Si | 30,4% |
CNY | 25,7% |
RTS | 19,6% |
MXX | 11,3% |
SBER | 10,0% |
BR | 3,0% |
Почему-то существует часто встречаемое мнение, что каждая акция торгуется сама по себе, а существенной связи между ними нет. Понятно, что это не так и я решил проверить наличие связи простым количественным методом.
Для анализа был взят интервал времени с 01.08.2007 по 29.10.2021 и цены дневного закрытия 16 ликвидных акций от 16 разных эмитентов. Которые более-менее регулярно торговались весь этот период. Приращение в момент времени t на акции j Рtj =ln(c(t,j)/c(t-1,j)), где С – цена закрытия.
Не вычитая никаких средних, сформируем ковариационную матрицу COV размером 16 на 16 по всему полученному массиву данных. Матрица симметричная по построению, её след равен, с одной стороны, сумме собственных значений, а с другой – сумме квадратов приращений Ptj и по времени, и по акциям. По физической аналогии назовем след совокупной мощностью наших приращений.
Если бы между отдельными акциями не было зависимости, матрица была бы близка к диагональной, собственные вектора имели по одному близкому к 1 значению, с каждой акцией был бы ассоциирован один вектор. А собственные значения были бы близки к диагональным значениям, каждый к своему.