| Conférencier |
Transcription |
| Chi-hong Ho |
Hé, non. Allez. Bonjour à tous. Je m'appelle Chi-hong Ho, je suis en première au lycée Henry M. Gunn. Mon partenaire est Mason Chen, en deuxième année au lycée Stanford Online. Notre projet consiste à trouver la modélisation statistique multivariée des investissements en actions pendant l'épidémie de COVID-19. |
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Fin février, en raison de la pandémie de coronavirus qui se propage dans le monde, les marchés boursiers commencent à s'effondrer. Plusieurs facteurs sont à l'origine de ce krach boursier. |
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Plusieurs facteurs sont à l’origine du krach boursier de cette année, notamment la pandémie de COVID-19. |
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Guerre des prix du pétrole entre l'OPEP, la Russie et les États-Unis. Plan de sauvetage de 2 200 milliards de dollars du gouvernement américain. |
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Certaines entreprises ont licencié leurs employés. Le taux de chômage dépasse les 30 % en raison de la pandémie. Comparons-le à celui de la Grande Dépression de 1929. |
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À l'époque, ce chiffre était d'environ 25 %. Également en novembre, lors de l'élection présidentielle américaine, la chaîne d'approvisionnement manufacturière a été paralysée en raison de la pandémie de coronavirus qui s'était propagée en Chine. |
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Oui, la pandémie de COVID-19 a eu un impact sur le marché boursier comme le précédent krach boursier qui s’est produit lors de la Grande Dépression de 1929 et du Lundi noir de 1987. |
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La pandémie de COVID-19 ayant eu un impact considérable sur le monde, causant de nombreux décès, les marchés boursiers devraient être davantage influencés par la pandémie. Comparé à l'histoire des États-Unis, la Grande Dépression de 1929 |
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et le lundi noir de 1987, ces deux krachs ont duré longtemps. La COVID-19, non. Cette année, le marché boursier a chuté de 25 % entre son pic de mars et avril. |
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Avant mars, la pandémie de COVID-19 aux États-Unis ne s'est pas propagée aussi rapidement que dans d'autres pays. Après sa propagation mondiale, de nombreux pays ont été confinés. Ce confinement, national et mondial, a eu des répercussions sur les marchés boursiers. |
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Regardez le graphique à gauche. C'est la situation en Corée. Les pays asiatiques ont été touchés par la pandémie de COVID-19 avant les États-Unis. |
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Nous utilisons la situation des pays asiatiques pour prédire l'évolution de la situation aux États-Unis. D'après ce graphique, dont la couleur indique que le point d'inflexion de la COVID-19 correspond à la phase II, il est possible que |
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Cela a eu un impact significatif sur la courbe des stocks, car il semble que la vitesse de croissance des cas diminuera légèrement au cours de cette courte période. |
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OK. À gauche du graphique, on trouve la carte de corrélation entre le cas et la date. Voici sa carte de corrélation aux États-Unis. |
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Les cas ont été ajoutés début février, puis fin mars et début avril. |
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Le graphique de droite montre la baisse du marché boursier par date, ce qui signifie que les intérêts des cas et des cartes sont liés. Lorsque le cas a fortement progressé, le marché boursier a commencé à s'effondrer, avec un point bas de plus de 35 %. |
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Comparés à la Chine, à la Corée du Sud et aux États-Unis, nous savions que les pays asiatiques avaient été touchés par la pandémie de COVID-19 avant les États-Unis. Nous pouvons donc en déduire ce qui se passera aux États-Unis dans les prochains mois. |
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D'après ce tableau et les données ci-dessous, j'ai constaté que la durée de la phase III est très courte. Nous pouvons désormais reprendre le travail en toute sécurité. |
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Comparez avec la direction de la Phase IV, qui est le double du temps de la Phase III, donc à ce moment-là, nous nous sentons plus en sécurité pour retourner au travail. |
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Après avoir examiné la phase pandémique dans les pays asiatiques, nous pouvons prédire la durée des phases III et IV aux États-Unis. Nous estimons que la fin de la phase III aux États-Unis devrait être prévue. |
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Dans le meilleur des cas, la phase IV devrait avoir lieu le 25 mai. Dans le pire des cas, la fin de la phase III est prévue vers le 30 avril et la fin de la phase IV le 10 juin. |
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Nos projets récents visent à définir une 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 les temps. |
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Pour négocier ou échanger des actions. Nous détenons huit actions du secteur des hautes technologies, que nous avons achetées en 2008 et 2009, et dont le gain moyen est d'environ 400 % en mars. |
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Certaines de ces actions figurent parmi les 20 premières du Standard & Poor's 500, avec un gain moyen de plus de 800 %. Nous souhaitons trouver le moment de les vendre et de récupérer notre argent. |
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En raison de la crise de la COVID-19 et de l'effondrement boursier, le cours de l'action n'était pas aussi élevé qu'en mars. Nous avons donc voulu vendre rapidement. |
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Après avoir vendu des actions de haute technologie, nous examinons 23 actions à impact COVID, qui ont perdu du terrain à cause de la pandémie. |
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Nous voulons attendre que ces stocks remontent dans quelques mois. |
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Notre sélection d'actions impactées par la COVID devrait avoir une capitalisation boursière d'au moins 3 milliards de dollars. Pour négocier des actions, nous pourrions utiliser des plateformes d'échange. Nous devrions… vendre une action en baisse et acheter une action en hausse pour équilibrer le cours. Nous devons nous assurer que nos actions vont grimper dans les prochains mois. |
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Nous divisons le diagramme de décision des transactions boursières en trois niveaux. Le premier niveau consiste à décider |
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Ce que nous allons acheter, vendre et échanger. Au deuxième niveau, nous sélectionnons les actions des groupes vendeur, acheteur et échange. Le troisième niveau est l'outil que nous utiliserons. Nous utiliserons peut-être l'indice Z, mais aussi les outils de détection des valeurs aberrantes. |
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La normalisation a pour fonction de nous donner une idée de l'écart entre la moyenne et les données réelles. Pourquoi l'utiliser ? Parce qu'elle permet de convertir les données réelles en un indice plus facile à comparer. Elle permet également d'éliminer les biais des données brutes. |
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À gauche, on trouve des cases bleues, violettes et rouges. Les données réelles |
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se trouve dans les données d'entrée collectées, dans le cadre bleu. Le nouvel indice après normalisation Z se trouve dans le cadre rouge. C'est notre sortie. |
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La normalisation Z est un outil que nous utilisons, indiqué dans l'encadré violet. Dans l'encadré bleu, les cases représentent les actions du NASDAQ. |
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qui est populaire et dans lequel beaucoup de gens investissent. Les actions de haute technologie ont connu une croissance importante au cours des cinq dernières années. |
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La plage de normalisation Z s'étend de -3 écarts types à +3 écarts types. |
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Une fois le Z standardisé, nous pouvons obtenir le Z au sein de l'action, le Z ratio NASDAQ et le Z ratio NASDAQ du groupe. |
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Le Z au sein d'une action permet de comparer le cours de l'action à celui des cinq dernières années. Le ratio Z NASDAQ compare le cours de l'action à celui du NASDAQ, tandis que le ratio Z du NASDAQ du groupe compare le cours de l'action à celui du NASDAQ du groupe. |
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Moyenne. Nous utilisons la standardisation Z pour analyser le risque. Nous combinerons les trois scores Z pour créer un nouvel indice boursier. Cet indice peut nous aider à réduire le risque des transactions. |
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Voici le tableau de données après normalisation avec les données brutes. Nous pouvons utiliser l'évolution de l'indice boursier. |
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Les actions américaines sont en baisse depuis un pic mi-février. Certaines actions sont plus robustes, tandis que d'autres sont impactées par la COVID-19. |
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Nous avons établi cet algorithme de modélisation les 7 et 8 mars, et la base de données les 14 et 15 mars. Le rouge dans cet index, représenté sur cette figure, représente le haut-parleur. |
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c'est un bon moment... c'est un bon moment pour vendre ces actions et nous pouvons gagner plus d'argent que les autres indices non rouges. |
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Certains indices sont également marqués en bleu. C'est le moment d'envisager d'acheter 23 actions impactées par la COVID, car cela permet de réduire les coûts et de réaliser des gains supplémentaires à l'avenir. |
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La raison pour laquelle nous utilisons l'algorithme des valeurs aberrantes est que celles-ci nous aident à déterminer le moment de la négociation des actions. |
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La meilleure façon de déterminer les valeurs aberrantes est d'utiliser les valeurs aberrantes de l'intervalle quantile. Premièrement, nous avons calculé l'intervalle quartile complet, soit le trimestre 3 moins le trimestre 1. |
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L'algorithme est une valeur aberrante égale à Q1 moins ou Q3 plus x IQR, x égal à 1,5 pour régulier ou 3 pour extrême. |
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Pourquoi choisir la valeur aberrante extrême ? Parce qu'une valeur aberrante standard ne peut pas afficher la durée la plus longue souhaitée. |
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Les valeurs extrêmes sont déterminées à l'aide d'un multiplicateur de l'intervalle quartile entier, soit la distance entre deux quantités spécifiées. Ainsi, une valeur aberrante extrême peut avoir une longue durée de vie. |
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Détecter un niveau utilisable dans l'investissement, ce qui peut nous aider à réduire notre risque. Techniquement, l'algorithme des valeurs aberrantes de la plage de quantiles est utilisé dans une situation de distribution normale. |
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Le marché boursier n’est pas aussi répandu que la distribution normale, de sorte que les valeurs aberrantes seront influencées par le facteur d’asymétrie. |
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Nous devons donc utiliser des outils plus puissants qui ne sont pas influencés par le facteur de biais. |
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En raison de la performance des actions, nous ne nous soucierions pas plus des queues que du centre de la distribution. |
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L'outil suivant que nous utilisons est l'ajustement robuste des valeurs aberrantes. Nous utilisons ces valeurs pour ignorer le facteur d'asymétrie. |
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Les valeurs aberrantes et l'asymétrie de la distribution sont étroitement liées. Si vous avez de nombreuses valeurs aberrantes dans une queue de distribution, vous aurez une asymétrie dans cette queue. |
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La détection des valeurs aberrantes de l'intervalle quantile repose sur une distribution normale. L'asymétrie de la distribution introduira donc une imprécision dans la méthodologie de détection des valeurs aberrantes. Si la distribution est significativement asymétrique, comme c'est probablement le cas pour les données boursières, |
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Les valeurs aberrantes à ajustement robuste constituent une meilleure méthode pour identifier précisément les valeurs aberrantes, car elles tendent à ignorer le facteur d'asymétrie. Les estimations des valeurs aberrantes à ajustement robuste |
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un centre et une dispersion. Les valeurs aberrantes sont définies comme les valeurs qui sont à K fois la dispersion robuste à partir du centre robuste. |
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Les valeurs aberrantes robustes offrent plusieurs options pour coupler l'estimation robuste et multiplier K, ainsi que des outils pour gérer les valeurs aberrantes trouvées. Nous utilisons K = 2,7 pour les valeurs aberrantes régulières et 4,7 pour les valeurs aberrantes extrêmes. |
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Après avoir utilisé les valeurs aberrantes standard de l'ajustement robuste, nous pouvons identifier la valeur aberrante dans les données de l'indice de vente. Regardez le graphique de droite. |
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Les colonnes F5 et F8 comportent de nombreuses cellules rouges ombrées, indiquant que nous pouvons envisager de vendre ces actions pour maximiser notre profit, car leur cours est supérieur à la moyenne. Chaque colonne présente une variation de l'indice boursier par jour, en descendant vers la colonne correspondante. |
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La raison pour laquelle nous utilisons une valeur aberrante extrême pour l'indice d'achat est que cet indice est en baisse. Il est donc très difficile de détecter les valeurs aberrantes de l'indice d'achat, contrairement aux valeurs de vente. |
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L'indice de vente est en hausse, ce qui nous permet de déterminer plus facilement la valeur aberrante. |
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Sur cette page, il y a quelques blocs de couleur dans le tableau de données, comme B6, B13, B15 et B19, qui indiquent que nous pouvons envisager d'acheter les actions. |
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De nombreuses personnes gagnent de l’argent en investissant dans des actions et la plupart d’entre elles peuvent choisir la bonne action dans laquelle investir pour un retour sur investissement raisonnable. |
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Cependant, les investisseurs ont du mal à trouver le montant adéquat. D'autres facteurs psychologiques peuvent également influencer notre choix d'investissement. |
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Nous pouvons déterminer la quantité d’actions que nous achetons, vendons ou échangeons en fonction de ce modèle, ce qui peut minimiser un biais d’investissement personnel et réduire le risque financier global. |
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Le modèle propose deux méthodes pour évaluer le montant de l'investissement. La première est l'analyse par blocs de couleur. Dans cette analyse, |
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les blocs vert foncé sont bons à vendre et les blocs orange ou rouges sont bons à acheter ou à échanger. |
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En bas, nous définissons les niveaux de transaction. Le niveau L10 correspond au montant d'investissement minimal et le niveau L1 au montant d'investissement maximal. |
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Si nous voulons vendre les actions, nous les vendrons à un prix raisonnable, soit le montant L5. Pour l'échange, nous choisirons également le modèle L5. Si nous achetons, nous pouvons simplement envisager d'en acheter davantage, donc nous achèterons simplement le montant L2. |
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Donc, sur la base de ce modèle, nous pouvons simplement |
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gérer notre |
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...sur la base de ce modèle, dans l'investissement vous réduirez votre risque financier. |
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Ensuite, la fonction… d'accord… c'est… dans la phase III, c'est la partie échange. Nous utilisons également la normalisation Z pour… convertir le point de données en cet indice, mais il s'agit de l'indice d'échange. |
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Nous avons défini le seuil d'échange. L'indice d'échange Z doit être supérieur à 15. Il s'agit d'un indice moyen que nous calculons, qui peut indiquer l'heure à l'investisseur. |
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À gauche, le graphique linéaire présente l'évolution de chaque paire de devises. Il montre que la tendance de S5-B1 est d'environ 15,8 et celle de S5-B14 d'environ 15,16. |
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Cela signifie donc que nous pouvons envisager de faire cet échange entre le S5-B1 ou le S5-B14. |
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Après la normalisation de Z, nous pouvons obtenir l'indice des actions...ventes et l'indice d'échange. |
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L'indice de vente |
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consiste à comparer le cours de l'action avec celui des cinq dernières années. |
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Le ratio Z du NASDAQ est comparé à l'indice boursier et au cours moyen de l'action. L'indice boursier est donc comparé à l'indice vendeur, qui est l'indice acheteur. |
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Nous utilisons la standardisation Z pour mieux gérer les risques. Nous étudions environ 184 options et devons nous assurer que nos investissements seront effectués au bon moment et que nous choisirons la bonne paire pour effectuer l'échange. |
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Nous utilisons également le |
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algorithme de valeur aberrante de la plage quantile pour nous aider à déterminer le moment. |
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La petite valeur de Q fournit un ensemble de valeurs aberrantes plus radical que la grande valeur. |
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Regardez le tableau de droite. Nous utilisons la méthode des valeurs aberrantes de la plage de quantiles et obtenons une valeur aberrante de niveau trois dont la valeur de l'indice de change est supérieure à 19. |
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C'est la deuxième fois que nous étudions l'indice d'échange. Nous avons découvert qu'il existe des indices de premier plan, qui servent de signal et d'aide… et c'est le moment idéal pour effectuer l'échange. |
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Comme la paire S5-B14 à 19,27 ; la paire S5-B13 à |
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19h12 ; S5-B12 à 19h07. À gauche, nous avons le modèle de prédiction du temps. Ce modèle est présenté avec un code couleur, sous forme de boîte de couleur. |
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Les blocs vert foncé sont intéressants à vendre, tandis que les blocs orange foncé ou rouges sont intéressants à acheter ou à échanger. Le meilleur moment sera indiqué en gras sur le graphique. Le 6 avril est le jour idéal pour effectuer l'échange, car nous utilisons les données de février 2015. |
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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. |
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Le 7 avril, l'indice boursier a peu changé par rapport au 6 avril. Ce jour-là, la paire S5-B1 avait un 19,18 |
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indice de change. Dans le graphique de droite, |
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Voici les informations boursières. Le 8 avril, nous avons vendu l'action KLAC à 154,32 $. Le cours de l'action était de 148,85 $, ce qui nous a permis d'économiser environ 3,5 %. |
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Le même jour, nous avons également acheté l’action Delta à 22,42 $. |
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Le cours de l'action était de 22,92 $, ce qui nous a fait gagner environ 2,2 %, ce qui a donc changé lors de la vente. Nous vendons donc la même quantité d'actions et en achetons la même quantité pour équilibrer le cours. |
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Le modèle d'achat et de vente d'actions était égal à 65 quantités. Après une journée, la paire de devises nous a permis de gagner 5,7 %. |
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Ah oui, tous les acheteurs d'actions se concentrent sur les tendances de leurs actions. Mon partenaire Mason et moi surveillons quotidiennement les valeurs aberrantes du NASDAQ de fin février à mi-mars 2020. |
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Nous divisons la fenêtre de trading quotidienne en certaines tranches horaires, de 30 minutes chacune, et nous voulons trouver quel est le meilleur moment pour trader. |
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Nous avons détecté 24 pics et creux, et le seuil supérieur est de 2,7 %. L'image de droite présente le cours de l'action à l'ouverture, à la clôture, au plus haut et au plus bas. Nous calculons également la moyenne… Nous prenons en compte la fourchette de prix et le rang lors de la détection des pics et creux. |
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??? a considéré 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 des 24 points, soit environ 70 à 71 %, se produisaient dans le |
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Première ou dernière heure. Nous avons établi le test à une proportion, dont l'hypothèse nulle est que nous nous levons tôt et prenons un déjeuner boursier pour négocier. |
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L'hypothèse nulle suppose une distribution uniforme des probabilités. Dans le tableau de gauche, on constate que la valeur de la proportion nulle est de 0,34, ce qui est supérieur à 0,05. |
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nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle. Donc |
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Il y a quatre créneaux horaires parmi les 13 disponibles, ce qui ne permet pas de rejeter l'hypothèse nulle. Le tableau ou la figure à droite illustre la distribution des heures de pointe et des heures creuses. |
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Dans notre recherche, nous fournissons un nouveau modèle pour sélectionner les bonnes actions et le montant des achats et des ventes, ainsi que l'indice d'échange. |
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Le timing est un facteur essentiel en matière d'investissement. Ce modèle d'investissement en actions s'est avéré pertinent la plupart du temps pendant la pandémie de COVID-19. |
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Notre groupe de recherche a investi en bourse et a enregistré un gain de 2,5 % après la fin du projet. Nous pourrions l'utiliser pour prédire l'avenir si la pandémie persiste. D'après nos recherches, les investisseurs qui se lèvent tôt ou à la dernière minute privilégient les transactions boursières et peuvent générer des revenus plus importants. |
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Merci. |
