Блог им. afecn19 |О ценности экономических показателей американских компаний для трейдинга.

В конечно счете вся работа алготрейдера сводится к поиску предикторов и раз я научился что то там программировать на Питоне, парсить и нашел сайт где можно выкачать фундаментальные данные по американским компания за 10 лет, то почему бы не глянуть на зависимость котировок от этих самых показателей. Я этого никогда не делал, так как на заре своей трейдерской деятельности подражал трейдерам, которые о фундаментальном анализе отзывались весьма пренебрежительно. И сейчас никаким фундаментальным анализом я конечно не займусь, я оценю так сказать на глазок, полезность фундамента самым простым способом — возьму год, возьму какую то конкретную отрасль и разобью массив на 3 группы, в зависимости от того относились ли индикаторы деятельности к числу лучших, худших или средних. И гляну по усредненным данным насколько отличалась динамика акций у трети лучших по сравнению с третью худших. 
Взял за 10 лет, акции входящие в нынешний SP500, показателей около 60. Получил такое:
О ценности экономических показателей американских компаний для трейдинга.

( Читать дальше )

Блог им. afecn19 |Сантименты на американском рынке. Продолжение.

Делюсь результатами. Напомню что я создал базу американских фишек входящих в SP500, выкачал для них отчеты 10-К с 2010 года, из которых достал 7 пункт «managements discussion and analysis of financial condition and results of operation». По идее должен был получить около 5000 текстов, но в парсинге 7 пункта и заключалась самая большая заковыка. В общем на финишную прямую вырулилось только около 2000 отчетов. 
Для каждого отчета я получил оценку сантиментов, по 10 эмоциям и по каждой из них, разбил свои 2000 отчетов на три ровных группы — с максимальными значениями, минимальными и средними. И для каждой из этой группы глянул на сколько изменилась цена акции через 250 торговых дней, после опубликования отчета. 
Вот корреляционна матрица между эмоциями (+ длина отчета).
Сантименты на американском рынке. Продолжение.


Как видим между позитивными и негативными эмоциями корреляция +0,4. Что может показаться странным, если предположить что они противостоят друг другу. Однако, тут видимо другая логика — есть отчеты где составившие их буквально сыпят эмоциями, и отчеты выдержанные в более строгом стиле. Даже предположу как это получается. Вот допустим много негативного в отчете, что обьекетивно — компания не на высоте, или рыночная ситуация аховая, понятно что по законам маркетинга такое никто не купит, поэтому в лучшем стиле манипулирования, негатив обильно разбавляется позитивными словечками и на выходе потенциальный инвестор получает некую сбалансированную баланду.  Вот вам и положительная корреляция долей позитивных и негативных слов в тексте. 

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн