14 подписчиков
Данных всегда недостаточно?
1. Сейчас можно не просто найти, скачать данные за любой период, но и быстро посчитать на них что угодно. Помогает ли это? Под любую теорию можно «подкрутить» цифры. Исторические данные не прогнозируют точное будущее, они показывают примеры что может произойти. По факту прошлое может повториться в другой отрасли, рынке, компании. Но что-то похожее уже было в прошлом. ⏳
2. Самый успешный фонд Medallion Fund J. Simmons в основном торговал на гипотезе о возврате котировок к своим историческим средним значениям за период и на вероятных реакциях людей на рынке, в основном на панике и страхе. Самые прибыльные года у фонда - кризисные, вкл. 2020 ковидный. 📈
3. Качество трактовки данных. Разные люди будут использовать разные показатели при принятии решений.
4. Ограничения и контекст. Данные не живут в вакууме и у них всегда будут оговорки. Например, кто-то будет говорить, что нужно убрать из расчёта кризисные годы или наоборот добавить какие-то компании. 🗣
5. Сопоставимость. Когда делают backtesting (тестирование на исторических данных) нужно учитывать какая информация была доступна в то время, может быть тогда учитывали 2-3 показателя, а не сотни как сейчас. Плюс с течением времени было дробление акций, покупки компаний, дивиденды - все это влияет на итоговый результат. 📊
🛠 Вывод: чем больше разной информации, тем больше нужно здравого смысла и универсальных «якорей», с которыми можно ее перепроверить.
1 минута
29 марта 2022