聚類分析

聚類分析是一種用於對具有相似特徵的物件集進行分組的技術。這在統計學中很常見。投資者將使用聚類分析來開發一種聚類交易方法，幫助他們建立一個多元化的投資組合。表現出高回報相關性的股票歸入一個籃子，而相關性稍低的股票歸入另一個籃子，以此類推，直到每個股票歸入一個類別。...

什麼是聚類分析(cluster ****ysis)？

聚類分析是一種用於對具有相似特徵的物件集進行分組的技術。這在統計學中很常見。投資者將使用聚類分析來開發一種聚類交易方法，幫助他們建立一個多元化的投資組合。表現出高回報相關性的股票歸入一個籃子，而相關性稍低的股票歸入另一個籃子，以此類推，直到每個股票歸入一個類別。

如果操作正確，不同的簇之間的相關性將最小。透過這種方式，投資者獲得了多樣化的所有優點：減少了下行損失、資本保值以及在不增加總風險的情況下進行風險更高的交易的能力。多樣化仍然是投資的主要租戶之一，而聚類分析只是實現多樣化的一個渠道。

關鍵要點

聚類分析有助於投資者發展一種聚類交易方法，建立一個多元化的投資組合。
聚類分析使投資者能夠購買和聚類具有適合不同市場細分的相關回報的資產。
聚類分析的好處之一是有助於保護投資者的投資組合免受可能使投資組合容易遭受損失的系統性風險。
對聚類分析的一種批評是，收益率高度相關的聚類有時具有相似的風險因素，這意味著一個聚類中的弱績效可能轉化為另一個聚類中的弱績效。

瞭解聚類分析

聚類分析使投資者能夠透過識別具有相關回報的證券來消除投資組閤中的重疊。例如，從錶面上看，只有科技股的投資組合似乎是安全和多樣化的，但當網路泡沫這樣的事件發生時，整個投資組合很容易遭受重大損失。購買和整合適合不同市場細分的資產，對於增加多樣化和防範此類系統性風險至關重要。

基於聚類分析的股票選擇與交易

這項技術還可以發現某些類別的股票，如週期性股票和成長性股票。這些具體策略屬於智慧貝塔或因子投資範疇。它們試圖從特定的風險溢價（如最小波動率、增長率和動量）中獲得更好的風險調整回報。

在某種程度上，聰明的beta或因子投資體現了聚類分析所宣揚的分組和分類的概念。基於單一共同行為的聚類邏輯反映了要素投資背後的基本方法，即識別易受類似系統性風險影響且具有相似特徵的股票。

叢集中的資產並不總是生活在同一個行業中。通常，叢集持有科技和金融等多個行業的股票。

聚類分析批判

聚類分析的一個明顯缺點是聚類間的重疊程度。距離較近的叢集，意味著回報率的高度相關性，通常具有一些相似的風險因素。因此，一個叢集中的一天宕機可能會導致另一個叢集中的效能同樣較弱。因此，投資者應該尋找並**間距較大的股票。這樣，叢集受到不同市場因素的影響。

也就是說，像2008年經濟衰退這樣的大範圍市場回撥將抑制整個投資組合，無論其結構如何。即使是最多元化的叢集也難以抵禦衰退的不利因素。在這裡，叢集所能做的最好的事情就是最小化極端的下行損失。

發表於 2021-06-09 10:21
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分類：金融

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