Распределение на фондовом рынке
Распределение на фондовом рынке🔥Капитализация рынка криптовалют выросла в 8 раз за последний месяц!🔥
✅Ты думаешь на этом зарабатывают только избранные?
✅Ты ошибаешься!
✅Заходи к нам и начни зарабатывать уже сейчас!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅Всем нашим партнёрам мы даём полную гарантию, а именно:
✅Юридическая гарантия
✅Официально зарегистрированная компания, имеющая все необходимые лицензии для работы с ценными бумагами и криптовалютой
(лицензия ЦБ прикреплена выше).
Дорогие инвесторы‼️
Вы можете оформить и внести вклад ,приехав к нам в офис
г.Красноярск , Взлётная ул., 7, (офисный центр) офис № 17
ОГРН : 1152468048655
ИНН : 2464122732
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅ДАЖЕ ПРИ ПАДЕНИИ КУРСА КРИПТОВАЛЮТ НАША КОМАНДА ЗАРАБАТЫВЕТ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ СТАВЯ НА ПОНИЖЕНИЕ КУРСА‼️
‼️Вы часто у нас спрашивайте : «Зачем вы набираете новых инвесторов, когда вы можете вкладывать свои деньги и никому больше не платить !» Отвечаем для всех :
Мы конечно же вкладываем и свои деньги , и деньги инвесторов! Делаем это для того , что бы у нас был больше «общий банк» ! Это даёт нам гораздо больше возможностей и шансов продолжать успешно работать на рынке криптовалют!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
Рекомендованные новости
Сегодня мы разберем очень интересную тему о распределении доходностей акций. Она раскрывает природу инвестиционного риска ещё глубже и позволяет лучше понять как именно работает фондовый рынок и чего от него следует ожидать. Если вы ещё не читали статью про инвестиционный риск , стоит сначала прочитать в ней про стандартное отклонение. Распределение доходностей на фондовых рынках принято сравнивать с кривой нормального распределения по функции Гаусса. Хотя далее мы выясним, что реальное распределение доходностей не полностью соответствует этой кривой, она весьма неплохо описывает происходящее на рынке на длинных периодах времени. Смысл нормального распределения заключается в том, что основная часть значений случайной величины концентрируется возле своей средней математического ожидания случайной величины , а значения по краям кривой маловероятны случаются редко. Так, чем больше стандартное отклонение значений от среднего, тем меньше вероятность их появления. В статистике существует правило трёх сигм стандартных отклонений , которое наглядно изображено на графике выше. Закрашенные на нём области под кривой показывают сколько процентов времени стандартное отклонение значений случайной величины не превышает одну, две или три сигмы. Значения с отклонением более трёх сигм считаются практически невозможными. Чтобы проверить соблюдается ли нормальное распределение доходностей на рынке акций, возьмем полные с дивидендами реальные выше инфляции доходности акций США на периоде с по год по данным Роберта Шиллера и Yahoo! Finance :. Если бы кривая нормального распределения полностью описывала распределение доходностей на фондовом рынке, то, согласно правилу трёх сигм:. Наблюдение за реальными данными даёт хоть и похожий, но всё же отличающийся результат. На самом деле доходности рынка акций США выше инфляции за лет укладывались:. Получается, что 9 из лет принесли доходность меньше Разница не так велика, но она есть и говорит о том, что аномальные доходности на рынке акций немного более вероятны, чем предсказывает нормальное распределение. Посмотрим на те же данные по США на графике распределения доходностей. График напоминает кривую нормального распределения, однако, крайних значений немного больше, чем предполагает гауссиана, а значит они случаются чаще. Это называется fat tail или толстый хвост кривой — вместо того, чтобы стремиться к оси абсцисс к нулю , кривая может отрываться от неё, что не соответствует нормальному распределению. Крупные просадки или аномально высокие доходности не настолько маловероятны как предсказывает гауссиана, что получило название tail risk. Такое поведение рынка подчёркивает важность психологии в инвестировании и умения инвестора пережидать плохие годы, не продавая активы. Каким бы плохим не был отдельно взятый день или год, доходность акций и облигаций имеет положительное математическое ожидание среднее значение , а значит время и сложный процент сделают своё дело. Используя индекс полной доходности MSCI World Net я также построил график распределения реальных годовых доходностей акций развитых стран. Об особенностях распределения на этом периоде я говорить не буду — довольно маленькое число наблюдений. И, наконец, давайте посмотрим на распределение месячных доходностей на рынке акций США с года месяцев. Но что ещё общего можно заметить на этих графиках? Они все немного сдвинуты вправо по оси доходностей, можно сказать, имеют больший вес в своей положительной части. Это является свидетельством того, что доходность акций исторически имела положительное математическое ожидание. По сути мы видим здесь ту добавленную стоимость, что генерирует бизнес по всему миру. Нассим Николас Талеб в своей книге «Черный лебедь» пишет, что нормальное распределение отлично подходит для описания физически ограниченных значений например, рост человека , потому что они не масштабируются так сильно, как физически неограниченные например, продажи бестселлера или доходность фондового рынка. Конечно, ни продажи, ни доходность не могут быть бесконечными, однако, вы с гораздо меньшей вероятностью встретите человека ростом 3 метра, чем неожиданно проданную огромным тиражом книгу или аномальную доходность на рынке. Такие из ряда вон выходящие события он называет черными и белыми лебедями в зависимости от того негативный оно имеет смысл или позитивный. Тут стоит отметить, что, на мой взгляд и по результатам самостоятельного анализа данных, как нормальное распределение не описывает доходности на фондовом рынке полностью, так и Талеб в своей книге преувеличивает значимость этих отклонений от нормального распределения , если смотреть на них с точки зрения долгосрочного инвестора. Для трейдеров, впрочем, эти отклонения действительно могут быть гораздо более значительными, ведь они оперируют более короткими временными интервалами, на которых аномальные для правила трёх сигм доходности случаются чаще — в дневных и месячных данных появляются стандартные отклонения и больше трёх сигм, что по нормальному распределению практически невозможно. К тому же трейдеры могут автоматически фиксировать убытки с помощью биржевых заявок стоп лосс, которые не применяются пассивными портфельными инвесторами. Популярным примером является черный понедельник 19 октября года, когда индекс Dow Jones за один день упал на Более недавний пример, изображенный на графике ниже — 24 июня года, когда состоялся референдум о Брексите и некоторые активы продемонстрировали аномальную дневную доходность. Количество лет в последней колонке таблицы, которые, согласно нормальному распределению, надо подождать, чтобы увидеть такие дневные доходности, намекает нам, что они гораздо более вероятны, чем может предсказать кривая Гаусса. Несмотря на то, что аномальные доходности на фондовом рынке — не такая редкость, как может спрогнозировать кривая нормального распределения, долгосрочному инвестору не стоит обращать внимания на них и уж тем более продавать свои активы из-за плохих новостей, фиксируя убыток , потому что такие аномальные доходности встречаются чаще именно на дневных или месячных данных, чем на годовых. Картинка ниже вполне подтверждает выделенные в этой статье утверждения — плохие новости или нет, положительная ожидаемая доходность и сложный процент долгосрочно заставляют капитал расти. На выше графике показаны события, которые повлияли на рынок. Как видите, несмотря на войны и кризисы, активы показали значимый прирост капитала, опережающий инфляцию. Другой популярный пример против торговли по новостям показывает, как часто СМИ ошибаются в своих прогнозах. На новости мы повлиять не можем, зато вполне возможно повлиять на комиссии и налоги, которые инвестор платит фондам, брокерам и государству. Чем больше размер комиссий и налогов, тем меньше математическое ожидание доходности портфеля, а значит и распределение его доходностей на графике смещается влево на размер комиссий и налогов — ближе к отрицательной зоне. Схематично это показано на графике ниже. Долгосрочному пассивному инвестору гораздо полезнее думать о том как уменьшить свои комиссии и воспользоваться налоговыми льготами, чем о новостях и аномалиях на фондовом рынке. Закрыть меню Блог. Ребалансировка портфелей. Монте-Карло симулятор. Есть вопросы? Задайте их в комментариях. Если статья была полезной, я буду благодарен за подписку на Boosty или перевод. Чтобы не пропустить новые статьи, подпишитесь на Telegram , Twitter , Facebook , VK или на рассылку анонсов по почте:. Метки Риск. Спасибо за интересную статью! Очень полезно. Хотя с рисками осталось вне понимания. Надо будет поискать упрощения. Добавить комментарий Отменить ответ.
2 ответа к “Распределение доходностей на рынке акций”
Заработать денег быстро через телефон