Co je klastrová analýza?
Clusterová analýza je technika používaná pro seskupení sad objektů, které sdílejí podobné vlastnosti. Ve statistice je to běžné. Investoři využijí klastrovou analýzu k rozvoji přístupu klastrového obchodování, který jim pomůže vybudovat diverzifikované portfolio. Akcie, které vykazují vysoké korelace ve výnosech, spadají do jednoho koše, zásoby o něco méně korelované v jiném atd., Dokud není každá akcie zařazena do kategorie.
Pokud bude provedeno správně, různé klastry budou vykazovat minimální vzájemnou korelaci. Tímto způsobem investoři získají všechny výhody diverzifikace: snížené ztráty směrem dolů, zachování kapitálu a schopnost obchodovat s rizikovějšími obchody, aniž by se přidaly k celkovému riziku. Diverzifikace zůstává jedním z ústředních nájemců investic a clusterová analýza je jen jedním z kanálů, jak toho dosáhnout.
Klíč s sebou
- Clusterová analýza pomáhá investorům rozvíjet přístup klastrového obchodování, který vytváří diverzifikované portfolio investic. Clusterová analýza umožňuje investorům nakupovat a klastrovat aktiva se souvisejícími výnosy, které vyhovují různým segmentům trhu. Jednou z výhod analýzy klastrů je ochrana portfolia investora před Systémová rizika, která by mohla učinit portfolio zranitelným vůči ztrátám. Jedinou kritikou analýzy klastrů je to, že klastry s vysokou korelací ve výnosech někdy sdílejí podobné rizikové faktory, což znamená, že slabá výkonnost v jednom klastru se může projevit na slabém výkonu v jiném.
Porozumění klastrové analýze
Clusterová analýza umožňuje investorům eliminovat překrývání jejich portfolia identifikací cenných papírů s příslušnými výnosy. Například portfolio pouze technologických akcií se může zdát bezpečné a diverzifikované na povrchu, ale když dojde k události, jako je Dotcom Bubble, celé portfolio je zranitelné významnými ztrátami. Nákup a seskupování aktiv, která vyhovují různým segmentům trhu, je zásadní pro zvýšení diverzifikace a ochranu před takovými systémovými riziky.
Výběr akcií a obchodování na základě klastrové analýzy
Tato technika může také odhalit určité kategorie akcií, jako jsou cyklické a růstové akcie. Tyto specifické strategie spadají pod inteligentní verzi beta nebo faktorového investování. Pokoušejí se zachytit lepší výnosy přizpůsobené riziku ze zvláštních rizikových prémií, jako je minimální volatilita, růst a dynamika.
Inteligentní investování do beta nebo faktorů nějakým způsobem ztělesňuje koncepty seskupování a kategorizace kázané klastrovou analýzou. Logika seskupování na jediné společné chování odráží základní metodologii investování faktorů, která identifikuje akcie citlivé na podobná systémová rizika a sdílejí podobné charakteristiky.
Ne vždy platí, že aktiva v klastru žijí ve stejném odvětví. Klastry často drží akcie z různých odvětví, jako jsou technologie a finance.
Kritika klastrové analýzy
Zjevnou nevýhodou klastrové analýzy je úroveň překrývání mezi klastry. Klastry blízko ve vzdálenosti, což znamená vysokou korelaci ve výnosech, často sdílejí některé podobné rizikové faktory. Takže výpadek v jednom klastru by se mohl promítnout do stejně slabého výkonu v jiném klastru. Z tohoto důvodu by investoři měli najít a seskupovat akcie s velkou vzdáleností mezi nimi. Tímto způsobem jsou klastry ovlivněny různými tržními faktory.
To znamená, že široké tržní výhody, jako je recese z roku 2008, zredukují celé portfolio bez ohledu na jeho konstrukci. Dokonce i nejrozmanitější klastry by měly problémy s odolností proti recesi. Nejlepším možným seskupením je minimalizovat extrémní ztráty.
