Избранное трейдера less




Посмотрите на график.
На нем вы видите результаты исследования Дэвида Дримана. Он разделил 1500 крупнейших американских компаний на пять групп по коэффициенту цена к дивиденду. Это обратный показатель дивидендной доходности, если коэффициент цена/дивиденд низкий то дивидендная доходность высокая и наоборот, если коэффициент высокий значит дивидендная доходность низкая. Акции ранжировались по группам на 1 января каждого года на периоде с 1970 по 1996 годы. Как видите две группы с наивысшей дивидендной доходностью обогнали рынок и группу с самой низкой доходностью. Группа же с самой низкой доходностью уступила общерыночной доходности. Есть множество других исследований подтверждающих результаты этого. Можно с уверенностью сказать что акции с высокой дивидендной доходностью позволяют переигрывать рынок на длительных периодах.
Вчера на СмартЛабе был размещен пост Как построить корреляционную матрицу (для парной торговли) в Excel, собравший аж 150 "+".
Решил тоже попрактиковаться и написать под эту задачу код в R. Важным преимуществом R является наличие пакета rusquant, который позволяет автоматически получать котировки с Финам в любом таймфрейме (в т.ч. в тиках), что существенно экономит время по сравнению с ручной обработкой в Excel.
Код на R приведен ниже:

Результаты:
В мире торговли, риска и прибылей, циклы являются вполне естественными, равно как и циклы жадности. Как преодолеть эти циклы и использовать их в свою пользу?
Большинство из нас понимают циклы, возникающие в нашей повседневной жизни, и даже учитывают их при планировании своей жизни. День и ночь, лето и зима — эти циклы понятны даже ребенку. Но данная концепция может показаться несколько размытой, когда речь идет о циклах, которые влияют на каждого из нас, хотя мы даже не подозреваем об этом. Как насчет перепадов настроения, которые мы наблюдаем у других людей, а те могут заметить их у нас? Как насчет притока и оттока энергии во время спортивного соревнования?