2020выпуск C078-13
Отношение мощностей акций как фильтр тренда роста
Эта редакционная статья реконструирует исторический рабочий процесс, который превращает входную величину темпа роста в базовый прогноз роста, а затем измеряет устойчивость, сравнивая мощность сигнала с мощностью шума на фиксированном окне ретроспекции. Отношение мощностей разбирается как фильтр тренда, а не как прогноз доходности.
- Базовый прогноз роста отображает входную величину темпа роста и интерполированную траекторию прибыли в многолетнюю проекцию изменения цены и используется только как количественная базовая линия, а не как оценочный вердикт.
- Мощность в скользящем окне усредняет квадраты нормированных на окно ретроспекции изменений цены, поэтому мера безразмерна. Тот же расчёт на компоненте сигнала скользящего среднего и на остаточной компоненте шума даёт мощность сигнала и мощность шума.
- Отношение мощностей сравнивает эти две энергии и работает как фильтр тренда на заданном интервале выборки и окне ретроспекции, а не как прогноз доходности.
- Взвешенную по рыночной капитализации мощность можно строить для всей вселенной или внутри размерных корзин. На архивных графиках совокупное отношение наибольшее на 100-дневном окне, наименьшее на 20-дневном окне и самое высокое среди компаний мегакапитализации; групповые отношения расходятся на ралли и сходятся на распродажах.
Начните с базового прогноза роста
Базовый прогноз роста — это многолетняя проекция изменения цены, построенная по траектории прибыли и входной величине темпа роста. Архив использует эту проекцию только как количественную базовую линию, а не как оценочный вердикт.
Конструкция задумана как проверяемая. Когда рост записан как явная траектория изменения цены, последующая мера может спросить, какая доля связанного ценового ряда выглядит устойчивой на заданном интервале выборки и окне ретроспекции.
Превратите рост в траекторию изменения цены
Оценочное тождество 1962 года отображает входную величину темпа роста G и прогноз прибыли E в прогноз цены, масштабируя прибыль коэффициентом 8.5 плюс дважды G. Бумаге с нулевым ростом присваивается цена 8.5 прибыли.
Пятилетнюю ценовую траекторию можно собрать из пятилетнего консенсус-прогноза роста и траектории прибыли, полученной линейной интерполяцией ожиданий прибыли за прошлый год, текущий год и следующий год. Затем эта траектория переводится в аннуализированное процентное изменение с меткой «рост».
Применение той же конструкции ко вселенной примерно из 2,253 американских бумаг даёт кросс-секцию прогнозов цены и аннуализированных значений роста, которую можно использовать как количественную базовую линию.
Измерьте энергию, затем отделите сигнал от шума
Мощность в скользящем окне в момент j — это среднее квадратов ценовых наблюдений в окне длины N. Каждое наблюдение делится на первую цену окна, поэтому мера безразмерна и отслеживает изменения, а не сырые уровни. Та же величина является оценкой дискретного сигнала того, сколько энергии несёт ряд в этом окне.
Цена разделяется на N-дневную компоненту сигнала скользящего среднего и компоненту шума, равную цене минус это скользящее среднее. Затем тот же нормированный на окно ретроспекции расчёт мощности выполняется отдельно по каждой компоненте и даёт мощность сигнала и мощность шума.
Отношение мощностей — это масштабированное сравнение мощности сигнала с мощностью шума. В этом рабочем процессе оно используется как фильтр силы тренда, а не как прогноз доходности. Фильтр тренда допускает, ранжирует или отсеивает бумаги в соответствии с измеренной силой тренда на заданном интервале выборки и окне ретроспекции.
Рассмотрите отношение мощностей на контролируемых рядах
На синтетических линейных рампах и синусоидах с добавленным шумом 0.1% масштабированное порогом отношение квадратного корня мощностей растёт вместе с наклоном или амплитудой, приближается к пределу на линейных рядах и колеблется на синусоидальных рядах.
Диаграмма рассеяния коэффициента Шарпа против отношений мощности сигнала и мощности шума, показанная с 20-дневным и 50-дневным скользящими средними, используется, чтобы проверить, выстраиваются ли построенные меры мощности вдоль статистики доходности с поправкой на риск. Архив представляет эту диаграмму как проверку. Эта редакционная статья не рассматривает диаграмму как доказательство того, что отношение мощностей прогнозирует доходность.
Читайте мощность, взвешенную по капитализации
Взвешенные по капитализации средние мощности сигнала и мощности шума на 20-дневном, 50-дневном и 100-дневном окнах можно строить как общерыночный фильтр тренда. Этот агрегат — мощность, взвешенная по рыночной капитализации. На архивных графиках совокупное отношение мощностей наибольшее на 100-дневном окне и наименьшее на 20-дневном окне.
Та же взвешенная по капитализации конструкция, применённая внутри корзин мегакапитализации, большой, средней и малой капитализации, плюс ориентир S&P 500, показывает наибольшую мощность у компаний мегакапитализации. Групповые отношения мощностей расходятся на ралли и сходятся на распродажах.
Оставьте следование за трендом отдельной процедурой
Следование за трендом в том смысле, в каком оно используется здесь, — это процедура, которая превращает выход фильтра вместе с состоянием рынка в явные решения о входе, выходе или воздержании на горизонте удержания. Архив описывает это как одну проверяемую процедуру.
Эта редакционная статья останавливается на построении базового прогноза роста и фильтра тренда по отношению мощностей. Она не задаёт эти решения и не рекомендует сделки.
Все разборы дорожки · 26 разборов
- 1982Критика моделей Фурье, Эллиотта и сезонных товарных моделей
- 1982Оценка получасовых пересечений с циклическими приорами и стопами
- 1984Построение спектральных прогнозов циклов на скользящем окне
- 1988Циклы Фурье против календарных сезонных режимов
- 1989Построение аналоговых циклических сигнатур по ценовым минимумам
- 1990Подгонки кривых не проходят тест прогноза
- 1991Аудит длины скользящей средней по спектрам Фурье
- 1991Фаза в замкнутой форме для спектров доминантного цикла
- 1993Оценка оконных спектральных прогнозов точек разворота индекса
- 1994Длина окна для спектральных прогнозов со скользящим окном
- 1994Построение спектров мощности и фазы WAMI
- 1994Проектирование моментум-фильтра, настроенного по Фурье
- 1994Алиасинг, утечка и считывание доминантного цикла по дискретизированным ценам
- 1995Построение lookback индикаторов по спектрам Фурье
- 1996Построение фазы из пары синуса и косинуса доминантного цикла
- 1999Синусоидальные псевдоинструменты для оценки индикаторов
- 2000Построение длины доминирующего цикла по фазе Hilbert
- 2000Построение адаптивных пробоев канала по измеренному периоду цикла
- 2005Вложение валютных цен в базис прогноза по сингулярному спектру
- 2005Построение рекуррентных прогнозов из сгруппированных спектральных компонент
- 2007Построение доминирующего цикла по преобразованным спектрам Фурье
- 2010Почему циклические индикаторы дают сбой при смене параметров
- 2019Построение фьючерсного моментума как скорости изменения, масштабированной на открытый интерес
- 2019Оценка доминирующего цикла и трендового фильтра по выборке, лагу и движению, которое они сохраняют
- 2020Построение времени оборота и срочности по фьючерсам
- 2020Отношение мощностей акций как фильтр тренда роста