Межрыночный корреляционный анализ используется многими постоянно. Но этот же анализ можно с успехом использовать и во внутрирыночном (секторальном) анализе.
Все различие состоит только в том, что на какой-либо инструмент, например, фондового рынка имеет влияние, например, какой-то инструмент товарного рынка. Используется при этом определенная анализом лаговая зависимость. А во внутрирыночном анализе используются корреляции между инструментами этого рынка, для определения выбора более доходного инструмента, или выбора инструментов для хеджирования.
Напомню, что корреляция изменяется в пределах от 1 до -1. Если она равняется 1, то это означает, что динамика финансовых инструментов полностью совпадает (именно характер движения, а не их величина). Если она равняется -1, то значит, что эти два финансовых инструмента полностью противоположны (например, когда один растет, то в этот момент времени другой обязательно падает, и наоборот). А если она равняется нулю, то характеры этих двух финансовых инструментов никак не совпадают (ведут себя вполне самостоятельно).
По обыкновению анализ ведется на исторических данных. Но если уже проведен анализ и построен прогноз, то желательно использовать именно данные прогноза. Это связано с тем, что в прошлом и будущем финансовые инструменты имеют, строго говоря, отличающиеся характеры рынка. Если бы это было не так, то мы бы всегда видели перед собой синусоиды по каждому инструменту, но синусоиду достаточно тяжело зафиксировать на рынке. Поэтому прогнозные данные с некоторой вероятностной ошибкой, в результате корреляционного анализа будут иметь меньшую ошибку этого анализа, чем при анализе исторических данных.
Для дальнейшего анализа я использовал те прогнозные данные, которые все видели в предыдущих статьях. Если кто-то имеет свои прогнозы, может таким же образом рассчитать свои корреляционные матрицы.
Кроме данных корреляций я использовал параметр наклона тренда, для сравнения относительной доходности каждого инструмента.
Так вот для индексов таблица годовых доходностей выглядит таким образом
Т.е. в годовом измерении наиболее доходным индексом будет DAX, а следом за ним IBEX 35 и NIKKEI 225.
А для квартальных (на ближайший квартал) данных такой
Как видно, что пока испанский индекс будет сравним в доходности с немецким.
Но стоит ли самые доходные индексы совмещать между собой может «рассказать» корреляционная матрица.
Годовая корреляционная матрица, представленная ниже, показывает о взаимной взаимосвязи всех индексов между собой.
Каждый индекс, полностью совпадая с самим собой, естественно показывает корреляцию равной единице (диагональ матрицы). А вот корреляция NIKKEI 225 с DAX большая, чем с IBEX 35, поэтому первую пару более предпочтительно иметь в своем инвестиционном портфеле. А вот как хеджирующий портфель, то желательно выбрать пару NIKKEI 225- IBEX 35, т.к. у них доходности сравнимые, а взаимная корреляция -0,914. Т.е. если оба индекса купить, то через год портфель останется примерно такой же величина на счете, плюс разница в доходностях (соответствует наклону 0,214).
А вот включение индекса BOVESPAможно использовать как страховку от резких колебаний какого-либо индекса, т.к. он практически не связан с другими индексами.
Подобным образом, каждый может подобрать ту пару, которая ему более необходима.
Для подбора квартальных пар ниже представлена корреляционная матрица рассчитанная на основе данных с квартальным горизонтом прогнозирования.
Естественно, после определения наилучших пар по индексам, нужно подобрать необходимые пары по акциям. Поэтому раньше представляю вектор годовых доходностей некоторых акций:
И соответствующую этому вектор корреляционную матрицу:
Не знаю, как кому больше нравится, но наверное, в смысле доходной пары наиболее предпочтительна пара Lockheed Martin Corporation и Apple Inc.. Тем более, что они разноотраслевые и имеют, строго говоря, различные факторы риска.
Квартальный вектор доходностей для этих же акций выглядит таким образом:
И соответствующая ему корреляционная матрица:
А в этом случае наиболее привлекательной парой выглядит пара разноотраслевых акций Facebook, Inc. и General Dynamics Corporation.
Впрочем, это моих два выбора. Каждый пусть выбирает по своему усмотрению исходя из задач стоящих перед ним.
http://www.teletrade.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Все различие состоит только в том, что на какой-либо инструмент, например, фондового рынка имеет влияние, например, какой-то инструмент товарного рынка. Используется при этом определенная анализом лаговая зависимость. А во внутрирыночном анализе используются корреляции между инструментами этого рынка, для определения выбора более доходного инструмента, или выбора инструментов для хеджирования.
Напомню, что корреляция изменяется в пределах от 1 до -1. Если она равняется 1, то это означает, что динамика финансовых инструментов полностью совпадает (именно характер движения, а не их величина). Если она равняется -1, то значит, что эти два финансовых инструмента полностью противоположны (например, когда один растет, то в этот момент времени другой обязательно падает, и наоборот). А если она равняется нулю, то характеры этих двух финансовых инструментов никак не совпадают (ведут себя вполне самостоятельно).
По обыкновению анализ ведется на исторических данных. Но если уже проведен анализ и построен прогноз, то желательно использовать именно данные прогноза. Это связано с тем, что в прошлом и будущем финансовые инструменты имеют, строго говоря, отличающиеся характеры рынка. Если бы это было не так, то мы бы всегда видели перед собой синусоиды по каждому инструменту, но синусоиду достаточно тяжело зафиксировать на рынке. Поэтому прогнозные данные с некоторой вероятностной ошибкой, в результате корреляционного анализа будут иметь меньшую ошибку этого анализа, чем при анализе исторических данных.
Для дальнейшего анализа я использовал те прогнозные данные, которые все видели в предыдущих статьях. Если кто-то имеет свои прогнозы, может таким же образом рассчитать свои корреляционные матрицы.
Кроме данных корреляций я использовал параметр наклона тренда, для сравнения относительной доходности каждого инструмента.
Так вот для индексов таблица годовых доходностей выглядит таким образом
Т.е. в годовом измерении наиболее доходным индексом будет DAX, а следом за ним IBEX 35 и NIKKEI 225.
А для квартальных (на ближайший квартал) данных такой
Как видно, что пока испанский индекс будет сравним в доходности с немецким.
Но стоит ли самые доходные индексы совмещать между собой может «рассказать» корреляционная матрица.
Годовая корреляционная матрица, представленная ниже, показывает о взаимной взаимосвязи всех индексов между собой.
Каждый индекс, полностью совпадая с самим собой, естественно показывает корреляцию равной единице (диагональ матрицы). А вот корреляция NIKKEI 225 с DAX большая, чем с IBEX 35, поэтому первую пару более предпочтительно иметь в своем инвестиционном портфеле. А вот как хеджирующий портфель, то желательно выбрать пару NIKKEI 225- IBEX 35, т.к. у них доходности сравнимые, а взаимная корреляция -0,914. Т.е. если оба индекса купить, то через год портфель останется примерно такой же величина на счете, плюс разница в доходностях (соответствует наклону 0,214).
А вот включение индекса BOVESPAможно использовать как страховку от резких колебаний какого-либо индекса, т.к. он практически не связан с другими индексами.
Подобным образом, каждый может подобрать ту пару, которая ему более необходима.
Для подбора квартальных пар ниже представлена корреляционная матрица рассчитанная на основе данных с квартальным горизонтом прогнозирования.
Естественно, после определения наилучших пар по индексам, нужно подобрать необходимые пары по акциям. Поэтому раньше представляю вектор годовых доходностей некоторых акций:
И соответствующую этому вектор корреляционную матрицу:
Не знаю, как кому больше нравится, но наверное, в смысле доходной пары наиболее предпочтительна пара Lockheed Martin Corporation и Apple Inc.. Тем более, что они разноотраслевые и имеют, строго говоря, различные факторы риска.
Квартальный вектор доходностей для этих же акций выглядит таким образом:
И соответствующая ему корреляционная матрица:
А в этом случае наиболее привлекательной парой выглядит пара разноотраслевых акций Facebook, Inc. и General Dynamics Corporation.
Впрочем, это моих два выбора. Каждый пусть выбирает по своему усмотрению исходя из задач стоящих перед ним.
http://www.teletrade.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter