;-) benvenuta nuova sezione

[Sig. Ernesto]

No, se ti riferisci al verso dei rendimenti.


su una serie
0 |__________ x ___________| n

La domanda qual'è : la media dei rendimenti da 0 |___! n
Ma i rendimenti di chi?
Di chi salito alle fermate x intermedie arriva ad oggi?
O di chi salito al capolinea 0 via via scendeva impaurito
dalle perdite alle varie fermate x ?
La fermata t(x) la posso considerare nei due versi arrivo/partenza.
Ho fatto una simulazione siò mib40, impressionante la differenza.

Questo tipo di domanda l'ho iniziata a fare da quando ho scoperto
che i prezzi NAV dei fondi non rispecchiano l'andamento della gestione,
ma vengono influenzati dalle sottoscrizioni.

Te che dici?

Non capisco...

 

[Angelswan]

Arena?

Salve sono la portinaia del Condominio Arena, azzardatevi a buttar porcheria nel mio cortile e vi rincorro con la scopa

 

[Cannibal]

Non capisco...

- la dev.st è un indicatore generico di rischio/volatilità o cmq di irregolare
andamento di una serie rispetto alla propria media aritmetica globale (0-n)

va bene per una serie di numeri reali positivi o unsigned.

- se l'oggetto di studio sono i rendimenti?
a) bisogna definire rendimento
b) bisogna ponderare il rendimento? visto che non è una grandezza
assoluta ma di relazione tra due grandezze in rapporto al tempo?
c) come la mettiamo con il vizio di elevare al quadrato un
numero negativo?

Normalmente dai vari esempi letti per rendimento si ha quello puntuale
su intervalli di tempo.
Perche' si entra nell'ottica di prodotto. Il prodotto rende x.
Ma se si entra nell'ottica dell'investitore?
Il discorso cambia.

 

[Sig. Ernesto]

- la dev.st è un indicatore generico di rischio/volatilità o cmq di irregolare
andamento di una serie rispetto alla propria media aritmetica globale (0-n)

va bene per una serie di numeri reali positivi o unsigned.

- se l'oggetto di studio sono i rendimenti?
a) bisogna definire rendimento
b) bisogna ponderare il rendimento? visto che non è una grandezza
assoluta ma di relazione tra due grandezze in rapporto al tempo?
c) come la mettiamo con il vizio di elevare al quadrato un
numero negativo?

Normalmente dai vari esempi letti per rendimento si ha quello puntuale
su intervalli di tempo.
Perche' si entra nell'ottica di prodotto. Il prodotto rende x.
Ma se si entra nell'ottica dell'investitore?
Il discorso cambia.

La dev.st Indica la dispersione delle osservazioni rispetto alla media.Punto.

Gli scarti quadratici perdono apparentemente il segno ma non l'ampiezza dello scostamento (che a noi interessa) assegnando eguale identità a rendimenti positivi e negativi. Non capisco dove sta il problema (se non nella insufficiente informazione, ovvero è una misura scarsa per valutare la rischiosità)

L'ottica dell'investitore o da per scontato (A), come da dottrina, che i rendimenti passati siano informazione attendibile per aspettarsi eguali o simili rendimenti futuri o non considera il passato e si basa su informazioni diverse.

Certo è che il 99,99% delle moderne teorie previsive si basano su (A).

Faccio fatica a capire il nocciolo del ragionamento...

Sig.E

 

[Cannibal]

La dev.st Indica la dispersione delle osservazioni rispetto alla media.Punto.

Gli scarti quadratici perdono apparentemente il segno ma non l'ampiezza dello scostamento (che a noi interessa) assegnando eguale identità a rendimenti positivi e negativi. Non capisco dove sta il problema (se non nella insufficiente informazione, ovvero è una misura scarsa per valutare la rischiosità)

L'ottica dell'investitore o da per scontato (A), come da dottrina, che i rendimenti passati siano informazione attendibile per aspettarsi eguali o simili rendimenti futuri o non considera il passato e si basa su informazioni diverse.

Certo è che il 99,99% delle moderne teorie previsive si basano su (A).

Faccio fatica a capire il nocciolo del ragionamento...

Sig.E

Due serie


- 1
-2
-3
-4
-5

e

1
2
3
4
5

hanno eguale dev.st.


Ossequi e notte.

 

[Sig. Ernesto]

Due serie


- 1
-2
-3
-4
-5

e

1
2
3
4
5

hanno eguale dev.st.


Ossequi e notte.

E quindi?

 

[Laetitia]

...

Non capisco...

dai files xls forse si evince meglio il ragionamento di cannibal.

 

[Cannibal]

Lascia perdere.
Continuo per conto mio.

 

[Sig. Ernesto]

dai files xls forse si evince meglio il ragionamento di cannibal.

No. Proprio non capisco-

Mi chiedo se si sia tenuto conto dei dividendi.

Notte.

Sig.E

 

[Laetitia]

allor...

faccio riferimento al primo file
che è l'unico che ho salvato
il secondo era (credo) uguale al primo senza normalizzazione
per anno solare ( x*365/days)
il terzo non so ma credo in tema

l'idea di cannibal è di considerare i rendimenti non a tf costante
ma in una sorta di scala 'frattale'

utilizzo frattale in quanto vengono utilizzati nell'analisi
rendimenti in cui il delta temporale varia

ad es. (utilizzando un'accuratissima notazione scientifica)
oggi-ieri oggi-una settimana fa oggi-un mese fa

questo è esattamente il caso del primo esempio nel primo file
il rendimento viene poi normalizzato per ottenere una proiezione
su base annua

nel secondo esempio, sempre primo file,
la direzione temporale di definizione dei rendimenti viene
invertita, cioè

non più oggi-ieri oggi-n giorni fa
ma
secondo giorno-primo giorno n giorno-primo giorno
(sempre scusando la notazione)

il secondo file è simile ma non viene ripeto applicata la normalizzazione
su base annua
(se sbaglio mi corregga, non ho il .xls)

ora prima di addentrarci in eventuali datamining

vorrei fare alcune considerazioni per ridurre il papabile dominio di investigazione

a mio avviso l'idea su cui event approfondire la ricerca
è quella del primo esempio del secondo file

perchè:
nel primo esempio di ciascun file
il confronto viene effettuato tra tutti gli n della serie
e l'ultimo dato disponibile,
che è certamente il più importante

il calderone dei rendimenti, così per come
lo abbiamo costruito,
mi rappresenta in via teorica la
percezione media delle esposizioni al mercato
(almeno per chi è long):
chi è entrato un mese,una settimana,un giorno fa
(e ha ancora posizioni aperte)
avrà avuto sino ad oggi
un rendimento che è comunque incluso come
fattore nel calcolo

dunque c'è consistenza tra l'analisi numerica
e la realtà del mercato,

cioè dietro al numero vi è una riferimento
al sentiment, cosa importantissima quando si cercano
strategie che non siano solo astrazioni numeriche,
(certamente la sua utilità è ancora tutta da verificare)

i secondi esempi invece contengono
imo informazioni del tipo:
il rendimento di chi è entrato ad esempio un anno fa ed è uscito
sei mesi fa:
così ad istinto mi sembrano
informazioni meno influenti sul presente e prossimo futuro

per quanto riguarda la normalizzazione su base annua:
io la eviterei, anche se qui la convinzione è minore

normalizzare in questo modo (x*365/delta(t))
è come applicare una sorta di filtro passa alto

ad esempio supponiamo che negli ultimi tre giorni
il mercato sia salito (sceso) del 5%
normalizzo.
avrò un rendimento su base annua molto elevato (basso)
che mi rientra nella media in modo deciso

insomma più rumore.

ed inoltre questa tecnica mi diluisce eventuali annate
di mercato direzionale
( e a bassa volatilità, tipo i giorni nostri per intenderci)

mentre sappiamo benissimo che i crash più decisi,
cioe il rischio reale,
(i famosi cigni neri) si presentano proprio in queste stagioni di mercato.
(29,87,etc)

conclusioni.
discutiamo di queste osservazioni
se e quanto fondate, ed event. approfondiamo
l'analisi dei rendimenti 'frattali'
(li chiamo così per intenderci)

a breve posto qualche chart
free time permettendo

L.

 

[Sig. Ernesto]

allor...

faccio riferimento al primo file
che è l'unico che ho salvato
il secondo era (credo) uguale al primo senza normalizzazione
per anno solare ( x*365/days)
il terzo non so ma credo in tema

l'idea di cannibal è di considerare i rendimenti non a tf costante
ma in una sorta di scala 'frattale'

utilizzo frattale in quanto vengono utilizzati nell'analisi
rendimenti in cui il delta temporale varia

ad es. (utilizzando un'accuratissima notazione scientifica)
oggi-ieri oggi-una settimana fa oggi-un mese fa

questo è esattamente il caso del primo esempio nel primo file
il rendimento viene poi normalizzato per ottenere una proiezione
su base annua

nel secondo esempio, sempre primo file,
la direzione temporale di definizione dei rendimenti viene
invertita, cioè

non più oggi-ieri oggi-n giorni fa
ma
secondo giorno-primo giorno n giorno-primo giorno
(sempre scusando la notazione)

il secondo file è simile ma non viene ripeto applicata la normalizzazione
su base annua
(se sbaglio mi corregga, non ho il .xls)

ora prima di addentrarci in eventuali datamining

vorrei fare alcune considerazioni per ridurre il papabile dominio di investigazione

a mio avviso l'idea su cui event approfondire la ricerca
è quella del primo esempio del secondo file

perchè:
nel primo esempio di ciascun file
il confronto viene effettuato tra tutti gli n della serie
e l'ultimo dato disponibile,
che è certamente il più importante

il calderone dei rendimenti, così per come
lo abbiamo costruito,
mi rappresenta in via teorica la
percezione media delle esposizioni al mercato
(almeno per chi è long):
chi è entrato un mese,una settimana,un giorno fa
(e ha ancora posizioni aperte)
avrà avuto sino ad oggi
un rendimento che è comunque incluso come
fattore nel calcolo

dunque c'è consistenza tra l'analisi numerica
e la realtà del mercato,

cioè dietro al numero vi è una riferimento
al sentiment, cosa importantissima quando si cercano
strategie che non siano solo astrazioni numeriche,
(certamente la sua utilità è ancora tutta da verificare)

i secondi esempi invece contengono
imo informazioni del tipo:
il rendimento di chi è entrato ad esempio un anno fa ed è uscito
sei mesi fa:
così ad istinto mi sembrano
informazioni meno influenti sul presente e prossimo futuro

per quanto riguarda la normalizzazione su base annua:
io la eviterei, anche se qui la convinzione è minore

normalizzare in questo modo (x*365/delta(t))
è come applicare una sorta di filtro passa alto

ad esempio supponiamo che negli ultimi tre giorni
il mercato sia salito (sceso) del 5%
normalizzo.
avrò un rendimento su base annua molto elevato (basso)
che mi rientra nella media in modo deciso

insomma più rumore.

ed inoltre questa tecnica mi diluisce eventuali annate
di mercato direzionale
( e a bassa volatilità, tipo i giorni nostri per intenderci)

mentre sappiamo benissimo che i crash più decisi,
cioe il rischio reale,
(i famosi cigni neri) si presentano proprio in queste stagioni di mercato.
(29,87,etc)

conclusioni.
discutiamo di queste osservazioni
se e quanto fondate, ed event. approfondiamo
l'analisi dei rendimenti 'frattali'
(li chiamo così per intenderci)

a breve posto qualche chart
free time permettendo

L.

Quale é la differenza da una media?

 

[Laetitia]

il contesto è ancora speculativo,
nel senso scientifico del termine e non finanziario

al livello prossimo, del calcolo, le medie e momenti superiori
entreranno si in gioco ma su dati diversi dai semplici rendimenti
così per come li conosciamo
(c/c(n-1) - 1)*100 o ln(c/c(n-1))

se vogliamo considerare i rendimenti riferiti sempre all'ultimo dato
possiamo sì paragonare l'approccio all'applicazione di una media pesata
che pondera maggiormente gli ultimi dati

vidi in giro tempo fa qualcuno che chiamava questo tipo di media
'gravitazionle' o giù di li

(n*r+(n-1)*r(n-1)+(n-2)*r(n-2)+ .... ) /n

ma è l'idea dietro il formalismo che mi sembra da approfondire

L.

 

[Sig. Ernesto]

il contesto è ancora speculativo,
nel senso scientifico del termine e non finanziario

al livello prossimo, del calcolo, le medie e momenti superiori
entreranno si in gioco ma su dati diversi dai semplici rendimenti
così per come li conosciamo
(c/c(n-1) - 1)*100 o ln(c/c(n-1))

se vogliamo considerare i rendimenti riferiti sempre all'ultimo dato
possiamo sì paragonare l'approccio all'applicazione di una media pesata
che pondera maggiormente gli ultimi dati

vidi in giro tempo fa qualcuno che chiamava questo tipo di media
'gravitazionle' o giù di li

(n*r+(n-1)*r(n-1)+(n-2)*r(n-2)+ .... ) /n

ma è l'idea dietro il formalismo che mi sembra da approfondire

L.

Uhmmm...premesso che per miei evidenti limiti non riesco ad immaginare nessun processo di datamining senza "un ultimo dato", a me più che un paragone sembra proprio una weighted...(gravitazionale forse per la forza esercitata dalla coda? Immagino...).

Comunque, sfuggendomi anche la possibile derminazione di valori expected senza il famoso "ultimo" confesso di essere impreparato a discutere di questa idea (che fidandomi di Lei e Cann immagino interessante).

Vi leggerò con molto interesse

Sig.E

 

[Laetitia]

non riesco ad immaginare nessun processo di datamining senza "un ultimo dato",

Sig.E

anch'io, per questo scarterei l'approccio del secondo esempio
dove l'ultimo dato è poco rilevante

Uhmmm... a me più che un paragone sembra proprio una weighted...(gravitazionale forse per la forza esercitata dalla coda? Immagino...).

Sig.E

esatto

'gravitazionale' non so bene perchè
è chiamata così, non so neanche se è proprio lei

kmq

a presto

L.

 

[Cannibal]

Scusate il momentaneo allontanamento.

1) sto facendo alcune prove su excel per testare un'ipotesi balzana che mi frulla per la testa, ma che se la espongo senza prove sufficienti vengo lapidato elettronicamente

2) Mi hanno chiesto la consegna anticipata di una perizia CTU per la quale sono a quasi zero contando di avere i soliti 60 giorni e invece il deposito è per fine anno.

Saluti

 

[Cannibal]

Unica osservazione.
Sto approfondento il parametro tempo e l'incidenza dell'intervallo di campionamento.

Nei punti D' =0 c'è un accumulo di dati ravvicinati, così come nelle normali
funzioni f(x)= x^n con n>1 ed intero
Questi accumuli vengono interpretati come bassa volatilità, in contraddizione
con gli eventi storici, come precisato da L.

 

[Cannibal]

Una prima conferma.
Dalle varie simulazioni postate, ponderate al tempo standard (365/gg) o no,

Ponendo come termine fisso del calcolo il punto "ad quem" e come mobile in avvicinamento il punto "a quo", la varianza dei rendimenti tanto più aumenta
quanto più si è prossimi al termine finale dell'investimento stesso.
Considerato la scalarità delle durate, si conferma che la varianza è empiricamente funzione inversa dell'orizzonte temporale.

Saluti

 

[steo78]

Complimenti

 

[Cannibal]

Continuando il mio studio eterodosso della dev.st.

Ho preso il MIBTEL dal 1/1/2000 ad ieri.

Ho calcolato i rendimenti giornalieri.
Ho separato i rendimenti positivi in una colonna excel e quelli negativi in un'altra colonna.

ho calcolato separatamente la dev.st della colonna positiva e quella della colonna negativa:

dev.st rend.neg. = 1.1882
dev.st rend.pos. = 0.7244

Possiamo dire che i drawdown hanno velocità/ampiezza giornaliera doppia rispetto agli up.
In pratica sono difficilmente gestibili.
Qualsiasi operatività sul MIBTEL che volesse sfruttare gli short in maniera
attiva incontrerebbe serie difficoltà.

Proporsi di entrare short sul MIBTEL significa avere il segnale di entrata con un ritardo doppio rispetto al long, con ogni prevedibile conseguenza. Probabilmente quando si decide di entrare short è già troppo tardi e si prendono solo le perdite di rimbalzo.

Saluti.

 

[Laetitia]

e pensa che il downtrend sul mercato nostrano
è più inefficiente ('facile') che su dax, ftse, sp, nsd

...