Conférencier | Transcription |
| Chi-hong Ho | Hé, non. Allez. Ok, bonjour tout le monde, je suis Chi-hong Ho, junior au lycée Henry M Gunn. Mon partenaire est Mason Chen; il est étudiant en deuxième année à la Stanford Online High School. Notre projet consiste à trouver la modélisation statistique multivariée de l'investissement en stock lors des épidémies de COVID-19. |
| Fin février, en raison de la propagation de la pandémie de coronavirus dans le monde, les marchés boursiers commencent à s'effondrer. Plusieurs facteurs sont à l'origine du krach boursier de cette année. |
| Plusieurs facteurs sont à l'origine du krach boursier de cette année, comme une pandémie de COVID-19. |
| Guerre des prix du pétrole OPEP/Russie/USA. Également un plan de sauvetage de 2,2 billions de dollars du gouvernement américain. |
| Et certaines entreprises ont licencié leurs employés. Il y a plus de 30% de taux de chômage dû à la pandémie. Comparons avec le taux de chômage de la Grande Dépression de 1929. |
| A cette époque, il était d'environ 25%. Toujours en novembre, les États-Unis lors de l'élection présidentielle. Et puis la chaîne d'approvisionnement de fabrication s'est arrêtée à cause de la pandémie de coronavirus qui s'est propagée en Chine auparavant. |
| Oui, la pandémie de COVID-19 a influencé le marché boursier comme le dernier krach boursier qui s'est produit lors de la Grande Dépression de 1929, le lundi noir de 1987. |
| Parce que la pandémie de COVID-19 a eu un impact énorme sur le monde, causant de nombreux décès, le marché boursier devrait être davantage influencé par la pandémie. Par rapport à l'histoire des États-Unis, la Grande Dépression de 1929 |
| et le lundi noir de 1987, les deux accidents se sont poursuivis pendant une longue période. COVID-19 ne l'était pas. Cette année, le marché boursier a diminué de 25 % par rapport au sommet de mars à avril. |
| Avant mars, la pandémie de COVID-19 aux États-Unis ne se propageait pas aussi rapidement que dans d'autres pays. Après que la propagation du COVID ait été mondiale, de nombreux pays ont été confinés. La situation de verrouillage nationale et mondiale affecterait le marché boursier. |
| Regardez le graphique dans le coin gauche. C'est la situation qui s'est produite en Corée. Les pays asiatiques ont eu la pandémie de COVID avant l'Amérique. |
| Nous utilisons la situation des pays asiatiques pour prédire ce qui arrivera aux États-Unis. Sur la base de ce graphique avec cette couleur qui est le point d'inflexion COVID-19 est pour la phase II, il peut |
| avoir un impact significatif sur la courbe des actions, car il semblait que la vitesse de croissance du boîtier serait un peu réduite au cours de cette courte période. |
| D'accord. Dans la partie gauche du graphique, c'est la carte de corrélation du cas par rapport à la date. Voici sa carte de corrélation aux États-Unis. |
| Les cas ont été ajoutés au début de février, et beaucoup plus tard fin mars et début avril. |
| Le graphique de droite est le marché boursier en baisse par date, ce qui signifie que les cas d'intérêt pour les cartes sont liés les uns aux autres. Lorsque l'affaire a beaucoup grossi, le marché boursier a commencé à s'effondrer et le point le plus bas était de plus de 35% en baisse. |
| Par rapport à la Chine, à la Corée du Sud et aux États-Unis, nous savions que les pays asiatiques avaient contracté la pandémie de COVID avant les États-Unis. Nous pourrions conclure que ce qui se passera dans les prochains mois aux États-Unis. |
| Sur la base de ce tableau spécifique et des données ci-dessous, j'ai trouvé que la durée de la phase III est vraiment courte. Et c'est maintenant sans danger pour nous et nous pouvons retourner au travail. |
| Comparez avec la direction de la phase IV, qui est le double du temps de la phase III, donc en ce moment, nous nous sentons plus en sécurité pour retourner au travail. |
| Après avoir examiné la phase pandémique des pays asiatiques, nous pouvons prédire la durée des phases III et IV des États-Unis. Nous estimons que la fin de la phase III aux États-Unis devrait être le |
| Le 15 avril et la phase IV devraient être le 25 mai dans le meilleur des cas. Le pire des cas est la fin de la phase III vers le 30 avril et la fin de la phase IV le 10 juin. |
| Nos projets récents pour définir la stratégie d'investissement en actions, nos objectifs sont d'apprendre et d'expérimenter l'investissement en actions, de gagner de l'argent en bourse et de construire un modèle pour juger du temps |
| pour négocier ou échanger des actions. Premièrement, nous possédons huit actions de haute technologie qui achetaient 2008 et 2009, et le gain moyen est d'environ 400 % en mars. |
| Certaines actions font partie du top 20 des actions Standard and Poor 500, avec un gain moyen de plus de 800 %. Nous voulons trouver un moment pour vendre ces actions et récupérer de l'argent. |
| En raison de la situation du COVID-19 et de l'effondrement du marché boursier, le cours de l'action n'était pas aussi élevé qu'en mars. Nous voulions donc vendre rapidement. |
| Après avoir vendu des actions de haute technologie, nous examinons 23 actions à impact COVID, actions qui ont perdu du terrain à cause de la pandémie. |
| Nous voulons attendre que ces stocks augmentent après quelques mois. |
| Notre choix d'actions impactées par COVID devrait avoir une capitalisation boursière minimale de 3 milliards. Lorsque nous négocions des actions, nous pourrions avoir des échanges. Nous devrions... nous avons vendu une action dégringolante et acheté une action montante pour l'équilibre. Nous devons nous assurer que nos stocks augmenteront dans quelques mois. |
| Nous séparons le tableau de décision des transactions boursières en trois niveaux. Le premier niveau consiste à décider |
| ce que nous allons acheter, ce que nous allons vendre et échanger. Au niveau deux, nous sélectionnons les actions du groupe de vente, du groupe d'achat et de la paire d'échange des deux groupes. Le troisième niveau est l'outil que nous allons utiliser. Nous pouvons utiliser l'indice Z, nous utiliserons les outils de détection des valeurs aberrantes. |
| La fonction de la normalisation est de nous donner une idée de la distance entre la moyenne et les points de données réels. Pourquoi avons-nous besoin de l'utiliser ? Parce que nous devons convertir les données réelles en un index plus facile à comparer. Utilise également la standardisation pour éliminer le biais des données brutes. |
| Sur le côté gauche, il y a des cases bleues, des cases violettes et des cases rouges. Les vraies données |
| se trouve dans l'entrée que nous collectons, qui se trouve dans la boîte bleue. Le nouvel indice après la normalisation Z se trouve dans la case rouge. C'est notre résultat. |
| La normalisation Z est un outil que nous utilisons, qui se trouve dans la case violette. Dans la case bleue, la case représente les actions du NASDAQ, |
| qui est populaire et dans lequel beaucoup de gens investiront. Les actions de haute technologie ont connu une forte croissance pendant cinq ans. |
| La plage de normalisation Z va de -3 écart type à +3 écart type. |
| Après la normalisation du Z, nous pouvons obtenir le Z dans le stock, le ratio Z NASDAQ et le ratio Z NASDAQ du groupe. |
| Le Z dans le stock consiste à comparer le cours de l'action avec le cours de l'action des cinq dernières années. Le ratio Z NASDAQ compare le cours de l'action avec le cours de l'action NASDAQ, le ratio Z du groupe NASDAQ compare le cours de l'action avec le groupe NASDAQ |
| moyenne. Nous utilisons la normalisation Z pour nous aider à rechercher le ris. En fin de compte, nous combinerons les trois scores Z dans un nouvel indice boursier. L'indice boursier peut nous aider à réduire le risque des transactions. |
| Voici le tableau de données après que nous ayons standardisé avec les données brutes. Nous pouvons utiliser le stock... le changement de l'indice boursier. |
| Les actions américaines ont suivi une tendance à la baisse depuis un pic vers la mi-février. Certaines actions sont plus robustes et certaines sont impactées par le COVID-19. |
| Nous établissons cet algorithme de modélisation les 7 et 8 mars et la base de données les 14 et 15 mars. Le rouge dans cet index montré dans cette figure orateur, |
| c'est le bon moment... c'est le bon moment pour vendre ces actions et nous pouvons gagner plus d'argent que d'autres indices non rouges. |
| En outre, il existe des index marqués par la couleur bleue. C'est le moment où nous pouvons envisager d'acheter les 23 actions impactées par COVID car nous pouvons réduire le coût et nous pouvons gagner plus à l'avenir. |
| La raison pour laquelle nous utilisons l'algorithme des valeurs aberrantes est que la valeur aberrante nous aide à déterminer le moment où nous négocions des actions. |
| La meilleure façon de déterminer les valeurs aberrantes consiste à utiliser les valeurs aberrantes de la plage quantile. Tout d'abord, nous avions l'habitude de trouver l'ensemble de la plage des quartiles, soit le trimestre 3 moins le trimestre 1. |
| L'algorithme est aberrant égal à Q1 moins ou Q3 plus x IQR, x égal à 1,5 pour normal ou 3 pour extrême. |
| Pourquoi devons-nous choisir la valeur aberrante extrême ? Parce que la valeur aberrante régulière ne peut pas montrer le délai plus long que nous voulions. |
| Les valeurs extrêmes sont trouvées à l'aide d'un multiplicateur de toute la plage de quartiles, la distance entre deux quantités spécifiées. Donc, une valeur aberrante extrême peut avoir une longue |
| détecter le niveau que nous pouvons utiliser dans l'investissement, ce qui peut nous aider à réduire notre risque. Mais techniquement, l'algorithme des valeurs aberrantes de la plage quantile est utilisé dans la situation de distribution normale. |
| Le marché boursier n'est pas autant que la distribution normale, de sorte que les valeurs aberrantes seront influencées par le facteur d'asymétrie. |
| Nous devons donc utiliser des outils plus puissants qui ne sont pas influencés par le facteur de biais. |
| En raison de la performance des actions, nous ne nous soucierions pas plus des queues que du centre de la distribution. |
| L'outil suivant que nous utilisons est celui des valeurs aberrantes d'ajustement robuste. Nous utilisons des valeurs aberrantes d'ajustement robuste pour ignorer le facteur d'asymétrie. |
| Les valeurs aberrantes et l'asymétrie de distribution sont très liées. Si vous avez de nombreuses soi-disant valeurs aberrantes dans une queue de distribution, vous aurez alors une asymétrie dans la queue. |
| Dans la détection des valeurs aberrantes de la plage des quantiles, l'hypothèse est la distribution normale. Ainsi, l'asymétrie dans la distribution introduira une inexactitude dans la méthodologie de détection des valeurs aberrantes. Si la distribution est considérablement asymétrique, comme c'est probablement le cas dans les données boursières, |
| les valeurs aberrantes d'ajustement robuste sont une meilleure méthode pour trouver les valeurs aberrantes avec précision car elles ont tendance à ignorer le facteur d'asymétrie. Les estimations des valeurs aberrantes de l'ajustement robuste |
| un centre et la propagation. Les valeurs aberrantes sont définies comme les valeurs qui sont K fois la propagation robuste à partir du centre robuste. |
| Les valeurs aberrantes d'ajustement robuste offrent plusieurs options pour coupler l'estimation robuste et multiplier K, ainsi que des outils pour gérer la valeur aberrante trouvée. Nous utilisons K = 2,7 pour les valeurs régulières et 4,7 pour les valeurs aberrantes extrêmes. |
| Après avoir utilisé les valeurs aberrantes d'ajustement robuste régulières, nous pouvons trouver la valeur aberrante dans les données de l'indice de vente. Regardez le graphique de droite. |
| Il y a tellement de cellules rouges ombrées dans les colonnes F5 et F8, ce qui indique que nous pouvons envisager de vendre ces actions pour maximiser notre profit, car le cours de l'action se vend au-dessus de la moyenne. Chaque colonne montre une variation de l'indice boursier par jour en descendant dans la colonne. |
| La raison pour laquelle nous utilisons la valeur aberrante extrême pour l'indice d'achat est que l'indice d'achat est en baisse. Cela signifie qu'il est vraiment difficile de détecter les valeurs aberrantes de l'indice d'achat. Pas comme la vente. |
| L'indice de vente est en hausse, ce qui nous permet de déterminer plus facilement la valeur aberrante. |
| Sur cette page, il y a des blocs de couleur dans le tableau de données, comme B6, B13, B15 et B19, ce qui indique que nous pouvons envisager d'acheter les actions. |
| Beaucoup de gens gagnent de l'argent en investissant dans des actions et la plupart des gens peuvent choisir le bon titre dans lequel investir pour un retour sur investissement raisonnable. |
| Mais les investisseurs ont du mal à trouver le bon montant d'argent à investir. Aussi d'autres facteurs psychologiques humains favoriseront notre certain investissement. |
| Nous pouvons déterminer la quantité d'actions que nous achetons, vendons ou échangeons sur la base de ce modèle, ce qui peut minimiser un biais d'investissement personnel et réduire le risque financier global. |
| Le modèle offre deux façons d'évaluer le montant de l'investissement. La première est l'analyse des blocs de couleur. Maintenant, dans cette analyse, |
| les blocs vert foncé sont bons à vendre et les blocs orange ou rouge sont bons à acheter ou à échanger. |
| Et puis en bas, il y a les niveaux de transaction que nous définissons. Le L10 est le montant d'investissement le plus faible et L1 est le montant d'investissement le plus élevé. |
| Si nous voulons vendre les stocks, nous vendrons pas trop haut, c'est dans le montant L5. Et faire l'échange, on choisit aussi le modèle L5. Et si nous faisons l'achat, nous pouvons simplement envisager d'acheter plus, donc nous achetons simplement le montant L2. |
| Donc, sur la base de ce modèle, nous pouvons simplement |
| gérer notre |
| ...sur la base de ce modèle, dans l'investissement, vous réduisez votre risque financier. |
| Ensuite, la fonction .... d'accord ... c'est ... dans la phase III est dans la partie échange. Nous utilisons également la normalisation Z pour... pour convertir le point de données en cet index, mais il s'agit de l'index d'échange. |
| Nous avons mis en place le seuil d'échange Z indice d'échange doit être supérieur à 15. Il s'agit d'un indice moyen que nous calculons, qui peut indiquer l'heure à l'investisseur. |
| Sur le côté gauche, il y a le graphique linéaire, qui montre le changement de chaque paire d'échange. Sur la base de ce graphique linéaire, nous pouvons voir que la tendance de S5-B1 est d'environ 15,8 et S5-B14 est d'environ 15,16. |
| Cela signifie donc que nous pouvons envisager de faire cet échange entre le S5-B1 ou le S5-B14. |
| Après la normalisation de Z, nous pouvons obtenir l'indice des actions... vendre des actions et l'indice des changes. |
| L'indice de vente |
| est de comparer le cours de l'action avec le cours de l'action des cinq dernières années. La |
| Le ratio Z NASDAQ est comparé à l'indice boursier avec le cours moyen des actions. Ainsi, l'indice de change est comparé à l'indice de vente d'actions, qui était l'indice d'achat d'actions. |
| Nous utilisons la normalisation Z pour nous aider à gérer les risques. Nous considérons environ 184 choix et nous devons nous assurer que nos investissements seront effectués au bon moment et choisir la bonne paire pour effectuer l'échange. |
| Nous utilisons également le |
| algorithme des valeurs aberrantes de la gamme quantile pour nous aider à déterminer le moment. |
| La petite valeur de Q fournit un ensemble de valeurs aberrantes plus radical que la grande valeur. |
| Regardez le tableau de droite. Nous utilisons des méthodes de valeurs aberrantes de gamme quantile et obtenons une valeur aberrante supérieure dont la valeur de l'indice d'échange est supérieure à 19. |
| C'est la deuxième fois que nous considérons l'indice de change. Nous avons découvert qu'il existe des indices de premier ordre, qui sont le signal et l'aide... et c'est le meilleur moment pour nous de faire l'échange. |
| Comme la paire S5-B14 à 19.27 ; Paire S5-B13 à |
| 19.12 ; S5-B12 à 19.07. Sur le côté gauche, nous avons le modèle de prédiction temporelle. Ce modèle est présenté avec un code couleur, style color box. |
| Que les blocs avec du vert foncé sont bons à vendre pour nous, et que l'orange foncé ou le rouge est bon pour l'achat ou l'échange. Le meilleur temps sera en gras et affiché dans le graphique. Le 6 avril, qui est le meilleur jour pour faire l'échange, puisque nous venons d'échanger des données de février 2015. |
| Nous considérons la paire d'échange deux fois, ce qui peut doubler l'assurance que nous pouvons gagner plus d'argent en bourse et réduire considérablement le risque d'investissement. |
| Le 7 avril, l'indice des changes a peu varié par rapport au 6 avril. Ce jour-là, la paire S5-B1 avait un 19,18 |
| indice de change. Dans le graphique de droite, |
| c'était l'information sur les actions boursières. Le 8 avril, nous avons vendu l'action KLAC à 154,32 $. Le cours de l'action était de 148,85 $, nous avons donc économisé environ 3,5 % sur la vente |
| Toujours le même jour, nous avons acheté l'action Delta à 22,42 $. |
| Le cours boursier était de 22,92 $, nous avons donc gagné environ 2,2 %, donc cela a changé dans la vente. Vendez donc la même quantité d'actions et achetez la même quantité d'actions pour l'équilibre. |
| Le modèle de vente et d'achat de stock était égal à 65 quantités. Après une journée, la paire d'échange nous a permis de gagner 5,7 %. |
| Oh oui, tous les acheteurs d'actions se concentreront sur leurs tendances boursières. Mon partenaire Mason et moi-même surveillons les valeurs aberrantes quotidiennes des actions du NASDAQ de fin février 2020 à mi-mars 2020. |
| Nous séparons la fenêtre de trading quotidienne en certains créneaux horaires, de 30 minutes chacun, et nous voulons trouver le meilleur moment pour trader. |
| Nous avons détecté 24 points de pic et de creux et le seuil supérieur est de 2,7 %. Dans la figure du coin droit, nous pouvons voir le cours de l'action à l'ouverture, à la clôture, au plus haut, au plus bas et nous calculerons également la moyenne... nous comptons la fourchette de prix et le classement lorsque nous effectuons la détection des pics et des vallées du cours des actions. |
| ??? considéré comme le nombre discret de la taille de l'échantillon. Parmi les 24 points de pic/vallée que nous avons détectés, les données montrent que 17 points sur 24, soit environ 70 % à 71 %, se produisaient dans le |
| première ou dernière heure. Nous avons défini le test à une proportion que nous avons fait comme hypothèse nulle, c'est-à-dire que nous nous réveillons tôt et que nous avons une séance de déjeuner boursier pour faire du trading. |
| L'hypothèse nulle suppose la probabilité de distribution uniforme. Regardez le tableau du coin gauche que nous pouvons voir que la valeur de proportion nulle est de 0,34 qui est supérieure à 0,05 donc |
| on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle. Alors |
| Pour être quatre créneaux parmi 13 créneaux disponibles, nous ne pouvons donc pas rejeter l'hypothèse nulle. Regardez le tableau ou la figure du coin droit qui montre le niveau de distribution du temps de pointe et du temps de vallée. |
| Dans notre recherche, nous fournissons un nouveau modèle pour choisir les bonnes actions et le ??? le montant de l'achat et de la vente, ainsi que l'indice d'échange. |
| Le timing est un facteur très important dans l'investissement. Ce modèle d'investissement en actions est exact la plupart du temps pendant la pandémie de COVID-19. |
| Notre groupe de recherche a investi en bourse et a gagné 2,5 % après avoir terminé le projet. Nous pouvons l'utiliser pour prédire à l'avenir si la pandémie ne se termine pas. Sur la base de nos recherches, les lève-tôt ou les transactions boursières de dernière minute favorisent et peuvent gagner plus d'argent. |
| Merci. |
