Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari akan rata-rata menutup harga untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Panjang MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting tersendiri, atau bila dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam tren naik. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah MA. LOS jangka panjang 16 membahas kekuatan dan batasan model penilaian relatif LOS 16g Hakim apakah pasar ekuitas berada di bawah, cukup, atau Over-valued menggunakan model penilaian ekuitas relatif Apa sebenarnya model ini Sama seperti model Fed dan Yardeni, ini adalah model penilaian relatif berbasis pendapatan. Ini dikembangkan oleh Campbell dan Shiller yang dikembangkan berdasarkan rekomendasi dari Graham dan Dodd, yang sangat menarik. Menarik membosankan. Apa rumusnya Anda harus tahu bahwa LOS ini kurang tentang menghafal formula dan lebih banyak tentang memahami hubungan mendasar antara keduanya. Indeks Sampling 500 saat ini 10 tahun rata-rata bergerak dari pendapatan riil Tunggu sebentar, bagaimana asterisk pada dasarnya, artinya pembilang dan penyebut harus disesuaikan dengan inflasi dan dinyatakan secara riil. Biarkan saya menebak, ada rasio PE rata-rata jangka panjang, ya benar, bagus sekali. Jika harga saat ini di atas rata-rata moving average 10 tahun (disesuaikan dengan inflasi). Maksud Anda rasio PE saat ini TIDAK Gunakan harga saat ini, tapi BUKAN arus E 1 atau E 0. Bagaimanapun, jika rasio itu - dan pemberitahuan menggunakan rasio PE, bukan hasil pendapatan, yang merupakan kebalikannya - berada di atas rata-rata jangka panjang, indeks bernilai lebih tinggi dan rasionya akan (atau setidaknya seharusnya) akhirnya turun kembali ke Rata-rata jangka panjang. Kebalikannya juga benar, rasio yang berada di bawah rata-rata jangka panjang berarti indeks relatif undervalued dan harganya akan (atau seharusnya) meningkat sampai rasio tersebut mencapai tingkat rata-rata jangka panjangnya. Apa keuntungan dari model ini Dengan menggunakan CPI untuk menyesuaikan inflasi, ia menghindari membandingkan variabel riil dengan variabel nominal. Selain itu, menggunakan rata-rata pergerakan 10 tahun akan menghilangkan skewing apapun sebagai akibat dari siklus bisnis. Apa kelemahannya Bukanlah hal yang aneh bagi rasio rendah (relatif terhadap rata-rata jangka panjang) untuk bertahan dalam waktu yang lama, yang membuat ukuran ini kurang berguna dalam jangka pendek. Juga, saya tidak mempertimbangkan dampak perubahan akuntansi dari waktu ke waktu, yang bisa menjadi signifikan. Menarik, begitukah katamu? Tidak terlepas dari perubahan akuntansi. Oh, jadi kritik penting dari model ini adalah. Tidak terlepas dari perubahan akuntansi. Ya, Anda terus mengatakan itu. Itu pasti penting. Jika saya diminta memberikan kritik pada ujian. Tidak terlepas dari perubahan akuntansi. Saya berharap Anda berhenti mengatakannya. Its seperti satu-satunya hal yang Anda ingin saya tahu tentang model ini. Tidak terlepas dari perubahan akuntansi. Rasio Harga150Earnings sebagai Pengamat Pengembalian: Prospek Pasar Saham pada tahun 1996 oleh Robert J. Shiller Teori bahwa pasar saham kira-kira berjalan acak sama sekali tidak terlihat sama sekali: Gambar 1 adalah (log-log ) Diagram scatter yang menunjukkan untuk setiap tahun 19011501986 rasio Indeks Standar dan Poor yang sebenarnya sepuluh tahun kemudian terhadap indeks sebenarnya hari ini (pada sumbu y) versus rasio price150earnings tertentu: rasio Standard Composite Standard and Poor Index untuk yang pertama. Tahun dari interval sepuluh tahun, dibagi dengan rata-rata pergerakan pendapatan riil yang tertinggal tiga tahun yang sesuai dengan Indeks Standard and Poor (pada sumbu x). Nilai indeks untuk bulan Januari, konversi nilai nominal menjadi nilai sebenarnya dilakukan oleh Indeks Harga Produsen Januari. Variabel yang ditunjukkan pada sumbu x diketahui publik pada awal setiap interval sepuluh tahun. Jika harga saham riil adalah jalan acak, mereka harus tak terduga, dan seharusnya tidak ada hubungan antara y dan x. Tentu ada hubungan negatif yang jelas di sini. Nilai Januari 1996 untuk rasio yang ditunjukkan pada sumbu horizontal adalah 29,72, yang ditunjukkan pada gambar dengan garis vertikal. Melihat diagramnya, sulit untuk pergi tanpa perasaan bahwa pasar sangat mungkin menurun secara substansial dalam nilai selama sepuluh tahun berikutnya, tampaknya investor jangka panjang harus tetap berada di luar pasar selama dekade berikutnya. Apakah kesimpulan ini benar Bagaimana kita dapat mendamaikannya dengan kesan publik yang meluas bahwa hipotesis acak berjalan setidaknya kira-kira Rasio yang Benar sebagai Indikator Overpricing Pasar Diagram hamburan yang ditunjukkan pada Gambar 1 (dan pada gambar berikutnya) tidak biasa, karena Langkah yang ditunjukkan pada kedua sumbu berhubungan dengan jangka panjang. Rasio indeks pasar saham terhadap ukuran nilai fundamental (seperti pendapatan) karena indikator prospek pasar tampaknya sangat berguna bila dikaitkan dengan baik dalam jangka panjang, ini adalah pelajaran dari sejumlah makalah baru-baru ini. Penyebut rasio tersebut harus merupakan ukuran nilai fundamental jangka panjang, seperti laba jangka panjang, dan prospek pasar yang akan diperkirakan harus berjangka panjang. John Campbell dan saya mempelajari hubungan yang digambarkan dalam gambar dalam serangkaian makalah yang ditulis pada akhir 1980an. R 2 dalam regresi diagram hamburan yang ditunjukkan pada Gambar 1, yaitu rasio log harga terhadap rasio pendapatan harga log, adalah 0,514, yang berarti bahwa selama interval ini dari 1901 sampai 1986, lebih dari setengah dari Perbedaan perubahan harga (log) bisa dijelaskan sebelumnya dengan rasio sederhana ini. Ada beberapa kekhawatiran tentang interpretasi scatter ini, karena kemungkinan efek sampel kecil, namun kekuatan asosiasi nampaknya sangat kuat untuk menyarankan agar hubungan ini tidak sesuai dengan pasar yang efisien atau model jalan acak. Rasio yang digunakan di sini untuk memprediksi perubahan harga saham, rasio harga riil terhadap rata-rata pemasukan riil tiga puluh tahun, cenderung lebih tinggi daripada rasio pendapatan harga konvensional karena laba cenderung tumbuh lebih dari tiga puluh tahun, sehingga penyebutnya Rasio cenderung rendah. Dengan demikian, rasio rata-rata lebih tinggi dari yang diperkirakan, rasio rata-rata di atas sampel yang ditunjukkan adalah 18,28. Hari ini, dengan rasio 29,72, jauh di atas rata-rata meski tidak pada tingkat rekor. Nilai pas hari ini untuk regresi adalah 150,479, menyiratkan penurunan yang diharapkan pada Indeks Standard and Poor yang sebenarnya selama 10 tahun ke depan 38,07. Diagram scatter yang ditunjukkan pada Gambar 1 tidak biasa dalam dua cara: rasio pendapatan harga didefinisikan dalam rata-rata tiga puluh tahun pendapatan, daripada pendapatan tahun lalu, dan interval di mana perkiraan harga riil adalah sepuluh tahun, lebih lama lagi. Dari kebanyakan yang biasa. Rasio yang paling sederhana dan paling banyak digunakan untuk memprediksi pasar adalah rasio price150earnings. Penggunaan pendapatan satu tahun dalam rasio price150earnings adalah konvensi yang tidak menguntungkan, direkomendasikan oleh tradisi dan kenyamanan daripada logika apapun. Sejak tahun 1934, Benjamin Graham dan David Dodd, dalam buku Analisis Keamanan mereka yang sekarang terkenal, mengatakan bahwa untuk keperluan memeriksa rasio tersebut, orang harus menggunakan rata-rata pendapatan kuotot kurang dari lima tahun, lebih disukai tujuh atau sepuluh tahun. (Hal 452) Penghasilan dalam satu tahun cenderung dipengaruhi oleh pertimbangan jangka pendek, yang tidak dapat diharapkan berlanjut. Pada saat ini, pendapatan tiba-tiba meningkat dalam beberapa tahun terakhir, sehingga rasio harga turun secara dramatis, namun diragukan bahwa perubahan mendadak tersebut sangat berarti. Kami memperluas rata-rata pergerakan kami lebih jauh dari pada Graham dan Dodd, dengan anggapan bahwa perataan yang lebih baik itu menguntungkan, dan Graham dan Dodd tidak memiliki data untuk melakukan perataan seperti itu. Kami memilih untuk mewakili prospek jangka panjang, sepuluh tahun, karena itulah yang benar-benar penting bagi kebanyakan investor, karena pada saat ini sangat banyak minat investasi jangka panjang, dan karena ada bukti baru-baru ini dalam literatur statistik bahwa long - Cakrawala kembali lebih dapat diperkirakan. Ini mungkin bertentangan dengan harapan seseorang yang mungkin berpikir bahwa lebih mudah memperkirakannya dalam waktu dekat daripada ke masa depan yang jauh, namun data tersebut bertentangan dengan intuisi semacam itu. Peramalan pasar ini bukanlah jenis yang memungkinkan kita meramalkan bahwa ada benturan di tikungan, ini meramalkan tren bertahap, serupa dengan meramalkan prospek sebuah kota berdasarkan tren populasi, atau meramalkan keberhasilan sebuah universitas. Dalam hal jumlah anak muda yang mendaftar. Perhatikan bahwa hubungan prediktif yang nyata sebenarnya bukanlah artefak dari kecelakaan 1929, karena beberapa mungkin menduga. Tahun 1929 tidak benar-benar menonjol dalam plot, dan tahun-tahun sesudah perang 1972 dan 1966 menawarkan dukungan yang lebih dramatis untuk teori bahwa perubahan harga terkait dengan rasio harga150 belajar. Tidak pula kecelakaan 1987 yang sangat penting bagi hasil ini: poin yang sesuai dengan tahun 1978 (sepuluh tahun sebelum pengamatan pasca-kecelakaan pertama kami di sini pada bulan Januari 1988) tidak menonjol dalam plot ini. Variabel price150earnings kami adalah 11,12 pada tahun 1978, di bawah rata-rata 18,28 dalam kumpulan data ini, dan perubahan harga log dari tahun 1978 sampai 1988 adalah 0,57, agak lebih tinggi daripada perubahan harga log rata-rata sepuluh tahun sebesar 0,16, menawarkan beberapa dukungan ringan untuk teori kami. . Kecelakaan tahun 1987 sendiri benar-benar bekerja melawan teori tersebut, karena model tersebut memperkirakan kenaikan harga saham riil di atas rata-rata selama interval sepuluh tahun 197815088, dan tabrakan tersebut membuat kenaikan tersebut tidak jauh di atas rata-rata. Gambar 2 menunjukkan diagram hamburan yang terhubung dengan waktu mengenai return kotor riil (inflasi terkoreksi) pada indeks Harga Saham Gabungan Standar dan Indeks Harga Saham Gabungan versus rasio harga riil yang sama dengan rata-rata 30 tahun dari pendapatan riil yang tertinggal. Pada diagram ini, relasi terlihat semakin mencolok, yaitu hubungan negatif antara price earning ratio dan return selanjutnya yang lebih kuat, lebih linier dalam tampilannya. Alasan untuk lebih cocok dalam hubungan ini adalah tingkat pengembalian dipengaruhi oleh rasio price150earnings dalam dua cara: dengan efek pada perubahan harga berikutnya, seperti yang terlihat pada Gambar 1, dan juga akibat pengaruhnya terhadap hasil dividen. Waktu rasio pendapatan dengan harga sangat tinggi cenderung kali menghasilkan dividen rendah. Rendahnya hasil dividen dalam keadaan seperti itu cenderung bertahan selama bertahun-tahun, sehingga memberikan kontribusi lebih jauh terhadap tingkat pengembalian yang rendah. Untuk meramalkan pengembalian tiga tahun Campbell dan I 1988 mencapai R 2 dari 0,199 dengan variabel peramalan tunggal ini sendiri untuk meramalkan pengembalian sepuluh tahun, kita mencapai R 2 dari, 536. Sebaliknya, jika kita menggunakan rasio harga arus kas sederhana sebagai variabel independen, R 2 untuk meramalkan pengembalian tiga tahun hanya 0,090, dan untuk peramalan pengembalian sepuluh tahun adalah 0,296. Data sembilan tahun tambahan sejak makalah tahun 1988 kami sesuai dengan hasil kami: R 2 dalam regresi pengembalian riil sepuluh tahun pada rasio harga riil terhadap rata-rata pergerakan pendapatan riil tiga puluh tahun untuk sampel penuh menjadi 0,624 . Dengan memperluas data kami melewati tahun 1987, sekarang kami dapat mengamati interval sepuluh tahun mulai tahun 1982, dan pengembalian sepuluh tahun yang tinggi yang diprakirakan oleh rasio rendah pada tahun 1982 terbawa dengan baik oleh pengembalian yang sebenarnya. Jika kita mengganti rasio Januari 1996 untuk rasio tersebut, yaitu 29,72, maka perkiraan pengembalian sepuluh tahun obligasi adalah 1500,06, hampir nol. Tentu saja, ini tidak sama dengan yang diharapkan kembali. Jika pengembalian miring ke kanan, seperti yang disarankan oleh distribusi lognormal, maka pengembalian yang diharapkan mungkin jauh lebih tinggi. Asumsi lognormal dan model regresi yang diperkirakan akan menyiratkan bahwa return yang diharapkan adalah exp (mean variance2) dimana mean adalah return return dan return log yang diharapkan adalah error standar kuadrat dari regresi: dengan ini kita menghasilkan return total yang diharapkan Sepuluh tahun yang berhasil di tahun 009, atau sekitar sepersepuluh persen setahun. Prediktabilitas ini di pasar bukan karena respons pasar terhadap perkiraan tingkat suku bunga. Campbell dan Shiller 1988 menemukan bahwa jika seseorang mengganti sebagai variabel dependen dalam persamaan pengembalian sepuluh tahun, log satu ditambah pengembalian sepuluh tahun pada standar dan Komposit Buruk dikurangi log satu ditambah pengembalian investasi sepuluh tahun di 41506 Bulan perdana kertas komersial, hasilnya hampir tidak berubah, R 2 dalam regresi masih 0,480. Semua hasil ini signifikan secara statistik: dengan menggunakan uji Wald yang memperhitungkan pengamatan yang tumpang tindih terhadap variabel dependen, kami menemukan bahwa tingkat signifikansi untuk real return sepuluh tahun adalah 0,000 untuk persamaan return sepuluh tahun yang sama 0.002. Kemungkinan bias dalam hubungan Karena regresi memiliki regresi stokastik, kita harus mengharapkan beberapa bias dalam koefisien perkiraan. Secara sederhana, walaupun harga saham sama sekali tidak memiliki hubungan sama sekali dengan pendapatan sederhana, asalkan pendapatan cukup merapikan untuk menghasilkan rasio harga150 belajar, akan cenderung ada korelasi negatif sampel kecil antara rasio pendapatan harga dan tiga puluh tahun Rata-rata penghasilan. Korelasi negatif muncul terutama karena mean sampel diestimasi dari keseluruhan sampel, dan harga secara alami akan tampak berarti kembali ke mean sampel mereka, walaupun tidak ada mean sebenarnya. Saya melakukan percobaan monte carlo sederhana untuk menunjukkan betapa pentingnya bias semacam itu. Kami menghasilkan pengamatan 96 (tahunan) dari jalan acak (nomor ini sesuai dengan 96 pengamatan 1901 sampai 1996 yang digunakan untuk menghasilkan 86 poin yang ditunjukkan pada diagram pencar pada Gambar 2), dan mengalami kemunduran perubahan sepuluh tahun dalam perjalanan acak pada Tingkat di awal acak berjalan. Regresi ini menunjukkan semacam kasus pembatas dari cerita kita, di mana pendapatan begitu merapikan sehingga menjadi konstan, dan sehingga pendapatan tidak berperan dalam analisis kita. Dalam percobaan monte carlo ini, dengan 10.000 iterasi, kami menemukan bahwa R 2 memang cenderung positif: rata-rata R 2 adalah 0,26. Namun, dalam eksperimen monte carlo ini, kita mencapai R 2 dari 0,624 hanya 1,9 dari waktu yang menunjukkan bahwa hasilnya memang sangat signifikan. Dalam eksperimen monte carlo lain, saya berusaha mewakili rata-rata penghasilan 30 tahun dari pergerakan sebagai sesuatu selain konstan: kami menggantinya dengan rata-rata pergerakan harga berjangka tiga puluh tahun ini yang sepertinya merupakan eksperimen yang menarik, dalam rata-rata tiga puluh tahun Dari pendapatan log terlihat cukup mirip dengan rata-rata harga log 30 tahun dengan data aktual, sampai dengan konstanta aditif. Dalam setiap iterasi percobaan monte carlo, sebuah random random 126 menghasilkan (126) yang baru, dan untuk elemen 31 sampai 116, vektor perubahan sepuluh tahun berikutnya diciptakan, sebagai variabel dependen. Sebuah vektor pengamatan variabel independen diambil dengan terlebih dahulu membuat vektor elemen 1 sampai 116, dan kemudian mengurangi dari rata-rata harga rata-rata 30 tahun yang tertinggal. Dalam setiap iterasi, kami menurunkan variabel dependen ini pada variabel independen, dan mencatat R 2. Dalam 100.000 iterasi, rata-rata R 2 adalah 0,1224, jauh di bawah apa yang telah kita amati, dan hanya 0,26 dari iterasi adalah R 2 yang lebih besar daripada 0,62. Kemungkinan Kesalahan dalam Indeks yang Digunakan untuk Mengkonversi Nilai Nominal ke Nilai Nyata Perhatikan bahwa diagram hamburan kita mengacu pada harga riil, pengembalian riil, dan pendapatan riil. Penting untuk memeriksa analisis kami dalam persyaratan ini, karena kami memperhatikan jumlah nyata, bukan nominal. Tapi, mengenalkan indeks inflasi harga mengenalkan kemungkinan terjadinya kesalahan. Periode sekitar tahun 1920 tampaknya memiliki banyak pengaruh, dan mungkin juga terhitung karena terlalu banyak kecocokan kita. Perilaku seri kita sekitar tahun 1920 mungkin bisa menjadi artefak dari indeks harga kita, sebuah indeks harga produsen, yang mungkin menunjukkan volatilitas yang jauh lebih besar di sekitar resesi tahun 192015021 daripada indeks harga lainnya. Mengapa Long Horizon Mengembalikan Ada beberapa kebingungan populer tentang pentingnya prediktabilitas ini dalam meramalkan kembalinya horizon panjang. Sumber kekhawatiran yang banyak diungkapkan orang, jika pengembalian satu tahun tidak dapat diperkirakan secara signifikan, mengapa pengembalian sepuluh tahun, yang rata-rata hanya sepuluh tahun dari imbal hasil satu tahun, dapat diperkirakan secara signifikan. Alasan untuk semakin besar Kekuatan tes yang memprediksi pengembalian sepuluh tahun dijelaskan di Campbell 1992. Kebingungan terkait menyangkut properti berjalan acak satu tahun dari pengembalian satu tahun. Bagaimana, beberapa orang akan bertanya, mungkinkah pengembalian satu tahun itu ternyata acak, namun pengembalian sepuluh tahun sebagian besar dapat diperkirakan. Jawabannya adalah diketahui bahwa proses stokastik yang berada di dekat unit root untuk interval satu tahun dapat dilakukan. Secara substansial dapat diperkirakan dalam interval yang lebih lama. Dalam melihat pengembalian satu tahun, seseorang melihat banyak kebisingan, namun interval waktu yang lebih lama, kebisingan ini efektif rata-rata, dan kurang penting. Peringatan Tentang Analisis di Atas Kesimpulan dari makalah ini bahwa pasar saham diperkirakan akan menurun selama sepuluh telinga berikutnya dan untuk mendapatkan pengembalian total hampir tidak ada yang harus ditafsirkan dengan sangat hati-hati. Pencarian kami atas hubungan ekonomi yang kita pelajari harga dibagi dengan rata-rata pergerakan 30 tahun dari laba mungkin telah menemukan hubungan kebetulan tanpa signifikansinya. Dengan kata lain, relasi yang dipelajari di sini mungkin merupakan hubungan palsu, hasil data mining. Baik uji statistik maupun percobaan monte carlo memperhitungkan pencarian atas hubungan lain yang mungkin terjadi. Hal ini juga berbahaya untuk mengasumsikan bahwa hubungan historis harus berlaku untuk masa depan. Mungkin ada perubahan struktural mendasar yang terjadi sekarang yang berarti bahwa masa lalu pasar saham tidak lagi menjadi panduan masa depan. Campbell, John Y. dan Robert J. Shiller, quotstock Prices, Earnings, dan Expected Dividends, quot Jurnal Keuangan. 43 (3): 661-76, Juli 1988., Model Dividen Rasio dan Bias Contoh Kecil: Studi Monte Carlo, dengan judul Ekonomi. 29: 325-31, 1989. Graham, Benjamin, dan David L. Dodd, Analisis Keamanan. Edisi Pertama, McGraw Hill, New York, 1934. Helwege, Jean, David Laster, dan Kevin Cole, quotStock Market Valuation Indicators Indicators: Apakah Waktu Ini Berbeda dengan Federal Reserve Bank of New York Research Paper No. 9520, September 1995. 1996 Robert J. Shiller Data mentah yang digunakan untuk menghasilkan angka juga ada di situs web ini.
No comments:
Post a Comment