스피커 | 성적 증명서 |
| 호치홍 | 이봐, 아니야. 어서 해봐요. 안녕하세요 여러분, 저는 Henry M Gunn High School의 후배인 Ho Chi-hong입니다. 제 파트너는 메이슨 첸입니다. 그는 Stanford Online High School의 2학년입니다. 우리 프로젝트는 COVID-19 발생 동안 주식 투자의 다변수 통계 모델링을 찾는 것입니다. |
| 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 여파로 2월 말 주식시장이 폭락하기 시작했다. 올해 주식 시장 폭락의 원인은 여러 가지가 있습니다. |
| COVID-19 전염병과 같은 올해 주식 시장 폭락을 일으키는 몇 가지 요인이 있습니다. |
| OPEC/러시아/미국 유가 전쟁. 또한 미국 정부의 2조 2천억 개의 구제금융 패키지. |
| 그리고 일부 회사는 직원을 해고했습니다. 팬데믹으로 인해 실업률이 30% 이상입니다. 1929년 대공황 실업률과 비교해보자. |
| 당시에는 25% 정도였다. 또한 11월에는 미국 대통령 선거가 있었습니다. 그리고 이전에 중국에서 퍼진 코로나바이러스 전염병으로 인해 제조 공급망이 폐쇄되었습니다. |
| 네, COVID-19 전염병은 1929년 대공황, 1987년 블랙 먼데이에서 발생한 과거 주식 시장 붕괴로 주식 시장에 영향을 미쳤습니다. |
| 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)이 전 세계에 막대한 영향을 미치고 많은 사망자가 발생했기 때문에 주식 시장은 팬데믹의 영향을 더 받아야 합니다. 미국 역사와 비교하면 1929년 대공황 |
| 1987년 블랙먼데이와 두 사고 모두 장기간 지속되었습니다. 코로나19는 그렇지 않았다. 올해 주식시장은 3~4월 고점 대비 25% 하락했다. |
| 3월 이전에는 미국의 코로나19 팬데믹이 다른 나라만큼 빠르게 확산되지 않았습니다. 코로나 바이러스가 전 세계적으로 확산된 후 많은 국가가 폐쇄되었습니다. 국가 및 전 세계적으로 폐쇄된 상황은 주식 시장에 영향을 미칠 것입니다. |
| 왼쪽 모서리에 있는 그래프를 보십시오. 그것이 한국에서 일어난 상황입니다. 아시아 국가들은 미국보다 먼저 코로나19 팬데믹을 겪었습니다. |
| 우리는 아시아 국가의 상황을 사용하여 미국에 어떤 일이 일어날지 예측합니다. 코로나19 변곡점이 2단계에 해당하는 이 색상의 그래프를 기반으로 할 수 있습니다. |
| 이 짧은 기간에 케이스 성장 속도가 약간 감소할 것으로 보였기 때문에 주가 곡선에 큰 영향을 미칩니다. |
| 괜찮아. 그래프의 왼쪽에는 케이스 대 날짜의 상관관계 맵입니다. 이것은 미국에서의 상관관계 지도입니다. |
| 사례는 2월 초에 추가되었으며 대부분은 3월 말과 4월 초에 추가되었습니다. |
| 오른쪽 그래프는 날짜별로 주가가 하락한 것으로, 지도에 대한 케이스 관심이 서로 관련되어 있음을 의미합니다. 사건이 커지자 주식시장이 폭락하기 시작했고 최저점은 35% 넘게 떨어졌다. |
| 중국, 한국, 미국에 비해 우리는 아시아 국가들이 미국보다 먼저 코로나19 팬데믹을 앓았다는 것을 알았습니다. 우리는 미국에서 앞으로 몇 개월 동안 무슨 일이 일어날지 결론을 내릴 수 있습니다. |
| 아래의 특정 표와 데이터를 기반으로 하여 3단계의 기간이 정말 짧다는 것을 알았습니다. 이제 우리는 안전하고 일터로 돌아갈 수 있습니다. |
| Phase III의 시간의 두 배인 Phase IV의 방향과 비교하여 이 시간에 우리는 직장으로 돌아가는 것이 더 안전하다고 느낍니다. |
| 아시아 국가의 팬데믹 단계를 살펴보면 미국의 3단계 및 4단계 기간을 예측할 수 있습니다. 미국의 3단계 종료 시점은 다음과 같습니다. |
| 최선의 경우 4월 15일 및 IV 단계는 5월 25일이어야 합니다. 최악의 경우는 4월 30일경에 3단계가 종료되고 6월 10일에 4단계가 종료됩니다. |
| 주식 투자 전략을 정의하는 최근 프로젝트, 우리의 목표는 주식 투자를 배우고 경험하고, 주식 시장에서 돈을 벌고, 시대를 판단하는 모델을 구축하는 것입니다. |
| 주식을 거래하거나 교환하기 위해. 첫째, 우리는 2008년과 2009년을 매입한 8개의 첨단 기술 주식을 소유하고 있으며 3월 평균 이익은 약 400%입니다. |
| 일부 주식은 Standard and Poor 500 주식의 상위 20개 종목으로 평균 수익률이 800% 이상입니다. 우리는 그 주식을 팔고 돈을 돌려받을 시간을 찾고 싶습니다. |
| 코로나19 사태와 주식시장 폭락으로 주가는 3월만큼 높지 않았다. 그래서 빨리 팔고 싶었습니다. |
| 하이테크 주식을 매도한 후, 대유행으로 인해 주가가 하락한 23개의 COVID 영향 주식을 살펴봅니다. |
| 우리는 몇 달 후에 그 주식이 급등하기를 기다리고 싶습니다. |
| 우리가 선택한 COVID 영향 주식의 시가총액은 최소 30억 달러여야 합니다. 우리가 주식 거래를 할 때, 우리는 약간의 교환을 할 수 있습니다. 우리는 균형을 위해 1개의 하락하는 주식을 팔고 1개의 상승하는 주식을 샀어야 했습니다. 몇 달 안에 주식이 급등할 것인지 확인해야 합니다. |
| 우리는 주식 거래 결정 차트를 세 가지 수준으로 구분합니다. 첫 번째 수준은 결정하는 것입니다. |
| 우리가 무엇을 사고 무엇을 팔고 무엇을 교환할 것인가. 레벨 2에서는 판매 그룹, 구매 그룹 및 두 그룹의 교환 쌍에서 주식을 선택합니다. 세 번째 수준은 우리가 사용할 도구입니다. Z 인덱스를 사용할 수 있으며 이상값 감지 도구를 사용할 것입니다. |
| 표준화의 기능은 평균에서 실제 데이터 포인트까지의 거리에 대한 아이디어를 제공하는 것입니다. 왜 우리가 그것을 사용해야합니까? 실제 데이터를 비교하기 쉬운 인덱스로 변환해야 하기 때문입니다. 또한 표준화를 사용하여 원시 데이터의 편향을 제거합니다. |
| 왼쪽에는 파란색 상자, 보라색 상자 및 빨간색 상자가 있습니다. 실제 데이터 |
| 파란색 상자에 있는 수집한 입력에 있습니다. Z 표준화 이후의 새로운 인덱스는 빨간색 상자에서 찾을 수 있습니다. 그것이 우리의 출력입니다. |
| Z 표준화는 보라색 상자에 있는 우리가 사용하는 도구입니다. 파란색 상자에서 큐비클은 NASDAQ 주식을 나타냅니다. |
| 인기가 많고 많은 사람들이 투자할 것입니다. 하이테크 주식은 5년 동안 큰 폭으로 성장했습니다. |
| Z 표준화의 범위는 -3 표준 편차에서 +3 표준 편차까지입니다. |
| Z가 표준화된 후에는 Z 내 재고, Z NASDAQ 비율 및 Z 그룹 NASDAQ 비율을 얻을 수 있습니다. |
| 주식 내 Z는 주가를 과거 5년 전 주가와 비교하는 것입니다. , Z 나스닥 비율은 주가와 나스닥 주가를 비교하고, Z 그룹 나스닥 비율은 주가를 그룹 나스닥과 비교 |
| 평균. 우리는 Z 표준화를 사용하여 상승을 찾는 데 도움을 줍니다. 결국 우리는 세 개의 Z 점수를 모두 새로운 주가 지수로 결합할 것입니다. 주가 지수는 거래 위험을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 다음은 원시 데이터로 표준화한 후의 데이터 테이블입니다. 우리는 주식을 사용할 수 있습니다 ... 주가 지수 변경. |
| 미국 주식은 2월 중순에 정점을 찍은 이후 하락 추세에 있습니다. 일부 주식은 더 강력하고 특정 주식은 COVID-19의 영향을 받습니다. |
| 이 모델링 알고리즘은 3월 7-8일, 데이터베이스는 3월 14-15일에 설정합니다. 이 그림 스피커에 표시된 해당 색인의 빨간색, |
| 그 좋은 시간입니다...그 주식을 매도하기에 좋은 시간이고 우리는 빨간색이 아닌 다른 지수보다 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. |
| 또한 파란색으로 표시된 일부 인덱스가 있습니다. 비용을 낮출 수 있고 미래에 더 많은 이익을 얻을 수 있기 때문에 23개의 COVID 영향을 받는 주식을 사는 것을 고려할 수 있는 시기입니다. |
| 이상치 알고리즘을 사용하는 이유는 이상치가 주식 거래 시기를 결정하는 데 도움이 되기 때문입니다. |
| 이상값을 결정하는 가장 좋은 방법은 분위수 범위 이상값을 사용하는 것입니다. 첫째, 우리는 3분기에서 1분기를 뺀 전체 사분위수 범위를 찾았습니다. |
| 알고리즘은 Q1 빼기 또는 Q3 더하기 x IQR과 같은 이상값이며, x는 일반의 경우 1.5, 극한의 경우 3입니다. |
| 극단적인 이상값을 선택해야 하는 이유는 무엇입니까? 일반 이상치는 우리가 원하는 더 긴 타이밍을 보여줄 수 없기 때문입니다. |
| 극한값은 전체 사분위수 범위의 승수, 즉 지정된 두 수량 사이의 거리를 사용하여 찾습니다. 따라서 극단적인 이상값은 |
| 투자에 사용할 수 있는 수준을 감지하여 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그러나 기술적으로 분위수 범위 이상값 알고리즘은 정규 분포 상황에서 사용됩니다. |
| 주식 시장은 정규 분포만큼 많지 않으므로 이상치는 스큐 요인의 영향을 받습니다. |
| 따라서 스큐 요인의 영향을 받지 않는 보다 강력한 도구를 사용해야 합니다. |
| 주식 성과 때문에 분포의 중심보다 꼬리에 더 신경 쓰지 않을 것입니다. |
| 우리가 사용하는 다음 도구는 강건한 적합 이상값입니다. 왜곡 요인을 무시하기 위해 로버스트 피팅 이상값을 사용합니다. |
| 이상치와 분포 왜도는 매우 밀접한 관련이 있습니다. 일대일 분포의 꼬리에 소위 이상치가 많이 있는 경우 꼬리에 왜도가 생깁니다. |
| 분위수 범위 이상값 탐지에서 가정은 정규 분포입니다. 따라서 분포의 왜곡은 이상치 탐지 방법론의 부정확성을 유발합니다. 주식 시장 데이터에서와 같이 분포가 크게 치우친 경우 |
| 로버스트 피팅 이상치는 왜곡 요인을 무시하는 경향이 있기 때문에 이상치를 정확하게 찾는 더 나은 방법입니다. 로버스트 피팅 이상치 추정치 |
| 중심과 확산. 이상치는 로버스트 중심으로부터 로버스트 스프레드의 K배인 값으로 정의됩니다. |
| 강건한 적합 이상치는 강건한 추정치를 결합하고 K를 곱하기 위한 몇 가지 옵션을 제공할 뿐만 아니라 발견된 이상치를 관리하는 도구를 제공합니다. 우리는 보통의 경우 K=2.7을 사용하고 극단적인 이상값의 경우 4.7을 사용합니다. |
| 일반 강건한 적합 이상값을 사용한 후 판매 지수 데이터에서 이상값을 찾을 수 있습니다. 오른쪽 그래프를 보세요. |
| F5 및 F8 열에 음영 처리된 빨간색 셀이 너무 많으며 이는 주가가 평균 이상으로 판매되고 있기 때문에 이익을 극대화하기 위해 해당 주식을 판매하는 것을 고려할 수 있음을 나타냅니다. 각 열은 열로 내려가는 일별 주가 지수 변화를 보여줍니다. |
| 매수지수에 극단적인 이상치를 사용하는 이유는 매수지수가 하락하고 있기 때문이다. 이는 매수 지수의 이상치를 감지하기가 정말 어렵다는 것을 의미합니다. 파는 것과는 다릅니다. |
| 판매 지수가 상승하고 있어 이상치를 파악하기가 더 쉽습니다. |
| 이 페이지의 데이터 테이블에는 B6, B13, B15 및 B19와 같은 색상 블록이 있습니다. 이는 주식 구매를 고려할 수 있음을 나타냅니다. |
| 많은 사람들이 주식에 투자하여 돈을 벌고 대부분의 사람들은 합리적인 ROI를 위해 투자하기에 적합한 주식을 선택할 수 있습니다. |
| 그러나 투자자들은 투자할 적절한 금액을 찾는 데 어려움을 겪습니다. 또한 다른 인간 심리적 요인도 우리의 특정 투자에 유리할 것입니다. |
| 우리는 이 모델을 기반으로 구매, 판매 또는 교환하는 주식의 양을 결정할 수 있으며, 이를 통해 개인 투자 편향을 최소화하고 전반적인 재정 위험을 줄일 수 있습니다. |
| 이 모델은 투자 금액을 판단하는 두 가지 방법을 제공합니다. 첫 번째는 색상 블록 분석입니다. 이제 그 분석에서, |
| 짙은 녹색 블록은 팔기 좋고 주황색이나 빨간색 블록은 사거나 교환하기 좋다. |
| 그리고 맨 아래에는 우리가 정의한 트랜잭션 수준이 있습니다. L10은 최소 투자 금액이고 L1은 최대 투자 금액입니다. |
| 우리가 주식을 팔고 싶다면 L5 금액에 너무 비싸지 않게 팔 것입니다. 그리고 교환을 하고 L5 모델도 선택합니다. 그리고 구매를 하면 더 구매를 고려해볼 수 있으므로 L2만큼만 구매합니다. |
| 따라서 이 모델을 기반으로 |
| 우리의 |
| ...이 모델을 기반으로 투자 시 재정 위험을 줄일 수 있습니다. |
| 그럼 기능....알았어...이건... 3단계에서 교환 부분에 있습니다. 또한 데이터 포인트를 이 인덱스로 변환하기 위해 Z 표준화를 사용하고 있지만 이것은 교환 인덱스입니다. |
| 교환 임계값을 설정합니다. Z 교환 지수는 15보다 커야 합니다. 이것은 우리가 계산한 평균 지수이며 투자자에게 시간을 알려줄 수 있습니다. |
| 왼쪽에는 각 거래소 쌍의 변화를 보여주는 꺾은선형 차트가 있습니다. 이 꺾은선형 차트를 기반으로 S5-B1의 추세는 약 15.8이고 S5-B14는 약 15.16입니다. |
| 따라서 S5-B1 또는 S5-B14 간의 교환을 고려할 수 있습니다. |
| Z가 표준화된 후, 우리는 주식...매도 주식 지수와 교환 지수를 얻을 수 있습니다. |
| 판매 지수 |
| 주가를 과거 5년 주가와 비교하는 것입니다. 그만큼 |
| Z 나스닥 비율은 평균 주가와 함께 주가 지수와 비교됩니다. 그래서 거래소 지수는 주식 매수 지수였던 주식 매도 지수와 비교됩니다. |
| 우리는 Z 표준화를 사용하여 위험을 관리하는 데 도움을 줍니다. 우리는 약 184개의 선택을 고려하고 우리의 투자가 적절한 시기에 이루어지도록 하고 교환을 수행할 올바른 쌍을 선택해야 합니다. |
| 우리도 사용하고 있습니다 |
| quantile range outlier 알고리즘은 타이밍을 결정하는 데 도움이 됩니다. |
| Q의 작은 값은 큰 값보다 더 급진적인 이상값 집합을 제공합니다. |
| 오른쪽 테이블을 보세요. 분위수 범위 이상값 방법을 사용하고 교환 지수 값이 19보다 큰 상위 이상값을 얻습니다. |
| 이것은 우리가 교환 지수를 고려하는 두 번째입니다. 우리는 신호와 도움인 최고 지수가 있다는 것을 알게 되었습니다... 그리고 지금이 교환을 하기에 가장 좋은 시기입니다. |
| 19.27에 S5-B14 쌍처럼; S5-B13 쌍에서 |
| 19.12; 19:07에 S5-B12. 왼쪽에는 타이밍 예측 모델이 있습니다. 이 모델은 색상 코드, 색상 상자 스타일로 제공됩니다. |
| 짙은 녹색의 블록은 우리에게 팔기에 좋고, 짙은 주황색이나 빨간색은 구매나 교환에 좋습니다. 가장 좋은 시간은 그래프에 굵게 표시됩니다. 4월 6일은 2015년 2월부터 데이터를 교환하러 오기 때문에 교환하기 가장 좋은 날입니다. |
| 우리는 교환 쌍을 두 번 고려합니다. 이는 주식 시장에서 더 많은 돈을 벌 수 있고 투자 위험을 크게 줄일 수 있는 보험을 두 배로 늘릴 수 있습니다. |
| 4월 7일 환율지수는 4월 6일과 비교하여 거의 변동이 없었습니다. 그날 S5-B1 쌍은 19.18 |
| 교환 지수. 오른쪽 그래프에서, |
| 거래소 주식 정보였습니다. 4월 8일, 우리는 KLAC 주식을 $154.32에 매도했습니다. 시장 주가가 $148.85였기 때문에 우리는 약 3.5%를 판매 비용으로 절약했습니다. |
| 또한 같은 날 델타 주식을 $22.42에 매수했습니다. |
| 주가가 22.92달러였기 때문에 약 2.2% 상승했기 때문에 판매에서 변경되었습니다. 따라서 같은 양의 주식을 팔고 균형을 위해 같은 양의 주식을 사십시오. |
| 재고 판매 및 구매 모델은 65개 수량이었습니다. 하루 후, 교환 쌍은 우리가 5.7%를 얻는 데 도움이 되었습니다. |
| 예, 모든 주식 구매자는 주식 추세에 집중할 것입니다. 제 파트너 Mason과 저는 2020년 2월 말부터 2020년 3월 중순까지 NASDAQ 주식 일일 범위 이상치를 모니터링합니다. |
| 우리는 일일 거래 창을 특정 시간 슬롯(각 30분)으로 구분하고 거래의 가장 좋은 시간을 찾고 싶습니다. |
| 24개의 피크 및 밸리 포인트가 감지되었으며 상한 임계값은 2.7%입니다. 오른쪽 모서리 그림에서 시가, 종가, 고가, 저가 시가를 볼 수 있으며 평균을 계산합니다. 주가의 최고점 및 최저점 감지를 수행할 때 가격 범위와 순위를 계산합니다. |
| ??? 표본 크기의 불연속적인 수로 간주됩니다. 우리가 감지한 24개의 피크/밸리 포인트 중 데이터에 따르면 24개 포인트 중 17개는 약 70%-71%가 |
| 처음 또는 마지막 시간. 우리는 귀무가설을 1비례 검정으로 설정했는데 일찍 일어나서 주식 점심 시간에 거래를 한다는 것입니다. |
| 귀무 가설은 균일 분포 확률을 가정합니다. 왼쪽 모서리 테이블을 보면 null 비율 값이 0.34로 0.05보다 크므로 |
| 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 그래서 |
| 13개의 슬롯 중 4개의 슬롯을 사용할 수 있으므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 피크 시간과 밸리 시간의 분포 수준을 보여주는 오른쪽 모서리 표 또는 그림을 보십시오. |
| 우리의 연구에서 우리는 올바른 주식과 ???를 선택하기 위한 새로운 모델을 제공합니다. 구매 및 판매 금액, 또한 교환 지수. |
| 투자에서 타이밍은 정말 중요한 요소입니다. 이 주식 투자 모델은 COVID-19 전염병 동안 대부분 정확합니다. |
| 우리 리서치 그룹은 주식 시장에 투자했고 프로젝트를 마친 후 2.5%의 수익을 올렸습니다. 대유행이 끝나지 않을 경우 미래를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 우리의 연구에 따르면 얼리버드나 막판에 주식 거래를 선호하고 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. |
| 고맙습니다. |
