Корреляционные матрицы: Индекс IMOEX

30 Eyl

С апреля 2022 года, после месячной приостановки торгов на Московской бирже, рынок претерпел значительные изменения. Секторы и отдельные акции стали реагировать на новые экономические и геополитические условия по-разному.

Корреляционные матрицы предоставляют важный инструмент для анализа межрыночных взаимосвязей и поведения акций в динамике. Корреляционные матрицы не только показывают, как активы движутся по отношению к индексу, но и как они связаны между собой. Если коэффициент корреляции между двумя акциями близок к 1, это значит, что они обычно движутся в одном направлении. Если корреляция близка к -1, они двигаются в противоположных направлениях. Значения около 0 указывают на слабую связь, что может означать, что поведение одной акции мало влияет на другую, даже если обе акции могут следовать за общим индексом.

Рассмотрим, как разные сектора Индекса Московской биржи адаптировались к новым условиям и какие перспективы (риски) это открывает для инвесторов.
____________

Финансовый сектор


Сильная связь с индексом: Крупные игроки, такие как Сбербанк и МосБиржа, демонстрируют высокую корреляцию (0.93+), двигаясь синхронно с IMOEX.
Лидеры роста: BSPB удивил рынки, показав рост более 500%, что выделяет его на фоне других акций сектора.
Разные пути: ВТБ и МКБ слабо коррелируют с индексом, что создаёт возможность для иных инвестиционных стратегий.

Информационные технологии (IT)


Высокая взаимосвязь: Акции HHRU, OZON и POSI демонстрируют сильную корреляцию с индексом IMOEX (0.85+), что подтверждает их синхронное движение с общим трендом сектора.
Лидеры роста: POSI лидирует с приростом в 167%, следом за ним OZON (+132%). Эти компании уверенно растут, несмотря на общую волатильность рынка.
Индивидуальные результаты: VKCO и MTSS показали отрицательную динамику, выделяясь на фоне остальных секторов, что может представлять риск или возможность для краткосрочных стратегий.

Энергетический сектор (Нефть и газ)


Высокая корреляция: Компании Роснефть (ROSN), ЛУКОЙЛ (LKOH) и Татнефть (TATNP) демонстрируют тесную взаимосвязь (корреляция 0.95+), что говорит о синхронности их движений с индексом IMOEX.
Исключение – Газпром: Газпром (GAZP) проявляет отрицательную корреляцию (-0.38), указывая на его независимость от других игроков сектора и низкую связь с общим трендом.
Разнообразие результатов: Лидеры роста – Татнефть (81%) и Роснефть (20%), в то время как Газпром упал на 45%, что делает его аутсайдером.

Электроэнергетика


Высокая корреляция: МосЭнерго (MSNG) и Юнипро (UPRO) демонстрируют сильную взаимосвязь с IMOEX, а также друг с другом (0.91+), указывая на синхронные движения внутри сектора.
Индивидуальные результаты: ИнтерРАО (IRAO) вырос на 51%, в то время как МосЭнерго потерял 51%, что подчёркивает разнонаправленность компаний внутри сектора.
Отрицательная корреляция: РусГидро (HYDR) слабо коррелирует с остальными игроками и индексом (0.05), показывая независимое движение.

Горнодобывающий сектор


Сильная корреляция: НЛМК (NLMK), Северсталь (CHMF) и Магнитогорский металлургический комбинат (MAGN) демонстрируют высокую взаимосвязь с IMOEX (0.93+), что указывает на синхронные колебания.
Независимые игроки: РУСАЛ и ГМК Норильский никель (GMKN) показывают слабую отрицательную корреляцию с индексом, что говорит о их независимой динамике.
Индивидуальные результаты: Селигдар и АЛРОСА демонстрируют падение более чем на 30%, тогда как НЛМК и ММК стабильно держат свои позиции.

Транспорт, химия, потребительский и недвижимость


Транспорт: Совкомфлот (FLOT) демонстрирует сильную связь с индексом IMOEX (0.97), являясь лидером роста (+85%). Аэрофлот (AFLT) также вырос на 45%, поддерживая корреляцию с индексом (0.80).
Агро и химия: АГРО (AGRO) и ФосАгро (PHOR) показывают слабую отрицательную корреляцию с индексом, с падением PHOR на 33%.
Недвижимость: Самолёт (SMLT) потерял 39%, демонстрируя низкую корреляцию с IMOEX (0.81).

Аутсайдеры на рынке спустя два года

Спустя два года после восстановления торгов, рынок вырос на 3%, но это не отражает полной картины, поскольку выплаты дивидендов не учитывались, а их доходность была значительной.
Максимальное отставание компаний от индекса составило до 60%. Интересно отметить, что 1 апреля цены всех акций были в одной точке с индексом. Это открывает две стратегии: возможность для спекуляций на основе спредов или же простое игнорирование этих акций в свой портфель.

Заключение

Если вам интересны другие корреляционные матрицы, которые могут показать специфику диверсификации, включая зарубежные рынки, с радостью предложу такие данные на любой выбранный период.
___

PS...:

Я постарался представить актуальную информацию и создать релевантные матрицы, учитывая пропуски данных, особенно с учетом редомициляций и других факторов, которые могли усложнить структуру.
Возможно, я где-то допустил ошибки, и прошу за это прощения. В любом случае, я буду рад вашим комментариям и предложениям!