Статистика FINRA щодо маржинального боргу: пояснення

Статистика FINRA щодо маржинальної заборгованості — це щомісячний підрахунок суми, яку інвестори позичили під заставу своїх брокерських рахунків. Дані надходять від усіх брокерів, які обслуговують маржинальні рахунки клієнтів. Основний показник — загальна сума дебетових залишків клієнтів у доларах, розрахована станом на останній робочий день місяця. Публікація відбувається на третьому тижні наступного місяця, тому на момент виходу показник має давність від чотирьох до семи тижнів.

Що вимірює статистика FINRA щодо маржинальної заборгованості

Звітність подається відповідно до правила FINRA 4521(d). Кожен член FINRA, який обслуговує маржинальні рахунки клієнтів, на основі дати розрахунків подає станом на останній робочий день місяця загальну суму всіх дебетових залишків на маржинальних рахунках цінних паперів, а також загальну суму всіх вільних кредитових залишків на всіх грошових і маржинальних рахунках цінних паперів.

Ці два підсумкові показники формують увесь часовий ряд. Дебетовий залишок — це позика: сума, яку клієнт винен брокеру за цінні папери, придбані за позикові кошти. У сумі по всій галузі це і є показник, який називають маржинальною заборгованістю. Вільний кредитовий залишок — інша сторона балансу: кошти клієнтів, що зберігаються у брокера та підлягають виплаті на вимогу. У звіті вони розподілені між грошовими рахунками та маржинальними рахунками.

На трактування показників впливають чотири деталі.

• Дебетові залишки враховуються у валовому обсязі. Короткі ринкові вартості включаються до розрахунку, а не вираховуються з коротких кредитових залишків.
• Вільні кредитові залишки не включають короткі залишки на рахунках і спеціальні меморандумні рахунки.
• Основа за датою розрахунків означає, що угода враховується в день її розрахунку, а не в день виконання. За режиму розрахунків T+1 купівля в останню торгову сесію місяця розраховується вже наступного місяця та потрапляє до показника наступного місяця.
• Деякі типи рахунків повністю виключені зі збору даних. Серед них рахунки інших членів FINRA, рахунки DVP і RVP, а також рахунки, не пов’язані з цінними паперами.

Форма має бути подана якомога швидше після завершення місяця, але не пізніше шостого робочого дня наступного місяця. Публікація відбувається пізніше.

Коли публікуються дані FINRA щодо маржинальної заборгованості?

FINRA зазвичай публікує оновлення маржинальної статистики на третьому тижні місяця, що настає після звітного. Компанії подають звітність до шостого робочого дня, а сукупний показник публікується приблизно через два тижні після цього. Фіксовану календарну дату заздалегідь не оголошують. Це суттєва відмінність від календаря публікації даних щодо короткого інтересу, для якого дати розрахунків і поширення даних публікуються на рік уперед.

Щоб побачити, як цей розрив впливає на інтерпретацію, візьмімо 20-те число наступного місяця як умовну дату публікації на третьому тижні та виміряймо рух ринку за цей період. Панель нижче охоплює останні півтора року завершень місяців: дату, станом на яку розраховано показник, умовну дату публікації, кількість звичайних торгових сесій між ними та динаміку SPY за цей період.

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 останній завершений інтервал — від Jun 30 до Jul 20 — ринок провів 13 звичайних торгових сесій, а SPY змінився на -0.57%. Той, хто читає показник маржинальної заборгованості в день його публікації, фактично бачить зріз, зроблений на таку кількість сесій раніше.

Наскільки застарілими є дані про маржинальну заборгованість на момент публікації?

Зріз на кінець місяця — найсвіжіша частина звіту, але йому вже близько трьох тижнів. Позики, залучені в перші дні звітного місяця, на момент публікації мають давність близько семи тижнів. Саме тому діапазон становить від чотирьох до семи тижнів. Це властивість графіка публікації, а не конкретного місяця.

Наступна панель розширює цей самий розрахунок на всі завершення місяців, починаючи з 2006, і сортує інтервали за величиною руху ринку всередині 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)

У 21.1% цих інтервалів ринок перебував у діапазоні 0 to 1%, тоді як найширший діапазон на графіку — 8% or more — охоплює 15 інтервалів. Балансовий показник, який надходить після руху такого масштабу, описує портфель, вартість якого ринок уже переоцінив.

Ця затримка однозначно виключає два способи використання показника. Він не може описувати поточний тиждень. Також його не можна зіставляти з ціною за той самий день без пояснення, що ці два показники відображають різні моменти часу. Дані щодо короткого інтересу мають ту саму проблему, але із коротшою затримкою. Ми розглядаємо її в матеріалі чому даним щодо короткого інтересу вже два тижні.

Чому рекордний показник у доларах є найменш цікавою частиною

Про маржинальну заборгованість найчастіше згадують, коли вона встановлює рекорд. Але механіка показника робить такий рекорд невисоким порогом. Дебетові залишки — це позикові кошти під портфелі, ринкова вартість яких змінюється разом із цінами. Якщо зберігати обсяг позик незмінним як частку вартості портфеля, то зі зростанням цін зростатиме й сума в доларах. Номінальний рекорд у такому разі лише відображає рівень цін в інших одиницях.

Наскільки звичайними є рекорди? Панель підраховує місячні закриття SPY, які перевищили всі попередні місячні закриття у вибраному періоді.

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 період 34.3% місячних закриттів були новими максимумами, а на одну дату — 2026 — припадає 4 із них на цей момент. Часовий ряд у доларах, який зростає разом із вартістю портфелів, матиме таку саму частоту рекордів. Якщо розглядати номінальний рекорд як новину без додаткового аналізу, він переважно лише підтверджує, що ринок перебуває поблизу максимуму.

Два перетворення дають змогу порівнювати історію запозичень за різні десятиліття.

• Реальні значення: скоригувати доларовий ряд на індекс споживчих цін, щоб долар 1997 року та долар 2026 року були однаковою одиницею вимірювання. Bureau of Labor Statistics безкоштовно публікує історію CPI.
• Коефіцієнт: поділити дебетові залишки на показник, щодо якого оцінюється обсяг запозичень, наприклад на загальну ринкову вартість акцій США або номінальний GDP. Результатом буде інтенсивність запозичень, а не сума в доларах.

Є й інший підхід, для якого не потрібні зовнішні дані. Місячна або річна процентна зміна дебетових залишків за своєю конструкцією не залежить від масштабу. Вона також усуває повільний тренд, який рівень цін додає до абсолютного показника.

Чи є маржинальна заборгованість випереджальним індикатором?

Чесніше назвати її збіжним індикатором. Дебетові залишки та вартість портфелів змінюються разом у межах одного місяця. До моменту публікації сукупного показника історія цін за цей місяць уже є загальнодоступною. Будь-яке твердження про випередження або запізнення має враховувати дві обставини: математичний зв’язок між доларовим балансом і рівнем цін, а також затримку від чотирьох до семи тижнів до моменту появи показника.

Перевірити спільну динаміку можна безпосередньо. Потрібно зіставити історію FINRA з найгіршими місяцями ринку та перевірити, яка частина зниження ряду левериджу припадає на ті самі місяці, а не передує їм. Панель містить дати для такої перевірки.

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

Найгірший із десяти періодів — Oct 2008 — показав зміну -16.74% між послідовними місячними закриттями, а десятий період усе одно показав -8.4%. Якщо зіставити дебетові залишки з цими місяцями, питання щодо часової послідовності вирішується на основі даних, а не заголовка.

Як завантажити повну історію, починаючи з 1997 року

FINRA публікує таблицю на своїй сторінці Margin Statistics і пропонує той самий часовий ряд для завантаження у форматі Excel. Він починається із січня 1997 року. У таблиці один рядок на місяць, а загальна сума дебетових залишків наведена поруч із показниками вільних кредитових залишків. Дані подано в мільйонах доларів.

Дві звички роблять цей файл кориснішим. Зберігайте копію кожного завантаження із датою, оскільки виправлена звітність може змінити показник за попередній місяць, і лише власний архів покаже таку зміну. Також зазначайте місяць, станом на який розраховано показник, у кожному підписі до графіка. Це не дасть графіку непомітно прив’язати баланс за один місяць до місяця його публікації.

Для набору даних FINRA, який найчастіше аналізують разом із цим, див. дані FINRA щодо короткого інтересу. Вони збираються та публікуються за тією самою схемою, але двічі на місяць. Для показника ширини ринку без затримки публікації див. індекс high-low, побудований безпосередньо на основі щоденних цінових даних.

Часті запитання

Коли публікуються дані FINRA щодо маржинальної заборгованості?

FINRA зазвичай публікує оновлення маржинальної статистики на третьому тижні місяця, що настає після звітного. Компанії подають Customer Margin Balance Form не пізніше шостого робочого дня цього наступного місяця, після чого публікується сукупний показник. Фіксовану дату публікації заздалегідь не оголошують.

У чому різниця між дебетовими та вільними кредитовими залишками?

Дебетовий залишок — це кошти, які клієнт винен брокеру за цінні папери, придбані на маржі. Вільний кредитовий залишок — це кошти клієнта, що зберігаються у брокера та підлягають виплаті на вимогу. FINRA збирає загальну суму дебетових залишків на маржинальних рахунках цінних паперів і загальну суму вільних кредитових залишків на грошових та маржинальних рахунках цінних паперів.

За який період доступні дані FINRA щодо маржинальної заборгованості?

Історія для завантаження на сторінці FINRA Margin Statistics починається із січня 1997 року. Вона містить один рядок на місяць. Залишки подано в мільйонах доларів на основі дати розрахунків станом на останній робочий день кожного місяця.

Чи прогнозує маржинальна заборгованість ринкові максимуми?

Два фактори обмежують таке використання показника. Доларовий рівень змінюється разом із вартістю портфелів, тому зростає разом із цінами навіть за незмінної інтенсивності запозичень. Крім того, на момент публікації кожен показник має давність від чотирьох до семи тижнів. Інвестори, які аналізують точки розвороту, зазвичай використовують річну процентну зміну або коефіцієнтну версію показника замість абсолютної суми в доларах.

Чи є маржинальна заборгованість тим самим, що й короткий інтерес?

Ні. Маржинальна заборгованість — це позикові кошти, забезпечені довгими позиціями. Короткий інтерес показує кількість акцій, проданих у коротку позицію та ще не покритих. Обидва показники надходять у відкритий доступ через звітність брокерів перед FINRA за фіксованим графіком, і обидва публікуються із затримкою у кілька тижнів.

Кожна наведена вище панель розгортається до точного SQL-запиту, який її сформував. Щоб виконати такі самі розрахунки місячних показників і розривів між датою розрахунку та публікацією для іншого тикера або довшого періоду, сформулюйте запит звичайною англійською мовою в терміналі Strasmore.