Hay varios cálculos que puede hacer con los datos del mercado financiero. Hay análisis factorial, optimización de cartera, matriz de correlación, matriz de covarianza, VaR, CVaR, volatilidad, relación de Sharpe y muchos otros cálculos. Aquí hay una captura de pantalla de ZOONOVA que muestra algunos de los cálculos.
En la imagen de arriba puede ver los cálculos para el análisis de la cartera de 5 factores de Fama French, la matriz de covarianza / correlación y la salida de la cartera en “tiempo real”. Aquí están las definiciones del análisis de ZOONOVA
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CSharpe (95) XA
(Exp. Retorno * – RF%) / CVaR (95) *
CSharpe (95) XP
(Curr P & L% * – RF%) / CVaR (95) *
CSharpe (99) XA
(Exp. Retorno * -% RF) / CVaR (99) *
CSharpe (99) XP
(Curr P & L% * – RF%) / CVaR (99) *
M2 XA
(también conocido como Modigliani, M2, M-Squared) En palabras simples, mide los rendimientos de una cartera de inversiones por el riesgo asumido, en relación con alguna cartera de referencia. Conocido popularmente como Modigliani Risk Adjustment Performance Measure o M2, fue desarrollado por el ganador del premio Nobel Franco Modigliani y su nieta, Leah Modigliani, en 1997. Se calcula como (Sharpe XA × SPY Volatility) + RF%.
M2 XP
(también conocido como Modigliani, M2, M-Squared) En palabras simples, mide los rendimientos de una cartera de inversiones por el riesgo asumido, en relación con alguna cartera de referencia. Conocido popularmente como Modigliani Risk Adjustment Performance Measure o M2, fue desarrollado por el ganador del premio Nobel Franco Modigliani y su nieta, Leah Modigliani, en 1997. Se calcula como (Sharpe XP × SPY Volatility) + RF%.
Sharpe XA
(Exp. Retorno * – RF%) / Volatilidad
Sharpe XP
(Curr P & L% * – RF%) / Volatilidad
SPY varianza
Variación calculada para el SPY ETF (SPDR S & P500).
Volatilidad SPY
Calculado como el SQRT (√) de la Variación SPY (SPDR S & P500) (ver Variación SPY).
Diferencia
(Calculado a partir de la matriz COVAR) La calidad más importante de la variación de la cartera es que su valor es una combinación ponderada de las variaciones individuales de cada uno de los activos ajustados por sus covarianzas. Esto significa que la variación de la cartera general es menor que un promedio simple ponderado de las variaciones individuales de las acciones en la cartera.
Volatilidad
Calculado como el SQRT (√) de la Variación del Portafolio (ver Variación).
NOTA:
RF% = Tasa de interés libre de riesgo
* indica un promedio ponderado
Valores basados en 2 años de devoluciones diarias de la seguridad subyacente
Análisis factorial
El análisis factorial utiliza la regresión lineal múltiple para determinar cuánto Alpha (α) se genera para una cartera y valores individuales. Es un cálculo estadístico importante que muestra si Alpha realmente está siendo generado por una Cartera y / o valores. En los últimos años, la estimación de Alpha por encima de múltiples fuentes de riesgo sistemático se ha convertido en la práctica de la industria. Zoonova permite a los usuarios realizar análisis de factores utilizando factores Fama-French (utilizados con permiso), puntos de referencia ETF o valores. Se producen las siguientes tablas estándar
Salida resumida (“Bondad de ajuste”)
R múltiple
Coeficiente de correlación (raíz cuadrada de r al cuadrado): indica la fuerza de la relación lineal (es decir, un valor de 1 significa una relación positiva perfecta y un valor de cero significa que no hay ninguna relación).
R Plaza
Coeficiente de determinación. Indica cuántos puntos caen en la línea de regresión (por ejemplo, el 80% representa que el 80% de los valores se ajustan al modelo).
Cuadrado R ajustado
El R cuadrado ajustado es una versión modificada del R cuadrado que se ha ajustado por el número de predictores en el modelo. El R cuadrado ajustado aumenta solo si el nuevo término mejora el modelo más de lo que se esperaría por casualidad. Disminuye cuando un predictor mejora el modelo en menos de lo esperado por casualidad.
Error estándar
“Error estándar” es una estimación de la desviación estándar del error µ, y no el valor estadístico descriptivo del mismo nombre.
Observaciones
El número total de observaciones en la muestra.
ANOVA (Análisis de varianza)
Los siguientes indicadores se calculan para la regresión, el residual y el total:
df
Degreso de la libertad.
SS
Suma de cuadrados
SRA
Error cuadrático medio
F
Prueba general de F para la hipótesis nula.
Significado F
Importancia del valor P asociado.
Matriz de valor
Las filas de la matriz muestran indicadores para la Intercepción y cada Factor Fama-Francés o punto de referencia:
Intercepción (α)
El Alfa que se genera. Zoonova primero calcula un Alfa diario y luego lo muestra como un Alfa anual.
Mercado (Mkt-RF) β
Factores de riesgo sistemáticos para el mercado.
Tamaño (SMB) β
“Pequeño – grande”, o la cantidad por la cual se espera que los rendimientos de acciones de pequeña capitalización excedan los rendimientos de acciones de gran capitalización.
Valor (HML) β
“Alto – bajo”, o la cantidad por la cual se espera que los rendimientos de las acciones de alto valor de libro al mercado superen los rendimientos de las acciones de bajo crecimiento de libro.
Rentabilidad (RMW) β
“Robusto – débil”, o el rendimiento promedio de las dos carteras de rentabilidad operativa robusta menos el rendimiento promedio de las dos carteras de rentabilidad operativa débil.
Inversión (CMA) β
“Conservador – agresivo”, o el rendimiento promedio de dos carteras de inversión conservadoras menos el rendimiento promedio de las dos carteras de inversión agresiva.
Momentum (MOM) β
βMomβ (momento) se puede utilizar como un sexto factor. es el rendimiento promedio de las dos carteras de alto rendimiento anterior menos el rendimiento promedio de las dos carteras de bajo rendimiento anterior: Mamá = (Pequeño Alto + Gran Alto) / 2 – (Pequeño Bajo + Gran Bajo) / 2
Estos indicadores son:
Coeficiente
Estimación de mínimos cuadrados.
Error estándar
Estimación de mínimos cuadrados del error estándar.
t Stat
T Estadística para la hipótesis nula frente a la hipótesis alternativa. Indica si los resultados son significativos. Un valor absoluto de 2 o más, es decir, +2 o mayor o -2 o menos significa que los resultados son significativos.
Valor p
Valor p para la prueba de hipótesis. Indica el nivel de significancia: cuanto menor es el valor p, mayor es la significancia porque significa que la hipótesis en consideración puede no explicar adecuadamente la observación.
Baja 95%
Límite inferior para el intervalo de confianza.
Superior 95%
Límite superior para el intervalo de confianza.
Aclamaciones.
