Количественная инвестиционная модель: уловка, которая позволяет легко определить, подделены ли доходы публичных компаний!

Количественная инвестиционная модель: уловка, которая позволяет легко определить, подделены ли доходы публичных компаний!

Применение методов количественного анализа для управления активами, то есть количественного инвестирования. В то время как в количественной торговле акциями используются фундаментальные факторы, количественные факторы цены, рыночные настроения и другие факторы для построения модели выбора акций, чтобы выбрать лучшую корзину акций.

Можно сказать, что фондовые акции являются основными факторами многофункционального количественного моделирования и в значительной степени зависят от точности и достоверности финансовых данных. В данной статье мы научим вас использовать специальные методы, чтобы эффективно определить достоверность финансовых отчетов публичных компаний и, таким образом, выбрать качественные акции.

• В частности, он отметил, что в последнее время финансовые данные не поддаются проверке:

  С ростом количества компаний, зарегистрированных на A-акциях, становится все более очевидным неравномерное качество финансовых отчетов.

  Таким образом, наиболее прямой подход к суждению о отчетности публичной компании заключается в глубоком изучении ее финансового состояния. Исследуйте ее обоснованность с учетных предметов, таких как расходы и доходы, затем поперечное сравнение с другими сверстниками, затем углубленное исследование и т. д. Для количественных инвестиционных финансовых институтов вопрос достоверности отчетности гораздо труднее отличить и исследовать.

  Квалификационный инвестиционный фонд - это выбор акций с помощью гибридной финансовой модели, в основном, выбор фонда из корзины акций, или выбор из 3000+ акций на рынке, а в конечном итоге выбор десятков или сотен акций, чтобы определить, что держать.

  Стабильность, альфа-способность являются факторами, которые интересуют менеджеров фондов, и конкретные акции не слишком интересуют. В целом, трудно точно судить о достоверности финансовых данных каждой компании.

  Конкретные законы Бенфора помогают оценить достоверность результатов Конкретный закон Бенфо - это метод, позволяющий судить о достоверности данных о прибылях и убытках, причем без полного понимания компании.

  В реальной жизни первые числа, которые возникают в природе, имеют свои закономерности, поэтому специальный закон Бенфо, также называемый первым законом чисел, является закономерностью.

  Вероятность того, что первое число - 1 - составляет около 30%, а первое число - 2 - около 17%, а вероятность того, что число увеличивается, постепенно уменьшается, и первое число - 9 - имеет только 4.6% вероятности (не 0-знаки, например, первое число 1432 - 1, а первое число 0564 - 5).

  • 1

    В нашей жизни данные, которые имеют отношение к нашей жизни, не появляются из ниоткуда, они растут из меньшего количества данных; счета за электроэнергию, плотность населения, длина рек, индекс акций и т. д. все соответствуют первому закону цифр. Эти приборы имеют одну особенность - они естественно образуются в жизни.

    Например, если индекс начинается с 1000 пунктов, и если он растет в среднем на 10% в год, то он достигнет 2000 пунктов только через 7.3 года. Таким образом, индекс в течение этих 7.3 лет первым числом всегда был 1. Если он растет еще 4.2 года, то он достигнет 3000 пунктов, поэтому в течение этих 4.2 лет первым числом является 2.

    В целом нетрудно увидеть, что, если палец находится в первом числе, то вероятность того, что у него будет 1 тонна, будет больше.

    Исследование, проведенное компанией Zinte Securities, подтверждает специфический закон Бенфора: Компания Xinjiang Securities провела исследование финансовых отчетов зарегистрированных компаний, в котором использовались данные за последние десять лет (с 2007 по 2016 год) для расчета финансовых отчетов всего рынка, и получила среднее отклонение в пределах приемлемых, соответствующих теоретическим значениям специфического закона Бенфо.

  • 2

    Можно сказать, что результаты отчетности публичных компаний в основном также соответствуют законов Бенфо. Первая цифровая цифра всех финансовых данных должна быть вероятностью логической логики. Если люди изменяют результаты отчетности, это неизбежно приведет к тому, что общие данные будут отклоняться от теоретических вероятных значений.

    В целом, если рассматривать финансовые данные компании как достоверные или ложные, то, используя степень отклонения в качестве основы для суждения, можно не сомневаться, что финансовые отчеты являются достоверными или ложными.