[Concept] Stratégie pour analyser les données avec python et viser une baisse après les avantages pour les actionnaires

Contexte

Nous procédons à l'analyse en analysant bien les données, en trouvant celui qui est logiquement étrange avant et après l'avantage de l'actionnaire, et en pensant que nous pouvons gagner de l'argent à ce moment-là.

Maintenant, tout en tirant toutes les données sur les prix des actions depuis 2000, il y a une attente, alors jetons un coup d'œil au mécanisme du traitement préférentiel pendant cette période. Alors, jetons un coup d'œil à la procédure d'analyse et à son objectif.

À propos, les actions sont presque des débutants qui n'achètent que leurs entreprises préférées. Et, comme le titre l'indique, ce n'est qu'un ** concept **, donc le code réel ne sort pas.

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Des points pour gagner de l'argent

Les deux premiers points auxquels j'ai pensé étaient les suivants.

S'il vaut 1, le risque de vente à crédit augmentera, mais le risque de détenir des actions à moyen terme semble être tout aussi grand (il y a beaucoup de choses comme l'effondrement de la bulle en Chine), donc plus la période est courte, meilleurs sont les résultats. C'est amusant, alors je vais essayer avec 1.

Puisque 2 peut être assemblé avec la même logique, il peut être judicieux de l'implémenter. Bien entendu, il existe un risque de détenir des actions à moyen terme.

Que faire avec l'analyse des données

Quand j'écris jusqu'à présent, j'ai l'impression d'entendre une voix disant ** "Vous pouvez le faire sans l'analyser avec des données" **. Ce n'est pas le cas. ..

Dans le monde de la finance, il existe trois indicateurs importants, chacun ayant quelque chose comme le risque, le rendement et la valeur de retour attendue (valeur théorique). Ainsi, en analysant les données, ** le stock avec le retour le plus proche de la valeur théorique ** peut être extrait avec le minimum de risque.

Pour le dire plus en détail, il sera possible de ** lister des actions presque certainement rentables **. Dans mon cas, le risque d'obtenir de l'argent est limité, alors je dois faire quelque chose comme ça. ..

Par conséquent, cette fois également, une analyse pour trouver des actions susceptibles d'être rentables.

Que faire

La meilleure chose que je sais est de normaliser l'indice de rendement avec l'indice de rendement moyen Nikkei et d'examiner le cycle des fluctuations avant et après la date du traitement préférentiel. Ensuite, ** Extrayez les jours avec une grande différence entre la veille du jour du traitement spécial et le lendemain du jour du traitement spécial **.

Compte tenu de la plage de fluctuation et du nombre minimum de transactions, nous calculerons la valeur de rendement attendue (valeur moyenne) et la volatilité du rendement (degré de diversification / variation).

Les données obtenues par cette analyse sont

Merveille?

Après cela, vous pouvez l'acheter en tenant compte du rendement souhaité et du risque. Si cela semble être un problème avec les yeux, je vais l'appliquer à la distribution normale standard

Idéalement, je pense qu'il serait préférable de calculer la répartition des jours d'achat et des jours de vente, en tenant compte de cela.

Je serais très heureux si je pouvais automatiser cela. Je n'ai pas pu éliminer le risque de hausse et de baisse de la moyenne du Nikkei, mais je me demande si je peux l'accepter. ..

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