Есть мнение, что долгосрочных предикторов будущей доходности рынка акций не существует.
Есть эмпирическая цифра
r-squared выше 0.9 на корелляции долгосрочных (10-летних) доходностей S&P500 и всего одной единственной переменной.
Картинка:
Табличка:
Пост с подробными разъяснениями
Основной вывод: случайное блуждание инвесторов и рынка акций совпадают (с обратным знаком).
С наступающим Рождеством всех!
karapuz-blog.blogspot.com
=)
корелляция 10 летних total return (подчеркиваю, на всякий случай, т. к. многие не догоняют, что такое total return) S&P500 и некоего показателя экпозиции в акциях «коллективного инвестора».
но толку никакого — мне даже не страшно что это сломается, т. к. я точно знаю, что на 10 летних (и даже на 3-5 летних) горизонтах работают единицы, а 99.999% будут дрочить на «случайные блуждания» в интрадее и прочим маразмом страдать )))
с наступающими!
Если Вы об этом:
Graph: ((Nonfinancial corporate business; corporate equities; liability, Level (NCBEILQ027S)+Financial business; corporate equities; liability, Level (FBCELLQ027S))/1000)/(((Nonfinancial corporate business; corporate equities; liability, Level (NCBEILQ027S)+Financial business; corporate equities; liability, Level (FBCELLQ027S))/1000)+Nonfinancial Corporate Business; Credit Market Instruments; Liability (BCNSDODNS)+Households and Nonprofit Organizations; Credit Market Instruments; Liability, Level (CMDEBT)+Federal Government; Credit Market Instruments; Liability, Level (FGSDODNS)+State and Local Governments, Excluding Employee Retirement Funds; Credit Market Instruments; Liability, Level (SLGSDODNS)+Rest of the World; Credit Market Instruments; Liability, Level (DODFFSWCMI))
то это подгонка «чистой воды»
что там куда подгоняется?
PS что означает «достаточно точный» в данном случае — вас как математика, вероятно, не затруднит оценить, что такое разброс в 2% в 10-летнем CAGR? ))) по этому прогнозу, 10 лет назад можно было сказать, что в конце этого года индекс будет в диапазоне от 1450 до 1930 пунктов, примерно. )))
вот такая «точность» ))) но! в некоторых случаях это вполне нормальная точность)) например, когда модель предсказывает ОГРОМНЫЕ обвалы — а она их ВСЕ предсказала, не пропустила ни одного )) И ни одной другой такой модели нет))
кстати, ее очевидным образом можно улучшить, причем сильно, и я даже знаю как — все хинты есть в моих предыдущих постах))
а что ждет медведей в 2018 г. — лучше даже не говорить — все равно не поверите))) но это будет просто нечто! )) запузырят так, что все ваши минревы в клочья разорвет к чертям собачьим )) а ошметки хазина демуры и спайделла будут по всему космосу летать мхх))
Нельзя считать кросскорреляции значений последовательностей, у которых свои соседние значения имеют сильную корреляцию. Точнее считать то можно, предикативная ценность подсчитанных таким образом корреляций равна нулю. Я взял первые данные из формулы и сразу получил корреляцию соседних значений 0,93. Когда же я взял первую разность логарифмов цен пары показателей из формулы, то получил кросскорреляционную функцию, близкую к нулю. Это значит, что второй показатель не имеет линейной предикативной ценности и сразу может быть выброшен из формулы.
Из чего я сделал вывод, что это подгонка.