Избранное трейдера Andrey-N
В текущее падение индексов Соединенных Штатов один из главных ударов принимают на себя акции высоко-технологического сектора, в том числе бумаги Amazon, Netflix, а также инвесторы избавляются от производителей полупроводников. Все эти акции были популярны на Wall Street в последние несколько лет и выступали в качестве «локомотива», тянувшего рынки вверх. Похоже, эта история подошла к концу.
В нынешнем году фондовые рынки США столкнулись с двумя серьезными коррекциями, вторая до сих пор продолжается. О том, что большое количество представителей FAANG* серьезно переоценены, говорилось уже давно, но они росли несмотря ни на что. К примеру, после февральского падения акции Amazon уже к маю установили новый рекорд, тогда как S&P 500 вышел на новые максимумы лишь к августу.
Не подумайте плохого в части нормальности, речь пойдет не о психиатрии, а об известном в теории вероятностей нормальном распределении
А точнее даже не о нем самом, а об известной центральной предельной теореме (ЦПТ) применительно к ценам. Что такое центральная предельная теорема в ее классическом виде?
Пусть нам дана некоторая сумма большого числа случайных величин Х=х1+…+хN где каждое слагаемое имеет конечную и ненулевую дисперсию (как мы увидим далее в приложении к ценам это условие выполняется). Человечество давно еще с 18 века (Муавр и Лаплас) заинтересовал вопрос распределения случайной величины Х или хотя бы его более-менее точного приближения.
Не будем слишком строги в определениях всяких сходимостей и их скоростей, а сформулируем классическую ЦПТ в виде интуитивно понятного, но нестрогого термина «близости». Так вот, если xi – независимы (кто хочет может посмотреть строгое определение независимости, а для менее пытливых скажу только, что корреляция двух независимых случайных величин с конечными дисперсиями – нуль, хотя и обратное не верно), то распределение Х при достаточно больших N практически не отличается от нормального распределения со средним А и дисперсией D, где А – сумма средних x