Аномалии фондового рынка

  По меньшей мере одиннадцать из них хорошо известны и описаны в литературе, возможны при практическом использовании, и, несмотря на то, что с течением времени арбитры не нашли пути.

  Чтобы понять их, невозможно не сослаться еще раз на гипотезу эффективного рынка (HER), которая предполагает невозможность регулярно превышать рыночные средние (индексы) на основе общедоступной информации (включая технический и фундаментальный анализ) или полученной из секретное обращение (инсайдинг). Более того, HER предполагает, что вся эта информация уже включена в текущую цену ценных бумаг, и в результате рынок может быть побежден только удачей. Быть также подверженным риску (измеренному резким падением капитала или волатильностью) выше, чем тот, который является результатом рыночного среднего риска. В данном контексте аномалией является такое отклонение, которое позволяет использовать подходящую стратегию, основанную на уже известной информации, для преодоления контрольного показателя, равного изменениям индекса данного рынка. Принципы такой стратегии основаны на механических процессах принятия решений и основаны исключительно на недавних ценах на акции, поддерживаемых несколькими показателями, которые легко рассчитать на основе финансовых данных компаний. Таким образом, нет прогнозирования и прогнозирования, все работает почти так же, как в компьютерных системах транзакций.
  Я уже представлял такие явления ранее в блоге, но только теперь мне удалось добраться до исследования, которое проверяет их положительно и очень всеобъемлющим образом и учитывает нежелательный эффект сопоставления метода с исторической информацией (профессионально это называется «отслеживание данных», системщики знают это). как примерка кривой). Я признаю, что больше всего меня поразила аномалия, использующая только оборот (объем) в качестве основы для принятия решений, которая была обнаружена не позднее, чем 9 лет назад. Я оставляю это на десерт, оказывается, это самый эффективный из всех.
  Работа, на которую я ссылаюсь в оригинале, озаглавлена ​​ «Рентабельность опубликованных аномалий: тест вне выборки» , что в моем бесплатном переводе «Рентабельность опубликованных аномалий в реальном времени: тест на образце, не замеченном во время моделирования на исторических данных. ” Автор: Чжицзян (Джеймс) Хуан из Висконсинского университета. Дата публикации: 15 февраля 2009 года. Все еще теплое и информативное чтение.
  Чтобы понять его результаты, необходимо знать допущения, на которых основаны все тесты:
  1. Автор проверяет эти аномалии, которые были опубликованы в основных американских научных бюллетенях за 1972-2005 годы, таких как Журнал финансов или Журнал финансовой экономики 2. Все тесты выполняются на данных, охватывающих ежедневные изменения обменных курсов американских компаний. с бирж NYSE, AMEX и NASDAQ с 1926 по 2006 год 3. Результаты сравниваются с эталоном – среднерыночным, который представляет собой взвешенный по капитализации синтетический индекс, связывающий основные индексы перечисленных бирж 4. Операционные издержки включены в результаты [19459005 ] 5. Каждый раз предполагается, что приобретенная корзина компаний обменивается один раз в год в соответствии с фиксированными, заранее определенными критериями 6. Данные были разделены на 2 части: – тест, по которому доходность каждой аномалии проверялась до даты ее публикация – проверка, которая использовалась для определения действия аномалии в «реальном времени», то есть если предположить, что инвестор, прочитав об этом в прессе, немедленно применяет его к своему счету.
  Первый набор аномалий был условно назван «календарь» из-за характера восстания, связанного с нарушениями цен на акции в течение строго определенного периода года.
  1 / Efekt January Пожалуй, самый популярный и известный польским инвесторам. Обнаружен и описан Доном Кеймом в 1983 году. Обычно это связано с реконструкцией портфелей, особенно учреждениями, которые стимулируют спрос и теоретически обеспечивают более высокую прибыль, чем в другие месяцы года. Мне интересно, сколько людей знает настоящие отношения, обнаруженные Кеймом? Что ж, позвольте мне сказать, что этот эффект применяется ТОЛЬКО к ценам небольших компаний, которые динамично растут в течение первого месяца года, чем крупные и средние, или падают с меньшей динамикой на медвежьем рынке. Такое поведение во многих странах связано с оптимизацией налогов в декабре, а проданные за нее акции выкуплены в январе. Это легко проверить, например, на австралийском рынке, где мы имеем дело с эффектом июля, поскольку налоговый год заканчивается в июне. Тем не менее, это преимущество малых предприятий постепенно исчезает, потому что уже есть гораздо более сложные налоговые убежища, чем ротация портфелей. Таким образом, этот эффект в основном является только самоходным пророчеством, но рассматривается только в масштабе всего рынка. Потому что на уровне самых маленьких компаний это выглядит так:
  Тест в цитируемой работе проводился следующим образом: 1 января каждого года портфель компаний с наименьшей капитализацией приобретался на весь месяц с точностью до десятого дециля, а в оставшиеся месяцы наличные просто вкладывались в покупку индексов. Сравнение результатов выглядит следующим образом: – до публикации аномалии годовая норма доходности такого портфеля превышала контрольный показатель на 13,02% – после даты публикации результат инвестиций в этот портфель превышал контрольный показатель на [19459003 ежегодно. ] 9,82% – 1 доллар, вложенный в портфель с даты публикации, увеличится до $ 87,8, инвестируется только только в индексы: 16,23 $
  Таким образом, разница является довольно значительной и статистически значимой на этом уровне.
 
  – * Кат * –