Analiza skupień
Co to jest analiza skupie艅?
Analiza skupie艅 to technika stosowana do grupowania zbior贸w obiekt贸w o podobnych cechach. Jest to powszechne w statystykach. Inwestorzy wykorzystaj膮 analiz臋 klastr贸w do opracowania podej艣cia do handlu klastrami, kt贸re pomo偶e im zbudowa膰 zdywersyfikowany portfel. Akcje, kt贸re wykazuj膮 wysokie korelacje w zwrotach, wpadaj膮 do jednego koszyka, te nieco mniej skorelowane w innym, i tak dalej, dop贸ki ka偶da z akcji nie zostanie umieszczona w kategorii.
Je艣li zostanie to zrobione poprawnie, r贸偶ne klastry b臋d膮 wykazywa膰 minimaln膮 korelacj臋 mi臋dzy sob膮. W ten spos贸b inwestorzy zyskuj膮 wszystkie zalety dywersyfikacji : zmniejszone straty, zachowanie kapita艂u i mo偶liwo艣膰 dokonywania bardziej ryzykownych transakcji bez zwi臋kszania ca艂kowitego ryzyka. Dywersyfikacja pozostaje jednym z g艂贸wnych lokator贸w inwestycji, a analiza klastr贸w jest tylko jednym z kana艂贸w do jej osi膮gni臋cia.
Zrozumienie analizy skupie艅
Analiza skupie艅 umo偶liwia inwestorom eliminacj臋 nak艂adania si臋 ich portfela poprzez identyfikacj臋 papier贸w warto艣ciowych z powi膮zanymi zwrotami. Na przyk艂ad portfel sk艂adaj膮cy si臋 wy艂膮cznie z akcji technologicznych mo偶e wydawa膰 si臋 bezpieczny i zdywersyfikowany na powierzchni, ale gdy dojdzie do wydarzenia takiego jak Dotcom Bubble,. ca艂y portfel jest podatny na znaczne straty. Kupowanie i grupowanie aktyw贸w, kt贸re pasuj膮 do r贸偶nych segment贸w rynku, ma kluczowe znaczenie dla zwi臋kszenia dywersyfikacji i ochrony przed takimi ryzykami systemowymi.
Wyb贸r akcji i handel na podstawie analizy klastr贸w
Technika ta mo偶e r贸wnie偶 odkry膰 pewne kategorie akcji, takie jak akcje cykliczne i wzrostowe. Te konkretne strategie s膮 obj臋te parasolem inteligentnej wersji beta lub inwestowania czynnik贸w . Pr贸buj膮 uchwyci膰 lepsze, skorygowane o ryzyko, zwroty z okre艣lonych premii z tytu艂u ryzyka, takich jak minimalna zmienno艣膰, wzrost i dynamika.
W pewien spos贸b inteligentna beta lub inwestycje czynnikowe uciele艣niaj膮 koncepcje grupowania i kategoryzacji g艂oszone przez analiz臋 skupie艅. Logika grupowania na podstawie jednego wsp贸lnego zachowania odzwierciedla podstawow膮 metodologi臋 inwestycji czynnikowych, kt贸ra identyfikuje akcje podatne na podobne ryzyko systemowe i maj膮 podobne cechy.
Nie zawsze jest tak, 偶e aktywa w klastrze dzia艂aj膮 w tej samej bran偶y. Cz臋sto klastry przechowuj膮 akcje z wielu bran偶, takich jak technologia i finanse.
Krytyka analizy skupie艅
Oczywist膮 wad膮 analizy skupie艅 jest poziom nak艂adania si臋 klastr贸w. Klastry znajduj膮ce si臋 blisko siebie, co oznacza wysok膮 korelacj臋 zwrot贸w, cz臋sto maj膮 podobne czynniki ryzyka. Tak wi臋c, awaria w jednym klastrze mo偶e prze艂o偶y膰 si臋 na r贸wnie s艂abe wyniki w innym klastrze. Z tego powodu inwestorzy powinni znajdowa膰 i skupia膰 akcje o du偶ej odleg艂o艣ci mi臋dzy nimi. W ten spos贸b na klastry wp艂ywaj膮 r贸偶ne czynniki rynkowe.
To powiedziawszy, du偶e spadki rynkowe, takie jak recesja z 2008 r .,. zd艂awi膮 ca艂y portfel, niezale偶nie od jego konstrukcji. Nawet najbardziej zr贸偶nicowane klastry mia艂yby problemy z przetrwaniem recesji. W tym przypadku najlepsze, co mo偶e zrobi膰 klaster, to zminimalizowanie ekstremalnych strat w d贸艂.
Przegl膮d najwa偶niejszych wydarze艅
Jedn膮 z korzy艣ci analizy klastr贸w jest pomoc w ochronie portfela inwestora przed ryzykiem systemowym, kt贸re mo偶e narazi膰 portfel na straty.
Analiza skupie艅 umo偶liwia inwestorom kupowanie i grupowanie aktyw贸w z powi膮zanymi zwrotami, kt贸re pasuj膮 do r贸偶nych segment贸w rynku.
Jedn膮 z krytyki analizy klastr贸w jest to, 偶e klastry o wysokiej korelacji w zwrotach czasami dziel膮 podobne czynniki ryzyka, co oznacza, 偶e s艂abe wyniki w jednym klastrze mog膮 prze艂o偶y膰 si臋 na s艂abe wyniki w innym.
Analiza klastr贸w pomaga inwestorom opracowa膰 podej艣cie do handlu klastrami, kt贸re buduje zdywersyfikowany portfel inwestycji.