Skip to main content
Дорожка Linear regression
40 / 43
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2017выпуск C078-15

Межрыночная дивергенция Nikkei–иена как кейс рыночного режима

Этот кейс 2017 года на примере Nikkei 225 и USD/JPY показывает, как Intermarket analysis позволяет рассматривать связку акция–валюта как рыночный режим. Редакторская позиция: Linear regression и Price-indicator divergence — второй шаг; этот триггер стоит тестировать только пока связка сохраняется.

  • Более слабый курс национальной валюты может сделать экспортные товары дешевле и конкурентоспособнее за рубежом — это экономическая предпосылка, которой связывают японские акции с иеной.
  • USD/JPY — корреляционная пара, потому что на США приходилось 20.2% японского экспорта в 2015 году, а потоки керри-трейда могут усиливать ту же связку акция–валюта.
  • Связка не постоянна: годовые корреляции были слабее или отрицательными в 1990-х, затем усилились при сверхмягкой политике Банка Японии и могут уступить место S&P 500, когда доминирует паника.
  • Редакторская позиция: 50-дневное показание Linear regression Price-indicator divergence — триггер, который стоит тестировать только после проверки, что режим Nikkei–иена всё ещё сохраняется.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаLinear regression112 разборовIntermarket analysis136 разборовPrice-indicator divergence142 разбора

Почему в архиве связали Nikkei с иеной

Более слабый курс национальной валюты может сделать экспортные товары дешевле и конкурентоспособнее за рубежом. Это экономическая предпосылка, которой связывают японские акции с иеной.

После голосования по Brexit в июне 2016 года и до начала 2017 года британский фунт упал на 18.7% к доллару США, а FTSE 100 вырос на 17.2%. В архиве этот ход приведён как одновременный пример связки акция–валюта той же идеи экспортной конкурентоспособности.

В 2015 году США были важнейшим экспортным партнёром Японии и обеспечивали 20.2% японского экспорта. Поэтому в качестве корреляционной пары для Nikkei 225 используется USD/JPY.

Керри-трейд как вторая связь

Связка иена–акции также усиливается механикой керри-трейда. Оптимизм обычно финансирует позицию в акциях продажей более низкодоходной иены за доллары, а неприятие риска вынуждает эти сделки разворачивать.

Что такое Nikkei 225

Nikkei 225 — модифицированный ценово-взвешенный индекс 225 обыкновенных акций первого раздела Токийской биржи. В феврале 2017 года вес Fast Retailing составлял 6.95%, больше совокупного веса 6.55% японских ADS, торгующихся в Нью-Йорке.

Связка — это режим, а не константа

Недельный оверлей с 2006 года по февраль 2017 года показывает, что Nikkei тесно следует за USD/JPY. В архиве также отмечено, что связь акция–валюта может меняться вместе с процентными ставками, денежно-кредитной политикой, количественным смягчением, прибылями и глобальными условиями.

Годовые корреляции были слабее или отрицательными в 1990-х и затем усилились, когда иена стала валютой фондирования при сверхмягкой политике Банка Японии. С 2002 года по начало 2017 года корреляция Nikkei–USD/JPY становилась отрицательной только в 2003 и 2009 годах, ближе к концу тех медвежьих рынков.

Триггер регрессионной дивергенции

На графике DXJ с декабря 2015 по январь 2017 года 50-дневный индикатор регрессионной дивергенции давал покупки, когда пересекал уровень выше 75 и затем разворачивался вниз в течение трёх дней. Шорты возникали, когда он пересекал уровень ниже 25 и затем разворачивался вверх.

Большая часть прибыли бэктеста системы межрыночной дивергенции сосредоточилась в 2011-2015 годах, совпав с окном более сильной корреляции Nikkei–иена.

Редакторское прочтение: сначала фильтр, потом триггер

Редакторская позиция: Intermarket analysis связки Nikkei и USD/JPY — первый вопрос, потому что сам архив показывает, что связка может ослабевать вместе с политикой, прибылями, глобальными условиями и страхом. Linear regression и Price-indicator divergence — второй вопрос: заданное 50-дневное показание с пересечениями 75 и 25.

Редакторская позиция: концентрация прибыли бэктеста внутри окна более сильной корреляции — повод спросить, полезно ли это показание дивергенции только пока режим сохраняется, а не повод считать триггер самодостаточным.

DXJ: 50-дневная регрессионная дивергенция относительно сигнальных линий 75/25

Шорты группируются только после того, как осциллятор проскальзывает ниже 25 и разворачивается, — так отмечена распродажа December 2015–February 2016; покупки ждут прохода через 75 с последующим загибом вниз, — именно это запускает ралли late-2016. Ряд — визуальное считывание нижней панели опубликованного дневного графика DXJ по печатной шкале 0–100, проведенным линиям 75 и 25 и метке последнего значения 43.
Шорты группируются только после того, как осциллятор проскальзывает ниже 25 и разворачивается, — так отмечена распродажа December 2015–February 2016; покупки ждут прохода через 75 с последующим загибом вниз, — именно это запускает ралли late-2016. Ряд — визуальное считывание нижней панели опубликованного дневного графика DXJ по печатной шкале 0–100, проведенным линиям 75 и 25 и метке последнего значения 43.DXJ · daily · 2015-12-01T00:00:00.000Z по 2017-01-31T00:00:00.000Z

Katsanos задает фиксированное 50-дневное окно регрессии. Опубликованное правило покупает закрытие после пробоя 75, который разворачивается вниз в течение трех дней, и шортит пробой 25, который разворачивается вверх. Эта панель — рваный хвост 2016 года теста 2007–2017; основная прибыль тестирования накопилась в 2011–2015, когда корреляция Nikkei–yen была сильной.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
40 из 43 в дорожке «Linear regression»
201747-47 с.Дальше про «Linear regression»Построение коэффициента Калмара и базовых линий линейной регрессииКоэффициент Калмара строится на месячном интервале выборки делением средней доходности за последние 36 месяцев на максимальную просадку на том же окне.
Все разборы дорожки · 43 разбора
  1. 1990Построение базовых линий доллара по ставкам, инфляции и остаткам
  2. 1990Построение номинального значения индекса по форвардным прибылям и подогнанной доходности
  3. 1990Построение номинальной цены индекса из прибыли и подобранной доходности
  4. 1990Ценовые траектории с фиксацией конечных точек — это не прогнозы
  5. 1990Построение полиномиальных сглаживателей методом наименьших квадратов
  6. 1991Темпы роста по конечным точкам против согласованности линейной регрессии
  7. 1991Вневыборочные проверки линейных аппроксимаций роста
  8. 1991Тренд как устойчивость, а не прямая линия
  9. 1991Квадратичный тренд, осциллятор остатков и вторичный календарь циклов
  10. 1991Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратов
  11. 1991Линия тренда наименьших квадратов по упорядоченным ценам
  12. 1992Построение скринингов лог-линейного роста и надёжности
  13. 1992Построение лог-линейных базовых линий темпа роста
  14. 1992Максимум, минимум и закрытие следующей сессии по скользящей линейной регрессии
  15. 1993Проверка индексного мультипликатора цена/прибыль регрессией на краткосрочную ставку
  16. 1994Вложенный экспоненциальный ценовой фильтр с регрессионными начальными значениями
  17. 1994Построение двойного экспоненциального среднего из компенсации лага
  18. 1994Оценка денежной массы как линейной базовой модели опережающего индекса
  19. 1995Построение трендовых каналов методом наименьших квадратов
  20. 1995Holdout-проверки линейного базового прогноза годовых ставок по векселям
  21. 1995Проекционные полосы по наклонам регрессии максимумов и минимумов
  22. 1995Оценка скользящей средней по конечной точке метода наименьших квадратов на известном тестовом ряде
  23. 1996Построение концевой скользящей средней по прямой наименьших квадратов
  24. 1996Оценка согласованности траектории эквити с оверлеем k-ratio
  25. 1996Оценка month-end разрывов доходности для режимов рынка акций
  26. 1996Построение полос стандартной ошибки с сессионным индексом
  27. 1998Оценка линейных регрессионных базовых моделей для стоимостной оценки индекса
  28. 1998R-squared как двухсостоятельный трендовый фильтр на основе подгонки цена-время
  29. 2000Коррекция лага скользящего среднего второго порядка
  30. 2002Линия регрессии цены против беты при отслеживании индекса
  31. 2003Наклон регрессии с гейтом уверенности тренда по r-squared
  32. 2003Построение дивергенции finite-volume-element через сравнение наклонов
  33. 2004Построение дневного балла из регрессии, коррекции и объёма
  34. 2004Построение линий тренда методом наименьших квадратов по упорядоченным ценам
  35. 2007Цели пробоя прямоугольника выше высоты
  36. 2007Подтверждение ценового тренда наклоном регрессии и r-squared
  37. 2008Угол линейной регрессии, собранный как один тренд-фильтр
  38. 2010Свинг-машина с двумя состояниями из четырёх скользящих экстремумов
  39. 2016Оцените тесноту нефтяного комплекса перед дивергенцией или регрессией
  40. 2017Межрыночная дивергенция Nikkei–иена как кейс рыночного режима
  41. 2017Построение коэффициента Калмара и базовых линий линейной регрессии
  42. 2019Послойное построение pair-trade против управления по средней цене спреда
  43. 2020Наклон convolution, построенный из вложенной линейной регрессии
По областиМежрыночный анализ и спрэды148 разборовПо году2017100 разборов
Все 112 разборов с записью «Linear regression»
Тоже про «Linear regression»5 разборов
1990Построение базовых линий доллара по ставкам, инфляции и остаткам2016Оцените тесноту нефтяного комплекса перед дивергенцией или регрессией1989Цена драгоценного металла как меняющееся межрыночное уравнение1990Доходность по прибыли, корреляция со ставками и регрессия для оценки акций1996Оценка month-end разрывов доходности для режимов рынка акций