Sayın opih siz devam edin yazmaya, ne zman yazacaksınız diye bakınıp duruyorum yorumlarınız ve yazılarınızı oldukça faydalı buluyorum.
|
|
|
Vakit bulunca yaparız dedik, ben mi vakit bulamadım, yoksa vakit mi beni bulamadı ? Cevabı zor. Açılış hareketlerinin analizini yapmakta bir o kadar zor.
Bir önceki yazıda genel olarak açılış hareketlerinin yukarı yönlü olduğunu ancak sıfıra da oldukça yaklaşık bulunduğunu belirttim. Erhan Bey, 5000+ puandan büyük hareketlerde ters yöne hareketlerin(gap kapama/doldurma/ortalamaya dönme olarak tabir edilen) olduğunu gözlemlediğini söyledi. Aynı hareketleri buradaki herkesin gözlemlediğine eminim.
5000 puanlık hareketin 100k puan üzerinden hesaplandığını düşünürsek, 5% lik veya daha büyük bir hareket demek çok yanlış olmaz. Son 10 yılda +- 5% lik veya daha büyük açılış hareketi sayısı toplamda 15 olarak çıkıyor. Yani ortalamada sene başına 1.5 kez gerçekleşen bir durum. Tabi ki bu ortalama bir veri bu. Hareketlerin 12 tanesi 2007-2008 kuşağında gerçekleşmiş.
(Not: Sınır 5% olduğu için 4.99% gibi bir hareket bu çalışmadan otomatik olarak eleniyor. Belki de daha düşük sınır kullanılmalı...)
İstatistiksel olarak 15 sayısı çok düşük. Sadece sayısal olarak bakmak belki de çok doğru değil. Ancak bu tarihsel verilere göre gün sonu kapanış datası kıstas olarak kullanılsaydı ve açılış hareketinin tersine hareket edilseydi. İşlem başına 1% civarı bir kar edilebilirmiş. Ancak mesela -6% getirdiği bir günde olmuş. Belki de gün içerisinde çok yüksek volatilite'de görülmüş olabilir. Tam tersi de olabilir.
Bu arada... Sınır 2% olduğu zaman toplamda 112 tane hareket olduğu görülüyor(yarısı 2007-2008 yıllarına ait ve işlem başına getirisi oldukça düşük). Daha düşük gap'lerin sayısının eksponansiyel olarak daha fazla olacağından şüphemiz yok ve işlem başına getirisinin sıfıra yaklaşması beklenilebilir.
Tepki konusu zor ve detaylı çalışma gerektiren bir durum. Strateji kişiye, zamana ve mekana göre değişiklik gösterebilir. Tepki açılıştan 1 saat sonra mı oluyor ? Kapanışa kadar mı ? Yoksa haftalık ya da aylık mı ? Buna böyle basit bir yazıda cevap vermek zor ve doğru değil. Ben gün içi verileri kullanan bir strateji kullanıyorum ancak bu veya başka bir stratejiyi burada vermeyi etik bulmuyorum. Böyle bir strateji uygulamak isteyenler detaylı çalışmalarını kendi yapmak zorunda. Ancak buradaki veriler belki bir yol haritası gösterebilir.
Özet ve ek bilgiler
+Yüksek gap'li hareketler genellikle panik nedeni ile olduğu için ortalamaya-dönen(mean-reversal) hareket davranışı gösterebilir. Ancak yüksek kime yüksek kime düşük ? Sınırı nerede ? Hangi hareketler mean-reversal ve hangi hareketler trend takipçisi ? Çalışılması gerek.
+Tepkinin ne zaman, ne kadar ya da nereye kadar geleceğini bilmek zor. Olabilecek ihtimaller tek tek çalışmalı.
+Mean-reversal tarzı stratejiler genellikle yüksek kazanma oranına sahip ancak karlı işlemlerinin büyüklüğü zararlı işlemlerinin büyüklüğüne göre oldukça düşük olan sistemler. Dolayısı ile genellikle; ilerleyen yol silindirinin önünden kuruş toplamak olarak görülürler. Eğer açılış hareketi trende sebebiyet verirse, zararınız yüksek olabilir.
+Stop-loss kullanılması trend takibine göre daha zordur. Stop loss trend takibi için çok mantıklı iken aynı şekilde mean reversal için çok mantıklı değildir.
+Büyük hareketler sürekli olmaz. 2007-2008 gibi çok volatil bir dönemde bunların sayısı çok olabilir ancak diğer yıllarda düşük olması şaşırtıcı değil. Böyle bir sistemi trade etmek psikolojik olarak zor olabilir. Senede 1-2 trade yapıp belki de tümünü zararla kapayıp daha sonra 2 sene kar etmesini beklemek gibi...
+İşlem sayısı düşük olacağından optimizasyon curve-fit durumuna sebebiyet verebilir. Çok dikkatli olunması gerekir. Mean-reversal sistemlerin işlem sayısının çok olması trend takibine göre daha önemlidir.
+Böyle bir çalışma yapacak kişi mutlaka bu sistemin dinamiklerini çok iyi anlamalı ve iyi değerlendirmelidir. Gerekli çalışma yapılmadan kullanılan stratejilerin zarar ile sonuçlanması muhtemeldir. Confirmation bias olarak bilinen "yanlı doğrulama" durumu psikolojik olarak GAP'lerin mean-reversal hareket ettiğine emin olduğunuzu düşündürebilir. Böyle bir hatanın her zaman var olabileceğini unutmamak lazım.
Sayın opih siz devam edin yazmaya, ne zman yazacaksınız diye bakınıp duruyorum yorumlarınız ve yazılarınızı oldukça faydalı buluyorum.
Konuyla ilgili farklı bir kaç ek bilgi daha sunalım:
Yukarıdaki grafikte S&P endeksinin 2% büyüklüğünde bir açılıştan sonraki gün içi yüksek ve düşüklerinin ne zaman olduğunun frekansı verilmiş(50 senelik bir data). Özet olarak grafiğe göre böyle bir günün açılışının değerinin gün için yüksek/düşük olarak durması ihtimali kapanışa göre 2 kat daha fazla muhtemel. Gün ortasına göre ise 8 kat... Yani açılış fiyatının günün en yüksek düşüğü olma ihtimali diğer zamanlara göre daha fazla[1].
Yine aynı kaynaktan başka bir veriye göre açılış değerinde(veya ilk yarım saat içerisinde) 1% lik bir değişim var ise S&P endeksinin o gün içerisinde daha volatil olması beklentiler dahilinde.[2]
[1] Trading Systems and Methods, 5th edition, Kaufman, Perry J, WILEY Trading, 2013 (sayfa 698)
[2] Trading Systems and Methods, 5th edition, Kaufman, Perry J, WILEY Trading, 2013 (sayfa 696)
Teşekkür ederim. Vakit oldukça yazmaya devam edeceğim. Yazarken kendime de bazı şeyleri hatırlatmış ve bazı şeyleri yeniden düşündürtmüş oluyorum. Benim işime de yarıyorOriginally Posted by erhanacikgoz1
Daha önce bahsettiğim otokorelasyon/seri korelasyon nedir ? Biraz bir şeyler karalamakta fayda var. Otokorelasyon, bir değişkenin farklı zamanlardaki gözlemlerinin birbiri ile ilişkisidir. Yani gözlemlerimizi günlük olarak yapıyorsak, mesela herhangi bir fiyatın günlük fiyat değişimlerini listeleyip, daha sonra bunları bir önceki güne, iki önceki güne, üç önceki güne vs. karşılaştırılmasıdır. Eğer otokorelasyonlar sıfır ya da istatistiksel olarak önemsiz olacak derecede küçük ise fiyatların bu zaman dilimlerindeki gözlemlerinin birbirinden bağımsız olduğu sonucuna varabiliriz.
Karşılaştırma dediğimiz ise bu bir, iki, üç günlük geciktirmelerin uygulandığı gözlemlerin korelasyonlarını hesaplamaktan başka bir şey değil. Eğer bu korelasyonlar sıfırdan büyük ise pozitif otokorelasyon, düşükse negatif. Bu gereksiz cümleyi noktaladıktan sonra, biraz öneminden yavaşça bahsedebiliriz.
Trend yapan bir X (X sayısal olarak ifade edilebilecek herhangi bir şey olabilir. Mesela benzin fiyatları ya da hisse) için bu korelasyonlar hesaplandığında pozitif bir değer elde edilinecek. Eğer bir senedin değeri her gün arka arkaya 1% civarı artıyorsa uzunca bir süre ve daha sonra arka arkaya -1% civarı olarak azalıyorsa, korelasyonlar 0 dan büyük olacaktır. Dolayısı ile trend özelliği gösteren X'ler pozitif otokorelasyon göstermeli. Benzer şekilde mean-reverting yani ortalamaya dönmeye çalışan X'ler ise negatif otokorelasyon göstermeli.
Bu X belki de kimi zaman pozitif otokorelasyon kimi zaman ise negatif otokorelasyon gösterebilir. Bu da bizim stratejilerimizin (ister trend takibi ister ortalamaya dönen) nasıl ve niye karlı olduğunu açıklar.
Benzer şekilde bir fonun/stratejinin/kişisel hesabımızın K/Z hesabını ve riskini hesaplarken bunun bir şekilde işlemlere eklenmesi daha gerçekçi sonuçlar elde etmemize de yardımcı olabilir. Daha önce volatilite ve standard sapma ilişkisinden bahsetmiştim. Standard sapmayıda bir zaman diliminden diğerine aktarırken mesela aylık getirilerin standard sapmasının yıllık için hesaplanması karekök(12) ile çarpılması olarak vermiştik. Bu olay aslında sadece otokorelasyonlar sıfır ise yani gözlemler bağımsız ise doğru. Otokorelasyonların olduğu durumda ise farklı formüller işin içine girmekte. Sonraki yazılarda şekil, grafik ve formüllere değineceğim. Ancak kısaca şunu söyleyebiliriz. Ortalamaya dönen serilerde(negatif otokorelasyon) daha uzun zaman süresi için yeniden hesaplama yapıldığında standard sapmanın aslında bu standard hesaba göre daha düşük çıktığı görülür. Benzer şekilde pozitif korelasyon yani trend olduğunda ise tam tersi yani daha yüksek çıktığı görülür.
Dolayısı ile Sharpe hesabı yapılırken bu standard sapmanın kullanılması belki de riski daha doğru analiz etmemizi sağlayabilir. Ya da seçeceğimiz fonların Sharpe hesapları yapılırken bu konularda göz önüne alınmalıdır.
Trade stratejisinin enstrümanda gerektirdiği otokorelasyon pozitif ya da negatif olabilir ancak K/Z değişimleri için bu ilişki aynı olmak zorunda değildir (pozitif-pozitif ya da negatif-negatif). Ortalamaya dönen bir fiyat serisinde strateji uyguladığınızda belki de K/Z değişimleriniz pozitif korelasyona sahip olacak.
Not: Otokorelasyonun gelecekteki durumu geçmişteki ile aynı olmayabilir ve otokorelasyonun geleceği tahminleme gibi bir etkiside olmayabilir. Burada sadece geçmiş verilerin birbiri ile nasıl ilişkilendirildiği anlatılmaktadır.
Otokorelasyon ile ilgili bir başka özellik ise İngilizcede Volatility clustering olarak ifade edilen volatilite kümelenmesi/toplanmasıdır. Bu olayda aslında şunu ifade etmektedir. Büyük değişimler büyük değişimler ile devam eder, küçük değişimler ise küçük değişimler ile. Yani değişimlerin birbirleri ile direkt korelasyonu değil ancak mutlak değerlerinin korelasyonun pozitif olması durumu. Büyük olaylar olduğunda gerçekleşen (+ veya -) art arda büyük değişimler bu konu içerisinde değerlendirilebilir. Bu büyük olaylar tabi ki her enstrüman için aynı zamanlar olmayabilir. Ancak 2008 krizi 2011 krizi zamanındaki hareketler mesela volatilite kümelenmesi olarak ele alınabilir.
viop grafiğinin 5 dakıkalıgının oto korelasyonu kaç acaba
bu oto koralasyon degerinin kaç olması trend takipçiliği sistemi için etkilidir.
örnegın oto korelasyonu 0,80 cıkan bir dönemde x sistemi kullanıdıgmızda getirimiz %50 ise
oto korelasyonun 0,10 cıkan bır donemde x sisteminde getirimiz düşüyormu ?
elbetteki bu ölçüm geleceğinde böyle olacagını söyleyemez ancak elimizde en azından bir istatistik bir itimal olmuş olur.
önemli bir bilgi olarak görüyorum ne dersin opih
Bahsettiğim şeyler ile ilgili yazıyı da verelim: http://www.trendfollowing.com/whitepaper/newedge.pdf
İlgili formüller içerisinde var. Volatilite hesabı yaparken otokorelasyonları hesaba katmak için formüş aşağıda.
n: periyod. Yani aylık veriler kullanıyorsanız ve yıllığa geçmek istiyorsanız 12. Günlük-yıllık için 255.
sigma_1= Gözlemlerinizin varyansı(standard sapmanın karesi)
sigma_n= Geçtiğiniz yeni periyodun varyansı(standard sapmanın karesi)
rho_i = otokorelasyonlar
k= geciktirmelerin sayısı(mesela yazıda 5 olarak alınmış bir gün iki gün üç gün ... beş gün geciktirme yapıp korelasyonların hesaplanması için)
Aşağıdaki tabloda ise karşılaştırmalar var. Aylık volatilitesi 4.33% olan bir serinin standard yıllık hesabı 15% olarak bulunuyor (without AC). Bunun otokorelasyonlar ile nasıl değiştiği ise en sağdaki sütunda karşılaştırılmakta (with AC). Otokorelasyon eklendiği zaman aslında gerçek volatilite bambaşka oluyor. Pozitif korelasyon olduğunda dolayısı ile standard hesaba göre daha fazla volatilite olması gerekmekte.
Gönderi Kuralları
