Quantitative Anlagemodelle: Ein Trick, um leicht zu erkennen, ob die Ergebnisse einer börsennotierten Firma gefälscht sind!

Quantitative Anlagemodelle: Ein Trick, um leicht zu erkennen, ob die Ergebnisse einer börsennotierten Firma gefälscht sind!

Bei der Quantifizierung von Aktien werden Faktoren wie Grundfaktoren, Quantitätsfaktoren, Marktgefühle usw. verwendet, um ein Aktienmodell zu konstruieren, um einen besseren Korb zu finden.

Die Grundfaktoren für die Quantifizierung der Quantifizierungsmodelle hängen stark von der Genauigkeit und Echtheit der Finanzdaten ab. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie mit einer spezifischen Schablone von Bloomberg die Vertrauenswürdigkeit der Finanzberichte von börsennotierten Unternehmen effektiv unterscheiden und so qualitativ hochwertige Aktien auswählen können.

• Die Realität der Finanzdaten ist schwer zu beurteilen:

  Mit der zunehmenden Zahl der an der Börse notierten A-Aktienunternehmen wird die Qualitätsungleichheit der Finanzausweise immer deutlicher.

  Der unmittelbarste Ansatz, um die Gewinn- und Verlustrechnung einer börsennotierten Gesellschaft zu beurteilen, besteht darin, ihre finanzielle Situation zu untersuchen. Sie wird anhand von Buchhaltungsproblemen wie Ausgaben und Einnahmen untersucht, ob sie vernünftig ist, und dann mit anderen gleichwertigen Unternehmen verglichen und eingehend untersucht. Für quantitative Investment-Finanzinstitute ist es schwieriger, die Echtheit der Gewinn- und Verlustrechnung zu unterscheiden und zu untersuchen.

  Quantifizierte Investmentfonds wählen Aktien anhand eines Quantifizierungsmodells aus. Grundsätzlich wird ein Fonds aus einem Korb von Aktien ausgewählt, möglicherweise aus mehr als 3000 Aktien auf dem Markt, und schließlich werden Dutzende oder Hunderte von Aktien ausgewählt, um zu bestimmen, ob sie gehalten werden sollen.

  Stabilität, Alpha-Fähigkeit sind die wichtigsten Faktoren für Fondsmanager, wobei die einzelnen Aktien nicht besonders wichtig sind. Insgesamt ist es schwierig, die Richtigkeit der Finanzdaten für jedes Unternehmen zu bestimmen.

  Benfort-Spezifische Regeln können die Echtheit von Ergebnissen überprüfen Benfo's spezifisches Gesetz ist eine Methode, um die Richtigkeit von Ergebnisdaten zu beurteilen.

  In der Praxis sind die ersten natürlichen Zahlen regelmäßig erzeugt, daher ist das Ben-Fuchs-Gesetz, auch Ben-Fuchs-Gesetz der ersten Zahlen genannt, regelmäßig.

  Die Wahrscheinlichkeit, dass die erste Zahl 1 ist, beträgt etwa 30%, die Wahrscheinlichkeit, dass die erste Zahl 2 ist, beträgt etwa 17%, und die Wahrscheinlichkeit, dass die Zahl zunimmt, sinkt allmählich. Die Wahrscheinlichkeit, dass die erste Zahl 9 erscheint, beträgt nur 4.6% (Nicht-Null-Zahlen, z. B. die erste Zahl 1432 ist 1 und die erste Zahl 0564 ist 5).

  • 1

    In unserem Leben kommen die Daten, die mit unserem Leben zusammenhängen, nicht aus dem Nichts, sondern aus einer kleineren Datenmenge. Wasser- und Stromrechnungen, Bevölkerungsdichte, Länge von Flüssen, Aktienindex usw. erfüllen alle das 1. Zentimeter-Gesetz.

    Zum Beispiel: Der Aktienindex beginnt bei 1000 Punkten und nimmt an, dass er jährlich durchschnittlich 10% ansteigt, dann wird er erst in 7.3 Jahren 2000 Punkte erreichen, also ist der Aktienindex in diesen 7.3 Jahren die erste Zahl immer 1 gewesen. Wenn er dann in 4.2 Jahren ansteigt, kann er 3000 Punkte erreichen, also in diesen 4.2 Jahren ist die erste Zahl 2.

    Insgesamt ist es nicht schwer zu sehen, dass der Daumen in der ersten Zahl ist, wenn die Zeit für das Ein-Ton-Spielen länger ist, die Wahrscheinlichkeit natürlich größer ist.

    Die Studie von Zinte Securities bestätigt Benfort's spezifische Gesetz: Zinte Securities hat eine Studie über die Finanzberichterstattung von börsennotierten Unternehmen durchgeführt, die Daten aus den letzten zehn Jahren (von 2007 bis 2016) verwendet, um die Finanzberichte des gesamten Marktes zu berechnen.

  • 2

    Es kann gesagt werden, dass die Ergebnisdaten von börsennotierten Unternehmen grundsätzlich auch Benfort's spezifische Gesetz erfüllen. Die erste Ziffernklammer aller Finanzdaten sollte die rationale Wahrscheinlichkeit sein. Wenn die Ergebnisdaten von Menschen geändert werden, führt dies zwangsläufig dazu, dass die Gesamtdaten von den theoretischen Wahrscheinlichkeitswerten abweichen.

    Wenn man also die Größe der Abweichung von den Finanzdaten eines Unternehmens als Grundlage für die Prüfung der Richtigkeit und Unwahrheit der Finanzdaten verwendet, dann ist die Richtigkeit und Unwahrheit der Finanzdaten selbstverständlich.