Investicia do zlata.

Podílové fondy, akcie, komoditní trhy, spekulace, aukce. Kam a jak nejlépe investovat volné finanční prosředky

Moderátor: Moderátoři FinExpert.cz

Odeslat příspěvekod gotesák 15. 8. 2020 17:25

Takže jednu prudkou korekci máme za sebou, příští týden je třeba být opatrný, zatím to vypadá na zdravou korekci, růstový trend nebyl porušen, ale přesto okamžité budování dalších pozic je riskantní. Cenu ovlivňuje US dolar, který zase ovlivňují volby, inflační očekávání rostou a sazby zůstávají nízké. Vše rozhodnou velcí hráči, dav půjde s nimi. Cíl 2100 USD v prosinci 2020 zůstává v platnosti.
Život je příliš krátký na to, aby člověk chodil do práce.
gotesák
Diskutér
Uživatelský avatar

Odeslat příspěvekod saabik 15. 8. 2020 17:50

Korekci na zlatu způsobila vyšší inflace v US. Což nekoresponduje s tvrzením místních expertů.
saabik
Diskutér

Odeslat příspěvekod mlsal 15. 8. 2020 18:59

Myslíš ta vyšší inflace, která je nižší než začátkem roku? :-D (1% v červenci oproti 2,5% v lednu), viz třeba tady.
mlsal
Diskutér

Odeslat příspěvekod gotesák 15. 8. 2020 19:50

Saabiku, zrovna od tebe bych takové zjednodušení nečekal, vždyť každý ví, že všechno souvisí se vším a v investování dvojnásob. A korekce jsou běžnou, ba přímo nutnou součástí růstu. A že ji něco způsobí? Záminka se najde vždycky, ať již byla ta inflace jakákoli nebo dvouletá minima na dolaru (jakože má pořád hodně kam padat....)
https://www.dailyfx.com/us-dollar-index
Život je příliš krátký na to, aby člověk chodil do práce.
gotesák
Diskutér
Uživatelský avatar

Odeslat příspěvekod mlsal 15. 8. 2020 20:24

gotesák píše:...vždyť každý ví, že všechno souvisí se vším a v investování dvojnásob.

Každý to neví. Vědí to především komouši. Je to citát největšího bolševika v dějinách V.I.Lenina.

Konkurovat mu můžou jenom současní bolševici (rudí, zelení, černí, hnědí, ...), kteří chtějí zlikvidovat kapitalizmus a nastolit komunistický režim.

Tak pozor na to, co si přeješ. :grr:
mlsal
Diskutér

Odeslat příspěvekod jednadva 15. 8. 2020 22:12

gotesák: Že tě to baví.
jednadva
Diskutér

Odeslat příspěvekod jednadva 16. 8. 2020 02:41

mlsal píše:Myslíš ta vyšší inflace, která je nižší než začátkem roku? :-D (1% v červenci oproti 2,5% v lednu), viz třeba tady.

Možná mluvil o měsíční inflaci.

CPI US dif.png
CPI US dif.png (11.29 ) Zobrazeno 3198 krát
jednadva
Diskutér

Odeslat příspěvekod mlsal 16. 8. 2020 07:36

jednadva píše:Možná mluvil o měsíční inflaci.

Možná.

Nicméně se domnívám, že spotřebitelská inflace nemá vliv na ceny zlata (akcií, nemovitostí, umění, ...).

Domnívám se, že na ceny aktiv má vliv peněžní inflace, tj. jak roste množství peněz v ekonomice. Srovnejte cenu zlata a roční změnu množství peněz v americké ekonomice. (nastavte Edit graph/Percent change from year ago).

Kolem roku 2011/12 rostla peněžní zásoba o cca 10% ročně (normál je cca 7%) a cena zlata stoupla na 1700 USD/oz. Následně se růst peněžní zásoby snižoval a cena zlata klesla na 1100 USD/oz.

V letech 2019-20 peněžní zásoba rostla opět rychleji (až 30%) a cena zlata vyrostla na 1944 USD/oz.

Současný rychlý růst peněžní zásoby v USA je způsoben přímou vládní pomocí firmám a zaměstnancům a bankovními půjčkami firmám v souvislosti s korona krizí (viz úvěrová tvorba peněz).

Pokud jde o budoucnost, bude záležet na vývoji korona krize a jak se k věci postaví americká administrativa a jestli přijde druhé kolo vládní pomoci. Spíš bych čekal uklidnění situace (všechno špatné jednou skončí) a korekci ceny zlata (akcií, ...).

Co vy na to. :-)
mlsal
Diskutér

Odeslat příspěvekod gotesák 16. 8. 2020 08:26

Já očekávám dlouhodobý růst ceny zlata, stříbra, mědi, železné rudy, akcií, potravin, lokomotiv, mezd, podpor v nezaměstnanosti a sociálních dávek, staveb v čele s cenou nově postavené dálnice v ČR přepočtenou na 1km, globálního zadlužování, globálních teplot, hladiny moří, počtu obyvatel planety, automobilů a elektrokol, invazních druhů rostlin a živočichů, nezaměstnaných, domácího násilí, dotací na cokoli, vynálezů, extremismu, populismu a dalších -ismů.
8-S
Až se ta planeta nasere(nebo TEN nahoře viz vtip) a konečně zredukuje nejvíce přemnoženého škůdce
přemnožení.jpg
přemnožení.jpg (7.08 ) Zobrazeno 3027 krát
Život je příliš krátký na to, aby člověk chodil do práce.
gotesák
Diskutér
Uživatelský avatar

Odeslat příspěvekod saabik 16. 8. 2020 11:37

Peněžní zásoba nemá žádnou přímou souvislost s cenou zlata. Je jí tolik kolik je v ekonomice zrovna potřeba. Tyhle nesmysly patří s prominutím leda tak do hospodských diskusí.
saabik
Diskutér

Odeslat příspěvekod jednadva 16. 8. 2020 13:33

mlsal: Ze tří údajů nic nevyčteš. Musíš pořádně testovat.

Ten vztah MZM a zlata jsem otestoval na kointegraci (="spřažený" společný vývoj v čase) podle Johansena:

Kód: Vybrat vše
library(quantmod)
library(zoo)
library(urca)

getSymbols("GOLDAMGBD228NLBM",src='FRED')
getSymbols("MZM",src='FRED')

g=na.omit(GOLDAMGBD228NLBM)
m=na.omit(MZM)

gm=cbind(na.omit(g),na.omit(m))
gm=na.omit(gm)
gm=log(gm)
names(gm)=c("gold","money")

gsum=summary(ur.df(y=gm$gold,selectlags=c("AIC")))
msum=summary(ur.df(y=gm$money,selectlags=c("AIC")))

dg=na.omit(diff(gm$gold))
dm=na.omit(diff(gm$money))

dgsum=summary(ur.df(y=dg,selectlags=c("AIC")))
dmsum=summary(ur.df(y=dm,selectlags=c("AIC")))

dgsum
dmsum

s=ca.jo(gm,ecdet="none")
summary(s)

plot(gm,main="Zlato (GOLDAMGBD228NLBM, černě, USD) a peněžní zásoba USA (MZM, červ., mld. USD) z FREDu (log)",lwd=3)
plot(exp(gm),main="Zlato (GOLDAMGBD228NLBM, černě, USD) a peněžní zásoba USA (MZM, červ., mld. USD) z FREDu",lwd=3)

plot(exp(gm$gold),main="Zlato (GOLDAMGBD228NLBM), v USD",lwd=3)
plot(exp(gm$money),main="Americká peněžní zásoba (MZM), v USD",lwd=3,col="red")


Výstup z kointegračního testu "ca.jo" v R vypadá takto:

Kód: Vybrat vše
> s=ca.jo(gm,ecdet="none")
> summary(s)

######################
# Johansen-Procedure #
######################

Test type: maximal eigenvalue statistic (lambda max) , with linear trend

Eigenvalues (lambda):
[1] 0.0067242428 0.0001571182

Values of teststatistic and critical values of test:

          test 10pct  5pct  1pct
r <= 1 |  0.29  6.50  8.18 11.65
r = 0  | 12.66 12.91 14.90 19.19

Eigenvectors, normalised to first column:
(These are the cointegration relations)

           gold.l2   money.l2
gold.l2   1.000000  1.0000000
money.l2 -1.085997 -0.1513765

Weights W:
(This is the loading matrix)

              gold.l2      money.l2
gold.d  -0.0033027872 -2.049279e-04
money.d  0.0001166739 -7.676166e-05

>


Nejdůležitější informace jsou v tabulce

Kód: Vybrat vše
           test 10pct  5pct  1pct
r <= 1 |  0.29  6.50  8.18 11.65
r = 0  | 12.66 12.91 14.90 19.19


kde hodnota sloupce "test" (tj. testové statistiky) nedosahuje ani kritické hodnoty pro hladinu významnosti 10 % na spodním řádku (r = 0). To znamená, že mezi cenou zlata v USD a peněžní zásobou v USA není žádný vztah.

Pro informaci přikládám grafy dat použitých v testu:

Zlato.png


MZM.png
MZM.png (11.23 ) Zobrazeno 2737 krát


Zlato + MZM.png


Zlato + MZM log.png
jednadva
Diskutér

Odeslat příspěvekod saabik 20. 8. 2020 11:17

Jednadva: udělej totéž se zlatem a generickým výnosem 10Ytreasury a vyjde ti krásná negativní korelace.
saabik
Diskutér

Odeslat příspěvekod jednadva 20. 8. 2020 11:52

Můžu to zkusit.
jednadva
Diskutér

Odeslat příspěvekod mlsal 20. 8. 2020 17:21

Vracím se k mému minulému příspěvku o závislosti ceny zlata na peněžní zásobě.

Zkusil jsem to přepočítat a vyšlo mi něco jiného, než jak dokládá jednadva. Inspiraci jsem našel např. tady.

Měsíční data MZM, M2, GOLD použitá z FRED od 1.4.1968 do 1.7.2020.
Použity logaritmické hodnoty.
Použitý software Gretl.

Postup pro M2-GOLD:

1) výpočet korelací:
corr(l_M2, l_GOLD) = 0,89728395

2) OLS:

Model 27: OLS, za použití pozorování 1968:03-2020:01 (T = 623)
Závisle proměnná: l_GOLD

koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota
---------------------------------------------------------
l_M2 0,730656 0,00227669 320,9 0,0000 ***

Střední hodnota závisle proměnné 5,911902
Sm. odchylka závisle proměnné 0,965038
Součet čtverců reziduí 134,1849
Sm. chyba regrese 0,464469
Necentrovaný koeficient determinace 0,993997
Centrovaný koeficient determinace 0,768354
F(1, 622) 102995,2
P-hodnota(F) 0,000000
Logaritmus věrohodnosti −405,7442
Akaikovo kritérium 813,4883
Schwarzovo kritérium 817,9229
Hannan-Quinnovo kritétium 815,2117
rho (koeficient autokorelace) 0,990050
Durbin-Watsonova statistika 0,014401

3) Durbin-Watsonova statistika < koef. determinace (0,99).
Znamená to, že se nejedná o skutečnou funkční závislost, ale pouze o zdánlivou
regresi, protože DW statistika při zdánlivé regresi konverguje k nule, a při skutečné závislosti proměnných konverguje k nenulové hodnotě.

4) 1. diference hodnot
Diferencí se data zbaví trendu a získají stacionární charakter.

5) OSL pro diference:
Model 28: OLS, za použití pozorování 1968:04-2020:01 (T = 622)
Závisle proměnná: d_l_GOLD

koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota
---------------------------------------------------------
d_l_M2 1,29144 0,342277 3,773 0,0002 ***

Střední hodnota závisle proměnné 0,005994
Sm. odchylka závisle proměnné 0,055977
Součet čtverců reziduí 1,924069
Sm. chyba regrese 0,055663
Necentrovaný koeficient determinace 0,022411
Centrovaný koeficient determinace 0,011185
F(1, 621) 14,23622
P-hodnota(F) 0,000177
Logaritmus věrohodnosti 914,5331
Akaikovo kritérium −1827,066
Schwarzovo kritérium −1822,633
Hannan-Quinnovo kritétium −1825,343
rho (koeficient autokorelace) 0,031584
Durbin-Watsonova statistika 1,934417

6) Durbin-Watsonova statistika OK. Má být v rozsahu 1,5-2,5.

7) Rozšířený Dickey-Fullerův test na jednotkový kořen

Rozšířený Dickey-Fullerův test pro d_l_M2
testing down from 18 lags, criterion AIC
počet pozorování 606
nulová hypotéza jednotkového kořenu: a = 1

test s konstantou
s použitím 15 zpožděných proměnných (1-L)d_l_M2
model: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e
odhadovaná hodnota (a - 1): -0,188645
testovací statistika: tau_c(1) = -3,44303
asymptotická p-hodnota 0,009609
autokorelační koeficient 1. řádu pro e: -0,001
zpožděné diference: F(15, 589) = 4,718 [0,0000]

s konstantou a trendem
s použitím 8 zpožděných proměnných (1-L)d_l_M2
model: (1-L)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e
odhadovaná hodnota (a - 1): -0,257351
testovací statistika: tau_ct(1) = -4,86552
asymptotická p-hodnota 0,0003265
autokorelační koeficient 1. řádu pro e: 0,002
zpožděné diference: F(8, 602) = 5,883 [0,0000]

Rozšířený Dickey-Fullerův test pro d_l_GOLD
testing down from 18 lags, criterion AIC
počet pozorování 610
nulová hypotéza jednotkového kořenu: a = 1

test s konstantou
s použitím 11 zpožděných proměnných (1-L)d_l_GOLD
model: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e
odhadovaná hodnota (a - 1): -0,571589
testovací statistika: tau_c(1) = -4,64554
asymptotická p-hodnota 0,0001
autokorelační koeficient 1. řádu pro e: 0,003
zpožděné diference: F(11, 597) = 2,765 [0,0017]

s konstantou a trendem
s použitím 11 zpožděných proměnných (1-L)d_l_GOLD
model: (1-L)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e
odhadovaná hodnota (a - 1): -0,579054
testovací statistika: tau_ct(1) = -4,66008
asymptotická p-hodnota 0,0007718
autokorelační koeficient 1. řádu pro e: 0,003
zpožděné diference: F(11, 596) = 2,705 [0,0021]

8] Kointegrační test Engle-Granger

Krok 1: kointegrační regrese

Kointegrační regrese -
OLS, za použití pozorování 1968:04-2020:01 (T = 622)
Závisle proměnná: d_l_GOLD

koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota
----------------------------------------------------------
const −0,00314988 0,00399021 −0,7894 0,4302
d_l_M2 1,69182 0,611934 2,765 0,0059 ***

Střední hodnota závisle proměnné 0,005994
Sm. odchylka závisle proměnné 0,055977
Součet čtverců reziduí 1,922137
Sm. chyba regrese 0,055680
Koeficient determinace 0,012178
Adjustovaný koeficient determinace 0,010585
Logaritmus věrohodnosti 914,8455
Akaikovo kritérium −1825,691
Schwarzovo kritérium −1816,825
Hannan-Quinnovo kritétium −1822,245
rho (koeficient autokorelace) 0,032099
Durbin-Watsonova statistika 1,933284

Krok 2: test jednotkového kořenu v uhat

Rozšířený Dickey-Fullerův test pro uhat
s použitím 12 zpožděných proměnných (1-L)uhat
počet pozorování 609
nulová hypotéza jednotkového kořenu: a = 1

test bez konstanty
model: (1-L)y = (a-1)*y(-1) + ... + e
odhadovaná hodnota (a - 1): -0,598594
testovací statistika: tau_c(2) = -4,81365
asymptotická p-hodnota 0,0003297
autokorelační koeficient 1. řádu pro e: -0,004
zpožděné diference: F(12, 596) = 2,835 [0,0008]

------------------------------------------------------------
Ve výsledcích sledujte p-hodnoty. Musí být menší než 0,05

V rámci kointegrační analýzy byla pomocí Engel-Granger testu potvrzena dlouhodobá závislost mezi nominální peněžní nabídkou M2 a cenou zlata. To potvrzuje test jednotkového kořene reziduí regresního vztahu.

Pro MZM to vychází obdobně.

Omlouvám se za trochu delší příspěvek. :-)
mlsal
Diskutér

Odeslat příspěvekod jednadva 20. 8. 2020 20:27

mlsal píše:Inspiraci jsem našel např. tady.

Aha. Já myslel, že jsem tě inspiroval já, ne Širůček. :) To jsi mě tedy urazil. :) A co že tě pan Širůček neinspiroval hned zkraje? :)
mlsal píše:V rámci kointegrační analýzy byla pomocí Engel-Granger testu potvrzena dlouhodobá závislost mezi nominální peněžní nabídkou M2 a cenou zlata. To potvrzuje test jednotkového kořene reziduí regresního vztahu.

To je možné. M2 jsem netestoval. Je otázka, jestli to je tak velký rozdíl, ale přece jen bych radši viděl MZM - koneckonců to byla tvoje první hypotéza. Jakou řadu pro zlato jsi použil (kód)?
jednadva
Diskutér

Předchozí stránkaDalší stránka

Kdo je online

Uživatelé procházející toto fórum: Žádní registrovaní uživatelé a 0 návštevníků