군집 분석이란 무엇입니까?
군집 분석은 유사한 특성을 공유하는 개체 집합을 그룹화하는 데 사용되는 기술입니다. 통계에서 일반적입니다. 투자자는 클러스터 분석을 사용하여 다양한 포트폴리오를 구축하는 데 도움이되는 클러스터 거래 방법을 개발할 것입니다. 수익률에서 높은 상관 관계를 보이는 주식은 각 주식이 카테고리에 놓일 때까지 한 바구니에, 다른 바구니에 약간 덜 상관 된 등으로 떨어집니다.
올바르게 수행하면 다른 군집이 서로 최소한의 상관 관계를 나타냅니다. 이러한 방식으로 투자자는 다각화의 모든 미덕을 얻게됩니다. 즉, 손실 감소, 자본 보존 및 총 위험에 추가하지 않고 더 위험한 거래를 할 수있는 능력. 다각화는 투자의 중심 세입자 중 하나이며 클러스터 분석은이를 달성하기위한 하나의 채널 일뿐입니다.
주요 테이크 아웃
- 클러스터 분석을 통해 투자자는 다양한 투자 포트폴리오를 구축하는 클러스터 거래 접근 방식을 개발할 수 있습니다. 클러스터 분석을 통해 투자자는 다양한 시장 세그먼트에 맞는 관련 수익으로 자산을 구매하고 클러스터 할 수 있습니다. 클러스터 분석의 장점 중 하나는 투자자의 포트폴리오를 보호하는 것입니다 클러스터 분석에 대한 비판 중 하나는 수익률 상관 관계가 높은 클러스터가 때때로 유사한 위험 요소를 공유한다는 것입니다. 즉, 한 클러스터의 성능이 저하되면 다른 클러스터의 성능이 저하 될 수 있습니다.
군집 분석 이해
클러스터 분석을 통해 투자자는 관련 수익으로 유가 증권을 식별함으로써 포트폴리오의 중복을 제거 할 수 있습니다. 예를 들어 기술 주식 만 포함 된 포트폴리오는 표면적으로 안전하고 다양해 보일 수 있지만 Dotcom Bubble과 같은 이벤트가 발생하면 전체 포트폴리오가 심각한 손실에 취약합니다. 다양한 시장 세그먼트에 맞는 자산을 구매하고 클러스터링하는 것은 다각화를 늘리고 그러한 시스템 위험으로부터 보호하는 데 중요합니다.
클러스터 분석을 기반으로 주식 선택 및 거래
이 기술은 또한 순환 및 성장 주식과 같은 특정 범주의 주식을 발견 할 수 있습니다. 이러한 특정 전략은 스마트 베타 또는 요소 투자 우산에 해당합니다. 최소 변동성, 성장 및 모멘텀과 같은 특정 위험 프리미엄에서 더 나은 위험 조정 수익을 포착하려고 시도합니다.
어떤면에서, 스마트 베타 또는 요소 투자는 군집 분석에 의해 전파 된 그룹화 및 분류의 개념을 구현합니다. 단일 공통 행동에 대한 클러스터링 논리는 요인 투자의 기본 방법론을 반영하며, 이는 유사한 시스템 위험에 취약한 주식을 식별하고 유사한 특성을 공유합니다.
클러스터의 자산이 항상 동일한 산업에 존재하는 것은 아닙니다. 종종 클러스터는 기술 및 금융과 같은 여러 산업의 주식을 보유합니다.
군집 분석의 비판
군집 분석의 명백한 단점은 군집 간의 중복 수준입니다. 클러스터는 멀리 떨어져있어 수익률이 높으며 종종 유사한 위험 요소를 공유합니다. 따라서 한 클러스터에서 작동 중지 날짜가 다른 클러스터에서도 성능이 저하 될 수 있습니다. 이러한 이유로 투자자는 주식 간의 거리가 먼 주식을 찾아 모아야합니다. 이런 식으로 클러스터는 다른 시장 요인에 의해 영향을받습니다.
즉, 2008 년 경기 침체와 같은 광범위한 시장 철수는 구성에 관계없이 전체 포트폴리오를 제한 할 것입니다. 가장 다양한 클러스터조차도 후퇴하는 역풍을 견뎌내는 데 어려움을 겪을 것입니다. 여기서 가장 좋은 클러스터링은 극단적 인 단점 손실을 최소화하는 것입니다.
