Сравнение корреляций различных групп рынков с индексом СКВ за период с 1984 по 1989 год показывает, что сильнее всего с индексом коррелируют рынки зерновых (84%). Сильную корреляцию с индексом обнаруживают также рынки промышленного сырья (67%) и энергоносителей (60%). Слабую корреляцию с индексом проявляют рынки мясных (33%) и импортируемых (-4%) товаров. У группы металлов в целом наблюдается слабая корреляция с индексом СКВ (15,98%). Однако более внимательный анализ данных за шесть лет показывает, что корреляция рынков металлов была достаточно сильной в течение четырех лет из шести. Например, положительная корреляция между рынками металлов и индексом СКВ наблюдалась в 1984 (93%), 1987 (74%), 1988 (76%) годах и в первой половине 1989 года (89%). (Источник Справочник по фьючерсным контрактам на индекс СКВ , Нью-йоркская фьючерсная биржа, 1989 год.) [c.116]
В конце 1989 года в настроениях участников рынка акций царил пессимизм, связанный с ожиданием экономического спада. В течение девяти месяцев с июля 1989 по март 1990 года корреляция между рынком меди и рынком акций была необычно сильна (рис. 13- Ю). Казалось, что они как бы подпитывают друг друга. Обвал рынка акций в октябре 1989 года совпал с пиком на рынке меди. Мощному подъему рынка акций, начавшемуся в первых числах февраля 1990 года, предшествовал уверенный бычий разворот рынка меди неделей раньше. Хотя в краткосрочном плане корреляция между этими рынками обычно не так сильна, в отдельные периоды (как показано выше) их судьбы тесно переплетаются. Если рынок акций считается опережающим индикатором экономики, то рынку меди, пожалуй, лучше всего подходит определение синхронного индикатора. Развороты рынка акций обычно опережают развороты рынка меди. Однако оба рынка реагируют на изменения в экономике (или предвосхищают их) и потому тесно связаны между собой. (На рисунке 13-11 сравнивается динамика цен на медь и акции автомобильных компаний.) Сила рынка меди говорит об устойчивости экономического подъема и оказывает благотворное воздействие на рынок акций. Падение цен на медь является при- [c.259]
Глава 8 обобщает этот анализ на развивающиеся рынки, включая шесть Латиноамериканских рыночных индексов (Аргентина, Бразилия, Чили, Мексика, Перу, и Венесуэла) и шесть Азиатских рыночных индексов (Гонконг, Индонезия, Корея, Малайзия, Филиппины, и Таиланд). Она также обсуждает существование неустойчивой и сильной корреляции между рынками после значительных [c.14]
Корреляция между рынками [c.940]
Париже, за несколькими исключениями корреляция между рынками акций [c.130]
Существуют свидетельства того, что корреляция между рынками [c.131]
Так на чем же нам остановиться Мы полагаем, что хотя барьеры для торговли между рынками пали, инвесторы предпочитают владеть акциями местных экономик, удерживая их в своих портфелях, а рынки остаются частично сегментированными. Хотя глобально диверсифицированные инвесторы играют все более значимую роль в ценообразовании акций по всему миру, повышение корреляции между рынками привело к тому, что суверенный риск стал частично недиверсифицируемым, или рыночным риском. В следующем разделе мы обсудим оптимальные методы для измерения суверенного риска и включим его в ожидаемый доход. [c.217]
Корреляции между рынками....................................................940 [c.1027]
Эти способы вживания взаимосвязаны и иногда альтернативны, поэтому их необходимо балансировать. Может обнаружиться негативная корреляция между вживанием и долей филиала на местном рынке или ростом его производства. В таких случаях необходимо установить такой уровень достижения различных целей, который позволяет обеспечить их равновесие. Это, однако, не более чем общий подход к постановке и взаимоувязке целей любой [c.216]
Корреляция между бетой фондового рынка и финансовыми коэффициентами [c.760]
К — степень корреляции между уровнем доходности по индивидуальному виду ценных бумаг (или по их портфелю) и средним уровнем доходности данной группы фондовых инструментов по рынку в целом [c.156]
Предположение 1. Инвесторы имеют одинаковые представления в отношении прогнозов по ожидаемым ставкам доходности, показателям стандартных отклонений доходности (т.е. риску) и корреляции между рискованными ценными бумагами. Следовательно, они вкладывают свои средства в рискованные активы таким образом, что в итоге сосредотачивают их в своих портфелях в одних и тех же пропорциях. Предположение 2. Инвесторам присуще оптимальное поведение. Поэтому на находящемся в равновесии рынке курс ценных бумаг устанавливается таким образом, что если инвесторы владеют оптимальными портфелями ценных бумаг, то совокупный спрос на ту или иную ценную бумагу равняется ее совокупному предложению. [c.230]
Рис. 16 показывает сравнение цены фьючерсов на сырую нефть и доходности 10-ти летних казначейских обязательств. В этом примере корреляция между двумя рынками значительно более драматична и поразительна. Большую часть 1999 года рынки были практически неотличимы. Без сомнения, значительный подъем нефтяных цен (и его инфляционные последствия), был одной из главных движущих сил повышения долгосрочных процентных ставок в течение всего года. (В середине года, ФРС, всерьез обеспокоившись, стала повышать краткосрочные ставки). В правой части рисунка видно, что коррекция нефтяных цен в первой половине 2000 года, совпала с отскоком долгосрочных ставок. [c.55]
Рис. 25 демонстрирует необходимость наблюдения за медным рынком для трейдеров казначейских обязательств (и облигаций). График показывает замечательную корреляцию между ценами на медные фьючерсы и доходностью 10-ти летних казначейских обязательств в течение второй половины 1999 года и первого квартала 2000-го. Коррекционный откат меди, начиная с января 2000-го, идеально совпал с откатом в доходности казначейских обязательств. [c.63]
Краткий межрыночный анализ (см. Рис. 125) показывает, что рынок облигаций делал попытку найти дно, поскольку даже экономисты взывали о больших ставках Федерального резервного фонда Корреляция между акциями и облигациями в течение прошлых нескольких лет была, главным образом, либо нулевой, либо отрицательной. Цены облигации не. были способны значительно подрасти в то время, как рынок акций был в разгаре. Однако, облигации имели тенденцию показывать сильную прибыль в моменты, когда рынок акций проходил через множество кратких, но время от времени, глубоких и волатильных, [c.194]
Да. Чтобы найти лучшие скользящие средние для ваших параметров торговли, вам придется изучить несколько из них. В каждом случае ищите корреляцию между линией и рынком, особенно там, где рынок выдает сигналы на покупку и продажу. [c.86]
Повторите этот процесс при изучении второй скользящей средней, затем третьей, четвертой и так далее. Каждый раз просто смотрите на график без предварительных ожиданий. Что вы видите в этой скользящей средней Добавьте цены. Какова корреляция между этой скользящей средней и ценой Теперь изучите новую скользящую среднюю в контексте предыдущей (см. рис. 3-4). Какова корреляция между скользящими средними и как обе они коррелируют по отношению к рынку [c.74]
Отметьте, что после 4 одновременных игр при корреляции между рыночными системами +1,00 мы увеличили первоначальный счет 100 единиц до 126,56. Это соответствует TWR = 1,2656, или среднему геометрическому (даже если это комбинированные игры) 1,2656 л (1/4) =1,06066. Теперь вернемся к случаю с одной ставкой. Обратите внимание, что после 4 игр мы получим 126,56 при начальном счете в 100 единиц. Таким образом, среднее геометрическое равно 1,06066. Это говорит о том, что скорость роста такая же, как и при торговле с оптимальными долями на абсолютно коррелированных рынках. Как только коэффициент корреляции опускается ниже +1,00, скорость роста повышается. Таким образом, мы можем утверждать, что при комбинировании рыночных систем ваша скорость роста никогда не будет меньше, чем в случае одиночной ставки по каждой системе, независимо от того, насколько высоки корреляции, при условии, [c.66]
Во-первых, нейросетевой анализ, в отличие от технического, не предполагает никаких ограничений на характер входной информации. Это могут быть как индикаторы данного временного ряда, так и сведения о поведении других рыночных инструментов. Недаром нейросети активно используют именно институциональные инвесторы (например, крупные пенсионные фонды), работающие с большими портфелями, для которых особенно важны корреляции между различными рынками. [c.148]
Используя этот метод, корпорация SEI делит акции на четыре группы (гомогенные группы акций) по сходству прежних показателей совокупной доходности. Точнее говоря, SEI с помощью регрессионного анализа устраняет влияние рынка на акции и группирует их по сходству остаточной доходности. Группы формируются таким образом, что средний коэффициент корреляции между показателями остаточной доходности для любых двух акций из одной группы оказывается большим, а корреляция между двумя любыми акциями из двух разных групп мала. [c.102]
Диверсификация является одним из способов защиты капитала, однако в разнообразии тоже должна быть мера. Допустим, трейдер одновременно открыл позиции на слишком большом количестве разных рынков. Может получиться так, что прибыль от одной или двух удачных сделок не сможет компенсировать убытков по остальным позициям. Всегда необходимо находить разумный компромисс между диверсификацией и концентрацией. Иногда трейдеры концентрируют средства всего на нескольких рынках и получают неплохую прибыль. Это вполне допустимо, во всяком случае, если эти рынки проявляют ярко выраженную направленность. Единого ответа на вопрос, в какой степени следует диверсифицировать капитал, не существует. Мой личный опыт подсказывает, что более или менее надежного распределения средств можно достичь, открывая позиции одновременно на четырех-шести рынках разных групп - не больше. Повторяю, рынках разных групп. Чем больше значение отрицательной корреляции, существующей между рынками, тем выше диверсификация вложенных в них средств. Так, длинные позиции на четырех рынках иностранных валют, открытые одновременно, - не самый удачный пример того, какой должна быть эффективная диверсификация. [c.430]
Простое наблюдение за тем, что товарные цены и доходность облигаций движутся в одном направлении натолкнуло меня на мысль, что ценовые графики содержат гораздо больше информации, чем кажется на первый взгляд, и дало толчок всем моим дальнейшим исследованиям межрыночных связей. Первоначальным объектом моего внимания стала зависимость между рынками товаров и акций я был консультантом Нью-йоркской фьючерсной биржи во время введения фьючерсных контрактов на индекс фьючерсных цен СКВ, а фьючерсные контракты на индексы акций на бирже уже существовали. Кроме того, я следил за всеми исследованиями корреляций между различными финансовыми секторами товаров, акций и казначейских облигаций. Результаты этих исследований подтверждали то, что я видел на графиках, а именно рынки товаров, облигаций и акций тесно связаны между собой, и полноценный анализ одного из секторов невозможен без учета двух других. Позднее я расширил рамки свей работы, включив в нее доллар, ввиду его непосредственного влияния на товарные рынки и опосредованного - на рынки облигаций и акций. [c.11]
В результате этого исследования 1989 года был получен еще целый ряд интересных статистических данных, которые подводят нас к следующему этапу межрыночного анализа (и теме следующей главы) - исследованию связей между рынками облигаций и акций. В тот же самый период, с июня 1988 по июнь 1989 года, статистическая корреляция между фьючерсными ценами облигаций и фьючерсными ценами на индекс Нью-йоркской фондовой биржи составляла +94%. То есть на протяжении этих 12 месяцев рынок облигаций имел 91%-ную отрицательную корреляцию с товарными рынками и 94%-ную положительную корреляцию с рынком акций. Это убедительно доказывает, что рынок облигаций является своего рода осью, вокруг которой выстраиваются остальные рынки, о чем мы уже говорили в начале главы. [c.55]
Хотя на графиках, отражающих динамику рынков облигаций и акций в последнее время, наблюдается почти 100%-ная корреляция между ними, чаще всего развороты на рынке облигаций значительно опережают аналогичные изменения тенденций на рынке акций. Например, сентябрьское основание 1981 года на рынке облигаций возникло на 11 месяцев раньше основания на рынке акций (август 1982 года). Апрельский обвал рынка облигаций в 1987 году опередил августовский пик рынка акций на четыре месяца. Каким же образом аналитик рынка акций может учитывать эти достаточно длительные периоды опережения [c.69]
Рисунок 5.10 демонстрирует сильную положительную корреляцию между ценами на золото и курсом немецкой марки в течение десяти лет, с 1980 по 1989 год. (Хотя в наших примерах используется немецкая марка, для сравнения можно взять большинство других иностранных валют, в частности, британский фунт, швейцарский франк, японскую иену или индексы иностранных валют.) Обратите внимание, как точно повторяют друг друга развороты двух кривых в одном направлении. За эти десять лет на рынках золота и немецкой марки произошли три важных разворота. В первой половине 1980 года цены на золото и курс немецкой марки образовали пики (опередившие на полгода медвежий разворот индекса СКВ). В первой половине 1985 года оба рынка достигли минимума, а в декабре 1987 года вместе повернули вниз. Падение курсов марки и других иностранных валют (а, следовательно, и рост курса доллара) продолжалось до начала лета 1989 года и сопровождалось понижением цен на золото (см. рис. 5.11). В июне 1989 года марка и золото одновременно упали до низшей точки (что совпало с медвежьим разворотом курса доллара). [c.85]
Вызывает ли падение курса доллара снижение цен на облигации Да, но по истечении некоторого времени. Рисунок 6.7 демонстрирует, как опасно подходить ко всем рыночным ситуациям с одной меркой. 1985 и большая часть 1986 года характеризовались ростом цен облигаций и обвальным падением курса доллара. В этот период быкам на рынке облигаций не следовало обращать внимание на ослабление доллара. Те, кто видели только падение курса доллара (и не замечали одновременного падения товарных цен), наверняка преждевременно закрыли свои длинные позиции по облигациям. Однако с 1988 по середину 1989 года повышение рынка облигаций сопровождалось укреплением доллара. На рисунке 6.8 показана сильная корреляция между фьючерсами на облигации и долларом в 1987—89 годах. Бычий прорыв доллара весной 1989 года вызвал аналогичный прорыв на рынке облигаций. [c.101]
Помимо наблюдения за отдельными товарными рынками, входящими в индекс СКВ, полезно также учитывать групповые индексы фьючерсных цен, публикуемые Бюро по исследованию товарных рынков. Бегло просмотрев групповые индексы, аналитик может в любой момент определить наиболее сильные и слабые группы товарных рынков. Некоторые из этих фьючерсных групп оказывают более существенное воздействие на индекс СКВ и заслуживают особого внимания. К их числу относятся группы энергоносителей и драгоценных металлов, определяющие общий уровень товарных цен и являющиеся общепризнанными барометрами инфляции. Мы покажем, что каждую группу можно рассматривать как единое целое, а не как набор отдельных рынков. Будет рассмотрена взаимосвязь между секторами энергоносителей и драгоценных металлов с целью установить, насколько изучение одного сектора позволяет определять перспективы развития другого. И, наконец, мы сопоставим динамику этих двух секторов с процентными ставками и попытаемся выявить наличие корреляции между ними. [c.114]
Зависимость между индексом фьючерсных иен RB и индексом фьючерсных иен RB на зерновые в 1985—89 годах. Традиционно между рынками зерновых и индексом RB существует сильная корреляция. Пик индекса RB 1988 года был вызван в первую очередь резким повышением иен на зерновые. [c.130]
Мы уже говорили о взаимозависимости рынков энергоносителей и драгоценных металлов. Хотя корреляция между ними далеко не идеальна, полезно следить за динамикой обоих секторов. Поскольку и тот, и другой являются опережающими индикаторами инфляции, вполне закономерно, что важные изменения в динамике одного сектора со временем сказываются на другом. Рисунок 7.13 позволяет сравнить индексы фьючерсных цен RB на энергоносители и драгоценные металлы в период с 1985 по конец 1989 года. Очевидно, что эти группы рынков не всегда движутся в одном направлении, но их влияние друг на друга также не вызывает сомнений. Хотя цены на металлы и росли с переменным успехом до середины 1986 года, их подлинный взлет начался только летом этого года, когда после обвального падения повернули вверх цены на нефть. [c.132]
Даже если маргинальный инвестор глобально диверсифицирован, существует еще один критерий, который должен соблюдаться, чтобы суверенный риск не имел значения. Весь или большая часть суверенного риска должны относиться только к данной стране. Другими словами, должна наблюдаться низкая корреляция между рынками. Только в этом случае данный риск можно диверсифицировать при помощи глобально диверсифицированного портфеля. Однако если доходность, извлекаемая в разных странах, имеет существенную положительную корреляцию друг с другом, то суверенный риск обладает существенной рыночной компонентой, не является диверсифицируемым и может потребовать премии. Коррелируют ли доходы в различных странах — это эмпирический вопрос. Исследования за 1970-е и 1980-е годы показали, что корреляция в этот период оставалась невысокой, стимулируя стремление к глобальной диверсификации. В какой-то степени, благодаря успешному предложению товаров, а, в другой, — благодаря все более интен- [c.216]
I) Проведено сравнение прогнозов четырех финансовых аналитиков относительно изменений на фондовом рынке с фактическими колебаниями. Для каждого случая произведено вычисление коэффициента корреляции производного момента. Аналитиков попросили оценить изменения некоторых индикаторов фондового рынка индекса Доу-Джонса1, индекса Никкей-Доу и индекса ФТ100. В таблице приведены значения коэффициента корреляции между прогнозами аналитиков и фактическими значениями за период в 20 недель. [c.116]
Инвестиционный рынок во всех его сегментах является эффективным все инвесторы имеют одинаковый доступ к информации, позволяющей им прогнозировать ожидаемую величину доходов, сред-неквадратическое отклонение распределения ее вероятности, а также ковариацию и корреляцию между доходами для любой пары рассматриваемых финансовых инструментов инвестирования. [c.350]
На следующем рисунке показаны графики промышленного индекса ДоуДжонса и 4месячного индикатора скорости изменения базисной процентной ставки. Стрелками покупка обозначены моменты снижения процентных ставок (индикатор опускается ниже нулевого уровня), а стрелками продажа — моменты, когда процентные ставки повышались. Данный пример демонстрирует наличие сильной корреляции между процентными ставками и рынком акций. [c.170]
Замечательно сильная корреляция между японским рынком акций и доходностью американских казначейских облигаций (U.S. Treasury bonds) может служить дополнительным доказательством сильнейшей взаимосвязи мировых рынков и будет обсуждено позднее. А пока обновим ключевые соотношения, вовлеченные в межрыночный анализ, связанные с четырьмя основными рыночными группами [c.52]
В процессе изучения скользящих средних и других индикаторов, о которых пойдет речь в этой главе, мы будем использовать ту же процедуру, что применяли к графикам с одной только ценой. Каждый раз, когда вы добавляете на графике индикатор, добавляйте по одному. Затем просто смотрите на график с этим одним индикатором, в данном случае, со скользящей средней. Когда мы начнем, применяйте скользящую среднюю — в любых временных рамках по вашему выбору — к графику с одной только ценой. Не думайте заранее о том, что вы увидите или должны увидеть. Просто смотрите. А теперь спросите себя, какова корреляция между скользящей средней и ценой Что происходит, когда рынок касается или пересека- [c.71]
Основные концепции современной теории портфеля изложены в монографии, написанной доктором Гарри Марковицем. Первоначально Маркович предположил, что управление портфелем является проблемой структурного, а не индивидуального выбора акций, что обычно практикуется. Марковиц доказывал, что диверсификация эффективна только тогда, когда корреляция между включенными в портфель рынками имеет отрицательное значение. Если у нас есть портфель, составленный из одного вида акций, то наилучшая диверсификация достигается в том случае, если мы выберем другой вид акций, которые имеют минимально возможную корреляцию с ценой первой акции. В результате этого, портфель в целом (если он состоит из этих двух видов акций с отрицательной корреляцией) будет иметь меньшую дисперсию, чем любой вид акций, взятый отдельно. Марковиц предположил, что инвесторы действуют рациональным способои и при наличии выбора предпочитают портфель с меньшим риском при равном уровне прибыльности или выбирают портфель с большей прибылью, при одинаковом риске. Далее Марковиц утверждает, что для данного уровня риска есть оптимальный портфель с наивысшей доходностью, и таким же образом для данного уровня доходности есть оптимальный портфель с наименьшим риском. Портфель, доходность которого может быть увеличена без сопутствующего увеличения риска или портфель, риск которого можно уменьшить без сопутствующего уменьшения доходности, согласно Марковичу, неэффективны. Рисунок 1-7 показывает все имеющиеся портфели, рассматриваемые в данном примере. Если у вас портфель С, то лучше заменить его на портфель А, где прибыль такая же, но с меньшим риском, или на портфель В, где вы получите большую прибыль при том же риске. Описывая эту ситуацию, Марковиц ввел понятие эффективная граница (effi ient frontier). Это набор портфелей, которые находятся в верхней левой части графика, то есть портфели, прибыль которых больше не может быть увеличена без увеличения риска, и риск которых не может быть уменьшен без уменьшения прибыли. Портфели, находящиеся на эффективной границе, называются эффективными портфелями (см. Рисунок 1-8). Портфели, которые находятся вверху справа и внизу слева, в целом недостаточно диверсифицированы по сравнению с другими портфелями. Те же портфели, которые находятся в середине эффективной границы, обычно очень хорошо диверсифицированы. Выбор портфеля инвестором зависит от степени неприятия риска инвестором — иначе говоря, от желания взять на себя риск. В модели Марковица любой портфель, который находится на эффективной границе, является хорошим выбором, но какой именно портфель выберет инвестор — это вопрос личного предпочтения (позднее мы увидим, что есть точное оптимальное расположение портфеля на эффективной границе для всех инвесторов). Модель Марковица первоначально была представлена для портфеля акций, который инвестор будет держать достаточно долго. Поэтому основными входными данными были ожидаемые доходы по акциям (определяется как ожидаемый прирост цены акции плюс дивиденды), ожидаемые дисперсии этих доходов и корреляции доходов между различными акциями. Если бы мы [c.41]
Профессиональные трейдеры, как правило, отслеживают большое количество рынков, выбирая те, которые, по их мнению, являются в настоящий момент наиболее подходящими для данных систем. Например, некоторые трейдеры отслеживают волатильность по всем фьючерсным рынкам и торгуют только на тех, где волатильность превышает некоторое значение. Иногда имеет смысл торговать на нескольких рынках, иногда вообще прекратить торговлю. Рынки постоянно изменяются, что создает дополнительные проблемы для портфельных менеджеров. Каким образом можно реагировать на эти изменения, сохраняя ваш портфель оптимальным Ответ, на самом деле, довольно прост каждый раз, когда рынок добавляется в портфель или удаляется из него, необходимо рассчитывать новый неограниченный геометрический оптимальный портфель (алгоритм расчета показан в этой главе). Также необходимо принимать во внимание любые изменения размеров существующих позиций и учитывать новые добавленные или удаленные рыночные системы. Таким образом, следует использовать портфель, в котором компоненты постоянно меняются. Целью портфельного менеджера в этом случае будет создание неограниченного геометрического оптимального портфеля и поддержка постоянной величины неактивного баланса. Именно такой подход будет оптимальным в асимптотическом смысле. Если вы используете подобную технику, может возникнуть еще одна проблема. Возьмем два высоко коррелированных рынка, например золото и серебро. Теперь представьте, что ваша система торгует так редко, что сделок на двух рынках в один и тот же день не происходит. Когда вы будете определять коэффициенты корреляции дневных изменений баланса, может оказаться, что коэффициент корреляции между золотом и серебром близок к нулю. Однако если в будущем вы будете торговать на обоих рынках одновременно, они, скорее всего, будут иметь высокую положительную корреляцию. Для решения вышеописанной проблемы следует корректировать коэффициенты корреляции, причем их следует изменять в большую, а не меньшую сторону Допустим, вы получили коэффициент корреляции между облигациями и соевыми бобами, равный нулю, но чувствуете, что он должен быть ниже (например - 0,25). Не следует уменьшать коэффициенты корреляции, так как более низкие значения приводят к увеличению размера позиции. Одним словом, если уж ошибаться в коэффициентах корреляции, то в большую сторону Ошибка, связанная с увеличением коэффициентов корреляции, сместит портфель влево от пика кривой f, в то время как уменьшение сместит его вправо. Некоторые трейдеры в своих рыночных системах используют фильтры, благодаря которым в определенный момент сделки совершаются только на одном рынке. Если фильтр работает и понижает проигрыш на основе одной единицы, тогда f (оптимальное для отфильтрованных сделок) для всей серии сделок до фильтрования будет выше (a f ниже). Если трейдер использует оптимальное f, полученное по неотфильтрованньтм сделкам, для отфильтрованных сделок, он окажется на уровне дробного f по отфильтрованным сериям и, следовательно, не сможет получить геометрический оптимальный портфель. С другой стороны, если трейдер применяет оптимальное f по отфильтрованным сериям, он может получить геометрический оптимальный портфель, но столкнуться с проблемой больших проигрышей при оптимальном [c.242]
Какие акции должны быть выбраны для анализа различных стратегий трейдинга Если рассматривать все акции без исключения, то на рынке NASDAQ будут преобладать дешевые акции, которые могут привести к неправильным выводам, ибо акции ценой в один доллар легко растут или падают на 20—50%, что резко увеличивает ошибку вычислений. Нельзя также включать в анализ акции с малыми объемами торговли, так как у них разброс между покупной и продажной ценой может достигать 10% и более, что также вносит большие ошибки. Кроме того, объемы торговли такими акциями меняются на тысячи процентов (например, в один день было куплено 100, а на следующий день 2000 акций), что затрудняет анализ корреляций между ценами акций и объемами дневной торговли. Учитывая сказанное, в анализ включены только те акции, чья цена была не менее 10 долларов за штуку и дневной объем торговли превышал 100000 акций. [c.197]
Классический пример пере крест нем-о хеджирования пара пальмовое масло/сне пне масло. Пальмовое масло одно из глинных пищевых масел в мире, однако оно не имеет фьючерсного рынка. Сое нос масло — самое важное из пищевых масел имеет очень активный фьючерсный рынок. Положительная корреляция между движениями цен на этих двух рынках составляет значительно больше 90 процентов. Поэтому фьючерсы на соевое масло можно эффективно использоватьллл хеджирования наличных позиций по пальмовому маслу. [c.101]