checkAd

    Meine kleine Sammlung an Börsenstatistiken

    eröffnet am 02.08.17 21:51:33 von
    neuester Beitrag 03.01.24 14:57:17 von
    Beiträge: 204
    ID: 1.258.587
    Aufrufe heute: 1
    Gesamt: 23.829
    Aktive User: 0


    Beitrag zu dieser Diskussion schreiben

     Durchsuchen
    • 1
    • 21

    Begriffe und/oder Benutzer

     

    Top-Postings

     Ja Nein
      Avatar
      schrieb am 03.01.24 14:57:17
      Beitrag Nr. 204 ()
      Antwort auf Beitrag Nr.: 75.036.354 von faultcode am 02.01.24 02:26:07
      Zitat von faultcode: ... In der akademischen Literatur ist das sowieso der Fall. Die ganzen Fama-French-Carhart-Faktoren ("FFC") werden standardmäßig auf der Basis von Monatsendkursen berechnet. ...

      hierin liegt mMn der (ursprüngliche) Grund: Anfang der 60er Jahre waren die manuellen Datenerhebungs-Kapazitäten wohl einfach noch nicht so hoch: CRSP (Center for Research in Security Prices): https://en.wikipedia.org/wiki/Center_for_Research_in_Securit…
      ...
      The first effort of the Center was the production of a database consisting of monthly stock prices on the New York Stock Exchange for all common stocks from 1926 to 1962.
      ...

      Später wurde diese Datenbank dann immer weiter verdichtet:

      Since then the database has been kept up to date to the present day, daily data has been expanded back to 1926, and other exchanges and financial instruments have been added.

      Und noch Jahrzehnte später hat das wohl z.B. auch MSCI (*1998, New York City: https://www.msci.com/) übernommen:

      Zitat von faultcode: ... Das mit den Monatsendkursen, und nur diesen, finde ich gut. Solche Monatsendkurse spielen auch im praktischen Leben eine große Rolle. Zum Beispiel findet das Rebalancing bei den MSCI Factor Indizes monatlich statt : https://www.msci.com/www/index-factsheets/msci-factor-indexe… ...

      <ich hätte besser schreiben sollen: "Das mit den Monatsendkursen, und nur diesen, finde ich als Laie gut.">

      ..und damit ist es bis zum heutigen Tag weltweit auch als Entscheidungs-Feature in Fonds mit Anlage-Geldern indirekt zu finden.

      Das ist auch mMn der Grund, warum sich große Vermögensberater, wie eben oben die AXA, heutzutage eigene Quant-Abteilungen leisten: ich gehe davon aus, daß man sonst mit "einfachen" und allgemein bekannten Machine Learning-Strategien meistens kein Alpha (https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_(finance)) mehr nach Abzug der Kosten für die Kunden erzielen kann.

      Zur Erinnerung: eigentlich ist so ein "Chronological Sampling", hier monatlich, suboptimal, denn:



      aus:
      2018: The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
      https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3031282

      Marcos Lopez de Prado: https://www.orie.cornell.edu/faculty-directory/marcos-lopez-…


      => man könnte glatt zum Schluss kommen, daß es sich MSCI (monatlich) und die Deutsche Börse AG (einmal im Quartal) heutzutage recht einfach machen, was den Stand der Technik angeht

      Oder sie entwickeln für zahlungswillige Kunden unter Ausschluss der Öffentlich "quant-optimierte" Wertpapier-Indizes, die nicht mehr an einem Rebalancing mit Chronological Sampling festhalten (was ich nicht weiß):

      Client-Designed Indexes
      https://www.msci.com/our-solutions/indexes/client-designed-i…
      ...
      With the MSCI Client-Designed Indexes, institutions can tap into the full scope of our advanced indexing resources and extensive data, while specifying their unique index requirements.
      ...
      S&P 500 | 4.726,32 PKT
      Avatar
      schrieb am 03.01.24 12:40:57
      Beitrag Nr. 203 ()
      Antwort auf Beitrag Nr.: 75.042.468 von faultcode am 03.01.24 11:10:03
      CRSP, NYSE, AMEX, NASDAQ und der Rest der Welt: Small Caps
      In Europa und damit in Deutschland, Frankreich und selbst in Großbritannien scheint es bis heute keine vergleichbare und gepflegte Kurs- und Feature-Datenbank zu geben wie eben die CRSP US Stock Database in Chicago.

      Ein aktuelles Beispiel (mit teils prominenten Autoren, hier Thomas Raffinot, heutzutage Head of Quant Investment Signals at AXA Investment Managers: https://informaconnect.com/quantminds-international/speakers…) habe ich hier gefunden: aus Frankreich und vom September 2022:

      Interpretable Supervised Portfolios
      Guillaume Chevalier, Guillaume Coqueret, Thomas Raffinot
      https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4230955

      --> sucht man darin nach den verwendeten (Aktien-)Kursen, so findet man Folgendes:

      Our dataset, taken from Gu et al. (2020)7 consists of monthly individual stock returns from the Center for Research in Securities Prices (CRSP) for all firms listed in the three major exchanges: NYSE, AMEX, and NASDAQ, covering the period from December 1984 to December 2020.

      => damit handelt es sich also vorrangig um eine Datenbasis mit Aktien, deren Unternehmen ihren Steuer- und Rechtssitz in den USA haben, wenn auch nicht zu 100%

      Denn bei "for all firms listed" müssten auch die ADR-Kurse von z.B. der deutschen BioNTech mit ihrer Heimatbörse Nasdaq (unter $BNTX) enthalten sein. An der Nasdaq liegt das durchschnittliche, tägliche Handelsvolumen bei rund dem 10-fachen wie bei XETRA (dieselben ADR's).

      Bei MorphoSys hingegen liegt das durchschnittliche, tägliche Nasdaq-Handelsvolumen bei nur rund der Hälfte (bei einem 1:4 Verhältnis der Ordinaries/XETRA zu den ADR's/Nasdaq, ). Beide Werte notieren allerdings im Nasdaq Global Select Market, "NasdaqGS".

      => so gesehen kann man mMn annehmen, daß die Kursbildung einiger Auslands-, aber CRSP-Werte, maßgeblich in den USA erfolgt und bei anderen eben nicht

      Schon aus diesem Grund sollte man mit weiterführenden Aussagen und Ableitungen, die auf Basis der CRSP-Datenbank getroffen wurden, etwas vorsichtig sein.

      Es sei denn, es wird eine entsprechend Vorab-Filterung gemacht (und das auch dokumentiert), aus der hervorgeht, daß z.B. nur Werte berücksichtigt wurden, bei denen die Kursbildung maßgeblich an NYSE, AMEX and NASDAQ erfolgte (sowas habe ich aber noch nie gesehe, was aber nichts heißen mag).


      Denn gerade bei den Small Caps (z.B. die unteren 20% bei der Markt-Kapitalisierung, zum jeweiligen Monatsende?) findet die Kursbildung (und damit die Renditen-Bildung etc) anders statt als bei den Large Caps (z.B. die oberen 20% bei der Markt-Kapitalisierung). Das ist schon oft gezeigt worden und kann mMn als gesichert gelten für CRSP-Werte.

      Die Gefahr, die nun hierbei mMn oft besteht, ist, daß Aussagen und Ableitungen gerade zu Small Caps aus dem CRSP-NYSE-AMEX-NASDAQ-Anlage-Universum allzu leichtfertig 1:1 auf andere Aktienmärkte übertragen werden.

      Aber auch für diese Nicht-Übertragbarkeit gibt schon seit einiger Zeit offenbar belastbare Hinweise, die aber mMn oft entgegen solchen Aussagen stehen, die z.B. hierzulande gerade über Small Caps in der Finanz-Folklore verbreitet werden.

      Oder in kurz: US/CRSP-Small Caps != deutsche Small Caps
      S&P 500 | 4.729,57 PKT
      Avatar
      schrieb am 03.01.24 11:10:03
      Beitrag Nr. 202 ()
      frisch aus der Presse vom Juli 2023 (~130 Seiten):

      Financial Machine Learning
      https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4501707

      Bryan Kelly, Yale University and AQR Capital Management
      Dacheng Xiu, University of Chicago: https://dachxiu.chicagobooth.edu/ --> das ist der Prof., der quasi heutzutage auf der CRSP US Stock Database (CENTER FOR RESEARCH IN SECURITY PRICES) sitzt: https://www.crsp.org/
      S&P 500 | 4.733,57 PKT
      1 Antwort
      Avatar
      schrieb am 02.01.24 02:26:07
      Beitrag Nr. 201 ()
      Zitat von faultcode: ...
      (b) das heißt aber auch, daß ein Markt, wie nach dem Platzen der "Dotcom"-Blase ~Ende 2000 bis ~Anfang 2003, von so einer SMA-Strategie nicht besonders gut umgangen werden kann: ...

      hier mal drei Filter auf Basis von Monatsendwerten. Ich mag den SMA200, der in der Literatur (*) dann gerne auf Basis von 10 Monatsendwerten nachgebildet wird ("SMA10"), nicht. Ich bevorzuge 12 Monate ("SMA12", "EMA12", "WMA12"):



      => der WMA-Filter erwies sich einmal mehr öfter als "Frühindikator" (hier bei einem DAX-ETF), also noch vor SMA und EMA, aufwärts und abwärts. Aber natürlich nicht immer.

      Das mit den Monatsendkursen, und nur diesen, finde ich gut. Solche Monatsendkurse spielen auch im praktischen Leben eine große Rolle. Zum Beispiel findet das Rebalancing bei den MSCI Factor Indizes monatlich statt : https://www.msci.com/www/index-factsheets/msci-factor-indexe…

      In der akademischen Literatur ist das sowieso der Fall. Die ganzen Fama-French-Carhart-Faktoren ("FFC") werden standardmäßig auf der Basis von Monatsendkursen berechnet.

      Ob das schon (praktischerweise) mit Markowitz ("Portfolio Selection") Anfang der 50er Jahre anfing, kann ich nicht sagen.

      Nebenbei: die DAX-Faktor-Portfolios ("Minimum Variance", "Maximum Sharpe Ratio") werden auf Quartalsbasis rebalanciert, so wie auch der DAX mit allen Regeln (und der S&P 500 standardmäßig).

      Doch optimal ist beides nicht:

      The ad hoc methods of periodic and tolerance band rebalancing provide simple but suboptimal ways to rebalance portfolios. Calendar-based approaches rely on the fact that, on average, we expect the portfolio to become less and less optimal as time goes on but they do not use any knowledge about the actual state of the portfolio.

      2005
      Optimal Rebalancing Strategy Using Dynamic Programming for Institutional Portfolios
      Walter Sun, Ayres C. Fan, Li-Wei Chen, Tom Schouwenaars, Marius A. Albota
      https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=639284
      ...

      hier wird stattdessen ein Dynamic programming-Ansatz gewählt (für institutionelle Anleger):

      Our second contribution is to then apply the method of dynamic programming to minimize a cost functional that explicitly models this point. Thus our optimal policy trades only when the expected cost of trading is less than the expected cost of doing nothing with costs evaluated over the next period and all future periods.

      nebenbei: man muss nicht immer alles rebalancieren:

      In most cases, partial rebalancing can provide nearly the same utility as full rebalancing while saving on transaction costs.


      Eigentlich ist das ein wichtiges Thema, denn egal welches Portfolio-Modell ich (implizit) wähle, am Ende stehen alle Modelle früher oder später vor der Rebalancierungs-Frage.


      (*)
      A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation
      https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=962461
      Mebane T. Faber
      May 2006, Working Paper / Spring 2007, The Journal of Wealth Management / February 2009, Update / February 2013, Update
      ...
      The system is as follows:
      BUY RULE: Buy when monthly price > 10-month SMA.
      SELL RULE: Sell and move to cash when monthly price < 10-month SMA.

      ...
      The model is only updated once a month on the last day of the month. Price fluctuations during the rest of the month are ignored.
      ...
      S&P 500 | 4.766,32 PKT
      1 Antwort
      Avatar
      schrieb am 01.01.24 18:16:13
      Beitrag Nr. 200 ()
      Antwort auf Beitrag Nr.: 75.035.361 von faultcode am 01.01.24 15:04:43(es muss $SPY heißen als Symbol, nicht $SPDR)

      Dasselbe kann man natürlich auch für den DAX, hier stellvertretend (und handelbar) mit diesem ETF, machen (mein Standard-Benchmark für den dt. Aktienmarkt): https://www.ishares.com/de/privatanleger/de/produkte/251464/…
      <ISIN DE0005933931>



      => der September war nicht ganz so schlimm im Schnitt (das Q3 aber dennoch leicht negativ statt flach beim $SPY-ETF), dafür der November noch ein bischen besser als beim $SPY (immer nur in der jeweiligen Landeswährung), wobei das Q4 beim DAX dann doch nicht ganz an das beim S&P 500 heranreichen konnte.

      Die Quartals-Renditen im arithmetischen Mittel sahen so aus:

      Q1: -3.25%
      Q2: +4.48%
      Q3: -2.07%
      Q4: +8.79%


      Auf Basis gleicher Währung (EURO) sah es in den vergangenen 4 Jahren so aus:


      <das sollte bei beiden ETF's Total return sein: SP500-ETF in [EUR], acc.: iShares Core S&P 500 UCITS ETF (SXR8), XETRA: IE00B5BMR087: https://www.wallstreet-online.de/etf/a0yedg-ishares-core-s-p…>
      S&P 500 | 4.765,57 PKT

      Trading Spotlight

      Anzeige
      JanOne
      2,8800EUR -0,69 %
      700% Potential durch explodierende Transaktionszahlen?!mehr zur Aktie »
      Avatar
      schrieb am 01.01.24 15:04:43
      Beitrag Nr. 199 ()
      S&P 500: Monats-Performance "Corona und Post-Corona":
      <$SPDR-ETF als Proxy>



      => der September ist also mal wieder zuverlässig seinem schlechten Ruf (außer man ist Shortie) in den letzten 4 Jahren voll gerecht geworden

      4 Jahre entsprechen genau einem US-Wahlzyklus. Man könnte hier mMn schon fast von einem Quartalsmuster sprechen (+):

      1. Quartal: negativ: -3.16%
      2. Quartal: positiv: +4.44%
      3. Quartal: volatil => außer Spesen nichts gewesen (*)
      4. Quartal: sehr positiv: +10.5% :eek:
      <48 Datenpunkte = 4 Jahre * 12 Monate>


      (*) 3. Quartal:
      July 0.0520313615
      August 0.0106256399
      September -0.0594682066
      => (1 + 0.0520313615) * (1 + 0.0106256399) * (1 + -0.0594682066) - 1 = -0.000017 = 0.00% (#)


      (+) das oben ist keine super-korrekte Rechnung, sondern nur indikativ zu verstehen, weil ich arithmetische Renditen (im Diagramm) mit geometrischen (#) vermischt habe. Die Quartals-Renditen im arithmetischen Mittel sehen korrekterweise so aus (welche dankenswerterweise auch mit der R-tq_transmute()-Funktion ermittelt werden kann (+aggregate(..FUN = mean)) und nicht von mir zusammengefummelt wurden):

      Q1: -2.94%
      Q2 : +4.86%
      Q3: 0.00%
      Q4 : +10.14%


      Tag: SP500
      S&P 500 | 4.765,57 PKT
      1 Antwort
      Avatar
      schrieb am 20.07.23 14:16:08
      Beitrag Nr. 198 ()


      19.7.
      ‘Night Effect’ ETFs to Shut Down With Overnight Stock Returns Elusive
      https://finance.yahoo.com/news/night-effect-etfs-shut-down-1…
      ...
      After launching last June, both funds have struggled to attract assets and badly underperformed their benchmarks. The ETFs use futures and swaps to capture the difference in returns between when US trading hours end and when the market reopens.

      While overnight action has been shown to deliver better returns than regular trading — chalked up to factors such as off-hours news announcement, such as data releases or earnings reports — trading costs and other components can eat into performance when the strategy is actually implemented, according to Morningstar Inc.

      ...
      S&P 500 | 4.556,53 PKT
      Avatar
      schrieb am 29.04.23 23:59:04
      Beitrag Nr. 197 ()
      Sell in May and go away?

      2006, 2009: The Halloween Effect in US Sectors
      https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=901088

      Sommer: Mai bis Oktober
      Winter: November bis April
      ...


      ...

      S&P 500 | 4.171,18 PKT
      Avatar
      schrieb am 22.04.23 22:44:13
      Beitrag Nr. 196 ()
      Day Trading mit $QQQ, $TQQQ (https://www.etf.com/TQQQ) mit einer Opening Range Breakout (ORB)-Strategie:

      11.4.2023
      Can Day Trading Really Be Profitable? Evidence of Sustainable Long-term Profits from Opening Range Breakout (ORB) Day Trading Strategy vs. Benchmark in the US Stock Market
      https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4416622 =>


      ...
      One popular strategy employed by day traders is the n-minute ORB strategy [9]. As shown in Figure 1, this approach usually involves identifying the high and low points of a stock during the first n-minutes of trading, and then buying or selling when the stock breaks out of this range. A more simplistic version of this strategy can be obtained by buying or selling at the open of the second candle in the same direction of the first n-minute candle. This strategy is often used because it can generate quick profits, with traders looking to capitalize on the volatility that can occur at the beginning of the trading day.
      ...


      ...


      ...


      Instead of using the low or the high of the day for stop loss placement, we decided to use a fraction of the 14-day average true range (ATR) for the stop loss. We surmised that a fixed percentage of the ATR should be a better and more stable representation of the volatility of the stock during the day. For the profit target, we ran an analysis of profit targets that ranged from 1R to 10R and EoD. We noticed that the best results were achieved, as shown in Figure 7, with tight stop losses (5% of the 14-day ATR) and by keeping the trade active until EoD in order to maximize the possible R as the profit target. This is a truly fascinating result, as it empirically confirms the correctness of the commonly used saying to cut losses quickly (by having a small stop loss) and to let profits run (by having a large profit target or by reaching EoD).
      ...



      ...
      S&P 500 | 4.131,10 PKT
      Avatar
      schrieb am 09.01.23 14:28:30
      Beitrag Nr. 195 ()
      S&P
      Anleger-Alarm! S&P 500 vor Durchbruch: Wieder grüne Börsenwoche? - Aufatmen?
      https://www.wallstreet-online.de/nachricht/16408817-wisslers…
      S&P 500 | 3.910,79 PKT
      • 1
      • 21
       DurchsuchenBeitrag schreiben


      Investoren beobachten auch:

      WertpapierPerf. %
      +0,16
      -0,28
      0,00
      -1,88
      -1,29
      -0,58
      -0,95
      -1,23
      -0,50
      -0,37
      Meine kleine Sammlung an Börsenstatistiken