Что почитать-посмотреть в блогах\статьях 10 июня 2013

1. 1000011 раз про то, что волатильность (по кр мере на рынках акций, т.е. на рынках сильно асимметричных инструментов) — как мера риска «так себе». Tail risk гораздо лучше оценивает много чего (risk-premium в т.ч.Heteroscedastic) papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2274295. Напомню, простейшей мерой Tail risk являются нижние полумоменты (типа нижней абсолютной полудевиации (absolute semi-deviation), или нижней полудисперсии) или асимметрия (SKEW) как в случае этой статьи.
2. Да уж… m-korchemkin.livejournal.com/212923.html и похоже это тренд на десятилетия, т.к. сложное отношение к экологии и плотность населения не позволяет так фривольно «гидроразрывать» или «топить битумы». Ничего хорошего для ЕС тут нет, но самое паршивое, что подкосит это в первую очередь основного производителя — германию
3. То о чём говорил и говорит корчемкин но в более развернутом oilprice.com/Energy/Natural-Gas/Canadian-Company-Strikes-Deal-for-LNG-Exports-to-Europe.html
4. Волшебная сила отрицательной автокорреляции для MR, хотя (Close-Open и Open-Close оценки стратегий по Daily это неправильно, вы же знаете что такое Open цена на EOD, кто ж её видел в реальности то ...) papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2272794
5. Заглянул туда и увидел… свой framework papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2274991 Видимо у людей мысли сходятся иногда. Правда шинкование HDF5 one day per file может и не совсем правильно, ведь rolling windows какого то индикатора может выходит за пределы дня. Тут лучше использовать chunks побольше. И вообще в HDF5 хранить следует только промежуточные данные (кстати OHLC это уже промежуточные).
Как будет время напишу о своём подходе.
6.http://globaleconomicanalysis.blogspot.ru/2013/06/hollandes-popularity-sinks-to-28-new.html (28%!)
7. www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0015032 «Dominating Clasp of the Financial Sector Revealed by Partial Correlation Analysis of the Stock Market». На самом деле ничего особенного. Просто любопытно для прочтения в плане Trees и графов. Тема не избитая но не редкая. BTW Кроме того, как я уже неоднократно писал, традиционная оценка корреляции в принципе не подходит для ФР т.к. делается она в rolling window, а туда в периоды спокойных рынков попадает кусок с низкой глобальной волатильностью, от чего корреляция м\у инструментами «тонет в шуме» и исчезает. А возжелатели пути а-ля-Марковица (к коим я относился в районе 1996 года) потом, когда всё валится, начинают впадать в панику — откуда вдруг она появилась и почему все прекрасно сбалансированные портфели глубоко «в». Она никуда не исчезала: Когда рынок шёл в диапазоне -.7%..+.7% Close-To-Close S&P500 (условно говоря, взял от балды) стоки живут своей жизнью и ползают от индекса (ну и м\у собой, принцип понятен). А как только всё переходит в другой режим, «вдруг» появляется корреляция. Но на самом деле она никуда не исчезала.Поэтому нельзя утверждать, что если при падении инструмента А -.3%, какой то другой инструмент B практически не испытывает co-movements и корреляция -->0, то её (корреляции) не будет, если А упадёт не на 0.3%, а на 3%. Будет. Ну и когда в выборке rolling window (или Moving window — кому как удобно) сидят только маловолатильные дни… понятно что оценка будет заниженной. Выглядит примерно так: Сори за скетч, привыкаю к Penulimate. Low volatility (не пусть с LowVol феноменом о котором пишу часто) период, в который попадает оценка корреляций где в спокойные годы приводит к видимости её исчезновения. Видишь Суслика? Нет. А он есть.
Давно хотел об этом написать, есть у меня пару идей замечательных (имхо). Но раз тут прорвало… В общем тема оценка корреляций существенным образом влияет на все выводы статей использующих её. Ну соотв. все модели от факторных до PCA, сетевые графы… Более того, мода на построение переключателей RiskOff\RiskOn привела к тому, что рисёчеры на голубом глазу используют фактически артефакт выборки, как индикатор. Вот это весело. Я помню, кажется термин «Correlation Bubble» из рисёча JP, а всё потому что в окошко попал высоковолатильный кусок, где корреляция высокая. Никакой магии. Стационарность ряда — миф. И порог реактивности существует у игроков в individual stocks на common factors, да и между собой. Причём, какую меру корреляции ты не используй, ЛЮБУЮ, хоть partial conditional heteroscedastic regime switching… что там еще можно из модного вставить… correlation measure, информация о зависимости не находится в выборке данных попадающих в rolling window исследователя, когда рынок давно в низкой волатильности. Точнее она там м.б. и есть, но занимает такую микродозу выборки, что без существенно выходящих за пределы концепции корреляции модельных предположений, её не вынуть.
Это к слову:)
8. +++++ Пять плюсов. Value premium пазл, в прямой зависимости от странового неприятия риска, и обратной от терпимости. Клинически доказано.
По моему это фундаментально исключительно интересно (INTRA): papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2274823


9. papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2275539 ну и понятно, кансилируются просто что бы переставить. А это почти никак не связано с мгновенной ликвидностью. Скорее даже наоборот, мейкеры хорошо прыгают с рынком, активно работают…
10. Stock Market Performance: High and Low Months
papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2275061
Товарищь ничтоже сумняшеся взял 70 стран, и историю главных индексов с конца 80х… начала 90х и до nowadays.
19776 месяцо-стран получилось. И посмотрел средний Return от месяца (я бы сам взял медиану ...). Конечно его ошибка в том, что он не нормировал индивидуальные страны на волатильность рынка. Поэтому, если внимательно посмотреть Panel D «1st Highest returns» по кучи месяцев из 70 стран — Бразилия. Оно и понятно, рынок у них был с хорошим диапазоном торгов (вола).
Поэтому не смотря на красивые картинки — «лучшие\худшие месяцы» перфоманса по отдельным странам, должны восприниматься с определенным скепсисом. Но поверьте, есть над чем подумать (например лучший перфоманс в декабре у США, а на фоне кучи высоковолатильных EM, это сильный рез-тат).
И если по индивид. странам можно сомневаться, то совокупная статистика сезонности — мегарепрезентативна получается.
Для самоуспокоения я посмотрел и сам построил по его данным помесячную медиану (по отдельным странам он её не посчитал, но совокупно — да), Mean\STd, и число позитивных месяцев.
По последним параметром картинка стала более однозначной — одинаково хороши январь, февраль, март, апрель. Декабрь — the best. С классического Sell-In-May по сентябрь — всё хуже и хуже, осенью с октября начинает легчать. Классика.
Только Июль стоит колом. Вот тут вопросов больше всего.



11. Небольшой наезд на даркпулы и сегменитцию из-за них papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2275101
12. «Noisy Inventory Announcements and Energy Prices» papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2275354 Будет интересно тому, кто хочет понять как в среднем реагируют фьючи нефть, газ и прочие на сюрпризы в объявлении уровня запасов от консенсуса.

0 комментариев

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.