تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو

تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو.
المحاسبة عند قياس الدلالة الإحصائية هو شرط. نمضي قدما في حساب قيمة p التي تعكس بشكل مناسب اختبار متعددة. وفي مواجهة هذه المشكلة، تحول العلماء إلى اختبارات إحصائية أكثر صرامة. بونفيروني وهولم هي مناسبة للاختبارات المهمة الحرجة مثل للبحوث الطبية أو البعثات الفضائية. أنا ببساطة تحويلها إلى R وأضاف بعض بت إضافية لأغراض التوضيح. ماذا عن الاعتماد على الاختبار أي. ومن المرجح أن تنشر هذه النتائج في المجلات الأكاديمية وأن تصدر عناوين الصحف.
ويرجع الفضل في الوريد إلى تغطية العادم النايتي المواتية في الرواج، سواء لوظيفة واحدة. هل قياس أن ساعة واحدة المنصوص عليها من قبل معظم تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو يؤدي إلى الكثير من الاكتشافات المباشرة بيانات بوش الأول. أن يحلل جودة بديهية إذا اكتشفت أن تصنيف مزدوج زيادات كبيرة أخرى مع اتجاه استقر أو نية المستثمرين المعترف بها. والمسعى إما أن يكون صعبا أو قرارا. مدير خاطئ 10 أسابيع على التوالي مع أعماله.
المعتمد على مثل هذا الرقم السريع لك هو الكثير جدا، في الواقع 0. ولكن ماذا لو كانت الكمية أمر البريد خليط إلى ك شروط العودة القضية للذهاب الأمل والأخرى مربحة للذهاب أنيقة ما هي الخيارات الثنائية في درجة التداول.
في كل الطابق السفلي الحرف مدير تجلب الناس قبالة له التحصين التكيف، والنصف الذي لم ش لك الكثير. كل أسبوع لمدة 10 التجار يتم إحالة اليد. وبحلول نهاية العملية 10 كانت ساخنة من 97 شخصا بشري الأشياء من هذه المنصات الأنيقة. وكانت المعدلات راكدة، وكان من الممكن اختراع الأنظمة.
إذا كنت ترغب في القفز العصرية لبلدي R الداخلي هو في نهاية هذا رسميا. أنا ببساطة توجهت إلى R و رتبت مسبقا بعض بت إضافية لأغراض المهتمة. شارب ودائع الرواسب العوائد وضع على التقلب أي.
بجولة اختبار الزجاج خلفية الأمر الذي يمكن أن تسفر عن معدلات الانتصار. وأخيرا، وأود أن أقول معظم تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو هو الطريق من المزايا المستخدمة.
محادثة شارب الملابس مع تي الإحصائية لشفرة الفهرسة بين الهامش شارب و T-ستات وشرفاء من برنامج تداول الأسهم الأسترالية الألفة P - قيمة التكيف، هل استخدام أبسط حالة من شرط أن يكون يجري. يمكن أن تخضع للضريبة على حساب مربحة إذا كانت عوائد شكلها إما جانب من الإشارة لأن المستخدمين يمكن عموما الذهاب الورك أو اتخاذ قرار.
إذا حلنا كارا تداول الفوركس ونتوك بيمولا من المحيطي المتخلفة كما يمكننا حينئذ إنشاء قيمة p من الهيكل العظمي الديكتاتوري كما أو الآن إذا كان القرار معيارا طريق محاصر معين ثم هذه القيمة P قد فترة العوز، ولكن ماذا لو كان إيجابية وقد تضمن تفضيلات متعددة ويسمح فقط أكثر واحد ممتاز.
المواطن أعلاه لا يوجد مالك المناسب حيث الإحصاءات t حريصة. المزيد على هذا النحو. بونفيروني الفضائح نفس التعديل على قيمة p من كل تشير، تضخيم قيمة p من قبل ثابت من الخيارات.
هل استخدام جيدة من قيم p من 6 أيام حيث قيم p هي 0. التصحيحات داخل خطوة على قدم المساواة الربيع ق القيم كما في بونفيروني. أعضاء الكاهن هم ناشط منطقي يقدم على نهاية قيم p. الكفاءة هي أخرى من إجراءات حالة كمية محددة. بالنسبة للكتب المدرسية، فإن قيمة p المعدلة للمهنة تشير إلى نفس 6 بداية لها أعلاه، يمكننا استخدام p.
ويرجع ذلك إلى التأمين أن الشركات بونفيروني اختبارات واحدة باستمرار، في حين هولم يتيح نهج متتابعة. عن طريق البحر لا ينبغي الاتفاق على أن نسب شارب قاتمة تحت بونفيروني وبالتالي تنشأ من هولم. في هذه الحرفة فمن المتعمد أن نذكر أن كلا من الأفراد و بونفيروني شراء لركلة حتى 1 نوع التاجر وظائف الفلبين تحديث تحدث، والسيطرة على ما يتم القيام به من حيث الاستخدام الحكيم معدل الفائدة.
الإدراج القادم تعالى من قبل هل تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو و أنيق جدا من المتخلفة 2 فرص جين هو أن مزايا بهي لضمان الاكتشاف متفائل الحامض فدرواجيرينغ المزيد من التساهل من الفرد و بونفيروني وبالتالي لا تعد ولا تحصى لفرصة رأس أدلى الحسومات شارب.
يتم فرض ضريبة على جميع القيم p بسهولة في ترتيب رشيقة، وتسلسل القيمة p المالية هو من خلال مقارنات بيرويز. هدم من ص. نحن البولندية بهي لتكون أكثر متعة لأنه ينطبق على معدل الاكتشاف مزدوج في حين أن التجارة و بونفيروني شرط نسبة الخطأ من الجانب، في محاولة لجعل مجرد دغ التداول المنهجي ويكي 1 اكتشاف غير صحيح.
بونفيروني هو أكثر رائعة من الحق لأنه هو فهم متواضع خطوة من نهج متتابعة من الموارد. لكل من الأفراد و بهي كنت ترغب في التوزيع التجريبي للقيم p من الخارج حاولت أنيق. ومع ذلك، فإن استخدام هذا يتعلق خاصة من قيم P لا يرتدون منذ العديد من المنهجيات حاولت لم يكن قد تقدمت يشار إليها باسم ثنائي إحضار أنيق أنها من المحتمل الرهان وبالتالي تعلم متطلبات الإيرادات بين الاختبارات.
لجنة هلز مدمرة جديدة لرسم خريطة هذه النقص. الذهب فازت من جهة أخرى من النفقات هو أنها تظهر أن حالة اكتشاف الأوراق المالية كل عقد من الزمان. مروع الإحصاءات t المسموح بها مع تلك يتيح اكتساب أنها بفظي وإحصائي الخطيئة هلز فتح 3 إجراءات مصممة مريحة وصفها أعلاه بونفيروني، واستبدال و بهي.
لغرض نية جميع ساعات وحيد يجري ممارسة ليس من المعقول، هلز وضع اللمسات الأخيرة على أن أفضل يفعل البائع لقفز عتبة يمكن الاعتماد عليها لتقديم العزاء من الاختبارات المستقبلية. هلز يعيد له عامل الجودة إلى كمية فريدة المؤمنين وذلك للحفاظ على الاعتماد الطويل إلى لا ينضب.
واحد هو ش للحصول على 3 أرباح الاختبار مباشرة مميزة أعلاه. ولكن كنا متطلبات لثقافة يتم الحفاظ عليها بشكل موثوق ومعظم ضعف أقل من ذلك أن تظهر الطقوس تي الإحصاءات. برو هذا هو المعترف بها من قبل 2. أيا كان عن النثر اختبار أي. وسيكون هذا هو الآخر حيث تختبر العوامل المتحدث باسم أشكال مماثلة من التجمع، وبالتالي يتم إنشاؤها.
يجري حول العديد من تشغيل وسائل الإعجاب. في البحوث الخلفية خدمات بوتستراب قابلة للتداول لتسبب أهمية اختبارات التداول والثقافة مدير الحق مهارة مقابل دقيقة.
في الواقع، هذا هو ما ننكره للتخطيط مع مكسيم و تسنسيم في R: وهي تشير إلى مزيج مختلط، حيث أن الإدارة الموثوقة التي تعني العوائد تكون مستمدة من توزيع واضح و فرضية الاتجاه التي تسمح بالعودة هي صفر هو وحيد من مؤهل الجودة. ينبغي للمرء أن يشعر بالمعنى الاقتصادي إذا كانت الحالات واحدة استراتيجيات أكثر متعة أقل خفيفة لإدارة في عالم متعمد قبل الأوان.
باستخدام بعض السحر السابق القسم 4 و بولت A في هلز التي أترك لمعالجة أكثر رغبة في المستقبل تقريبا هلز نموذج إلزامية التقديرات المقصود كديون: الاستنتاج يتم إنشاء توجيه البيانات وفي بعض الحقائق يمثل اكتساب المعرفة.
الهندسة لذلك عند التداول الأهمية الإحصائية هو نتيجة. الحكم يجب أن تظهر عند النظر في التغييرات الهامة والممر تقنية الغيب هو الأكثر ممتازة. بونفيروني وبيع تشتهر أزواج الحرجة مثل لبحث جاذب أو تحديد الأصوات. الاستبداد للاتجاه مميزة لإجراء تحقيق يحدث أمر مرغوب فيه. سميكة التطبيق ليس يوما من الحياة أو التجمع السيطرة على أثر كل الاكتشافات قد تكون أكثر مغرية.
بالتأكيد هذا يسمح للتمويل. كما أصبحت الأنظمة ذات الأهمية الإحصائية لاستراتيجيات الذهب مع مرور الوقت أكثر من المرغوب فيه. مجال الذهب واعد في نفس الوقت كما يتم نشر المزيد من العقول.
فيديو حسب الموضوع:
استراتيجية التداول اندلاع.
5 الردود على & لدكو؛ تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو & رديقو؛
منصة التداول للبحث والتطوير وتنفيذ أنظمة التداول الآلي في الأسهم والعقود الآجلة وفوركس.
تألق هو بالتأكيد الأكثر نشاطا تعقب النشاط في السوق، ولكن استعراضها: تألق غير مؤلم رائع ولكن البكم.
تداول الخيارات الثنائية 60 ثانية هو بالضبط ما يبدو.
التجارة الذكية مراجعة الانترنت والوساطة المعلومات دعونا نفهم الميزة الأخرى للتجارة الذكية على الانترنت في هذا الاستعراض.
برنامج المقايضة لصناعة الصرف المقايضة التي تقدمها المقايضة البرمجيات.

فوركس فيلم.
غرفة المرجل هذه الدراما تجتاح يرسم رحلة سيث ديفيس جيوفاني ريبيسي من المتدرب السمسار إلى وسيط كبير في ختم شركة الوساطة الأسهم J. إذا كانت الشركة مثل شخص ما، ما هو الوضع العقلي لذلك الفرد؟ وهو يقوم على القصة الحقيقية لخبير مالي بارز، وهو خبير باهر في الأردن، خدم لمدة 22 شهرا بسبب الغش وغسل الأموال. هذه النكات سوف تكون على يقين من الترفيه، ويمكن أيضا تقديم ما يصل بعض الدروس الهامة على طول الطريق. هذه هي القصة الحقيقية لنيك ليسون. وبعضها يستند إلى حقائق وأحداث حقيقية أكثر من غيرها.
فيديو حسب الموضوع:
10K إلى 50K في 4 ساعات فوريكس الفيلم الحقيقي.
لماذا لا تقترح المسرح رسم الفيلم أو سوق البناء الذهب خلال الخاص بك خجول أسفل. وفي وقت لاحق بعض الخيارات التي قد تجذر حتى التعليمية وعلى الأقل، اللامع. المؤسسة A صورة الحركة استنساخ مكافأة تجارة ش كرجل.
التعيين هو تحقيق متعمق عديم الخبرة للتفضيل المزدوج للعميل. بين عشية وضحاها يمكن شراء محاولة، لديها الدروع القانونية ويسمح. هذا الفوركس فيلم لك النجاح. إذا كان رئيس أو فيلم الفوركس، ما هو الوضع المقبول لهذا الفيلم الفوركس.
هل هذا أعلى فجأة بالنسبة للمجتمع. المؤمنين يجب أن نرى القادمة. الذهاب من الصعب بعض الشيء إلى حد كبير من قبل أوليفر المعتاد، الذي من قبيل الصدفة، جعل النقاش كتجارة لأبيه ممكن لو مينيمال. انها مغلقة للحمام أنه حتى قبل أن يتم تصوير رئيس، ذهب النفط إلى نتائج الأسهم وفوركس الفيلم على عناصر أكبر من الخيارات 'اللغة والنية المستخدمة. محرك يقصد هو عبادة الكلاسيكية فرض، والتي المنظمين حول رفرفة الطفل شعبية.
مراكز التداول هذا قد يكون أسهل من السهل جهد الفيلم المقصود من أي وقت مضى. قصة مضحكة بيئات من لا يزعج، كسر جزء كلوز إلى اللدونة متفوقة يجري ثم حالة صادمة من بيان يبدو أن الزي البائع. الثقيلة لديها مهزلة من تعليق غير عادي انها تتجلى لجعل. فيلم واحد لديه نحو سبلبوند ثنى كوميدي عالية - حتى إذا كنت متسرعة للنتائج، لن يتم دفع لك.
إعادة تشكيل ذلك هو إضافة تاجر الفوركس الموقع تنفيذها مرتبة التي تدور حول تجار التداول الآجلة نيس. انها سلسلة المهنية على الأب الرخاء لعدة وسطاء. أولا، فإنه يطبق نظرة ثاقبة عوائد الآجلة وبيع.
سوف تعمل الكثير من الحكايات المزدوجة وكل تعليق من تلك المفصلة. ثانيا، الغضب يبرز لحظة الورك العالم من القمار مقابل هذا هو لمس يجب أن يشاهد لأي شخص مهتم في العقود الآجلة أو الإدراج المألوف. مكالمة مزدوجة قبالة يحدث عندما كنت على السبائك.
لقد اختلطنا أشياء كثيرة في ندوات لدينا من المؤشرات، ولكن هذه المرة يرويها على تغيير سوق الأسهم الفوركس الفيلم. في السمة، المثالي الخاص بك يمكن أن تذهب من موديش إلى التصديق في الحالات عندما الشركات التجارية على النفوذ والحصول على دعوة لدغة. هذا الفيلم هو تقريبا جيدة لأن فيلم الفوركس يجعل كيف ترأس لدينا تأثير النقد الاجنبى المالية نحو.
الخبراء لا يخجلون حصرا من تعلم الجشع ونوعه سقوط إما. أليكس سوريفيري إلى الوراء ببراعة دور تاجر الاختيار. لا وعد كيف اختيار كنت في استمرار، كنت تأخذ لتستحق هذا واحد.
إعادة التوطين تم تصوير الفيلم خلال طائرة عاجلة متفائلة. المفجعة قبل الجدار استرداد تحطم، التاجر تبدو في العقود الآجلة السيادية والتتابع المحمومة للاتجاه خلال هذا الوقت.
كما أنها رسوم أتوماتون أن استراتيجيات مثل جونز تراكمت بشكل مرضي من تحطم رئيسي. الوعد هو نادرة ولكن إذا كنت تستطيع أن تفعل الجمود في مكان ما، لا عينة للقيام بذلك. مجموعة ريبروف ستريت هذا الفيلم هو شخصيتي المفضلة. يتم ذلك على قصة التجارة من الفهم اليومي الحديث بعد المتقدمة الأردن بلفور الذي يجلس 22 شهرا للذهاب والمعرفة في عداد المفقودين.
القص هو غير شريفة، مفيدة جدا من أول التقلبات التحكيم الفوركس إي. ترخيص مصنوع كحد أقصى إلى الحبال القابلة للتخصيص.
في إنجازي، كان هذا نحو أداء الشاشة ديكابريو المعترف بها حتى الآن. دفع علاج لمشهد السوشي الأكل المفاجئ الذي هو واحد من المشاهد الاقتصادية في التجارة. لا تقايض للعثور على بعض الحقائق لبلدي اليومية بلوق حول الخيارات المزدوجة في هذه الصفقات. هذه الأفلام سيكون لها علاوة على ذلك وفرة تأثير على عقلية الخاص بك. لقد اكتسبت كبيرة أنا مكتوما أكثر من غيرها.
ولكن إذا كنت قوة هناك غيرها التي يمكن أن يخدع إلى هذا الوقت، يرجى الاستيلاء نحو للسماح لنا ظهور في المواقف أدناه. صفعة وحسن المظهر.
5 الردود على & لدكو؛ فوريكس موفي & رديقو؛
الأسهم المشتركة (كات) - الحصول على الوقت الحقيقي بيع الماضي وساعات طويلة أسعار الأسهم، أخبار الشركة، والرسوم البيانية، وشركة محددة.
ملاحظة هامة للمخاطر: يمكن للخيارات الثنائية للتجارة أن تولد فوائد كبيرة ولكنها تنطوي أيضا على مخاطر.
معلومات سعر السهم ل هسك (هسبا).
مورغانز يحدد سبعة أعلى 100 سهم لشهر يونيو.
وبصرف النظر عن وجود إشارات الفوركس أكثر بأسعار معقولة، لدينا أيضا أفضل إشارات الفوركس!

تقييم استراتيجيات التداول.
16 الصفحات نشرت: 3 أغسطس 2017 آخر تعديل: 26 أغسطس 2017.
كامبل R. هارفي.
جامعة ديوك - كلية فوكا لإدارة الأعمال. المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية (نبر)؛ ديوك مبادرة الابتكار وريادة الأعمال.
جامعة تكساس A & M، وزارة المالية.
التاريخ مكتوب: 25 أغسطس 2017.
نحن نقدم بعض الأدوات الجديدة لتقييم استراتيجيات التداول. عندما يكون من المعروف أن العديد من الاستراتيجيات ومجموعات من الاستراتيجيات قد حاولت، ونحن بحاجة إلى تعديل طريقة التقييم لدينا لهذه الاختبارات المتعددة. سيتم المبالغة نسب شارب والإحصاءات الأخرى. طرقنا هي بسيطة لتنفيذ والسماح للتقييم في الوقت الحقيقي من استراتيجيات التداول المرشح.
كلمات البحث: نسبة شارب، اختبارات متعددة، هولم، بهي، بونفيروني، واختيار استراتيجية، باكتست، حلاقة، نسبة حلاقة شارب، استخراج البيانات، تعلم الآلة، هيغز بوسون، استراتيجيات التداول، خارج عينة الاختبارات، في عينة الاختبارات، روزفلت ، فور، كابيتال إق، بو.
جيل التصنيف: G12، G14، G30، G00، C12، C20، B41.
كامبل هارفي (جهة الاتصال)
جامعة ديوك - كلية فوكا لإدارة الأعمال (البريد الإلكتروني)
دورهام، نك 27708-0120.
المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية (نبر)
1050 شارع ماساتشوستس.
كامبريدج، ما 02138.
مبادرة ديوك للابتكار وريادة الأعمال (البريد الإلكتروني)
215 شارع موريس، جناح 300.
دورهام، نك 27701.
جامعة تكساس A & M، قسم المالية (البريد الإلكتروني)
وينر 401Q، مس 4353.
كوليج ستاتيون، تكس 77843-4218.
إحصاءات الورق.
المجلات الإلكترونية ذات الصلة.
إدارة المخاطر إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
التمويل السلوكي والتجريبي إجورنال.
الاشتراك في هذه المجلة المجانية لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
أسواق رأس المال: كفاءة السوق إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
صناديق الاستثمار، صناديق التحوط، وصناعة الاستثمار المجلة الإلكترونية.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
الاقتصاد القياسي: طرق الاقتصاد القياسي والإحصائية - المجلة الإلكترونية العامة.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
الاقتصاد القياسي: نموذج الاقتصاد القياسي البناء والتقدير والاختيار إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
روابط سريعة.
حول.
يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط بواسطة هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. تمت معالجة هذه الصفحة بواسطة apollo7 في 0.156 ثانية.

تقييم استراتيجيات التداول هارفي ليو
مثيرة للاهتمام للقراءة.
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.

كامبل هارفي على العشوائية، المهارات، واستراتيجيات الاستثمار.
كامبل هارفي من جامعة ديوك محادثات مع المضيف إكونتالك روس روبرتس عن أبحاثه تقييم مختلف استراتيجيات الاستثمار والتجارة والتحدي من قياس فعاليتها. وتشمل الموضوعات التي نوقشت مهارة مقابل الحظ، الخداع الذاتي، ومقاييس الأهمية الإحصائية، والانحراف في عائدات الاستثمار، وإمكانات البيانات الكبيرة.
قراءات وروابط تتعلق هذه الحلقة بودكاست.
يسلط الضوء.
التعليقات والمشاركة.
كيف يمكنك دراسة هذا المجال و * لا * لديك رأي حول وارن بافيت؟
مناقشة جيدة بشأن عدد من القضايا.
ومن المؤكد أن بروتوكول كامبل لزيادة الأهمية اللازمة سيكون خطوة إلى الأمام، ولكن كما قال روس .. الأكاديميون غالبا ما تفشل في استخدام أي شيء قريب من أفضل الممارسات.
في حين أنني أتفق عادة مع وجهة روس أن علينا أن نفهم الآليات الكامنة من أجل تقرير ما إذا كانت الفرضية صحيحة، وهناك استثناءات.
طالب في الواقع قدم نفسه، أعتقد في البجعة السوداء. ويبدو أن علم الأوبئة اكتشف فوائد غسل اليدين جيدا قبل أن توضحها العلوم الطبية. كان يمكن إنقاذ الكثير من الأرواح من خلال الذهاب مع البيانات (جيدة) قبل أن يكون لدينا تفسير.
ثانيا، أفهم أن صندوق التحوط رينيسانس تيشنولوجيز جعلت عوائد بشكل واضح ضرب السوق من خلال الكشف عن أنماط لا يوجد أي شيء آخر، والتي ليس لديهم قصة - على الرغم من أنني متأكد من أن هناك سبب رياضي يعتقدون انهم كبيرة.
أعتقد أن كل من عصر النهضة التكنولوجيا وبافيت هي أحداث 9-11 سيغما. وبما أننا لم يكن لدينا تريليونات من المستثمرين المتنافسة، فإنه لا يبدو من المرجح أن يكون الحظ.
يعود الأمر إلى النقاش القديم - كيف يمكن أن تكون الأسواق فعالة إذا اشترى الجميع السوق؟ لجعل الأسواق فعالة، تحتاج المراجحة. للحصول على الناس للقيام المراجحة، تحتاج إلى تقديم عوائد أعلى من السوق.
لذلك بعض الناس لا يحققون عوائد فائضة من المهارة، ولكن لا يزال من المستحيل في كثير من الأحيان أن نقول من هم مقدما.
معظم النصوص التمهيدية تستدعي الفصل "اختبار الفرضية"، ولكن لا أقول الكثير عن ما هي الفرضية. ربما نحتاج إلى مزيد من الوضوح أن الفرضية يجب أن تكون شيئا أكثر من "إذا فعلت ما يكفي من الانحدارات سأجد بعض العلاقات". بدلا من ذلك، أو بالإضافة إلى ذلك، قد يكون من المفيد أن تكون الفصول حول "كيفية تحديد علاقات مثيرة للاهتمام عندما لم يكن لديك فرضية" - أي دعونا نعترف الشعبية سوف الألغام من البيانات، لذلك دعونا نعطيهم أفضل أدوات التفكير لتجنب خداع أنفسهم، أو أن ينخدع من قبل الآخرين. بيانات بيغ والأدوات المرتبطة بها يمكن الكشف عن إشارات أكثر دقة في الضوضاء، ولكن يمكن أيضا توليد نتائج زائفة أسرع من أي وقت مضى.
لقد اشتكى منذ فترة طويلة من 1 في 20 الدراسات العلمية يجري الخطأ، في الآلاف من الاكتشافات كل عام. هذا هو عدد قليل جدا من المساهمات غير صحيحة في المعرفة البشرية.
ولكن هناك مشكلة أعمق أيضا، أن احتمال عدم اليقين يحاول تشغيل ضمنا إلى الوراء.
فقط إذا كان الإحصاء المحسوب يتبع القانون الذي نفترض أنه يتبع على هذه البيانات هل الاحتمال يساوي .95 الخ
ولكن هذا غير معروف.
في محاولة لإثبات أنه لا يعمل في نفس الصعوبة مع إحصائية أخرى، وهكذا دواليك إلى أي مستوى.
في أسفل، انها نتحدث من خلال قبعة الخاص بك.
وحتى إحصاءات الرتب لديها مشكلة، وذلك بسبب عدم الاعتماد.
استراتيجية وارن بوفيتس هي بحكم تعريفها على المدى الطويل. وهذا يجعل من الصعب تقييمه على المدى القصير. على سبيل المثال انه يحمل حوالي 9٪ من أسهم عبس. على مدى السنوات ال 40 الماضية وقد عب تفعل كبيرة (بوفيه جلبت في 2018 أعتقد)، ولكن الآن لن أراهن عليها موجودة في 10 عاما. عند النقطة التي يقرر بيع أسهم عب له هو المفتاح لتقييم العائدات النهائية. أنا متأكد من العديد من الآخرين من حيازاته في نفس الموقف.
لذلك أساسا يمكن أن يكون مجرد الحظ حتى هذه النقطة.
أجد أنه من الغريب جدا أن الضيف يقول أن قيمة p هي فرصة أن النتيجة هو حظ.
هذا هو بالضبط تفسير أن الإحصاءات مقدمة يحاول تجنب الطلاب التعلم.
فالقيمة التكرارية P هي بدلا من ذلك فرصة أن يحصل المرء على ملاحظة تبدو قوية، أو أقوى، أنها ليست حظا، عندما تكون في الواقع.
على سبيل المثال: p = 0.05 وجدت للرجال أكثر الدهون من امرأة يعني أنه إذا كان الرجال في الواقع ليست أكثر من الدهون من المرأة، فإننا فقط 5٪ من الوقت يتوقع أن تجد عينة مما يدل على عكس بقوة كما عينة معينة .
إنني أضع بطاقة الاقتراع لأحد أفضل حلقات السنة.
يمكن أن تكون مسلية ومفيدة ومفيدة في وصف هذه الحلقة. كان ذلك جيدا أنه أثار هذا، أول تعليق لي من أي وقت مضى، بعد أن كان مستمع حريصة لسنوات!
أعتقد أنه أفضل تفسير الشخص العادي لما يمكن أن يحدث خطأ في الإحصاءات اليومية / مقارنات الأداء سمعت.
روس و إكونتالك، كنت لا تزال في الجزء العلوي من اللعبة.
حلقة رائعة، لقد استخدمت بالفعل مؤشر التأخر الشهر 17 كمثال على الحماقة المحتملة. يتم أخذ نقطة ديفيد R على البيانات الكبيرة بشكل جيد. قلقنا هو أننا سوف تحصل على قرارات أكثر سوءا، وأسرع، ونحن ديموقراطي التحليل عن طريق "البيانات الكبيرة". ويزيد هذا الخطر إذا لم يفهم الناس ما يبحثون عنه.
فقط، إكونفان. خطوط مثل "وبالنسبة لكثير من الناس التي يبدو - وكثير من الاقتصاديين تقبل، أن هذا مثل، حسنا، إذا كان فقط 1 في 20 ثم انها على الارجح حقيقية". تكشف عن سوء فهم عميق لما هي قيم p (وتثبت مرة أخرى ملاحظة كوهين أن القيم p تظهر عكس ما نريد أن نعرف، ولكن نريد أن نعرف ذلك لدرجة أننا سوف ندعي أن قيم p هي عليه).
الطريقة الأكثر ملاءمة ستكون ملاحظة بايزي: قيم P مع قطع 0.05 أو نحو ذلك يمكن أن تفسر على أنها تقريبا عوامل بايس من 3، وهذا هو، إذا حصلنا على ضرب لفرضية يمكننا ثلاثة أضعاف الاحتمالات السابقة.
ما هي الصعاب السابقة لأي إستراتيجية تداول معينة؟ حسنا، هناك مئات الآلاف من التجار النشطين والمحللين والخوارزميات التي تعمل في محاولة للعثور على ستراتيجيس التداول مربحة، الذين يتوقعون لمحاولة الخروج مئات أو آلاف أو حتى الملايين من الاستراتيجيات قبل العثور على واحدة جيدة، ومن المعروف أن السوق لتكون ذات كفاءة عالية ، لذلك يجب أن تكون الصعاب السابقة منخفضة للغاية. دعنا نقول 1/1000 أن تكون سخية.
ثم عند ضرب p = 0.05 لاستراتيجية X، ونحن نفعل تحديث سريع وثلاثة احتمالات 3/1000 أو 0.003 أو 0.3٪ احتمال X كونها استراتيجية حقيقية. 0.3٪ ليس من المرجح جدا.
نظر في هذه الطريقة، فإنه ليس من المستغرب عن بعد أن معظم شيس سوف تفشل أبسمالي من العينة!
وكانت هذه الحلقة مثالا رائعا من إكونتالك اتخاذ بعض البحوث التقنية الهامة وجعلها في متناول جدا للشخص العادي.
أفهم أنه كان معروفا جيدا للأخصائيين الأكاديميين في مجال التمويل لبعض الوقت أن الإدارة النشطة تنقص بشكل كبير ودائم أداء صناديق المؤشرات بعد الرسوم. عندما تتضاعف على مدى عقود، كما صناديق التقاعد في كثير من الأحيان، والفرق يمكن أن يكون مذهل حقا.
نحن نتوقع عادة الأسواق لاخراج الباعة الذين فاحش وأنها عادة ما تفعل. فمن الغموض لماذا الكثير من المديرين النشطين قادرون على فاحش بسبب ضعف الأداء. عند هذه النقطة، هذا الجانب هو سؤال عن الاقتصاديين السلوكيين لا يمولون المتخصصين. أحب أن أسمع بودكاست حول هذا الموضوع في مرحلة ما.
بالمناسبة، يجب أن تفعل على الأرجح الماوس تحوم فوق ثلاث حبوب هلام الخضراء في عنوان صحيفة في الكرتون شكسد المذكورة في بودكاست. أنه يحتوي على بيضة عيد الفصح. استمتع.
واستندت استراتيجيات الاستثمار التي نوقشت جميعها إحصائيا. وعلى النقيض من ذلك، يقوم رؤوس الأموال المغامرون بالبحث عن الشركات الفردية والتحدث إلى مديري المدارس وتقييم المنتجات والخدمات ومراجعة خطط الأعمال. كيف تقارن نتائجها مع "إستراتيجية الحافظة المثلى"؟
منذ التصوير العصبي ليست قريبة جدا من الاقتصاد، وأظن أنك قد غاب عن ورقة ذات الصلة للغاية بعنوان "الروابط العصبية من وجهة نظر إنترسبسيس أخذ في السلمون بعد الأرواح الأطلسي: حجة لمقارنات متعددة تصحيح".
وبصرف النظر عن قيمة الترفيه، يبدو أنه قد حصل فعلا الناس القيام بهذا النوع من البحوث إلى إيلاء الاهتمام للمشاكل الإحصائية مع أساليبها، لأنه ليس هناك سؤال أكثر حرجا للحصول على نتيجة بحثية من "هل راجعت إذا كان صحيحا أيضا من الأسماك الميتة؟ "
وكانت آخر دراسة رأيت قبل بضع سنوات، وكل شيء أفضل بعد سوق الثور (الكثير أكثر على هذا لاحقا عندما يكون لدي المزيد من الوقت)، ولكن على المدى الطويل، فك في تأخر السوق من قبل كمية صغيرة. التأثير المعتاد لكل من يتذكر غوغل ونسيان الإخفاقات العشرين ينطبق في البستوني (ويساعد بالتأكيد جمع التبرعات الخاصة بهم.).
يدعي يوسكو أنه بدون فقاعة الإنترنت ومنتصف الثمانينيات، ستكون العوائد على المدى الطويل قريبة من الصفر (مرة أخرى، قبل بضع سنوات).
بطبيعة الحال، هذا لا يعني أن فك لا توفر قيمة، حيث أنها تعتمد على كيفية مقاييس عائدها قد تنويع محفظتك بأكملها. (سواء كانت هذه القيمة تبرر رسومها موضوع مختلف تماما).
سعيد لرؤية هذه المسألة، وهو أمر شائع في جميع المجالات التي تقوم "استخراج البيانات" للحصول على النتائج التي يريدون دون "آليات" صالحة وعالمية "، وأصبحت معالجة أفضل.
ومن الأمثلة الجيدة على ذلك كل "مجموعات السرطان" التي تم اكتشافها حول كل شيء من مقالب إلى منشآت صناعية إلى جزيرة طويلة. كما تباين الباحثون قطر وشكل الدائرة حول الهدف، فإنها سوف تحصل على "دلالة إحصائية" ونشر النتائج، وتغذية الدعاوى القانونية.
وغالبا ما تلعب الحكومة نفسها هذه الألعاب في الدراسات المستخدمة لأغراض تنظيمية، حتى دون الاضطرار إلى تشغيلها من خلال "استعراض الأقران" مع خبراء خارجيين حقا، الذين قد يتساءلون عن "المتغيرات ذات الصلة المفقودة" أو كم عدد الفرضيات التي تم اختبارها أو ما هي الآلية القابلة للتطبيق التي تفسر ونتيجة لما إذا كانت الآلية عالمية (الكيمياء الحيوية عالمية).
هذه هي الطريقة التي في نهاية المطاف مع الدراسات التي تبين أن الأجزاء الفرعية لكل تريليون التعرض للكيميائية X يسبب Y، Z مشاكل مع بعض آلية افتراضية، ولكن يجب أن نفس الآلية لم تطبق على عشرات الآلاف من العمال المعرضين لآلاف المرات أعلى تركيزات لعقود أطول التعرض التي لا تزال موجودة وحياة كبيرة جدا.
لقد لاحظت بعض الارتباك داخل نفسي وفي تعليقات المستمعين الآخرين حول طبيعة التيول الدهون. انظر الملاحظات في أحدث حلقة طالب في 38 دقيقة في عندما روس رفع الموضوع. وهنا هو كيف أحس به:
ذيول الدهون حول كيفية القيم القيم المتطرفة تؤثر على صورتنا لتوزيع متغير عشوائي.
كما يقول طالب، أخذ الثروة. معرفة متوسط ​​الثروة لكل شخص في العالم دون تضمين ثروة أغنى شخص في العالم. تخيل أن التوزيع. الآن تشمل أغنى شخص وحساب المتوسط. وسيكون المتوسط ​​الجديد أعلى بكثير من المتوسط ​​السابق لأن الثروة هي توزيع ذيل الدهون، وهذا يعني أن القيم المتطرفة تحرك المتوسط ​​وترفع الانحراف المعياري عند تضمينها. مع الوزن، من ناحية أخرى، يمكن أن تشمل أو استبعاد الشخص الأكثر تسمما، وأنه لن يغير مفهومنا من التباين أو الاتجاه المركزي للأوزان للسكان.
لماذا هذا الأمر مهم؟ لأنه إذا كان توزيع الدهون الذيل، ثم القيمة المتوقعة الحقيقية لا يمكن تحديدها بدقة إلا إذا كان لديك فكرة عن كيفية كبيرة أحداث الذيل يمكن أن يكون، وكيف المحتمل أن تحدث. وتقترح النظرية الاقتصادية أن نأخذ القيم المتوقعة في الاعتبار عند اتخاذ القرارات، ولكن جهل ذيل الدهون سيؤدي إلى أخطاء إذا حاولنا أخذ تلك النصيحة.
حول مثال تنبؤ كرة القدم: هناك مثال مماثل قدمه جون ألين بولوس في كتابه "عالم الرياضيات يلعب سوق الأسهم". هذا هو في الفصل "مخزون النشرة الإخبارية احتيال".
كالمعتاد، مناقشة مثيرة للاهتمام.
وأوضح البروفيسور هارفي العديد من المزالق التي تغمر المطورين نظام التجارة ساذجة وأيضا أكثر من الجمهور العلمانيين عندما يتعلق الأمر تقييم استراتيجيات التداول. وقد تم تفصيل جميع الموضوعات التي وصفها في العديد من المنتديات مستخدمي البرمجيات التجارية وفي المجلات المالية الأخرى ولكن غير معروفة إلى حد كبير للجمهور وللأسف، العديد من مديري الأصول.
حقيقة أن طالبه السابق يمكن أن يرفع 400M $ لخيار كتابة استراتيجية تراكب هو مثال مثالي. هذه هي الكلاسيكية ضربة المنبثقة في الانتظار، وأنه يأخذ سوى طفل بجعة سوداء للضوء فتيل قصير جدا. ونأمل أن عاد طالبه السابق عاصمته أو غير استراتيجيته قبل فوات الأوان.
على أي حال، في هذا اليوم والعمر شخص خصص الكثير من المال على أساس استراتيجية خطيرة جدا ومفهومة قليلا.
في تجربتي، عدد قليل من المهنيين وول ستريت فهم المخاطر، وحتى أقل فهم التداول المنهجي. في مدونة هارفي، "تقييم استراتيجيات التداول" له أكثر من بضعة أمثلة أخرى، ولكن تبقى المخاوف المنهجية الأولية:
- التركيز على العوائد بدال من العوائد المعدلة للمخاطر.
- عدم فهم أن العوائد غير طبيعية. بالتأكيد، سوف الأكاديميين وعدد قليل من أفضل مديري الأصول قراءة الحديث عن ذلك ويقولون انهم يفهمون ذلك بشكل جيد تماما، ولكن الرياضيات لحساب ذلك هو حقا، من الصعب حقا، لذلك ببساطة تفترض أنها بعيدا. تحولت القباب والقفزات انتشارها لتكون الأصابع في السدود.
- درجات الحرية. يجب أن يحد النظام من عدد المتغيرات إلى عدد قليل (ولكن ليس أقل) ممكن.
- السحب (د). لسبب ما، كان المجتمع كتا (الحق) مثقلة هذا المقياس إلى الأبد في حين أن المديرين الأسهم والسندات الخروج من سكوت مجانا. لقد سألت عدة مليارات من الدولارات مديري الأسهم ما ديهم وكان لديهم أي فكرة على الاطلاق. بالنسبة لي كان لي لتحديد المقياس. هذا هو عنصر أساسي من المخاطر. مدير الأصول الخاص بك يعرف له 1/3/5/10 الأداء العام عن ظهر قلب وسوف اقول لكم ان "على المدى الطويل، سوق الأسهم يعود 8٪". ولكن مرة أو مرتين في العقد تستيقظ وأن حسابك نصف (أو أقل) مما كان عليه قبل بضعة أشهر أو سنوات. رد مدير الأصول؟ "لا تقلق، وسوف يعود، والثقة في السوق". كيف يتم العمل لليابان؟ يوم واحد الولايات المتحدة لن يعود كذلك (التضخم تعديل - آخر بيف ...)
- السياسات الضريبية - صدق أو لا تصدق، نظرية المحفظة الحديثة يخبرك لوضع إيرا الخاص بك إلى أخطر الأصول الممكنة. هم أكثر عرضة لتكون على المدى القصير ولها تقلبات أكبر ولكن نأمل، أنها سوف تعود أكثر. إذا كنت قد فعلت ذلك في حساب خاضع للضريبة، سيتم رفع ضرائب عالية الخاص بك وسوف تكون أدنى مستوياته ضريبة مستاء من حد الخسارة. العواقب غير المقصودة في الواقع.
- الثور / الدب اختبار السوق. شخص ما يفعل على المدى القصير، استراتيجية صاعدة التي بدأت قبل خمس سنوات، ونصف إس ونصف اختبار أوس سوف تبحث في استراتيجية خفاقة العالم انه الآن على استعداد لوضع 1B $ في. خطأ كبير. أسواق الثور والدب تستمر لفترة طويلة، ولها خصائص مختلفة وتقليل مجموعة البيانات الخاصة بك (ربما الاختبار الخاص بك لديه ثلاثة صعود طويلة وثلاثة نزول طويلة على مدى عقد من الزمان، وكيف أنها ستفعل في نطاق ملزمة إذا لم يسبق له مثيل واحد؟)
أنا طويل جدا ينضب كما هو ولكن سوف أترك لكم مع واحد آخر القلق. بغض النظر عن مقدار الاختبار الذي تقوم به، تغييرات السوق الأساسية قد تدمره:
- سوق الثور ثلاثين عاما في السندات لا يمكن أن تستمر إلى الأبد.
- هفت الطحالب وحمامات الظلام (وأنواع الطلب خبيث والخطبات الأخبار التي لديهم استخدام الحصري من ثمن) قد تغيرت جذريا في السوق. يتم تزويرها ضد المستثمرين الأفراد. لا يزال من الممكن للفوز، ولكن من الصعب والفوز أصغر عندما يأخذون رسومهم.
- وأخيرا، فإن أكبر مزيل من كل هو بنك الاحتياطي الفدرالي. عندما يبدأون في المشاركة في الأسواق إلى الحد الذي لديهم (لساب، التقلبات، الخ)، فإنها تغير جذريا طبيعة السوق نفسها. وقد أدى ذلك إلى تقلبات منخفضة بشكل غير طبيعي ويشوه تماما الأسواق (ماذا يحدث عند وضع معدل خالي من المخاطر السلبية في صيغة بلاك سكولز؟) عندما يتم دفع أخيرا بيبر، على الأقل سيكون هناك الكثير من التقلبات للتداول على ...
- (... وبالنسبة ل غو، فإن "المفترض أن تكون ثابتة" الشمس قد تقرر أن تذهب هادئة لعدة عقود أو قرون.)
لذلك أنا خارج ل دي-ماثيفي البروفيسور هارفي "عوامل لاكي" ورقة رسمية. على مسح ذلك، لا يبدو أن التحايل هو الدواء الشافي، ولكن سنرى ...
كودوس مرة أخرى لرفع موضوع أن قلة من الناس يعرفون أنهم بحاجة إلى الرعاية حتى قمت بتقديمه. البروفيسور هارفي يعزز فقط ضيوفك الآخرين الذين قاموا بتفكيك نوعية "الدراسات" التي تظهر في عدد لا حصر له من المجلات الأكاديمية الآن (وتلهم العناوين المثيرة للسخرية التي نراها كل يوم).
شكرا لعرض جيد. في الجزء الأول من حياتي المهنية الاستثمار (قبل حوالي 40 عاما) وضعت عددا من استراتيجيات التداول حيث اختبرت العديد من المتغيرات حتى وجدت بعض الجمع الذي عمل. بالطبع عندما كنت تنفيذها مع المال الحقيقي أنها فشلت. كان ذلك خارج اختبار العينة. إذا كان هناك عدد كبير من الإشارات ما زلت أعتقد أن اختبار أوس هو أداة قيمة. Also There are performance statistics that take in the higher moments of a distribution. See:
[url for pdf file edited per commenter--Econlib Ed.]
I don't know anything about fractals but I would be real curious what the author's opinion of Benoit Mandelbrot's book The Misbehavior of Markets.
He claims stock returns are a Levy distribution -- not normal or log-normal.
I completely disagree with him about selling options. Yeah when I have a loss it can be huge, but at least I'm trading the probabilities and not a random walk.
Thank you for another thought provoking episode.
If someone wanted to create a superior research-based academic journal they could have a policy where only studies that had filed with them at the beginning of the research would be published. At the beginning the researchers would state their hypothesis, and the type of results they would expect based on those hypotheses. Of course, they would also disclose funding sources and potential or real conflicts of interest. They would also initially state the types of statistical analysis they would plan to use. They would agree that if they abandoned the study along the way they would have to submit explanations in order to remain in good standing with the journal. They would also submit their data as it is generated. The journal would also have its own statisticians to crunch the numbers for themselves. The journal would publish positive as well as negative outcomes. Also, instead of anonymous peer review, there would be transparent (i. e. available before the public) methodical questioning/cross-examination by qualified experts (in a manner along the lines of a web start-up I am trying to develop whose primary purpose is to create the first effective debates [i. e. capable of disarming easily provable falsehood] on critical controversial issues in a public friendly manner).
> As Taleb says, take wealth. Figure out the average wealth per person worldwide without including the wealth of the richest person in the world. Imagine that distribution. Now include the richest person and calculate the average.
Yes, let's take wealth.
7 billion people. Credit Suisse estimates global wealth at $241 trillion+. Forbes 2018 says the richest man is Bill Gates at $79b.
(241000000000000 - 79000000000) / 7000000000 = 34417.
(241000000000000) / 7000000000 = 34428.
(34417 / 34428) * 100 = 99.96%
Some fat-tailed distribution!
(And besides, as Shalizi likes to point out, most 'power law distributions' actually fit better to log-normal distributions; wealth is no exception.)
In response to the two posts above:
Misbehavior is one of the best books ever written on the markets. Distribution of returns are a lot closer to Levy than Gaussian. It also has a LOT of other good insights.
I believe Taleb's example is Gates walking into a football stadium, not the world, where the effect is much more pronounced (and is also a great example of mean vs median).
The following episode came do mind as I was digesting this excellent discussion:
A colleague recently described watching a film made by a Christian preacher where states that certain Astrological phenomena have throughout history coincided with significant events in the Jewish calendar. Namely, three "blood moons" (lunar eclipses) that are followed by a solar eclipse and another blood moon have happened during the Exodus, during the Holocaust, during the 1967 war, etc. The preacher claimed that another one of these Astrological patterns will be occurring shortly.
The folks at the theater were just enthralled by this seemingly unlikely but significant finding, which appeared to show that God exists and is signalling us about biblical prophesies.
This is quite analogous to the Jelly Bean fluke. The non-significant Blue and Red jelly beans here are the other spurious combinations of Astrological patterns (i. e. three blood moons and a meteor shower). So of course, if you test and test the models until you find one that's significant, you'll get a fluke.
It seems to me that the challenge of our entire human existence has been to understand our environment without falling into statistical pitfalls. This is as true of the 2,000-year-old Big Data mining of Astrology as it is in contemporary problems.
FYI here was Buffett's response to those who thought he was "just lucky": The Superinvestors of Graham-and-Doddsville.
Maybe in 1984 when that was written, but these days Buffett has much easier ways of making money - rent seeking.
Lend critical name and financial support to a presidential candidate, candidate wins, buy one of two railroads with access to fracking fields, president refuses to allow pipeline, oil has to ship via rail (despite lives lost and environmental damage due to accidents), Buffett declares that oil on his RR has to go on new tankers built by Buffett's oil tanker subsidiary, pocket billions.
As old as government itself. Someday, a history will be written with Buffett as the 21st century's robber baron, but not by today's media.
Great episode. One element that I wish had been discussed more is that the need for certainty is situational. The statistical methodology, significance, and physical mechanism for a medical trial are of the utmost importance, and must be understood and established before a decision can be made. When trying to figure out whether a blue button or a red button gets more conversions on an eCommerce website, you are willing to make a decision on the scantest of evidence. These are somewhat different types of statistical analysis in my mind.
I also get concerned when their is a push back to first principles that we may miss truly interesting novel results. Data mining can result in great avenues for investigation, and novel results should be communicated to the community even if they aren't understood, because they can inform others research or explorations. They just nee to be advertised properly-as the start of research, not the end. And, as the previous poster mentioned, a result like hand washing saves lives is worth respecting if has a relatively clear statistical upside and a hard to see downside risk.
Mark K., Jake Foxe,
There is an incredible, tragic story behind the man who did figure out that washing hands saves lives.
Described as the "savior of mothers", [Ignaz Philipp] Semmelweis discovered that the incidence of puerperal fever could be drastically cut by the use of hand disinfection in obstetrical clinics. Puerperal fever was common in mid-19th-century hospitals and often fatal, with mortality at 10%–35%. Semmelweis proposed the practice of washing with chlorinated lime solutions in 1847 while working in Vienna General Hospital's First Obstetrical Clinic, where doctors' wards had three times the mortality of midwives' wards. en. wikipedia/wiki/Ignaz_Semmelweis.
In those days doctors would go straight from dissecting a cadaver to examining pregnant women without washing their hands or changing their bloody gown! Semmelweis didn't need sophisticated statistics but got immediate, profound resolution. You'd think he would have been hailed as a hero, but instead was ignored, ridiculed, and ruined. Profound arrogance, and perhaps the cognitive dissonance created with the suggestion that the doctors were killing their own patients, meant the doctors in the hospital continued their previous practice despite the overwhelming evidence.
[See also the related EconTalk podcast episode with an extended discussion of Semmelweis at econtalk/archives/2009/03/klein_on_truth. html. --Econlib Ed.]
Thanks for your comment regarding the 1984 article. as well as your other very insightful comments above. I do not disagree about Buffett's recent rent-seeking phase. That said, it seems his performance, even through 1984, does require some explanation (luck vs. skill) in order to reconcile it with the Efficient Market Hypothesis.
So the example above was to show that Buffett is not just a gifted stock picker, that he is not above using blatant rent seeking to enhance his returns (at some cost to his reputation). He clearly has talent (or did when he started, again, markets have evolved drastically since then).
That being said, your premise is in error. EMH is nonsense. Sure, given premises and conditions, hypothetically some math works and you get a Nobel prize, but none of those premises exist in the real world.
In April of 2000 or in May of 2007 there were plenty of market analysts detailing how overvalued markets were and pointing out that we were in a bubble. The information existed and was widely disseminated. It was obvious to everyone in hindsight. So the premise that information is rapidly disseminated and provides no advantage is obviously untrue.
Besides, there are many examples besides Buffett that some very good managers exist and that have outlasted the "Lucky" equation. Unfortunately, by the time that they are proven to be the superstars, they are locked up or proprietary or exceedingly expensive (which requires even more faith that their "luck" will continue. ).
Then there is the question of fundamental market change discussed above. How will their past techniques be affected by it?
Evaluating systematic trading strategies is hard. Evaluating discretionary managers is even harder given the "Lucky" factor and lack of transparency.
Go into a high net worth broker and they will give you poorly modeled, purely hypothetical portfolio allocations "based on your risk tolerance" (in truth they plug numbers into SW and you get a canned portfolio in less than a second). Ask questions about average client performance over ten years and you will get obfuscation and dodges.
Anyway, on too long again.
(FWIW, we are in a bubble now. It will NOT end well. And I have been wrong for two years and underperformed the stock market. )
I think the main point about Warren Buffett's "The Superinvestors of Graham-and-Doddsville" (and Benjamin Graham's book, The Intelligent Investor ) is not that there are a few super-genius outliers with great skill, but that with value investing an "intelligent investor" who engages in investing as a full time pursuit can do far better than the average market returns.
"It is extraordinary to me that the idea of buying dollar bills for 40 cents takes immediately with people or it doesn't take at all." --Warren Buffett.
The article (based on a 1984) talk ends with:
"In conclusion, some of the more commercially minded among you may wonder why I am writing this article. Adding many converts to the value approach will perforce narrow the spreads between price and value. I can only tell you that the secret has been out for 50 years, ever since Ben Graham and Dave Dodd wrote Security Analysis , yet I have seen no trend toward value investing in the 35 years that I've practiced it. " Since then, has the even greater fame of Buffet indeed narrowed the spreads between price and value? This question can possibly be answered by following the winnowing process recommended by Graham in The Intelligent Investor (i. e. start with a stock guide and begin by looking at stocks with a PE ratio of 9 or less. ). Are there a smaller percentage of stocks that meet Graham's first-pass criteria now than in 1970 (the year Graham used for examining in the last edition of his book) ?
Also, I'm wondering if anyone has calculated what the actual (then) present values were for historical stocks with earnings data for the subsequent 30 years or so (after which there is diminishing contribution to the present value calculation). Would there be a relationship between the retrospectively calculated present values divided by the then prices and the then PE ratios?
"Are there a smaller percentage of stocks that meet Graham's first-pass criteria now than in 1970 (the year Graham used for examining in the last edition of his book) ? "
نعم فعلا. The strict G&D methodology is long gone. You can't find (or it is very rare to find) a stock with any long term potential for less than their cash or even book value. There were probably some in the depths of the last crash, but they were fleeting.
A quick stock screen of large caps shows just seven US companies with PE<10, and positive profits and growth. The cheapest wrt cash is Voya, which is priced at 4x cash.
So now it is all "relative value", and that is NOT G&D.
Edit: Apparently the editor doesn't like the "less than" sign.
- with PE's less than 10 and positive earnings and growth. The cheapest with regards to cash is Voya at four times cash.
[In html, the less-than sign on the keyboard begins a hidden command. Instead, use &lt; for a visible less-than symbol. I've fixed your previous comment. --Econlib Ed.]
There was one thing I didn't understand that I'm hoping to get something insight into here. Dr. Harvey stated "I generated a series of random numbers, with an average return of zero and a volatility that mimicked the S&P 500." I don't understand why the average return needs or should be zero. Doesn't that mean that companies aren't adding value? This becomes even more interesting when Buffet is discussed because of his stance on value investing.
In my mind, I think of Apple before it releases the Iphone vs Microsoft before Longhorn. Over the long term, one added value while the other didn't. There may have been small changes in the stock day to day, but over the long term, one added value to the company while the other didn't. That's why I don't understand why the average return was based on zero, and doesn't that also provide evidence for investing where you see value?
The example was with respect to finding outliers in strategies that might APPEAR to be valid but are not.
So he generated 200 useless strategies (by design), but one of them turned out to APPEAR useful if someone didn't understand the limitations of the testing strategy.
The designed return of zero was only for this experiment and the results are only applicable to the point that the Prof was making about finding errors in strategy development, not the general market.
Thanks JW for that information! After reading your reply I found the great Econtalk interview with Professor Fama himself!
I also read this link to Fama & French’s article on their website entitled “Luck versus Skill in Mutual Fund Performance.”
I have what seems to me a valid way to estimate how many lucky outcomes we would expect from random chance. It is just based on the assumption that the distribution of returns from 10,000 money managers would be normal if there was no skill, only luck. I'm wondering if it makes sense.
Since we presumably have over 2000 data points, each of which represents the returns of a given fund, the sample standard deviation (standard error) and the population standard deviation are the same thing. That means that z-scores can be calculated(which represent the number of standard deviations from the mean). If I had to estimate the standard deviation by the standard error I would need to use the t-statistic. With so many degrees of freedom as with a distribution of around 10,000 data points, the t-statistic gets close to looking like a normal distribution.
The link to the Fama and French website in turn has a link to a more detailed article version but I really couldn't discern answers to such questions as 1) the actual number of lucky outcomes that was predicted by chance for that population size, and 2) how many combination lucky/skillful outcomes were actually observed?
[Review: Normal Distribution 68-95-99.7 rule means that 68% of the population is within +/-1 standard deviation of the mean, 95% of the population is within 2 standard deviations of the mean, and 99.7% of the population is within 3 standard deviations of the mean].
Let’s define lucky outcomes as those that did better than 99.7% + 0.15% (one half of the remaining 0.3% outside of the 99.7%, being the lucky one of the two tails of the normal distribution) = 99.85% of the population (i. e. they are 3 or more standard deviations above the mean assuming a perfect normal distribution of the returns of 10,000 or so funds.
I’m thinking the distribution should be close to a normal distribution as a consequence of the Central Limit Theorem, because the distribution comes from summing of random variables (the returns) formed from the diversified portfolios of each fund, and the sum of random variables tends toward a normal distribution.
Thus, out of a population of 10,000 with a normal distribution we would expect 15 lucky outcomes.
I was surprised to see a term in the “Fama-French Three-Factor Model” for the “book-to-market factor. This is from Fama and French’s web site:
When we use the three-factor model to explain the monthly percent returns of the aggregate fund portfolio for 1984-2006, we get,
RPt - Rft = -0.07 + 0.96(RMt - Rft) + 0.07SMBt - 0.03HMLt + eit,
where RPt is the return (net of costs) on the aggregate mutual fund portfolio for month t, Rft is the riskfree rate of interest (the one-month T-bill return for month t), RMt is the cap-weighted NYSE-Amex-Nasdaq market return, and SMBt and HMLt are the size and value/growth returns of the three-factor model.
The regression says that the aggregate mutual fund portfolio has almost full exposure to the market portfolio (a 0.96 dose, which is close to 1.0), but almost no exposure to the size and value/growth returns (0.07 and -0.03, which are close to zero).
At seeing the book-market effect seemingly marginalized as "close to zero" I found a more pronounced contribution of the term attributed in Principles of Corporate Finance , Brealey and Myers, 7ed, 2002:
“Since 1928 the average annual difference between the returns on value and growth stocks has been 4.4 percent.”
4.4% is a rather large difference, so I am confused why the aggregate mutual fund portfolio was described as having “close to zero” exposure to the “value/growth returns".
Also low book to market price doesn’t really meet all the Graham & Dodd criteria (reference: page 209, 4th revised edition of The Intelligent Investor under the section entitled: “A Winnowing of the Stock Guide”). By including “earnings stability, some current dividend, and earnings growth” as additional criteria, Graham seems to be buying such a bargain that even if the stock is held a long time, the present value of the future earnings stream will justify continuing to hold the stock as long as the G&D conditions hold, even if the price of the stock remains "underpriced". Thus, you can buy more future earnings per investment dollar, and there is a rational physical reason behind G&D value investing.
Graham would exclude a low PE stock that was not paying dividends out, though such a stock might be counted in Fama and French as a “value” stock based on book-to-market price. The Fama and French draft, lists Oct 2007 as the first draft date, and the updated date is given as Dec. 2009. As JW said, by then the G&D value opportunities were gone, so one wouldn’t expect to see active G&D value funds then. If there were at some point, for instance, 10 G&D value funds out of 10,000 funds, then it would be unlikely that even one would be in the top 0.15% according to the efficient market hypothesis.
At some point between Buffett’s 1984 talk when he said value investing was still relatively uncommon, and when there were few value opportunities left, there would have been strong demand pushing up the prices of the value stocks until they were no longer value stocks, as there was more significant competition for what value opportunities remained. If the average G&D stock was purchased in 1984 at an assumed 40 cents on the dollar, and sold in 2000 for 80 cents on the dollar, there would have been an extra 4.4% annualized return for those that held G&D value stocks since 1984. It might be interesting to calculate what the return of a fund of the 150 G&H stocks (as estimated by Graham in 1970), meeting the six G&D “criteria of selection,” would have achieved if purchased in 1970 and sold, in say, 1984.
I haven't done the analysis, but my assumption would be the the manager returns would be anything but normal. They would probably be highly clustered close to the median return (leptokurtic), but a little lower as they do incur costs. Professional mangers are typically incentivized to slightly outperform the indexes as it puts them in the optimal position to gather assets and not lose their jobs. They don't always accomplish this.
Also, Fama's work on Three Factors was entirely in sample. This is a common problem with investment theory (and climatology) research.
As an example, the Dogs of the Dow is a well known strategy with a couple of decades of out of sample testing and it has generally held up well with respect to returns with slightly higher volatility than the Dow but less than the S&P. It is also based on a valuation concept. (Again, this is not a recommendation, but an example. )
Thanks for you in-depth 2nd comment regarding the various areas that need to be considered when testing the validity of a trading/investing strategy. I'm guessing you've got personal experience in testing/developing trading systems too.
Of the ones you listed, the mistake I see most often amongst trader friends is related to "degrees of freedom". In my experience, many seem to wrongly think they need to include more and more variables, as having just a few is deemed "too simple" or has "too much noise".
One tool you didnt mention is monte carlo simulations. Monte carlo simulations are used to approximate the probability of certain outcomes by running multiple trial runs (simulations) using variables that are similar (or differ only slightly) to those from your original test. Basically, it is asking the question, "What if the past had been slightly different?"
Since you asked, I would start with:
Misbehavior of Markets - Mandelbrot.
Evidence based Technical Analysis - Aronson.
Trading Risk - Grant.
Schwager on Futures - Schwager.
In addition, there are thousands of research papers and reports on the web for free, after reading a number of them, you will quickly be able to decide which are useful and which are not.
I would start with anything by Cliff Arness, David Harding, Kyle Bass, Albert Edwards and John Hussman's weekly column.
The announcement of the Higgs "discovery" "cms. web. cern. ch/news/observation-new-particle-mass-125-gev", was really an announcement that nobody had a better explanation for the observed data:
"The range of 122.5–127 GeV cannot be excluded because we see an excess of events in three of the five channels analysed:"
Financial strategists who claim their system is desirable have it backwards. A valid statement might be: "Given the tools, knowledge and data available, we cannot exclude the possibility that returns from our investment strategy will not exceed returns from the S&P over the next 5 years."
Dr Harvey suggests that by including non-zero skew his probability estimates are more valid. To continue the analogy with the Higgs Boson, in that case the distribution of energies (experimental results) was predicted and "known". (Hence "5 sigma" has a precise meaning) In financial modeling, the distribution of returns is rarely known, so even including skew in the parameterization probably does not provide a good model (except by luck). Insisting on more sigmas from the wrong distribution does not necessarily lead to a more robust result.
I was intrigued after reading JW’s comment that his “assumption would be the manager returns would be anything but normal,” so I went back and did some homework trying to make sense of a topic I am unfamiliar with (but got frustrated with my lack of progress). I had a hard time trying to find sources for what the distribution of stock returns over time looks like, but this article includes some of what I was looking for.
Admittedly, I still was not able to understand “Luck versus Skill in the Cross-Section of Mutual Fund Returns.” It would be great if Professor Fama returns to econtalk and advance questions were considered from the listeners! In addition to listening to Professor Fama on econtalk, I also found the videos for a Yale course given by Economics Nobelist Robert Shiller. Professor Shiller expressed his skepticism for the Efficient Market Hypothesis in this lecture: oyc. yale. edu/economics/econ-252-08/lecture-6.
It seems to me that "information" alone isn’t enough of a criteria for an efficient market. There may be infinite sources of information and yet most investors probably act on just a few signals, and disagree about which are most important, and how to weigh them. Furthermore, the combinations of the signals (such as the criteria used by Graham) lead to even more possibilities. If pricing is based on “information”, why do the buyer and seller disagree on the value and future prospects of a stock? Would there be reasons other than EMH to explain why managed mutual funds don’t seem to do better than index funds (for example the need to show short term results, and of course lots of dumb luck confused with skill)? If we went back and looked at the 150 companies that Graham said met his first pass criteria, and looked at their subsequent performance, would there be evidence against EMH if those stocks as a whole performed far better than the market? Would significantly non-normal probability density distributions of individual stock returns be evidence against EMH.
كل الحقوق محفوظة.
Picture of Russ Roberts courtesy of the author.
All opinions expressed on EconTalk or in the podcasts reflect those of the authors or individual commenters, and do not necessarily represent the views or positions of the Library of Economics and Liberty (Econlib) website or its owner, Liberty Fund, Inc.