Model Pelaburan Kuantitatif: Satu Petua yang Membantu Anda Memahami Keuntungan Syarikat Terdaftar Dengan Mudah!

Model Pelaburan Kuantitatif: Satu Petua yang Membantu Anda Memahami Keuntungan Syarikat Terdaftar Dengan Mudah!

Menggunakan kaedah analisis kuantitatif untuk menguruskan aset, iaitu pelaburan kuantitatif. Dalam perdagangan kuantitatif saham, model saham pilihan akan dibina menggunakan faktor asas, faktor harga kuantiti, emosi pasaran dan lain-lain untuk memilih saham keranjang yang lebih baik.

Ia boleh dikatakan bahawa saham yang menjunam adalah faktor asas untuk banyak faktor kuantitatif model yang menjunam, sangat bergantung kepada ketepatan dan keaslian data kewangan. Artikel ini mengajar anda untuk menggunakan kaedah khusus untuk menjunam dengan berkesan untuk membezakan kebolehpercayaan penyata kewangan syarikat yang tersenarai dan dengan itu memilih saham yang berkualiti tinggi.

• Di samping itu, ia juga menunjukkan bahawa ia adalah satu tindakan yang tidak boleh diterima oleh pihak berkuasa.

  Dengan jumlah syarikat yang tersenarai dalam saham A yang semakin meningkat. Ketidakselarasan kualiti penyata kewangan menjadi semakin jelas.

  Oleh itu, untuk menilai laporan hasil syarikat yang tersenarai, pendekatan yang paling langsung adalah dengan mengkaji dengan mendalam keadaan kewangan mereka; dari mata pelajaran perakaunan seperti perbelanjaan, pendapatan, dan lain-lain, perbandingan merata dengan syarikat-syarikat rakan sebaya lain, dan penyelidikan yang lebih mendalam, dan lain-lain.

  Dana pelaburan kuantitatif adalah untuk memilih saham dengan menggunakan model pembiayaan pembiayaan, pada dasarnya memilih dana dari keranjang saham, atau mungkin hanya memilih dari pasaran 3000 +, dan akhirnya memilih puluhan atau ratusan saham dan kemudian menentukan pemegangannya.

  Kestabilan, keupayaan alpha adalah faktor yang menjadi perhatian pengurus dana, saham tertentu tidak terlalu mementingkan. Secara keseluruhan, sukar untuk menilai keaslian data kewangan setiap syarikat.

  Hukum Benfort yang spesifik boleh memeriksa keaslian hasil Hukum spesifik Benfo, adalah kaedah untuk membuat keputusan mengenai keaslian data hasil; dan boleh dilakukan tanpa mengetahui syarikat sama sekali.

  Dalam kehidupan sebenar, nombor pertama yang dihasilkan secara semula jadi adalah teratur, jadi undang-undang khusus Benfica, juga dikenali sebagai undang-undang nombor pertama yang terkenal.

  Kebarangkalian digit pertama adalah 1 adalah kira-kira 30%, dan digit pertama adalah 2 adalah kira-kira 17%, dan kemungkinan munculnya berkurangan dengan bertambahnya nombor, dan digit pertama adalah 9 adalah hanya 4.6% (digit bukan 0, contohnya, digit pertama 1432 adalah 1, sedangkan digit pertama 0564 adalah 5).

  • 1

    Dalam kehidupan kita, data yang berkaitan dengan kehidupan kita tidak muncul dari ruang kosong, mereka tumbuh dari satu data yang lebih kecil. Bil elektrik, kepadatan penduduk, panjang sungai, indeks saham, dan lain-lain memenuhi undang-undang nombor satu. Alat data ini mempunyai satu ciri, iaitu mereka terbentuk secara semula jadi dalam kehidupan.

    Sebagai contoh: jika indeks saham bermula pada 1000 mata, dengan kenaikan purata 10% setahun, maka 7.3 tahun akan mencapai 2000 mata, jadi, indeks saham dalam 7.3 tahun ini, nombor pertama selalu menjadi 1 mata. Jika pertumbuhan 4.2 tahun lagi, maka ia akan mencapai 3000 mata, jadi dalam 4.2 tahun ini, nombor pertama adalah 2 mata.

    Secara keseluruhannya, tidak sukar untuk melihat bahawa jari tengah berada di nombor pertama adalah lebih lama untuk mendapatkan 1 ton, kemungkinannya lebih besar.

    Kajian yang dilakukan oleh Zinte Securities mengesahkan hukum Benfort yang spesifik: Zinte Securities telah melakukan kajian terhadap data laporan kewangan syarikat yang tersenarai, yang menggunakan data dari dekad terakhir (dari tahun 2007 hingga 2016) untuk mengira laporan kewangan pasaran secara keseluruhan, dan menyimpulkan kesesuaian purata adalah dalam tahap yang boleh diterima, sesuai dengan nilai teori hukum spesifik Benfo.

  • 2

    Ia boleh dikatakan bahawa data hasil syarikat yang tersenarai pada dasarnya juga memenuhi undang-undang spesifik Benfo, yang mana angka pertama dari semua data kewangan harus menjadi kebarangkalian teori rasional. Jika data hasil yang diubah secara manusia, data keseluruhan pasti akan menyimpang dari nilai kebarangkalian teori. Dan semakin besar jumlah yang diubah, semakin besar tahap penyimpangan.

    Secara keseluruhan, apabila kita memeriksa data kewangan syarikat yang benar atau salah, dengan menggunakan tahap penyimpangan sebagai asas penghakiman, laporan kewangan jelas benar atau salah.