[Konzept] Strategie zur Analyse von Daten mit Python und zum Ziel eines Rückgangs nach den Vorteilen für die Aktionäre

Hintergrund

Wir fahren mit der Analyse fort, indem wir die Daten gut analysieren, denjenigen finden, der vor und nach dem Aktionärsvorteil logisch seltsam ist, und denken, dass wir zu diesem Zeitpunkt Geld verdienen können.

Während ich nun alle Aktienkursdaten seit 2000 abrufe, gibt es eine Wartezeit. Schauen wir uns also den Mechanismus der Vorzugsbehandlung während dieser Zeit an. Schauen wir uns also das Analyseverfahren und das Ziel an.

Aktien sind übrigens fast Anfänger, die nur ihre Lieblingsunternehmen kaufen. Und wie der Titel schon sagt, handelt es sich nur um ein ** Konzept **, sodass der eigentliche Code nicht herauskommt.

Klicken Sie hier für den Blog, der ausgeführt wird: Aufwand 1 mm

Punkte, um Geld zu verdienen

Die ersten beiden Punkte, über die ich nachdachte, waren die folgenden.

--Kreditverkauf am Ausübungszeitpunkt der Aktionärsleistungen. Am fallenden Tag gesammelt.

Wenn es 1 ist, steigt das Risiko des Kreditverkaufs, aber das Risiko, mittelfristig Aktien zu halten, scheint genauso groß zu sein (es gibt viele Dinge wie den Zusammenbruch der Blase in China). Je kürzer der Zeitraum, desto besser sind die Ergebnisse. Es macht Spaß, also werde ich es mit 1 versuchen.

2 kann mit derselben Logik zusammengestellt werden, daher ist es möglicherweise eine gute Idee, sie zu implementieren. Natürlich besteht mittelfristig das Risiko, Aktien zu halten.

Was tun mit Datenanalyse?

Wenn ich bisher schreibe, habe ich das Gefühl, eine Stimme zu hören, die sagt ** "Sie können es tun, ohne es mit Daten zu analysieren" **. Das ist nicht der Fall. ..

In der Finanzwelt gibt es drei wichtige Indikatoren, von denen jeder etwa Risiko, Rendite und erwarteten Renditewert (theoretischer Wert) aufweist. Durch Analyse der Daten ** kann also die Aktie mit der dem theoretischen Wert am nächsten liegenden Rendite ** mit dem minimalen Risiko extrahiert werden.

Genauer gesagt wird es möglich sein, Aktien aufzulisten, die mit ziemlicher Sicherheit rentabel sind. In meinem Fall ist das Risiko, Geld zu bekommen, begrenzt, also muss ich so etwas tun. ..

Daher auch diesmal eine Analyse, um Aktien zu finden, die wahrscheinlich rentabel sind.

Was ist zu tun

Das Beste, was ich weiß, ist, den Renditeindex mit dem durchschnittlichen Nikkei-Renditeindex zu standardisieren und den Schwankungszyklus vor und nach dem Vorzugsbehandlungstermin zu betrachten. Dann ** Extrahieren Sie die Tage mit einem großen Unterschied zwischen dem Tag vor dem Sonderbehandlungstag und dem Tag nach dem Sonderbehandlungstag **.

Unter Berücksichtigung des Schwankungsbereichs und der Mindestanzahl von Transaktionen berechnen wir den erwarteten Renditewert (Durchschnittswert) und die Volatilität der Rendite (Diversifizierungs- / Variationsgrad).

Die durch diese Analyse erhaltenen Daten sind

Wunder?

Danach können Sie es unter Berücksichtigung der gewünschten Rendite und des Risikos kaufen. Wenn es ein Ärger mit den Augen zu sein scheint, werde ich es auf die Standardnormalverteilung anwenden

Im Idealfall ist es meiner Meinung nach besser, die Verteilung der Kauf- und Verkaufstage unter Berücksichtigung dieser Faktoren zu berechnen.

Ich würde mich sehr freuen, wenn ich dies automatisieren könnte. Ich konnte das Risiko, dass der Nikkei-Durchschnitt steigt und fällt, nicht beseitigen, aber ich frage mich, ob ich das akzeptieren kann. ..

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