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Transcripción |
| Chi-hong Ho |
Hola, no. Vamos. Hola a todos. Soy Chi-hong Ho, estudiante de tercer año en la preparatoria Henry M. Gunn. Mi compañero es Mason Chen, estudiante de segundo año en la preparatoria Stanford Online. Nuestro proyecto consiste en encontrar el modelo estadístico multivariante de la inversión en acciones durante los brotes de COVID-19. |
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A finales de febrero, debido a la pandemia de coronavirus que se extendió por todo el mundo, los mercados bursátiles comenzaron a desplomarse. Diversos factores causaron el desplome bursátil de este año. |
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Hay varios factores que provocaron la caída del mercado de valores de este año, como por ejemplo la pandemia de COVID-19. |
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Guerra de precios del petróleo entre la OPEP, Rusia y EE. UU. Además, un paquete de rescate de 2,2 billones de dólares del gobierno estadounidense. |
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Algunas empresas despidieron a sus empleados. La tasa de desempleo supera el 30% debido a la pandemia. Comparemos la tasa de desempleo de la Gran Depresión de 1929. |
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En ese momento, era de alrededor del 25 %. También en noviembre, durante las elecciones presidenciales en EE. UU., la cadena de suministro manufacturera se paralizó debido a la pandemia de coronavirus que se había extendido previamente en China. |
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Sí, la pandemia de COVID-19 influyó en el mercado de valores como lo hizo la última caída del mercado de valores que ocurrió en la Gran Depresión de 1929 y el Lunes Negro de 1987. |
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Debido a que la pandemia de COVID-19 tuvo un gran impacto mundial, causando numerosas muertes, el mercado bursátil debería verse más afectado por la pandemia. En comparación con la historia de EE. UU., la Gran Depresión de 1929... |
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Tanto el Lunes Negro de 1987 como las caídas se prolongaron durante un largo período. La COVID-19 no. Este año, el mercado bursátil cayó un 25% desde su pico entre marzo y abril. |
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Antes de marzo, la pandemia de COVID-19 en EE. UU. no se propagó tan rápidamente como en otros países. Tras su propagación global, muchos países se confinaron. El confinamiento nacional e internacional afectó al mercado bursátil. |
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Observa el gráfico de la esquina izquierda. Esa es la situación en Corea. Los países asiáticos sufrieron la pandemia de COVID antes que Estados Unidos. |
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Utilizamos la situación de los países asiáticos para predecir qué sucederá en EE. UU. Con base en este gráfico con este color, que es el punto de inflexión de COVID-19 para la Fase II, puede... |
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impactar significativamente la curva de acciones, porque parecía que la velocidad de crecimiento de los casos disminuiría un poco en este corto período. |
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Bien. En el lado izquierdo del gráfico, se muestra el mapa de correlación del caso con respecto a la fecha. Este es su mapa de correlación en EE. UU. |
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Los casos se agregaron a principios de febrero y muchos más a fines de marzo y principios de abril. |
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El gráfico de la derecha muestra la caída del mercado bursátil en esa fecha, lo que significa que el interés de los casos en los mapas está relacionado. Cuando el caso creció mucho, el mercado bursátil comenzó a desplomarse, alcanzando un mínimo de más del 35%. |
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En comparación con China, Corea del Sur y EE. UU., sabíamos que los países asiáticos sufrieron la pandemia de COVID antes que EE. UU. Podemos concluir lo que ocurrirá en los próximos meses en EE. UU. |
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Basándome únicamente en la tabla y los datos a continuación, descubrí que la duración de la Fase III es muy corta. Ahora es seguro para nosotros y podemos volver al trabajo. |
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Compárese con la dirección de la Fase IV, que es el doble del tiempo de la Fase III, por lo que en este tiempo nos sentimos más seguros para volver a trabajar. |
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Tras analizar la fase pandémica en los países asiáticos, podemos predecir la duración de las fases III y IV en EE. UU. Estimamos que la fase III debería finalizar en EE. UU. |
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El 15 de abril y la Fase IV deberían finalizar el 25 de mayo en el mejor de los casos. En el peor de los casos, la Fase III finalizará alrededor del 30 de abril y la Fase IV el 10 de junio. |
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Nuestros proyectos recientes para definir la estrategia de inversión en acciones, nuestros objetivos son aprender y experimentar la inversión en acciones, ganar dinero en el mercado de valores y construir un modelo para juzgar los tiempos. |
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Para negociar o intercambiar acciones. En primer lugar, poseemos ocho acciones de alta tecnología que compramos en 2008 y 2009, y la ganancia promedio en marzo fue de aproximadamente el 400%. |
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Algunas de estas acciones se encuentran entre las 20 mejores del Standard & Poor's 500, con una ganancia promedio de más del 800 %. Queremos encontrar el momento adecuado para venderlas y recuperar nuestro dinero. |
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Debido a la situación del COVID-19 y al desplome del mercado bursátil, el precio de las acciones no era tan alto como en marzo. Por eso, quisimos vender rápidamente. |
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Después de vender acciones de alta tecnología, analizamos 23 acciones de impacto de COVID, que perdieron terreno debido a la pandemia. |
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Queremos esperar a que esas acciones suban después de unos meses. |
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Nuestra selección de acciones afectadas por la COVID-19 debería tener una capitalización bursátil mínima de 3 mil millones. Al momento de operar con acciones, podríamos tener algunas bolsas. Deberíamos... vender una acción en baja y comprar una acción en alza para compensar. Necesitamos asegurarnos de que nuestras acciones suban en los próximos meses. |
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Separamos el diagrama de decisión de transacción de acciones en tres niveles. El primer nivel es decidir |
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Qué compraremos, qué venderemos y qué intercambiaremos. En el segundo nivel, seleccionamos las acciones del grupo vendedor, del grupo comprador y del par de divisas de ambos grupos. El tercer nivel es la herramienta que utilizaremos. Podemos usar el índice Z y las herramientas de detección de valores atípicos. |
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La función de la estandarización es darnos una idea de la distancia entre la media y los datos reales. ¿Por qué la necesitamos? Porque necesitamos convertir los datos reales en un índice más fácil de comparar. Además, la estandarización elimina el sesgo de los datos sin procesar. |
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A la izquierda, hay cuadros azules, morados y rojos. Los datos reales |
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Se encuentra en la entrada que recopilamos, que se encuentra en el recuadro azul. El nuevo índice después de la estandarización Z se encuentra en el recuadro rojo. Ese es nuestro resultado. |
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La estandarización Z es una herramienta que utilizamos y se encuentra en el recuadro morado. En el recuadro azul, el cubículo representa las acciones del NASDAQ. |
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que es popular y mucha gente invertirá en él. Las acciones de alta tecnología han crecido mucho durante cinco años. |
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El rango de estandarización Z va desde -3 desviación estándar hasta +3 desviación estándar. |
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Una vez estandarizado el Z, podemos obtener el Z dentro del stock, el ratio Z NASDAQ y el ratio Z NASDAQ del grupo. |
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El índice Z de acciones compara el precio de la acción con el de los últimos cinco años. El índice Z NASDAQ compara el precio de la acción con el del NASDAQ. El índice Z NASDAQ del grupo compara el precio de la acción con el del NASDAQ del grupo. |
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Media. Utilizamos la estandarización Z para ayudarnos a identificar el riesgo. Finalmente, combinaremos las tres puntuaciones Z en un nuevo índice bursátil. Este índice bursátil puede ayudarnos a reducir el riesgo de las transacciones. |
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Aquí está la tabla de datos después de estandarizarla con los datos sin procesar. Podemos usar la variación del índice de precios de las acciones. |
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Las acciones estadounidenses han mostrado una tendencia bajista desde que alcanzaron su máximo a mediados de febrero. Algunas acciones se muestran más robustas y otras se ven afectadas por la COVID-19. |
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Establecimos este algoritmo de modelado los días 7 y 8 de marzo y la base de datos los días 14 y 15 de marzo. El rojo en ese índice que se muestra en esta figura... |
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que son buenos momentos... presentan un buen momento para vender esas acciones y podemos ganar más dinero que otros índices no rojos. |
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Además, algunos índices están marcados en azul. Ese es el momento de considerar comprar las 23 acciones afectadas por la COVID-19, ya que podemos reducir el costo y obtener mayores ganancias en el futuro. |
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La razón por la que utilizamos el algoritmo de valores atípicos es que éstos nos ayudan a determinar el momento de negociar acciones. |
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La mejor manera de determinar los valores atípicos es usar valores atípicos del rango de cuartiles. Primero, se encontró el rango completo de cuartiles, es decir, el trimestre 3 menos el trimestre 1. |
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El algoritmo es un valor atípico igual a Q1 menos o Q3 más x IQR, x igual a 1,5 para regular o 3 para extremo. |
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¿Por qué necesitamos elegir el valor atípico extremo? Porque el valor atípico regular no puede mostrar el tiempo más largo que queríamos. |
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Los valores extremos se calculan utilizando un multiplicador de todo el rango de cuartiles, la distancia entre dos cantidades específicas. Por lo tanto, un valor atípico extremo puede tener una larga |
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Nivel de detección que podemos utilizar en la inversión, lo que nos ayuda a reducir el riesgo. Sin embargo, técnicamente, el algoritmo de valores atípicos del rango de cuantiles se utiliza en la distribución normal. |
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El mercado de valores no tiene una distribución tan grande como la normal, por lo que los valores atípicos se verán influenciados por el factor de asimetría. |
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Por lo tanto, necesitamos utilizar herramientas más potentes que no estén influenciadas por el factor sesgado. |
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Debido al rendimiento del stock, no nos importan más las colas que el centro de la distribución. |
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La siguiente herramienta que utilizamos son los valores atípicos de ajuste robusto. Usamos estos valores para ignorar el factor de asimetría. |
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Los valores atípicos y la asimetría de la distribución están estrechamente relacionados. Si existen muchos de los llamados valores atípicos en una cola de la distribución, se observará asimetría en la cola. |
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En la detección de valores atípicos por rango de cuantiles, se asume una distribución normal. Por lo tanto, la asimetría en la distribución introducirá una inexactitud en la metodología de detección de valores atípicos. Si la distribución está significativamente sesgada, como probablemente ocurre en los datos bursátiles, |
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Los valores atípicos de ajuste robusto son un mejor método para detectarlos con precisión, ya que tienden a ignorar el factor de asimetría. Las estimaciones de valores atípicos de ajuste robusto |
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Un centro y una dispersión. Los valores atípicos se definen como aquellos que tienen una dispersión robusta K veces desde el centro robusto. |
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Los valores atípicos de ajuste robusto ofrecen varias opciones para acoplar la estimación robusta y multiplicar K, además de proporcionar herramientas para gestionar los valores atípicos encontrados. Utilizamos K = 2,7 para valores atípicos regulares y 4,7 para valores atípicos extremos. |
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Tras utilizar los valores atípicos de ajuste robusto regular, podemos identificar el valor atípico en los datos del índice de ventas. Observe el gráfico de la derecha. |
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Hay muchas celdas rojas sombreadas en las columnas F5 y F8, lo que indica que podemos considerar vender esas acciones para maximizar nuestras ganancias, ya que el precio de las acciones se está vendiendo por encima del promedio. Cada columna muestra la variación diaria del índice bursátil, que se extiende hasta la columna correspondiente. |
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La razón por la que usamos el valor atípico extremo para el índice de compra es que este está cayendo. Esto significa que es muy difícil detectar los valores atípicos del índice de compra, a diferencia de los de venta. |
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El índice de ventas está aumentando, lo que nos permite determinar con mayor facilidad el valor atípico. |
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En esta página, hay algunos bloques de color en la tabla de datos, como B6, B13, B15 y B19, lo que indica que podemos considerar comprar las acciones. |
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Mucha gente gana dinero invirtiendo en acciones y la mayoría de las personas pueden elegir la acción adecuada para invertir para obtener un retorno de la inversión razonable. |
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Pero los inversores se enfrentan al reto de encontrar la cantidad adecuada de dinero para invertir. Además, otros factores psicológicos humanos favorecerán nuestra inversión. |
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Podemos determinar la cantidad de acciones que compramos, vendemos o intercambiamos en función de este modelo, lo que puede minimizar el sesgo de inversión personal y reducir el riesgo financiero general. |
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El modelo ofrece dos maneras de evaluar el monto de la inversión. La primera es el análisis de bloques de color. En ese análisis, |
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Los bloques de color verde oscuro son buenos para vender y los bloques de color naranja o rojo son buenos para comprar o intercambiar. |
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En la parte inferior, se definen los niveles de transacción. L10 representa el monto mínimo de inversión y L1 el máximo. |
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Si queremos vender acciones, lo haremos a un precio no muy alto, por un monto de 5 L. Para el intercambio, también elegimos el modelo de 5 L. Si compramos, podemos considerar comprar más, por lo que solo compramos 2 L. |
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Así que, basándonos en este modelo, podemos simplemente: |
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gestionar nuestro |
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...basado en este modelo, en la inversión usted reducirá su riesgo financiero. |
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Entonces la función... bueno... esto es... en la Fase III, en la parte de intercambio. También usamos la estandarización Z para convertir el punto de datos en este índice, pero este es el índice de intercambio. |
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Establecemos el umbral de cambio. El índice de cambio Z debe ser mayor que 15. Este es un índice promedio que calculamos, que puede indicarle al inversor el momento. |
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A la izquierda, se encuentra el gráfico de líneas, que muestra la variación de cada par de divisas. Basándonos en este gráfico, podemos ver que la tendencia de S5-B1 es de aproximadamente 15,8 y la de S5-B14 de aproximadamente 15,16. |
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Eso significa que podemos considerar hacer ese intercambio entre S5-B1 o S5-B14. |
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Después de estandarizar Z, podemos obtener el índice de acciones vendidas y el índice de bolsa. |
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El índice de ventas |
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es comparar el precio de las acciones con el precio de las acciones de los últimos cinco años. |
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El ratio Z del NASDAQ se compara con el índice bursátil y el precio promedio de las acciones. Por lo tanto, el índice bursátil se compara con el índice de venta de acciones, que era el índice de compra de acciones. |
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Utilizamos la estandarización Z para controlar el riesgo. Consideramos alrededor de 184 opciones y necesitamos asegurarnos de que nuestras inversiones se realicen en el momento oportuno y seleccionar el par adecuado para el intercambio. |
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También estamos usando el |
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Algoritmo de valores atípicos de rango de cuantiles para ayudarnos a determinar el tiempo. |
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El valor pequeño de Q proporciona un conjunto más radical de valores atípicos que el valor grande. |
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Observe la tabla de la derecha. Utilizamos métodos de valores atípicos de rango cuantil y obtenemos un valor atípico superior cuyo índice de intercambio es mayor que 19. |
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Esta es la segunda vez que consideramos el índice de intercambio. Descubrimos que existen índices principales que sirven de señal y de ayuda, y es el mejor momento para realizar el intercambio. |
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Al igual que el par S5-B14 a 19,27; el par S5-B13 a |
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19.12; S5-B12 a las 19.07. A la izquierda, se encuentra el modelo de predicción de tiempos. Este modelo se presenta con un código de colores y un estilo de cuadro de colores. |
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Los bloques con verde oscuro son buenos para vender, y los naranja oscuro o rojo son buenos para comprar o intercambiar. El mejor momento se mostrará en negrita en el gráfico. El 6 de abril es el mejor día para realizar el intercambio, ya que los datos de intercambio corresponden a febrero de 2015. |
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Consideramos el par de divisas dos veces, lo que puede duplicar la seguridad de que podemos ganar más dinero en el mercado de valores y reducir enormemente el riesgo de la inversión. |
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El 7 de abril, el índice bursátil tuvo pocos cambios en comparación con el 6 de abril. Ese día, el par S5-B1 tuvo un 19,18 |
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Índice de cambio. En el gráfico de la derecha, |
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Esa era la información bursátil. El 8 de abril, vendimos las acciones de KLAC a $154.32. El precio de mercado era de $148.85, así que ahorramos aproximadamente un 3.5% en la venta. |
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También el mismo día, compramos acciones de Delta a $22,42. |
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El precio de la acción era de $22.92, por lo que ganamos aproximadamente un 2.2%, lo que ha cambiado con la venta. Por lo tanto, vendimos la misma cantidad de acciones y compramos la misma cantidad para compensar. |
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El modelo de compra y venta de acciones equivalía a 65 cantidades. Tras un día, el par de divisas nos ha ayudado a ganar un 5,7%. |
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Sí, todos los compradores de acciones se centran en las tendencias de sus acciones. Mi socio Mason y yo monitoreamos diariamente los valores atípicos del rango de las acciones del NASDAQ desde finales de febrero de 2020 hasta mediados de marzo de 2020. |
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Separamos la ventana comercial diaria en determinados intervalos de tiempo, de 30 minutos cada uno, y queremos encontrar cuál es el mejor momento para operar. |
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Detectamos 24 picos y valles, y el umbral superior es del 2,7 %. En la figura de la esquina derecha, podemos ver el precio de la acción en los horarios de apertura, cierre, máximo y mínimo, y también calculamos el promedio. Contabilizamos el rango de precios y la clasificación al detectar los picos y valles del precio de la acción. |
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??? considerando el número discreto del tamaño de la muestra. Entre los 24 puntos de pico/valle que detectamos, los datos muestran que 17 de los 24 puntos, con un 70%-71% de incidencia, ocurrieron en el |
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Primera o última hora. Establecimos la prueba de una proporción. Nuestra hipótesis nula es que nos levantamos temprano y almorzamos para operar con acciones. |
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La hipótesis nula asume una distribución de probabilidad uniforme. Observe la tabla de la esquina izquierda; podemos ver que el valor de la proporción nula es 0,34, que es mayor que 0,05. |
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No podemos rechazar la hipótesis nula. Por lo tanto |
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Al haber cuatro franjas horarias entre 13 disponibles, no podemos rechazar la hipótesis nula. Observe la tabla o figura de la esquina derecha, que muestra la distribución de las horas punta y valle. |
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En nuestra investigación proporcionamos un nuevo modelo para seleccionar las acciones adecuadas y la cantidad de compra y venta, también el índice de intercambio. |
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El momento oportuno es un factor fundamental en la inversión. Este modelo de inversión en acciones es preciso la mayor parte del tiempo durante la pandemia de COVID-19. |
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Nuestro grupo de investigación invirtió en el mercado de valores y obtuvo una ganancia del 2,5 % tras finalizar el proyecto. Podríamos usarlo para predecir si la pandemia persiste en el futuro. Según nuestra investigación, quienes invierten temprano o a última hora prefieren invertir en acciones y pueden generar mayores ganancias. |
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Gracias. |
