žurnalo „Investuok“ numeryje taip pat skaitykite:

Tema: po truputį vis daugiau analitikų pradeda kalbėti, kad greičiausiai mums teks išmokto gyventi pagal vadinamąjį Japonijos scenarijų – mažos palūkanos ir žema infliacija. Gal tai ir visai neblogai? Kas laukia investuotojų jei toks scenarijus įsigyvendins?

NT rubrikoje – lyginame kaip atrodo būsto ir jo nuomos kainos Baltijos sostinėse – tikimės rasite investicinių idėjų.

Aktualijose: ESO ir „Ignitis gamyba“ pasitraukimas iš biržos – ar įmanoma smulkiesiems gauti teisingą kainą ir ar po tokių valstybės manevrų logiška laukti rimto visos „Ignitis“ grupės atėjimo į biržą?

Vertybinių popierių biržoje: apžvelgiame kaip pastarąjį ketvirtį savo investicijas keitė garsiausi pasaulio investuotojai – bandome analizuoti pozicijas ir ką jų veiksmai gali reikšti smulkiesiems investuotojams? Taip pat gilinamės kiek ir kokiomis rekomendacijomis galima tikėti, o kada reikia būti ypač atsargiam.

Žaliavos – kodėl šiuo metu verta stebėti naftą ir jos kainas?

Investuotojo dienoraštyje – Tesla ir „kodėl aš įsigijau „Uber“ akcijų?“

Įžvalgose – tendencijos posūkis? – Įtampa rinkose slūgsta, analitikai pradeda kalbėti apie neblogus 2020 metus. Kaip ir gražu, tačiau esame ilgiausioje (per visą istoriją) augančioje rinkoje. Kada tai sustos?

Ir dar: komentarai, patarimai, fondų rezultatai, pasaulio, žaliavų, valiutų apžvalgos ir tai, ką rugsėjį viešai kalbėjo garsūs investuotojai bei ekonomistai.

Daugiau informacijos: www.investuok.eu