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聚类分析定义

什么是聚类分析? 聚类分析是一种用于对具有相似特征的对象集进行分组的技术。在统计学上很常见。投资者将使用聚类分析来开发一种聚类交易方法,帮助他们建立多元化的投资组合。表现出高回报相…

什么是聚类分析?

聚类分析是一种用于对具有相似特征的对象集进行分组的技术。在统计学上很常见。投资者将使用聚类分析来开发一种聚类交易方法,帮助他们建立多元化的投资组合。表现出高回报相关性的股票落入一个篮子,那些在另一个篮子中相关性稍弱的股票,以此类推,直到每只股票被归入一个类别。

如果操作正确,不同的集群之间的相关性最小。通过这种方式,投资者获得了多样化的所有优点:减少下行损失,资本保值,以及在不增加总风险的情况下进行风险更高的交易的能力。多元化仍然是投资的核心租户之一,聚类分析只是实现这一目标的一个渠道。

关键要点

  • 聚类分析帮助投资者开发一种聚类交易方法,建立多样化的投资组合。
  • 聚类分析使投资者能够购买和聚类具有适合不同细分市场的相关回报的资产。
  • 聚类分析的好处之一是帮助保护投资者的投资组合免受系统性风险的影响,这些风险可能使投资组合容易遭受损失。
  • 对聚类分析的一个批评是,回报相关性高的聚类有时有相似的风险因素,这意味着一个聚类的弱表现可能转化为另一个聚类的弱表现。
  • 理解聚类分析

    聚类分析使投资者能够通过识别具有相关回报的证券来消除投资组合中的重叠。例如,一个只包含科技股的投资组合表面上看起来可能是安全和多样化的,但当像网络泡沫这样的事件发生时,整个投资组合很容易遭受重大损失。购买和聚集适合不同细分市场的资产,对于增加分化和防范此类系统性风险至关重要。

    基于聚类分析的股票选择与交易

    这项技术还可以揭示某些类别的股票,如周期性股票和成长型股票。这些特定的策略属于智能测试或fac tor投资范畴。他们试图从特定的风险溢价中获得更好的风险调整回报,如最小波动性、增长和动量。

    在某种程度上,聪明的贝塔或因素投资体现了聚类分析所宣扬的分组和分类的概念。聚集在一个共同行为上的逻辑反映了因素投资背后的基本方法,即识别容易受到类似系统风险影响并具有类似特征的股票。

    集群中的资产并不总是生活在同一个行业。通常,集群持有多个行业的股票,如技术和金融。

    聚类分析批判

    聚类分析的一个明显缺点是聚类之间的重叠程度。集群的距离很近,这意味着回报的高度相关性,通常有一些相似的风险因素。因此,一个集群的一天不景气可能会导致另一个集群的表现同样不佳。为此,投资者应该寻找和聚集两者之间距离较大的股票。这样,集群受到不同市场因素的影响。

    也就是说,像2008年衰退这样的大范围市场回调将抑制整个投资组合,无论其结构如何。即使是最多样化的集群也难以抵御衰退的逆风。在这里,最好的集群可以做的就是最小化极端的负面损失。

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    作者: 爱财富网

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