Modèle d’investissement quantitatif : une astuce permet d’identifier facilement si les rapports financiers des sociétés cotées sont frauduleux ! Des informations solides !

La méthode d’analyse quantitative est utilisée pour la gestion d’actifs, c’est-à-dire l’investissement quantitatif. Dans le trading quantitatif d’actions, le modèle de sélection d’actions est construit à l’aide de facteurs fondamentaux, de facteurs de prix et d’émotions du marché, afin de choisir le meilleur panier d’actions.

On peut dire que les facteurs de base du modèle quantitatif multi-facteur des actions de titres de créance dépendent fortement de l’exactitude et de la véracité des données financières. Cet article vous apprend à utiliser la loi spécifique de titres de créance pour identifier efficacement la fiabilité des déclarations financières des sociétés cotées en bourse, afin de sélectionner des actions de qualité.

• Les chiffres financiers sont difficiles à vérifier:

Avec l’augmentation du nombre de sociétés cotées en A, les disparités de qualité des états financiers sont devenues plus visibles.

La façon la plus directe de juger les résultats d’une société cotée est de s’intéresser à sa situation financière. Il faut examiner si elle est raisonnable dans les domaines comptables tels que les dépenses et les revenus, puis la comparer horizontalement avec d’autres sociétés concurrentes, puis approfondir les recherches.

Les fonds d’investissement quantifiés choisissent les actions à l’aide d’un modèle de financement par lots, essentiellement en choisissant un fonds parmi un panier d’actions, ou peut-être parmi plus de 3000 sur le marché, et finalement en choisissant des dizaines ou des centaines d’actions pour déterminer la tenue.

La stabilité et la capacité Alpha sont des facteurs qui préoccupent les gestionnaires de fonds, mais pas les actions en particulier.

Les lois spécifiques de Benford permettent d’examiner la véracité des rapports financiers La loi spécifique de Benfort est une méthode permettant de juger de la véracité des données de la balance des revenus.

Dans la vie réelle, les premiers nombres produits par la nature ont une loi, donc la loi spécifique de Benfort, aussi appelée loi du premier nombre de Qin.

La probabilité que le premier chiffre soit 1 est d’environ 30%, celle que le premier chiffre soit 2 est d’environ 17%, et celle que le premier chiffre soit 9 n’est que de 4,6% (par exemple, le premier chiffre de 1432 est 1 et le premier chiffre de 0564 est 5).

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  Dans nos vies, les données qui nous concernent n’apparaissent pas par hasard, elles proviennent d’une plus petite quantité de données. Les factures d’eau et d’électricité, la densité de la population, la longueur des rivières, l’indice boursier, etc. répondent à la loi du premier chiffre de Zhao.

  Par exemple: l’indice boursier a commencé à 1000 points, en supposant une croissance moyenne de 10% par an, il n’atteindra 2000 points que dans 7,3 ans, donc le premier chiffre de l’indice boursier a toujours été de 1. Si l’indice boursier augmente encore de 4,2 ans, il peut atteindre 3000 points, donc dans ces 4,2 ans, le premier chiffre est de 2.

  En résumé, il est facile de voir que l’indice boursier est au premier chiffre pendant plus de temps que le premier chiffre, ce qui est naturellement plus probable.

  La recherche sur les titres de l’industrie a confirmé la loi spécifique de Benefit: L’étude a été réalisée sur les déclarations financières des sociétés cotées en bourse. Elle a utilisé les données de la dernière décennie (de 2007 à 2016) pour calculer les déclarations financières de l’ensemble du marché.

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  On peut dire que les données financières des sociétés cotées en bourse sont fondamentalement conformes à la loi de Benford, et que la première colonne de toutes les données financières doit être conforme à la probabilité de la théorie de la rationalité. Si les données financières sont modifiées artificiellement, cela entraînera inévitablement un écart entre les données globales et la valeur de probabilité théorique. Et plus la portée des modifications est grande, plus le degré d’écart sera grand.

  En résumé, si l’on considère la véracité des données financières d’une entreprise en utilisant le degré d’écart comme critère de jugement, alors la véracité ou la fausseté des déclarations financières est évidente.