Ryhmäanalyysi
Mikä on klusterianalyysi?
Klusterianalyysi on tekniikka, jota käytetään ryhmittelemään objektijoukkoja, joilla on samanlaiset ominaisuudet. Se on yleistä tilastoissa. Sijoittajat kehittävät klusterianalyysin avulla klusterikauppaa, joka auttaa heitä rakentamaan hajautetun salkun. Osakkeet, joiden tuottokorrelaatiot ovat korkeat, putoavat yhteen koriin, hieman vähemmän korreloivat toiseen ja niin edelleen, kunnes jokainen osake sijoitetaan luokkaan.
Jos se tehdään oikein, eri klusterit osoittavat minimaalista korrelaatiota keskenään. Näin sijoittajat saavat kaikki hajauttamisen edut : pienemmät tappiot, pääoman säilymisen ja mahdollisuuden tehdä riskialttiimpia kauppoja lisäämättä kokonaisriskiä. Hajautus on edelleen yksi sijoittamisen keskeisistä vuokralaisista ja klusterianalyysi on vain yksi kanava sen saavuttamiseksi.
Klusterianalyysin ymmärtäminen
Klusterianalyysin avulla sijoittajat voivat eliminoida päällekkäisyydet salkussaan tunnistamalla arvopaperit, joilla on niihin liittyvä tuotto. Esimerkiksi vain teknologiaosakkeiden salkku voi näyttää pinnalta turvalliselta ja hajautetulta, mutta kun Dotcom Bubblen kaltainen tapahtuma iskee, koko salkku on alttiina merkittäville tappioille. Eri markkinasegmentteihin sopivien omaisuuserien ostaminen ja klusterointi on erittäin tärkeää hajauttamisen lisäämiseksi ja tällaisilta järjestelmäriskeiltä suojautumiseksi.
Osakkeiden valinta ja kaupankäynti klusterianalyysin perusteella
Tekniikka voi myös paljastaa tiettyjä osakkeita, kuten suhdanne- ja kasvuosakkeita. Nämä erityiset strategiat kuuluvat älykkään betan tai tekijäsijoittamisen sateenvarjon alle. He yrittävät saada paremman riskisopeutetun tuoton tietyistä riskipreemioista, kuten vähimmäisvolatiliteetti, kasvu ja vauhti.
Jollain tapaa älykäs beta tai tekijäsijoittaminen ilmentää klusterianalyysin saarnaamia ryhmittelyn ja luokittelun käsitteitä. Yhden yhteisen käyttäytymisen klusteroinnin logiikka heijastaa tekijäsijoittamisen taustalla olevaa perusmetodologiaa, joka tunnistaa osakkeet, jotka ovat alttiita samanlaisille järjestelmäriskeille ja joilla on samanlaiset ominaisuudet.
Ei aina ole niin, että klusterin varat eivät asu samalla toimialalla. Usein klustereilla on osakkeita useilta toimialoilta, kuten teknologialta ja talousalalta.
Klusterianalyysin kritiikki
Ilmeinen klusterianalyysin haittapuoli on klusterien päällekkäisyys. Klusterit lähellä toisiaan, mikä tarkoittaa suurta korrelaatiota tuotoissa, jakavat usein joitain samanlaisia riskitekijöitä. Näin ollen laskupäivä yhdessä klusterissa voi tarkoittaa yhtä heikkoa suorituskykyä toisessa klusterissa. Tästä syystä sijoittajien tulisi löytää ja ryhmitellä osakkeita, joiden välinen etäisyys on suuri. Näin klustereihin vaikuttavat erilaiset markkinatekijät.
2008 taantuman kaltaiset laajat markkinoiden vetäykset hillitsevät koko portfoliota sen rakenteesta riippumatta. Jopa monipuolisimmilla klustereilla olisi vaikeuksia kestää taantuman vastatuulta. Paras klusterointi tässä tapauksessa on minimoida äärimmäiset tappiot.
Kohokohdat
Yksi klusterianalyysin eduista on auttaa suojaamaan sijoittajan salkkua järjestelmäriskeiltä, jotka voivat tehdä salkun haavoittuvaiseksi tappioille.
Klusterianalyysi mahdollistaa sijoittajien ostamisen ja klusteroinnin eri markkinasegmenteille sopivilla tuotoilla.
Yksi klusterianalyysin kritiikki on se, että klustereilla, joiden tuottokorrelaatio on korkea, on joskus samanlaisia riskitekijöitä, mikä tarkoittaa, että yhden klusterin heikko suorituskyky voi johtaa toisen heikkoon suorituskykyyn.
Klusterianalyysi auttaa sijoittajia kehittämään klusterikaupankäynnin lähestymistapaa, joka rakentaa hajautetun sijoitussalkun.
