Қор нарығын болжау - Stock market prediction - Wikipedia

Қор нарығын болжау - бұл компанияның болашақ құнын анықтауға тырысу әрекеті қор немесе басқа қаржылық құрал бойынша сатылды айырбастау. Акцияның болашақ бағасын сәтті болжау айтарлықтай пайда әкелуі мүмкін. The тиімді-нарықтық гипотеза акциялардың бағалары қазіргі уақытта қолда бар барлық ақпаратты көрсетеді және жаңадан ашылған ақпаратқа негізделмеген кез-келген бағалық өзгерістер табиғи түрде болжанбайды деп болжайды. Басқалары келіспейді және осы көзқарастағыларда болашақ бағалары туралы ақпарат алуға мүмкіндік беретін көптеген әдістер мен технологиялар бар.

Тиімді нарық гипотезасы және кездейсоқ серуендеу

The тиімді нарықтық гипотеза акциялардың бағалары ақпараттың және ұтымды күтулердің функциясы болып табылады және компанияның болашағы туралы жаңадан ашылған ақпарат ағымдағы акциялар бағасында бірден көрініс табады. Бұл компания туралы, оның бағалық тарихын қамтитын, қоғамға белгілі барлық ақпарат акцияның ағымдағы бағасында көрініс табатындығын білдіреді. Тиісінше, акциялар бағасының өзгеруі жаңа ақпараттың шығуын, жалпы нарықтағы өзгерістерді немесе қолданыстағы ақпарат жиынтығын көрсететін құн айналасындағы кездейсоқ қозғалыстарды көрсетеді. Бертон Малкиэль, оның 1973 жылғы ықпалды жұмысында Уолл-стриттен кездейсоқ жүру, акциялардың бағаларын тарихқа қарап дәл болжау мүмкін емес деп мәлімдеді. Нәтижесінде, Малкиелдің пайымдауынша, акциялардың бағалары «кездейсоқ серуен» деп аталатын статистикалық үдеріспен жақсы сипатталады, әр күн сайын орталық мәннен ауытқу кездейсоқ және болжанбайды. Бұл Малкиелді қаржылық қызметтерді төлейтін адамдар нарықты болжау үшін нақты портфолионың пайдасына емес, іс жүзінде зиян тигізеді деген қорытындыға келді. Бірқатар эмпирикалық тестілер теорияны негізінен қолданады деген ұғымды қолдайды, өйткені кәсіби қор болжаушылар басқаратын портфолионың көпшілігі менеджерлердің төлемдерін есепке алғаннан кейін орташа нарықтық кірістен асып түспейді.

Әзірге тиімді нарықтық гипотеза Қаржы академиялары арасында жағымды пікір табады, оның сыншылары гипотеза болжап отырған болжамдылықтан нарықтық тәжірибенің айырмашылығы болатын жағдайларды көрсетеді. Кейбір аналитиктер қорларды басқаларға қарағанда жақсы болжай алады деген тұжырымдаманың негізінде үлкен индустрия өсті; таңқаларлықтай, егер нарық болжау саласы өз клиенттеріне құнды деп саналатын нәрсені ұсынбаса, тиімді нарық гипотезасы бойынша бұл мүмкін емес еді.

Тіпті ең танымал және сәтті инвесторлардың бірі Уоррен Баффет 1984 жылы Колумбия университетінде сөйлеген сөзінде Тиімді нарық гипотезасын жоққа шығарды.

Ішкі мән

Ішкі құндылық (шын мән) - бұл компанияның материалдық және материалдық емес факторларды қоса алғанда, іргелі талдауды қолдана отырып қабылданған немесе есептелген құны. Ол көбінесе негізгі құндылық деп аталады. Ол компанияның нарықтық құнымен салыстыру және компанияның қор нарығында төмен бағаланған-бағаланбағандығын анықтау үшін қолданылады. Оны есептеу кезінде инвестор бизнестің сапалық және сандық аспектілерін қарастырады. Әдетте, дисконтталған болашақ кірісті дисконтталған құнын алу үшін актив жасаған кірісті қосу арқылы есептеледі.

Болжау әдістері

Болжау әдістемесі бір-бірімен қабаттасуы мүмкін (және көбінесе) үш кең категорияға бөлінеді. Олар іргелі талдау, техникалық талдау (диаграмма) және технологиялық әдістер.

Іргелі талдау

Фундаменталды талдаушылар акциялардың негізін қалайтын компанияға қатысты. Олар компанияның өткен жұмысына және оның сенімділігіне баға береді шоттар. Сияқты өнімділіктің көптеген коэффициенттері жасалады, олар іргелі талдаушыға акциялардың жарамдылығын бағалауға көмектеседі, мысалы P / E қатынасы. Уоррен Баффет мүмкін барлық іргелі талдаушылардың ішіндегі ең танымалсы. Ол жалпы қолданады нарықтық капиталдандыру -ке-ЖІӨ жалпы қор нарығының салыстырмалы құнын көрсету коэффициенті, сондықтан бұл коэффициент «Баффеттің индикаторы» деп аталды.[1][2][3]

Қор нарығындағы қандай іргелі талдауға қол жеткізуге тырысады - бұл акциялардың шынайы құнын анықтау, содан кейін оны қор биржаларында сатылатын құнмен салыстыруға болады, сондықтан нарықтағы акциялардың бағаланбағанын немесе бағаланбағанын анықтайды. емес. Шынайы мәнді білу негізінен бірдей принципті әр түрлі әдістермен жүзеге асырылуы мүмкін. Компания болашақтағы барлық кірістерді қосуға тұрарлық деген қағида. Болашақтағы пайда сонымен қатар олардың дисконтталған құнына дейін төмендетілуі керек. Бұл қағида бизнестің пайда табуға ғана байланысты екендігі туралы теориямен жақсы үйлеседі.

Техникалық талдаудан айырмашылығы, іргелі талдау ұзақ мерзімді стратегия ретінде қарастырылады.

Іргелі талдау адамзат қоғамы алға жылжу үшін капиталға мұқтаж және егер компания жақсы жұмыс істейтін болса, ол қосымша капиталмен марапатталып, акциялар бағасының өсуіне әкелуі керек деген сенімге негізделген. Фундаменталды талдауды қор менеджерлері кеңінен пайдаланады, өйткені бұл ең ақылға қонымды, объективті және қаржылық есептілікті талдау сияқты жалпыға қол жетімді ақпараттан жасалған.

Іргелі талдаудың тағы бір мағынасы тыс компанияны төменнен жоғары қарай талдау, бұл біріншіден әлемдік экономиканы талдаудан жоғарыға қарай талдауға, содан кейін елдік талдауға, содан кейін секторлық талдауға, соңында компания деңгейіне талдауды білдіреді.

Техникалық талдау

Техникалық талдаушылар немесе диаграмма мамандары компанияның кез-келген негіздеріне қатысты емес. Олар акциялардың болашақ бағаларын тек өткен бағалардың тенденцияларына сүйене отырып анықтауға тырысады (формасы уақыт қатарын талдау ). Сияқты көптеген үлгілер қолданылады бас және иық немесе кесе мен табақша. Үлгілермен қатар, сияқты техникалар қолданылады экспоненциалды қозғалмалы орташа (EMA), осцилляторлар, қолдау және қарсылық деңгейлері немесе импульс пен көлем индикаторлары. Алдымен жапондық күріш саудагерлері жасаған деп есептелген шам таяқшаларының өрнектерін қазіргі кезде техникалық талдаушылар кеңінен қолданады. Техникалық талдау ұзақ мерзімдіге қарағанда қысқа мерзімді стратегия үшін қолданылады. Сондықтан, бұл тауарлар мен форекс нарықтарында әлдеқайда басым, онда трейдерлер бағалардың қысқа мерзімді қозғалысына назар аударады. Бұл талдауда кейбір негізгі болжамдар қолданылды, біріншіден, компанияға қатысты барлық маңызды заттар акцияларға енгізілген, екіншіден, баға үрдістерге қарай өзгеріп отырады және ақырында тарих (бағалар) қайталануға бейім, бұл негізінен нарықтық психология.

Машиналық оқыту

Келуімен сандық компьютер, қор нарығын болжау технологиялық салаға көшті. Ең көрнекті техника қолдануды қамтиды жасанды нейрондық желілер (ANNs) және генетикалық алгоритмдер (GA). Ғалымдар бактериялық хемотаксисті оңтайландыру әдісі GA-ға қарағанда жақсы нәтиже бере алатындығын анықтады.[4] ANN-ді келесі деп санауға болады математикалық функция жуықтауыштар. Қор нарығын болжау үшін қолданылатын ANN-дің ең кең тараған түрі - бұл алға бағыттау желісі пайдаланып қателіктерді артқа тарату желі салмақтарын жаңарту алгоритмі. Бұл желілер әдетте деп аталады Артқа көшіру желілер. ANN-дің тағы бір түрі, ол қорды болжау үшін қолайлы болып табылады қайталанатын нейрондық желі (RNN) немесе уақытты кешіктіру нейрондық желі (TDNN). RNN және TDNN мысалдары Elman, Jordan және Elman-Jordan желілері болып табылады. (Қараңыз Элман және Джордан желілері.)

ANN-мен қорларды болжау үшін әр түрлі уақыт горизонтын болжау үшін екі тәсіл қолданылады: тәуелсіз және бірлескен. Тәуелсіз тәсіл әр уақыт горизонты үшін бір ANN-ді қолданады, мысалы, 1-күндік, 2-ші немесе 5-ші күндік. Бұл тәсілдің артықшылығы мынада: бір горизонт үшін желіні болжау қателігі басқа көкжиек үшін қатеге әсер етпейді, өйткені әр уақыт горизонты ерекше проблема болып табылады. Алайда бірлескен тәсіл бірнеше уақыттық көкжиектерді біріктіреді, осылайша олар бір уақытта анықталады. Бұл тәсілде бір уақыттық горизонттағы қателіктерді болжау өз қателіктерін басқа көкжиектермен бөлісуі мүмкін, бұл өнімділікті төмендетуі мүмкін. Сондай-ақ, бірлескен модель үшін артық параметрлер қажет, бұл артық киіну қаупін арттырады.

Кешке қарай қорларды болжау үшін ANN-ді зерттейтін академиялық зерттеу топтарының көпшілігі тәуелсіз ANNs ансамблін жиі қолдана бастағанға ұқсайды. ANN ансамблі болашақ минимумдарды болжау үшін төмен баға мен уақыт кідірістерін қолданса, ал басқа желі болашақ шыңдарды болжау үшін артта қалған максимумдарды пайдаланады. Болжамдалған төмен және жоғары болжамдар кейін сатып алу немесе сату бағаларын қалыптастыру үшін қолданылады. Жеке «төмен» және «жоғары» желілерден шығуды қорытынды желіге енгізуге болады, ол сонымен қатар көлемді, нарық аралық деректерді немесе бағалардың статистикалық қорытындыларын қосады, бұл ансамбльдің соңғы шығарылымына әкеледі, бұл сатып алуды, сатуды немесе нарықтың бағыттылығын тудырады. өзгерту. ANN және қорды болжаудың негізгі нәтижесі - сатып алу (y = + 1) және сату (y = -1) түріндегі нәтижелерді қолданатын классификация тәсілі (функцияны жуықтау), сандық нәтижеге қарағанда болжамды сенімділіктің жоғарылауында. төмен немесе жоғары баға ретінде.[5]

NN-лер дайындықты қажет ететіндіктен және үлкен параметр кеңістігіне ие бола алады; оңтайлы болжау қабілеті үшін желіні оңтайландыру пайдалы.

Нарықты болжауға арналған деректер көздері

Tobias Preis т.б. ұсынған іздеу көлемінің деректері негізінде сауда стратегияларын қолдана отырып, биржалық қадамдардың онлайн-ізашарларын анықтау әдісін енгізді Google Trends.[6] Оларды талдау Google жарияланған әртүрлі қаржылық маңыздылықтағы 98 шарт бойынша іздеу көлемі Ғылыми баяндамалар,[7] қаржылық тұрғыдан маңызды іздеу терминдерінің іздеу көлемінің ұлғаюы қаржы нарықтарындағы үлкен шығындардан бұрын болатындығын болжайды.[8][9][10][11][12][13][14][15]Осы шарттардың ішінде үшеуі 5% деңгейінде маңызды болды (|з| > 1.96). Теріс бағыттағы ең жақсы термин «қарыз», одан кейін «түс» болды.

Жылы жарияланған зерттеуде Ғылыми баяндамалар 2013 жылы,[16] Хелен Сюзанна Моат, Tobias Preis және әріптестер көзқарастар санының өзгеруі арасындағы байланысты көрсетті Ағылшын Уикипедиясы қаржылық тақырыптарға және одан кейінгі ірі қор нарығының қадамдарына қатысты мақалалар.[17]

Пайдалану Мәтін өндірісі бірге Машиналық оқыту алгоритмдерге соңғы жылдары көп көңіл бөлінді,[18] бағаның өзгеруін болжау үшін интернеттен мәтіндік мазмұнды енгізу арқылы Акциялар және басқа қаржы нарықтары.

Ұжымдық көңіл-күй Twitter хабарламалар қор нарығының көрсеткіштерімен байланысты болды.[19] Зерттеу, алайда, оның әдістемесі үшін сынға алынды.

Акциялардың табыстылығын болжау үшін биржалық хабарлама тақталарындағы белсенділік миналанған.[20] Кәсіпорынның тақырыптары Yahoo! Қаржы және Google Finance а-да жаңалықтар беру ретінде қолданылды Мәтінді өндіру болжау үшін процесс Акциялар бастап баға қозғалысы Dow Jones индексі.[21]

Нарықтық мимика

Жаңа статистикалық талдау құралдарын қолдану күрделілік теориясы, зерттеушілер Жаңа Англия кешенді жүйелер институты (NECSI) болжам жасау бойынша зерттеулер жүргізді қор нарығының құлдырауы.[22][23][24] Нарықтағы құлдырауды сыртқы жаңалықтар дәлелдейтін немесе ақтамайтын дүрбелең тудырады деп көптен бері ойлаған. Бұл зерттеу ең алдымен апатқа сыртқы дағдарыстар емес, нарықтың ішкі құрылымы жауап беретіндігін көрсетеді. Бірге жоғары немесе төмен жылжитын әр түрлі қорлардың саны индикаторы ретінде көрсетілген еліктеу нарық шеңберінде инвесторлар бір-біріне қаншалықты анықтама іздейді. Еліктеме жоғары болған кезде көптеген акциялар бір-бірінің қозғалысын орындайды - бұл дүрбелеңнің негізгі себебі. Нарықтық мимиканың күрт өсуі соңғы 25 жылдағы әрбір нарықтық құлдырауға дейін бүкіл жыл ішінде болғанын көрсетті, оның ішінде 2007–08 жылдардағы қаржылық дағдарыс.

Уақыт қатарының аспектісін құрылымдау

Аспекттік құрылымдау, деп те аталады Jacaruso Aspect Structuring (JAS) - бұл әр түрлі қор нарығындағы және геосаяси уақыт тізбегіндегі деректер жиынтығындағы үрдістердің өзгеруін алдын-ала болжауға болатын трендтерді болжау әдісі. [25]. Әдіс жоғары өлшемді деректермен туындаған мәселені шешеді экзогендік айнымалылар есепке алу үшін және болжам жасау үшін пайдалану үшін өте көп немесе өлшеусіз. Әдіс уақыт серияларына немесе «алғашқы факторға» алғашқы әсер етудің жалғыз айнымалысын анықтайды және аталған бастапқы айнымалы мәнінің төмендеу уақытында болатын үрдістердің өзгеруін байқайды. Болжам бойынша, осы даналардың өзгеруі «фондық факторлар» деп аталады. Бұл әдіс фондық факторлардың көп өзгермелі табиғатын анықтай алмаса да, олардың уақыт қатарларына әсерін уақыттың белгілі бір нүктесінде, тіпті оларды өлшемей өлшей алады. Бұл бақылауды болжам жасау үшін пайдалануға болады.

Ескертулер

  1. ^ «Баффеттің индикаторы: біз нарықтық бағамен қайдамыз?».
  2. ^ Мислинский, Джил (3 наурыз 2020). «Жалпы ішкі өнімнің нарықтық деңгейі: Баффеттің бағалау индикаторына жаңаша көзқарас». www.advisorperspectives.com. Мұрағатталды түпнұсқадан 2020 жылғы 14 наурызда. бұл кез-келген сәтте бағалаудың қай жерде болатынын анықтайтын ең жақсы өлшем
  3. ^ «Уоррен Баффет қор нарығында Инвесторларды болашақта не күтіп тұр - тағы бір шулап жатқан бұқа нарығы немесе одан да көп асқазан? Таң қаларлықтай, жауап үш қарапайым факторға келуі мүмкін. Мұнда әлемдегі ең танымал инвесторлар нарықты шынымен не жасайтыны туралы айтады кене - және бұл белгі сізді қобалжытуға мәжбүр ете ме. - 10 желтоқсан 2001 ж. ». archive.fortune.com. Fortune журналы. 2001. Мұрағатталды түпнұсқадан 2020 жылғы 8 наурызда.
  4. ^ Чжан, Ю .; Wu, L. (2009). «S&P 500-ді жақсартылған BCO тәсілі мен BP нейрондық желісін біріктіру арқылы қор нарығын болжау». Қолданбалы жүйелер. 36 (5): 8849–8854. дои:10.1016 / j.eswa.2008.11.028.
  5. ^ Thawornwong, S, Enke, D. Жасанды жүйке желілерімен қор қайтарымын болжау, Chap. 3. В: Бизнес болжаудағы жүйке желілері, редактор: Чжан, Г.П. IRM Press, 2004 ж.
  6. ^ Филип Доп (26.04.2013). «Google іздеуін санау нарықтағы қозғалысты болжайды». Табиғат. дои:10.1038 / табиғат.2013.12879. Алынған 10 тамыз, 2013.
  7. ^ Tobias Preis, Хелен Сюзанна Моат және Х. Евгений Стэнли (2013). «Google Trends көмегімен қаржылық нарықтардағы сауда-саттықты сандық анықтау». Ғылыми баяндамалар. 3: 1684. дои:10.1038 / srep01684. PMC  3635219. PMID  23619126.
  8. ^ Ник Билтон (26 сәуір, 2013). «Google Search шарттары қор нарығын, зерттеу нәтижелерін болжай алады». New York Times. Алынған 10 тамыз, 2013.
  9. ^ Кристофер Мэтьюз (26.04.2013). «Инвестициялық портфолиомен қиындық туды ма? Google It!». TIME журналы. Алынған 10 тамыз, 2013.
  10. ^ Филипп Балл (26.04.2013). «Google іздеуін санау нарықтағы қозғалысты болжайды». Табиғат. дои:10.1038 / табиғат.2013.12879. Алынған 10 тамыз, 2013.
  11. ^ Бернхард Уорнер (2013 ж., 25 сәуір). "'Үлкен деректерді зерттеушілер Google-ге нарықтарды жеңу үшін жүгінеді ». Bloomberg Businessweek. Алынған 10 тамыз, 2013.
  12. ^ Хэмиш Макрей (28 сәуір, 2013). «Хэмиш МакРэй: инвесторлардың көңіл-күйін бағалай білуге ​​мұқтажсыз ба? Google it». Тәуелсіз. Алынған 10 тамыз, 2013.
  13. ^ Ричард Уотерс (25 сәуір, 2013 жыл). «Google іздеуі қор нарығын болжауда жаңа сөз екенін дәлелдеді». Financial Times. Алынған 10 тамыз, 2013.
  14. ^ Дэвид Лейнвебер (26.04.2013). «Үлкен деректер ұлғаяды: енді Google трендтері нарықты болжай алады». Forbes. Алынған 10 тамыз, 2013.
  15. ^ Джейсон Палмер (25.04.2013). «Google іздеуі нарықтың жылжуын болжайды». BBC. Алынған 9 тамыз, 2013.
  16. ^ Хелен Сюзанна Моат, Честер Курме, Адам Авакиан, Дрор Ю. Кенетт, Х. Евгений Стэнли және Tobias Preis (2013). «Қор нарығы қозғалмас бұрын Уикипедияны пайдалану заңдылықтарын анықтау». Ғылыми баяндамалар. 3: 1801. дои:10.1038 / srep01801. PMC  3647164.CS1 maint: бірнеше есімдер: авторлар тізімі (сілтеме)
  17. ^ «Википедияның хрусталь шары». Financial Times. 2013 жылғы 10 мамыр. Алынған 10 тамыз, 2013.
  18. ^ Хадже Нассиртуси, Арман; Агхабозорги, Саид; Ин Вах, Тех; Нго, Дэвид Чек Линг (2014-11-15). «Нарықты болжау үшін мәтіндік тау-кен: жүйелік шолу». Қолданбалы жүйелер. 41 (16): 7653–7670. дои:10.1016 / j.eswa.2014.06.009.
  19. ^ Боллен, Йохан; Хуина, Мао; Цзэн, Сяо-Цзюнь. «Twitter көңіл-күйі қор нарығын болжайды ". Корнелл университеті. 14 қазан 2010. 7 қараша 2013 ж. Алынды
  20. ^ Рамиро Х. Галвез; Агустин Гравано (2017). «Акциялардың автоматты болжау жүйелерінде хабарлама тақтасын онлайн-режимінде өндірудің пайдалылығын бағалау». Есептеу ғылымдары журналы. 19: 1877–7503. дои:10.1016 / j.jocs.2017.01.001.
  21. ^ Бекман, М. (24 қаңтар, 2017). Докторлық диссертация: жаңалықтар мәтінін өндіру арқылы акциялар бағасының өзгеруін болжау. COPPE / Рио-де-Жанейро Федералды Университеті
  22. ^ Harmon D, Lagi M, de Aguiar MAM, Chinellato DD, Braha D, Epstein IR, Bar-Yam Y. (2015). «Ұжымдық дүрбелең шараларын қолдану арқылы экономикалық нарықтық дағдарыстарды күту». PLoS ONE 10 (7): e0131871. doi: 10.1371 / journal.pone.0131871.
  23. ^ Д. Хармон, М. де Агуиар, Д. Чинеллато, Д.Браха, И. Эпштейн, Ю.Бар-Ям. 2011. «Ұжымдық дүрбелең шараларын қолдану арқылы экономикалық нарықтық дағдарыстарды болжау». arXiv: 1102.2620v1. http://necsi.edu/research/economics/economicpanic.html
  24. ^ Брэндон Кейм. (2011). «Нарықтың құлдырауы туралы ықтимал алдын-ала ескерту белгісі.» Сымды, 03.18.11. https://www.wired.com/2011/03/market-panic-signs/
  25. ^ Джакарузо, Лукас Кассиль (2018-12-08). «Қаржылық және геосаяси деректерді болжау әдісі: белгісіз экзогендік айнымалылардың әсерін шығару». Үлкен мәліметтер журналы. 5 (1): 47. дои:10.1186 / s40537-018-0160-5. ISSN  2196-1115.

Әдебиеттер тізімі

  • Грэм, Б. Ақылды инвестор ХарперКоллинз; Rev Ed басылымы, 2003 ж.
  • Міне, А.В. және Макинлай, А.С. Уолл-стритпен кездейсоқ жүру 5-ші басылым. Принстон университетінің баспасы, 2002 ж.
  • Азоф, Э.М. Қаржы нарықтарын болжау Джон Вили және ұлдары Ltd, 1994 ж.
  • Кристофферсен, П.Ф. және Ф.Х. Диболд. Қаржы активтерінің кірістілігі, өзгеру бағытын болжау және құбылмалылық динамикасы. Менеджмент ғылымы, 2006. 52 (8): б. 1273-1287