標題: 股價占燈號變數才1/9而已,可是相關係數全靠它拉分數
mikeon88
管理員
Rank: 9Rank: 9Rank: 9


UID 1
精華 0
積分 0
帖子 15453
閱讀權限 255
註冊 2007-1-14
用戶註冊天數 6319
用戶失蹤天數 6

111.243.44.25
發表於 2012-2-2 18:52  資料 主頁 文集 私人訊息 
Perry桑實事求是的精神,
一直是我效法的模範
頂部
polyperry
同學




UID 185
精華 0
積分 0
帖子 1011
閱讀權限 99
註冊 2011-3-19
用戶註冊天數 4794
用戶失蹤天數 522
來自 886

61.230.178.68
發表於 2012-2-2 20:25  資料 私人訊息 
Dear Mikeon 桑,
你過獎了.
說實話,反而是我獲益良多,從巴菲特班學習到很多.
每次重看講義,都有不同的體會.
謝謝.
Perry
頂部
mikeon88
管理員
Rank: 9Rank: 9Rank: 9


UID 1
精華 0
積分 0
帖子 15453
閱讀權限 255
註冊 2007-1-14
用戶註冊天數 6319
用戶失蹤天數 6

111.243.32.250
發表於 2012-2-3 09:27  資料 主頁 文集 私人訊息 
From: Onion
Sent: 2012/2/2

洪先生您好.
感謝您針對我的疑問于以賜教.尤其我只是您的著作之一般讀者,並非是貴班的學生.
我現在終於了解您的觀點了.就是:
直接及間接金融、工業生產指數,製造業銷售值...等等,它們個個都與大盤指數沒有很強的相關性;如果把它們共同組織成某個指標I ,這個I當然與股市也沒有很深的連動性.此時如果把大盤指數再加進它們當中又組成一個新的指標J之後,卻忽然發現這個J與股市相關性很強 ,那麼我們就可以反推:必然是大盤指數在主導這一新的指標.所以,想用這個指標J來預測大盤是沒有意義的.

如果我以上的領會是正確的,那麼我現在也完全贊同您的觀點,以後也不會再去注意這個景氣燈號了.事實上我還是相當認同您的GDP理論, 也準備使用它來規避系統性風險.先前有論者以為GDP理論也有失準的時候而加以批評,我卻主張只要在大多數情況下它都可以準確,就很有價值.

最後再次向您致謝.先前對您的觀點所提出的質疑若有冒犯之處,敬請原諒.
即頌時祉
Onion
頂部
pouiiu
同學




UID 881
精華 0
積分 0
帖子 349
閱讀權限 99
註冊 2011-10-14
用戶註冊天數 4585
用戶失蹤天數 1923

124.9.237.224
發表於 2012-2-3 19:13  資料 私人訊息 

 https://lh3.googleusercontent.co ... p3SH5Umc/s369/a.jpg

 https://lh4.googleusercontent.co ... q4O0yP3qU/s44/b.jpg


請刪除前1貼子吧 圖片無法超連結 [ 本帖最後由 pouiiu 於 2012-2-3 19:25 編輯 ]
頂部
pouiiu
同學




UID 881
精華 0
積分 0
帖子 349
閱讀權限 99
註冊 2011-10-14
用戶註冊天數 4585
用戶失蹤天數 1923

124.9.237.224
發表於 2012-2-3 19:20  資料 私人訊息 
其實可以用偏微分的觀念來驗證

股價在燈號裡的變數才占1/9而已 到底影響有多大

乍看之下 應該影響會只有1/9 但是各位請看 影響會這樣...

假設 函數W(A,B,C,D,E,F,G,H,I) 包含了9種函數的集合 稱為燈號

A(a)=直接及間接金融造成
B(b)=工業生產指數造成
C(c)=非農業就業人數造成
D(d)=...
E(e)=...
F(f)=...
G(g)=...
H(h)=...
I(i)= i=大盤指數

上面的假設中 還看的出 A~I函數間 彼此間沒有相關影響(這是為了簡化 讓推導方便)  例如A(a)直接及間接金融造成的結果不會影響B(b)~I(i)

現在又假設燈號W跟其他關係式如下式組成
W(A,B,C,D,E,F,G,H,I)=A(a)+B(b)+C(c)+D(d)+E(e)+F(f)+G(g)+H(h)+I(i)
(這假設要看燈號怎組成了如果燈號發明人想組成這樣W=0.29*A+0.1*B+0.1C+0.1*D+0.1*E+0.1*F+0.1*G++0.1*H+0.01*I那股價影響就真的很小了)

現在只考慮I(i)大盤指數照成對燈號的影響 把函數Wi 做偏微分就可以了

燈號(只考慮股價照成對燈號的影響) =
=0+0+0+0+0+0+0+0+=0+1=1

這就是斜率=1 也就是前面回復第4個裡的 正相關1的關係 又稱線性關係
再舉例說明
例如大盤4000 燈號4000
大盤變成8000 燈號變成(8000-4000)*1+4000=8000
看到大盤影響燈號有多大

再假設燈號的組成為
W=0.29*A+0.1*B+0.1C+0.1*D+0.1*E+0.1*F+0.1*G++0.1*H+0.01*I

燈號(只考慮股價照成對燈號的影響) =
=0+0+0+0+0+0+0+0+0.01*
=0+0.01=0.01
例如大盤4000 燈號4000
大盤變成8000 燈號變成(8000-4000)*0.01+4000= 4040
大盤影響燈號就變小了

所以要看大盤(股價)在燈號的權重才能知道 [ 本帖最後由 pouiiu 於 2012-2-3 19:39 編輯 ]
頂部
polyperry
同學




UID 185
精華 0
積分 0
帖子 1011
閱讀權限 99
註冊 2011-3-19
用戶註冊天數 4794
用戶失蹤天數 522
來自 886

61.230.178.68
發表於 2012-2-3 20:45  資料 私人訊息 
http://www.cepd.gov.tw/m1.aspx?sNo=0009696
頂部
polyperry
同學




UID 185
精華 0
積分 0
帖子 1011
閱讀權限 99
註冊 2011-3-19
用戶註冊天數 4794
用戶失蹤天數 522
來自 886

61.230.178.68
發表於 2012-2-3 21:11  資料 私人訊息 
同意#20的看法.

I(i)=i  <-股價指數(y=I(i)=i)對股價指數(x=i)做圖,Slope=1,R2=1.
Partial I(i)/Partial i=Partial i/Partial i=1

[ 本帖最後由 polyperry 於 2012-2-3 21:28 編輯 ]
頂部
pouiiu
同學




UID 881
精華 0
積分 0
帖子 349
閱讀權限 99
註冊 2011-10-14
用戶註冊天數 4585
用戶失蹤天數 1923

124.9.237.224
發表於 2012-2-3 21:31  資料 私人訊息 
我想個例子 相對於mike的例子說明 再淺顯的說明 不用偏微分來驗證
假設其它八項影響加起來的值 相對大盤指數(股價)大很多 會怎樣

假設其它八項影響加起來90相對大盤指數10大很多 來看景氣燈的變動率

景氣燈值=90(其它八項影響)+10(大盤指數)=100
假設大盤指數變成20 增加一倍很大了吧

景氣燈值=90(其它八項影響)+20(大盤指數)=110

變動率=(110-100)/100=0.1=10%

大盤指數都漲一倍(100%)了 不考慮其它八項影響 景氣燈只漲了10%

"所以此時大盤指數(股價)影響景氣燈很小"

上面這例子成立在於 "其它八項影響加起來的值 相對大盤指數大很多"
也就是像我前面說的 "當大盤指數權重占 景氣燈值 的比例小很多時  大盤影響景氣燈很小"

還是那句話要看 大盤指數(股價)在燈號的權重才能知道影響景氣燈多少

[ 本帖最後由 pouiiu 於 2012-2-3 21:48 編輯 ]
頂部
pouiiu
同學




UID 881
精華 0
積分 0
帖子 349
閱讀權限 99
註冊 2011-10-14
用戶註冊天數 4585
用戶失蹤天數 1923

124.9.237.224
發表於 2012-2-3 22:15  資料 私人訊息 
景氣燈值=90(其它八項影響)+10(大盤指數)=100
        =0.9*100+0.1*100

假設大盤指數變成20 增加一倍很大了吧
也就是未計算權重前 當100變成200

景氣燈值=90(其它八項影響)+20(大盤指數)=110
        =0.9*100+0.1*200

斜率=0.1 大盤權重0.1
也就是相關系數0.1

景氣燈=(200-100)*0.1+100=110
這樣應該好理解偏微分的意義了吧
頂部
mikeon88
管理員
Rank: 9Rank: 9Rank: 9


UID 1
精華 0
積分 0
帖子 15453
閱讀權限 255
註冊 2007-1-14
用戶註冊天數 6319
用戶失蹤天數 6

42.73.179.148
發表於 2012-2-3 22:20  資料 主頁 文集 私人訊息 
相關係數是指線性相關,
x 跟 y 構成一條斜線

若 x 跟 y 構成
1. 橫線或垂直線
2. 散成一團
3. 弧線或曲線
相關係數都是 0


x 跟 y 若能畫出一條斜線的話
1,000x 跟 y 或者 0.01x 跟 y 也能畫出一條斜線
相關係數跟變數的數字或權數的大小無關
頂部
polyperry
同學




UID 185
精華 0
積分 0
帖子 1011
閱讀權限 99
註冊 2011-3-19
用戶註冊天數 4794
用戶失蹤天數 522
來自 886

61.230.178.68
發表於 2012-2-3 23:32  資料 私人訊息 
了解.
Mikeon 桑,謝謝.
頂部