Sunt de părere ca cifrele dețin o foarte mare parte din răspunsuri. Ele trec dincolo de păreri, credințe, ifose, zvonuri și alte aiureli la care foarte mulți pun botul.
Problema cu ele e că e un pic complicat să le citești, să le dai un sens favorabil condiției tale. Complicat, dar nu imposibil.
Recent am găsit că, pentru a interpreta datele în mod util, e indicat să calculezi distribuția pe setul de date ales, așa că am decis să dau o geană peste datele din ultimii 30 de ani ale Dow Jones-ului și să văd ce găsesc.
Datele sunt publice și pot fi descărcate de pe site-ul Yahoo Finance. Când faci asta, primești un Excel cu următoarele coloane: Date, Open, High, Low, Close, Adj. Close și Volume.
Pentru binele întregului exercițiu, trebuie să facem o coloană nouă numită Returns în care împărțim valoarea (Close – Open) la Open. Astfel putem vedea profitul (pozitiv sau negativ) al fiecare zile. Sunt 7719 zile, apropos.
Ne interesează ca, în toate aceste 7719 zile de profit, să vedem câte se încadrează în următoarele intervale:
- sub -2.5%
- între -2.5 și -1.5
- între -1.5 și -1
- între -1 și 0
- între 0 și 1
- 0
- între 1 și 1.5
- între 1.5 și 2
- mai mult de 2
Aplicând calculele pe setul nostru de date, vechi de 30 de ani avem așa:
Dacă punem și-ntr-un grafic
Putem deduce faptul că marea majoritate a zilelor a avut un profit cuprins între 0 și 0.5 la sută.
Înainte de a merge mai departe, vreau să-ți prezint, în mare, distribuția normală.
Graficul de mai sus se traduce cam așa: 68.26% din tot setul de date e format din datele cu o deviație standard de +-1 (o deviație standard e, în mare spus, distanța de la mediană). Apoi, 95.44% din date sunt formate din cele cu o deviație standard atât de +-1 cât și de +-2, apoi 99.7% din date sunt cele ce au deviație standard intre +-1 și +-3. Cam atât vreau să știi pe moment.
Acum, să revenim la datele noastre.
Tot pe setul de date descărcat gratis putem aplica unele formule pentru a analiza mai în detaliu.
Într-o distribuție normală, cozile au valoarea zero. Aceasta este reprezentată de către “kurtosis”. La noi, însă, e de 9.1. Asta înseamnă că, la noi, cozile îs mai “grase”. Conțin profituri mai mari de 2%. Dar având în vedere că aceste profituri îs localizate în cozile distribuției, atunci șansele să nimerești zile cu așa profit sunt foarte slabe.
Skewness-ul nostru este negativ. Acesta, de regulă, înseamnă că sunt șanse mai mari să avem parte de mișcări mari, negative decât de mișcări mari, pozitive.
Apoi avem minimul și maximul profiturilor istorice: de 10.93% și -7.78%.
Ultimul pas din acest calcul este să comparăm distribuția noastră cu o distribuție normală.
Daca e să calculăm exact, ce-nseamnă pentru profiturile Dow Jones o deviație standard de 1, 2 și 3 avem așa:
Comparând datele noastre cu rezultatul unei distribuții normale avem:
Acum, hai să interpretăm.
Numărul zilelor în care DJIA a fost în deviație standard de 1 este cu 10% mai mare la noi decât în cazul unei distribuții normale. În deviație standard de 1, înseamnă că a avut profit aproape de 0%.
Faptul că DJIA, în 80% din timp abia s-a mișcat, face aproape imposibil să generezi profit în cazul în care îl trade-uiești zilnic. Pe lângă asta, există mai mult risc în cozile distribuției. Adică, o dată la aproximativ 100 de zile, există o mișcare de -3%, la care trebuie să fii atent.
În concluzie, ce ne arată analiza asta?
- oportunitățile zilnice sunt puține, in cazul volatilității scăzute
- prezintă mai mult risc decât indică o distribuție normală
Ne auzim data viitoare,
