cyberdragonoid
cyberdragonoid
2 июня 2022 в 9:13
10 вещей, которые стоит знать о «медвежьем рынке» Рынок США продолжает оставаться вблизи своих исторических максимумов, в то время как рыночные аналитики уже давно говорят о надвигающемся кризисе и глобальном развороте тренда в сторону снижения. Самое время освежить ключевые факты о «медвежьем» рынке. 1. Правило 20% Волны роста на рынке сменяются коррекциями и наоборот. Как отличить обычную коррекцию от полноценного медвежьего рынка, который может привести к значительным убыткам? Первый индикатор, на который стоит обратить внимание, это глубина самой коррекции. Согласно классическому правилу теханализа, «медвежий» рынок может быть идентифицирован после падения ниже 20% от уровня предыдущих локальных максимумов. Аналогичным образом, «бычий» рынок начинается после роста более чем на 20% от минимумов. 2. «Медвежий» рынок – это нормально В американском индексе S&P 500 за последние 90 лет было зафиксировано 25 «медвежьих» рынков. Снижение акций после роста является нормальным явлением, и оно неизбежно. Однако также неизбежно и восстановление – все медвежьи рынки заканчивались ростом и обновлением вершин. Последний цикл роста по S&P500 мы можем наблюдать до сегодняшнего дня. 3. В среднем потери составляют 36% в ходе «медвежьего» рынка Последний «медвежий» тренд был в 2008-2009 гг. В этот период американский индекс S&P 500 упал значительно сильнее среднеисторчиеского значения, сразу на 57%. В то же время, в ходе «бычьего» рынка индекс в среднем растет на 108%. 4. Падение акций происходит стремительно, но не долго Средняя продолжительность «медвежьего» рынка составляет 299 дней или около 10 месяцев. Это значительно меньше, чем средняя продолжительность бычьего рынка, которая составляет 989 дней или 2,7 года. 5. «Медвежий» рынок происходит каждые 3,6 лет Это средняя частота «медвежьих» рынков, наблюдаемая на истории. Самый долгий период между двумя «медвежьими» рынками можно было наблюдать с 1987 г. до 2000 г. Через три года, если тренд не развернется, нынешний «бычий» рынок может побить этот рекорд. 6. Со времен второй мировой войны падения стали реже Из наблюдаемых 25 «медвежьих» рынков 12 произошли в промежуток времени между 1928 и 1945 гг. Средняя частота в этот период составляет 1,4 года против 5,6 лет в последующие десятилетия. 7. Почти половина самых сильных дней S&P 500 пришлась на «медвежьи» рынки 48% лучших дней американского индекса пришлись на периоды глобальных распродаж. Еще 28% пришлись на начало нового «бычьего» рынка и произошли в его первые два дня. Иными словами, мощная «бычья» дневная свеча в период «медвежьего» рынка лишь в трети случаев (37%) говорит о переломе тренда, а в остальной период за ней следует очередное обновление минимумов. 8. Не всегда падение рынка связано с реальными проблемами в экономике За 90-летний период с 1929 г. произошло 25 «медвежьих» рынков, но экономических рецессий было всего 14. Действительно, падение акций часто связано с экономическими проблемами, но бывают и случаи, когда распродажи на рынке не являются признаком спада в экономике. 9. На горизонте инвестирования 30 лет вы неминуемо встретите около 8-9 «медвежьих» рынков Падение стоимости портфеля всегда является болезненным для инвестора. Однако следует понимать, что медвежий рынок неизбежен и необходимо быть готовым морально к такому развитию событий. В конце концов, в пункте 2. мы уже отмечали, что медвежий рынок неминуемо завершается ростом. Вспоминайте об этом в периоды рыночных распродаж. 10. Несмотря на неизбежность «медвежьих» рынков, большую часть времени акции растут За рассмотренный промежуток времени с 1929 г. до сегодняшних дней рынок акций США провел всего около 20 лет в «медвежьем» тренде. Таким образом, около 77% времени акции растут, принося прибыль своим инвесторам. Источник: БКС Экспресс. #интересное
10
Нравится
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
Читайте также
16 апреля 2024
Positive Technologies: перспективы позитивны, но потенциал роста акций в ближайшее время ограничен
15 апреля 2024
Чем запомнилась прошлая неделя: рост цен на металлы и дефолт по облигациям Киви
4 комментария
Ваш комментарий...
cyberdragonoid
2 июня 2022 в 10:43
@deleted_user рынок "кукан трейдеров"
Нравится
cyberdragonoid
2 июня 2022 в 10:50
@deleted_user читаю очередные условия лохотрона по покупке золота
Нравится
PROFIT_PRO_TRADE
7 июня 2022 в 20:34
🤣🤣🤣👍
Нравится
olegator_grozny
12 июня 2022 в 11:42
👍
Нравится
Анализ компаний
Подробные обзоры финансового потенциала компаний
De_vint
24,4%
39,6K подписчиков
Invest_or_lost
+19,7%
21,5K подписчиков
Mistika911
+17%
21,6K подписчиков
Positive Technologies: перспективы позитивны, но потенциал роста акций в ближайшее время ограничен
Обзор
|
16 апреля 2024 в 19:28
Positive Technologies: перспективы позитивны, но потенциал роста акций в ближайшее время ограничен
Читать полностью
cyberdragonoid
358 подписчиков18 подписок
Портфель
до 10 000 
Доходность
10,01%
Еще статьи от автора
17 декабря 2023
Приветствую своих подписчиков и гостей моего блога. В жизни у меня случилась беда-поднялось сильное давление и сосуд в глазу лопнул, произошло отслоение сетчатки.ослеп на один глаз. Вторым виду с трудом😒 . Таблетки, укол в глаз не помогло, осталась операция. Но никаких гарантий что что то изменится. Так что посты больше делать не буду, я покидаю "пульс" Всем желаю успехов на бирже! И главное-берегите свое здоровье! #мнение
8 ноября 2023
Нейросеть для инвестирования. Стоит ли полагаться на искусственный интеллект? Часть 2.Продолжение. Чего не может нейросеть? Нейросеть не предсказатель, суть ее работы — аппроксимация. Это означает, что она может по результатам анализа предшествующих данных аппроксимировать (то есть рассчитать с некоторой погрешностью) следующие. Однако работает это только в том случае, если эти результаты вообще поддаются аппроксимации. Интересный факт! В обоснование применения нейросетей в инвестициях и трейдинге нередко приводят пример использования их для составления прогнозов погоды. Самое интересное, что с погодой это действительно работает! Однако те, кто проводит такие аналогии, редко задумываются о том, что условия прогнозирования этих явлений кардинально различаются. В целом теория говорит, что моделированию поддается любая система. Нужно только, чтобы она была самодостаточной. Это означает, что ее описание (или данные для анализа) представляют в полной мере всю возможную информацию о системе. В результате она перестает нуждаться в других внешних данных, кроме начального состояния. Именно в этом случае нейросеть или искусственный интеллект за счет аппроксимации предыдущих состояний может давать верные прогнозы. В случае с анализом и прогнозированием финансовых рынков система далека от самодостаточности. Котировки, на каком бы историческом интервале они ни были собраны, являются всего лишь следствием множества событий, которые в этой статистике никак не учитываются. Даже если дополнить историю котировок множеством данных из экономической, финансовой, политической, социальной сфер, все равно система не станет самодостаточной. Дело в том, что в этой системе главным компонентом, который должен быть введен в модель, является человек. Именно его реакция задает в дальнейшем поведение рынка (то есть является и причиной, и следствием). Это обязательно учитывать наряду с внешними воздействиями (например, новостями), являющимися причинами изменения поведения системы. Но моделировать придется не отдельного человека, а всю совокупность участников рынка, и не только рынка (например, требуется учет менеджмента компании на изменение курса ее акций). Таким образом, ИИ сможет прогнозировать поведение рынка только в случае, если сможет аппроксимировать поведение участников и других людей. Задача не выглядит нерешаемой, однако на современном этапе это потребует многократного увеличения потока обрабатываемых данных и, соответственно, вычислительных мощностей системы. Фактически это означает, что прямую задачу прогнозирования нейросеть выполнить пока не в состоянии. Есть ли у нейросетей в инвестировании перспективы уже сегодня? Однако для энтузиастов использования ИИ следует сказать, что все далеко не так плохо. Хотя нейросеть и не может пока прогнозировать поведение рынка, она вполне способна решать другие задачи. Например, вполне возможно провести обучение нейросети, после которого она сможет с высокой долей вероятности выделять тренды и участки флэта на рынке. Только решение этой задачи уже позволит использовать ИИ в торговых системах, причем с достаточно высоким уровнем доходности. Специалисты, которые занимаются вопросом нейросетей в трейдинге и инвестировании, говорят, что научить искусственный интеллект торговать гораздо проще, чем прогнозировать рынок. Действительно, в большинстве случаев принятие торговых решений (вход в рынок, фиксация прибыли, ограничение убытков) может быть формализовано в ограниченном наборе правил. Даже если человек их не в состоянии сформулировать, эта задача как раз для нейросети. Достаточно для обучения взять исторические данные (возможно, с дополнениями внешних факторов, таких как новости) и точно сформулировать условия извлечения прибыли и ограничения убытков. В результате будет получен вполне приличный торговый робот. Многие из таких уже вполне успешно работают на благо инвесторов крупных хедж-фондов и других участников рынка того же масштаба. #нейросеть и трейдинг
8 ноября 2023
Нейросеть для инвестирования. Стоит ли полагаться на искусственный интеллект? Искусственный интеллект получает все больше возможностей и сегодня демонстрирует их в различных сферах — от написания текстов до программирования. Одно из главных направлений его применения — анализ данных, в том числе очень больших массивов. Именно поэтому использование его финансовыми аналитиками и инвестиционными советниками, трейдерами и инвесторами кажется очень перспективным. Станет ли общедоступным инструментом нейросеть для инвестирования и стоит ли полагаться на искусственный интеллект при разработке стратегий и принятии торговых решений? Искусственный интеллект в инвестировании сегодня Об успехах нейросетей в различных направлениях сегодня не писал и не читал только ленивый. Тот же ChatGPT, ставший, наверное, самой успешной (или по меньшей мере самой раскрученной) реализацией искусственного интеллекта (ИИ), отметился: в написании книг (их уже можно купить на Amazon); сдаче экзаменов, в том числе не по самым простым специальностям, например, медицинским; подготовке дипломных проектов. Потому желание использовать ИИ в инвестировании и трейдинге выглядит вполне естественно. Тем более что фактически обучение нейросетей сводится к анализу больших массивов данных. Соответственно, если использовать в этом процессе: ценовые графики, макроэкономические показатели, финансовые и политические новости, отчетность компаний и их пресс-релизы, другие данные, которые, по мнению аналитиков, могут оказывать влияние на состояние рынка, — теоретически есть шанс добиться от ИИ прогнозирования дальнейшего развития событий с достаточно высокой долей вероятности. Уже сейчас можно привести несколько примеров таких экспериментов: В Сеульском национальном университете отобрали для эксперимента 20 акций крупных компаний из разных секторов американского рынка, а также по 5 криптовалют, валютных пар, облигаций и товаров. ChatGPT получил задание сформировать из этого набора портфель с заданным числом активов. Эксперимент был повторен 10 000 раз, результаты сравнивались со случайными комбинациями из предложенного набора. Во всех случаях портфели, собранные ИИ, были эффективными и явно демонстрировали использование принципов диверсификации. Это лишний раз доказывает, что обученная нейросеть в состоянии анализировать экономические и финансовые данные, принимать эффективные инвестиционные решения и использовать полученные зависимости в поиске ответов на поставленные вопросы (впрочем, это и так хорошо известно). По данным Financial Times, ChatGPT получил задание сформировать портфель из 30 или более американских акций, руководствуясь принципами, которые используют ведущие инвестиционные фонды. В результате собранный ИИ портфель из 38 ценных бумаг за 8 недель эксперимента показал рост в 4,9%, в то время как портфели фондов из первой десятки (например, Fidelity, Vanguard, Fundsmith Equity) в среднем снизились на 0,8%. Агентство Bloomberg в апреле 2023 года объявило о намерении создать собственную нейросеть BloombergGPT, которая сможет формировать аналитические отчеты и выборки по запросам клиентов. Обучать ИИ планируется на собранных агентством данных за несколько десятков лет, а также массивах от The Pile, Wikipedia, C4 и некоторых других. Впрочем, экспериментаторы не ограничиваются самым известным чат-ботом. В Сети достаточно много примеров созданных группами и отдельными инвесторами нейросетей, которые демонстрируют весьма впечатляющие результаты. В целом все это выглядит вдохновляюще, и многие инвесторы уже предвкушают получение сверхдоходности по инвестиционным рекомендациям от искусственного интеллекта. Однако торопиться не стоит. продолжение следует... #нейросеть и трейдинг