Статистика маржинального долга FINRA: как читать отчеты

Статистика маржинального долга FINRA — это ежемесячный свод данных о том, сколько средств инвесторы заняли под залог своих брокерских счетов. Эти данные собираются у всех брокеров, обслуживающих маржинальные счета клиентов. Итоговый показатель представляет собой общую сумму дебетовых остатков клиентов по состоянию на последний рабочий день месяца. Данные публикуются на третьей неделе следующего месяца, что означает задержку от четырех до семи недель на момент их получения.

Что измеряет статистика маржинального долга FINRA

Отчетность формируется в соответствии с правилом FINRA 4521(d). Каждый член организации, ведущий маржинальные счета клиентов, предоставляет данные на дату расчетов по состоянию на последний рабочий день месяца. В отчет включается общая сумма всех дебетовых остатков по маржинальным счетам в ценных бумагах, а также общая сумма всех свободных кредитовых остатков по всем денежным и маржинальным счетам.

Эти два показателя составляют всю серию данных. Дебетовый остаток — это кредит: сумма в долларах, которую клиент должен брокеру за ценные бумаги, купленные на заемные средства. Сумма по всей отрасли и есть то, что называют маржинальным долгом. Свободный кредитовый остаток — это обратная сторона: денежные средства клиента, находящиеся у брокера и подлежащие выплате по требованию; в отчете они разделены на денежные и маржинальные счета.

Четыре детали влияют на интерпретацию этих цифр.

• Дебетовые остатки учитываются «грязными» (gross): рыночная стоимость коротких позиций включается в расчет, а не вычитается из кредитовых остатков по коротким позициям.
• Свободные кредитовые остатки не включают остатки по коротким счетам и специальные меморандум-счета.
• Учет на дату расчетов означает, что сделка учитывается в день исполнения, а не в день совершения (принта). При расчетах T+1 покупка, совершенная в последнюю сессию месяца, исполняется в следующем месяце и попадает в отчетность следующего месяца.
• Ряд типов счетов полностью исключен из сбора данных, включая счета других членов FINRA, счета DVP и RVP, а также счета, не связанные с ценными бумагами.

Форма должна быть подана как можно скорее после окончания месяца, но не позднее шестого рабочего дня следующего месяца. Публикация происходит позже.

Когда публикуются данные о маржинальном долге FINRA?

FINRA обычно публикует обновления статистики маржи на третьей неделе месяца, следующего за отчетным. Фирмы подают отчетность к шестому рабочему дню; агрегированные данные появляются примерно через две недели после этого. Фиксированная дата публикации заранее не объявляется, что является существенным отличием от календаря публикации коротких позиций, где даты расчетов и публикации известны за год вперед.

Чтобы понять, чего стоит эта задержка, возьмем 20-е число следующего месяца в качестве условной даты публикации и проанализируем рынок за этот интервал. Ниже приведена таблица за последние полтора года: отчетная дата, условная дата публикации, количество торговых сессий между ними и динамика SPY за этот период.

WITH daily AS
(
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMax(close, window_start)                          AS px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2024-11-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
    GROUP BY d
),
reference_month AS
(
    SELECT
        toStartOfMonth(d) AS m,
        max(d)            AS as_of,
        argMax(px, d)     AS as_of_close
    FROM daily
    GROUP BY m
),
release AS
(
    SELECT
        m,
        as_of,
        as_of_close,
        addDays(toStartOfMonth(addMonths(m, 1)), 19) AS release_day
    FROM reference_month
)
SELECT
    formatDateTime(r.m, '%Y-%m')                    AS month,
    any(formatDateTime(r.as_of, '%b %e'))           AS as_of_label,
    any(formatDateTime(r.release_day, '%b %e'))     AS release_label,
    count()                                         AS sessions_count,
    round(100 * (toFloat64(argMax(d.px, d.d))
                 / toFloat64(any(r.as_of_close)) - 1), 2) AS spy_change_pct
FROM release AS r
CROSS JOIN daily AS d
WHERE d.d > r.as_of
  AND d.d <= r.release_day
  AND r.release_day < today()
GROUP BY r.m
ORDER BY r.m

За последний завершенный интервал, с Jun 30 по Jul 20, рынок провел 13 регулярных сессий, а SPY изменился на -0.57%. Любой, кто читает данные о марже в день их публикации, видит «снимок», сделанный на столько сессий раньше.

Насколько устаревают данные о маржинальном долге к моменту прочтения?

Месячный «снимок» — это самая свежая часть релиза, ей около трех недель. Заимствования, совершенные в первые дни отчетного месяца, имеют возраст около семи недель. Диапазон от четырех до семи недель — это свойство графика, а не конкретного месяца.

Следующая панель расширяет этот анализ до каждого конца месяца, начиная с 2006, и сортирует интервалы по величине движения рынка внутри них.

WITH daily AS
(
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMax(close, window_start)                          AS px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2006-01-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
    GROUP BY d
),
reference_month AS
(
    SELECT
        toStartOfMonth(d) AS m,
        max(d)            AS as_of,
        argMax(px, d)     AS as_of_close
    FROM daily
    GROUP BY m
),
release AS
(
    SELECT
        m,
        as_of,
        as_of_close,
        addDays(toStartOfMonth(addMonths(m, 1)), 19) AS release_day
    FROM reference_month
),
gaps AS
(
    SELECT
        r.m AS m,
        abs(round(100 * (toFloat64(argMax(d.px, d.d))
                         / toFloat64(any(r.as_of_close)) - 1), 2)) AS abs_move_pct
    FROM release AS r
    CROSS JOIN daily AS d
    WHERE d.d > r.as_of
      AND d.d <= r.release_day
      AND r.release_day < today()
    GROUP BY r.m
)
SELECT
    multiIf(abs_move_pct < 1, '0 to 1%',
            abs_move_pct < 2, '1 to 2%',
            abs_move_pct < 3, '2 to 3%',
            abs_move_pct < 5, '3 to 5%',
            abs_move_pct < 8, '5 to 8%',
                              '8% or more')        AS move_bucket,
    count()                                        AS months_count,
    round(100 * count() / (SELECT count() FROM gaps), 1) AS share_pct
FROM gaps
GROUP BY move_bucket
ORDER BY min(abs_move_pct)

21.1% этих интервалов попали в диапазон 0 to 1%, в то время как самый широкий диапазон на графике, 8% or more, содержит 15 из них. Показатель долга, который приходит после движения такой величины, описывает портфель, который рынок уже переоценил.

Задержка исключает два способа использования данных. Цифра не может описывать текущую неделю, и ее нельзя сопоставлять с ценой того же дня без оговорки, что они измеряют разные моменты времени. Короткие позиции имеют ту же проблему в более сжатой форме, что мы разбираем в почему данные о коротких позициях имеют двухнедельную задержку.

Почему рекордный долларовый показатель — наименее интересная часть

О маржинальном долге чаще всего говорят, когда он устанавливает рекорд. Механика делает этот порог низким. Дебетовые остатки — это доллары, занятые под залог портфелей, рыночная стоимость которых меняется вместе с ценами. Если поддерживать объем заимствований как долю от стоимости портфеля, то при росте цен долларовый итог будет расти вместе с ними. Таким образом, номинальный рекорд лишь отражает уровень цен в других единицах.

Насколько обычен рекорд? Панель подсчитывает закрытия месяца по SPY, которые превысили все предыдущие закрытия месяца в данном окне.

WITH daily AS
(
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMax(close, window_start)                          AS px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2006-01-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
    GROUP BY d
),
month_close AS
(
    SELECT
        toStartOfMonth(d)          AS m,
        toFloat64(argMax(px, d))   AS close_px
    FROM daily
    GROUP BY m
),
peaks AS
(
    SELECT
        m,
        close_px,
        max(close_px) OVER (ORDER BY m ASC
            ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_peak
    FROM month_close
),
per_year AS
(
    SELECT
        toYear(m)                         AS y,
        count()                           AS closes_observed,
        countIf(close_px >= running_peak) AS new_highs
    FROM peaks
    GROUP BY y
)
SELECT
    toString(y)      AS year,
    closes_observed,
    new_highs,
    round(100 * sum(new_highs) OVER (ORDER BY y ASC
              ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
              / sum(closes_observed) OVER (ORDER BY y ASC
              ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW), 1) AS cumulative_share_pct
FROM per_year
ORDER BY y

За весь период 34.3% закрытий месяца были новыми максимумами, а 2026 сам по себе содержит 4 из них. Долларовая серия, которая растет вместе со стоимостью портфелей, наследует эту частоту. Воспринимать номинальный рекорд как новость — значит лишь констатировать, что рынок находится вблизи максимума.

Два преобразования делают историю заимствований сопоставимой на протяжении десятилетий.

• Реальное выражение: дефлирование долларового столбца с помощью индекса потребительских цен, чтобы доллар 1997 года и доллар 2026 года были одной единицей. Бюро статистики труда публикует эту историю ИПЦ бесплатно.
• Коэффициент: деление дебетовых остатков на показатель, под который берется заем, например, общую рыночную стоимость акций США или номинальный ВВП. Результат — интенсивность заимствований, а не долларовая сумма.

Дополнительный взгляд не требует внешних данных. Процентное изменение дебетовых остатков месяц к месяцу или год к году не зависит от масштаба по определению и исключает медленный дрейф, который вносит уровень цен в общий итог.

Является ли маржинальный долг опережающим индикатором?

Честный термин — «совпадающий». Дебетовые остатки и стоимость портфелей движутся вместе в течение одного месяца, и к моменту публикации агрегированных данных история цен этого месяца уже известна. Любое утверждение об опережении должно преодолеть два препятствия: арифметическую связь между долларовым балансом и уровнем цен, а также задержку от четырех до семи недель до момента появления цифр.

Читатель может проверить сопряженность движения напрямую. Сопоставьте историю FINRA с худшими месяцами рынка и посмотрите, какая часть снижения серии кредитного плеча приходится на те же месяцы, а не на предшествующие. Панель предоставляет даты для проверки.

WITH daily AS
(
    SELECT
        toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
        argMax(close, window_start)                          AS px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2006-01-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) >= 570
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) < 960
    GROUP BY d
),
month_close AS
(
    SELECT
        toStartOfMonth(d)        AS m,
        toFloat64(argMax(px, d)) AS close_px
    FROM daily
    GROUP BY m
),
chained AS
(
    SELECT
        m,
        close_px,
        lagInFrame(close_px, 1) OVER (ORDER BY m ASC
            ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS prior_close
    FROM month_close
)
SELECT
    formatDateTime(m, '%b %Y')                   AS calendar_label,
    round(100 * (close_px / prior_close - 1), 2) AS spy_change_pct
FROM chained
WHERE prior_close > 0
ORDER BY spy_change_pct ASC
LIMIT 10

Худший из десяти, Oct 2008, показал -16.74% между последовательными закрытиями месяца, а десятый — -8.4%. Поставьте столбец дебетовых остатков рядом с этими месяцами, и вопрос о тайминге решится сам собой для читателя, а не для автора заголовков.

Как скачать полную историю с 1997 года

FINRA размещает таблицу на своей странице статистики маржи и предлагает ту же серию в виде файла Excel, начиная с января 1997 года. Одна строка на месяц, общая сумма дебетовых остатков рядом со столбцами свободных кредитовых остатков, в миллионах долларов.

Две привычки делают файл полезнее. Сохраняйте датированную копию каждой загрузки, так как исправленная отчетность может изменить данные за прошлый месяц, и только ваш архив покажет это изменение. И переносите отчетный месяц в каждую подпись к графику, который вы строите, чтобы график никогда не приписывал баланс месяца к месяцу его публикации.

Данные FINRA, которые чаще всего читают вместе с этими, см. в данных FINRA по коротким позициям, которые следуют той же схеме сбора и публикации с двухмесячным циклом. Для измерения широты рынка без задержки отчетности используйте индекс максимумов-минимумов, построенный непосредственно на ежедневных ценовых данных.

Часто задаваемые вопросы

Когда публикуются данные о маржинальном долге FINRA?

FINRA обычно публикует обновления статистики маржи на третьей неделе месяца, следующего за отчетным. Фирмы подают форму маржинального баланса клиента не позднее шестого рабочего дня этого следующего месяца, а агрегированные данные публикуются после этого. Фиксированная дата публикации заранее не объявляется.

В чем разница между дебетовыми и свободными кредитовыми остатками?

Дебетовый остаток — это деньги, которые клиент должен брокеру за ценные бумаги, купленные с использованием маржи. Свободный кредитовый остаток — это денежные средства клиента, хранящиеся у брокера и подлежащие выплате по требованию. FINRA собирает общую сумму дебета по маржинальным счетам и общую сумму свободных кредитов по денежным и маржинальным счетам.

Как далеко назад уходят данные FINRA по маржинальному долгу?

Загружаемая история на странице статистики маржи FINRA начинается с января 1997 года, по одной строке на месяц. Остатки указываются в миллионах долларов на дату расчетов по состоянию на последний рабочий день каждого месяца.

Предсказывает ли маржинальный долг рыночные максимумы?

Две особенности серии ограничивают такое использование. Долларовый уровень движется вместе со стоимостью портфелей, поэтому он растет по мере роста цен даже при постоянной интенсивности заимствований, а каждая цифра имеет возраст от четырех до семи недель на момент публикации. Читатели, изучающие точки разворота, обычно работают с процентным изменением год к году или с версией коэффициента, а не с номинальным долларовым уровнем.

Является ли маржинальный долг тем же самым, что и короткие позиции?

Нет. Маржинальный долг — это заемные денежные средства, удерживаемые под длинные позиции. Короткие позиции (short interest) учитывают акции, проданные «в короткую» и еще не выкупленные. И те, и другие данные попадают к общественности через отчеты брокеров в FINRA по фиксированному циклу, и оба вида данных приходят с задержкой, измеряемой неделями.

Каждая панель выше разворачивается в точный SQL-запрос, который ее создал. Чтобы выполнить ту же арифметику конца месяца и задержки публикации для другого тикера или более длительного периода, запросите это на простом английском языке в терминале Strasmore.