В течение некоторого времени Bespoke был для меня одним из источников идей для анализа инвестиций.
Например, в понедельник в блоге Bespoke была опубликована сводка сессий, в которых основной индекс испанской фондовой биржи (IBEX 35) упал как минимум на 5% от дневных максимумов. Такая ситуация (событие) произошла на IBEX 35 в понедельник — после открытия на 6% выше закрытия пятницы (катапультирование испанских банков!) Индекс упал и завершил день «в минусе» (катапультирование не сильно меняется). Такое поведение рынка интуитивно выглядит как признак его слабости, верно?
Я проверил, как испанский рынок вел себя 15 сессий после такой ситуации. Я выбрал два варианта:
индекс падает как минимум на 5% от дневных пиков
индекс падает по крайней мере на 5% от дневных пиков, которые были как минимум на 2% выше предыдущего закрытия
Исследование охватывало период с 2000 по 2012 год. Я хотел бы обратить внимание на небольшое количество наблюдений (17 для первого варианта и 5 для второго варианта). АРТ в любое случайное время.
Я описываю это исследование, чтобы привлечь внимание к интересной детали. Если вы посмотрите на оператор , говорите, пока не увидите, что отдельные события образуют кластеры (кластеры). Три состоялись с 4 по 10 августа 2011 года, еще три — с 4 по 14 мая 2010 года, еще три — с 8 по 22 октября 2008 года (включая 8 и 9 октября).
Если бы исследователь интересовался поведением рынка только на следующей сессии после события, то их кластеры не были бы проблемой. Однако, если исследование охватывает более длительный период (15 или 60 сеансов после события), периоды исследования будут перекрываться. Таким образом, один кластер событий, охватывающий де-факто одну рыночную ситуацию, может повлиять на результат исследования.
В третьем варианте я исключил события, которые произошли в течение 5 сеансов (недели) из предыдущего. Ключевой вопрос: имеет ли это смысл?
Для некоторых анализов мы можем естественным образом избавиться от кластеров событий. Например, изучая поведение обменного курса после того, как цена падает ниже важного скользящего среднего, мы можем написать условие, что нас интересуют те ситуации, в которых среднее снижение произошло после длительного пребывания выше среднего. Таким образом, мы исключим ситуации, в которых рынок «борется» со средним (в один день он закрывается ниже, чтобы закрыться в следующий, а через несколько дней снова падает ниже среднего).
Например, график S & P 500 упал ниже скользящей средней 200 (многие аналитики придают большое значение этому событию) 28 и 30 декабря 2011 г., 7 и 10 июля 2009 г., 11 и 14 (и 27) Декабрь 2007 г. По моему мнению, рассматривать каждое из этих событий как отдельное наблюдение было бы ошибкой. Тем не менее, я хотел бы услышать разные мнения по этому вопросу.
Я создал правило, согласно которому события в моем исследовании должны быть далеко друг от друга, поскольку время после события охватывается исследованием. Если я изучу поведение рынка 20 сессий (месяц) после события, события должны быть разделены по крайней мере 20 сессиями. Каково ваше мнение по этому техническому вопросу?