Dual Momentum TM Da die Vorteile von Impulsinvestitionen weiter verbreitet werden, gibt es naturgemäß mehr Forschung, um sein Potenzial zu erforschen. Einige dieser Forschung, wie die Moskowitz, Ooi und Pedersen Papier Zeitreihe Momentum, war ausgezeichnet. Wir ziehen es vor, positive Dinge so zu betrachten und zu diskutieren, aber da dies ein Blog über Impulse ist, fühlen wir uns verpflichtet, auch über Impulsprodukte und Forschung zu sprechen, die ein bisschen off base sein können (Siehe hier: Market Neutral Momentum8230sort of). Ende letzten Jahres veröffentlichten Keller und van Putten ein Papier mit dem Namen Generalized Momentum und Flexible Asset Allocation. Die Autoren wandten von 1998 bis 2012 absolute und relative Dynamik auf die Top 3 von 7 Assets an. Sie entwickelten ihre Parameter auf 8 Jahre Daten von 2005 bis 2012 und zeigen, dass sie ihre Ergebnisse auf 7 Jahre zusätzlicher Daten von 1998 bis 2006 validiert haben 2004. Sie nennen dies eine Out-of-Sample-Validierung, aber sie erwähnen anderwohin in ihrer Zeitung, dass sie die Rückblickperiode und die Anzahl der Mittel festlegten, um zu investieren, indem sie eine längere Datenspanne betrachteten, die den gesamten Zeitraum 1998 bis 2012 einschließt . Um eine bescheidene Datenmenge in zwei Hälften aufzuteilen und einen Teil davon aufzurufen, ist ein Out-of-sample-Test nicht korrekt. Daten-Snooping Bias und Modell Anpassung sind auch gängige Praktiken bei den Praktikern. In Bezug auf ihre Ergebnisse sind acht Jahre Daten eine sehr kleine Stichprobengröße für die Bestimmung von Investitionsmodellparametern. Ihre Ergebnisse auf 7 weitere Jahre der Daten können anständig aussehen, weil Impuls ist so robust, dass die meisten Parameter über einen bestimmten Bereich ausarbeiten OK. Allerdings, Back-Tests auf acht Jahre der Daten können nicht geben, was sind wirklich die besten Parameterwerte. Andernfalls kann die Autoren Papier ziemlich verwirrend sein. Hier ist ein Beispiel: Manchmal wird unser relativer Impuls Relativstärke genannt (RS, siehe Faber 2010) oder Zeitreihen-Impuls (siehe Thomas 2012). Wir verwenden auch den Begriff return Impuls, um besser mit Volatilität und Korrelationsmomentum zu kontrastieren. Zeitreihe Momentum unterscheidet sich von relativen Impuls (siehe meine Post Whatchmacallit). Darüber hinaus hat das, was sie Volatilität und Korrelationsimpuls nennen, nichts mit Impuls zu tun. Momentum ist die Auswahl von Vermögenswerten, die auf der Dauerhaftigkeit in ihrer Leistung basieren, entweder gegen ihre Altersgenossen (relatives Momentum) oder gegen sich selbst über die Zeit (absolute Impulse). Dies macht keinen Sinn in Bezug auf Volatilität oder Korrelation. Die Autoren nutzen die Volatilität und Korrelation als Ranking-Faktoren. Sie tun das gleiche mit Rückkehr, aber nachdem sie sie mit relativen und absoluten Impuls wählen. Die Autoren enden Rangliste Vermögenswerte mit willkürlichen Gewichte von 1,0, 0,5 und 0,5 für Rückkehr Momentum, Volatilität und Korrelation, respectively. Sie erklären nicht, wie sie mit diesen Gewichtungen kam. Ich wäre vorsichtig über die Verwendung der Informationen in diesem Papier ohne erheblich mehr Analyse-und Back-Tests. Zeitreihe-Momentum gegen bewegende durchschnittliche Handelsregeln, durch Marshall, Nguyen und Visaltanachoti ist ein akademisches Papier, das versucht, festzustellen, wenn lang-nur Momentumhandelsregeln vergleichbare gleitende durchschnittliche Handelsregeln schlagen. Sie tun dies, indem sie den absoluten Impuls (den sie Zeitreihendynamik nennen) zu vergleichbaren (nach ihnen) gleitenden Durchschnittswerten von größenbasierten Quintilen von US-Aktien unter Verwendung von 10, 50, 100 und 200 Handelstag-Rückblickperioden vergleichen. Sie haben Vertrauen in ihre Vergleiche, weil ihre Korrelationen zwischen Momentum und gleitenden durchschnittlichen Renditen sind in der Regel mehr als .8. Allerdings kann dies etwas mit ihrer Verwendung von täglichen, anstatt monatlichen Rücklaufdaten zu tun haben. Da Impuls eine Zwischenzeit Anomalie ist, studieren die meisten Forscher es mit monatlichen Renditen. Wir erhalten Korrelationen von 0,45 bis 0,47 bei einem Vergleich der monatlichen Renditen zwölfmonatiger absoluter Impulse auf eine Bandbreite von 4 bis 32 Monatsdurchschnitts-Monatsrenditen des US-Aktienmarktes für die letzten 38 Jahre. Wir verwenden eine Reihe von gleitenden durchschnittlichen Längen, weil man nicht nur die gleiche Rückblickperiode für Momentum und gleitende Durchschnittswerte verwenden und vergleichbare Ergebnisse erwarten kann. Die Autoren weisen darauf hin, wenn sie sagen, dass bewegte Durchschnitte geben und verlassen Aktien früher. In ihrem Papier werden auch die durchschnittlichen Haltedauer für Rückblickintervalle von 10, 50, 100 und 200 Handelstagen nach 8, 22, 31 und 47 Tagen für die gleitenden Durchschnittsregeln und 10, 32, 46 und 83 Tage für Impulsregelungen festgelegt. Schnellere Ein - und Ausgänge mit gleitenden Durchschnitten bedeuten, dass ihre Längen länger sein sollten, wenn man erwartet, dass ihre Leistung mit der Leistung des absoluten Impulses übereinstimmt. Die Auswahl der gleichen Rückblickperiode macht nicht den absoluten Impuls und die gleitenden Durchschnittswerte vergleichbar. Ein altes Investment-Sprichwort ist, dass bewegte Durchschnitte halb ihre Länge hinter dem aktuellen Kurs auf einem Aktiendiagramm aufgetragen werden sollten. Eine Halbspannenverzögerung bedeutet, dass die Rückblickperiode für einen gleitenden Durchschnitt doppelt so lang ist wie die Rückblickperiode für einen Impuls, damit die beiden ungefähr vergleichbar sind. Das folgende Diagramm sollte dies deutlich machen. Ermöglicht die Messung des absoluten Impulses vom Mittelpunkt dieser Linie bei 30 bis zum Endpunkt bei 50. Ein absoluter Impuls misst die Differenz zwischen dem Start - und Endwert, der in diesem Fall 20 ist. Der berechnete gleitende Mittelwert von Anfang 30 bis zum Ende Von 50 ist 40. Die Differenz zwischen dem gleitenden Mittelwert von 40 und dem Endwert von 50 ist nur 10, was einen schwächeren Trend anzeigt, als mit absoluter Impuls identifiziert wurde. Wenn wir jedoch unseren gleitenden Durchschnitt doppelt so weit zurück an den Punkt von 10 setzen, wird der berechnete gleitende Mittelwert 30 statt 40, und die Differenz zwischen ihm und unserem Endwert ist jetzt 20, genauso wie beim absoluten Impuls. Die Zahlen funktionieren nicht immer genau so. Die äquivalente gleitende durchschnittliche Rückblickperiode hängt von der Preisaktion entlang der Länge des gleitenden Durchschnitts ab. Es ist jedoch sicher zu sagen, dass die doppelte absolute Momentum-Rückblickperiode eine bessere äquivalente gleitende mittlere Länge ergibt. Wir können sehen, dass in Panel D aus Tabelle 2 des Papiers: Zeitreihe Momentum und technische Analyse Leistung und Vergleich Q1 (klein) Q2 Q3 Q4 Q5 (groß) MA TSMOM MA TSMOM MA TSMOM MA TSMOM MA TSMOM Panel D: Sharpe-Verhältnisse 10 0.47 0.38 0.41 0.31 0.42 0.28 0.37 0.25 0.16 0.04 50 0.37 0.26 0.30 0.21 0.28 0.22 0.25 0.19 0.12 0.08 100 0.27 0.19 0.22 0.15 0.21 0.18 0.19 0.16 0.12 0.11 200 0.20 0.13 0.17 0.12 0.17 0.15 0.19 0.14 0.13 0.10 Die Bestände sind größenabhängig Quintile von Q1 (klein) bis Q5 (groß). Rückblickperioden von 10 bis 200 Tagen sind in der ersten Spalte. Beim Lesen über die Zeilen sind die Sharpe-Verhältnisse für gleitende Durchschnitt (MA) und absolute Impuls (TSMOM) Strategien unter Verwendung der gleichen Rückblickperiode. Wir sehen, dass mit Ausnahme von Q5 (groß), wenn wir die MA-Strategien um eine Stufe verschieben, so dass ihre Rückblickperioden doppelt so lang sind (oder länger, wenn wir von 50 auf 10 gehen) als die TSMOM-Rückblickperioden Erhalten eine fast genaue Übereinstimmung der Sharpe-Verhältnisse. Basierend auf der Verwendung derartiger verschobener Rückblickperioden, die MA - und TSMOM-Strategien annähernd gleichwertig machen, kann nicht mehr gesagt werden, dass Portfolio-Timing-Regeln, die auf sich bewegenden Durchschnittswerten basieren, deutlich über ihren absoluten Impuls-Pendants liegen. Um absolute Impulse mit gleitenden durchschnittlichen Handelsregeln zu vergleichen, sollte man jeweils einen Wertebereich untersuchen. Wir taten dies und fanden heraus, dass die am besten durchführenden Impulsparameter, die auf verschiedene Vermögenswerte und unterschiedliche Zeiträume angewendet werden, eine geringere Streuung als die am besten durchführenden gleitenden Durchschnittsparameter haben. Duelles Momentum TM Da die Vorteile von Impulsinvestitionen weiter verbreitet werden, gibt es natürlich mehr Forschung Um sein Potenzial zu erforschen. Einige dieser Forschung, wie die Moskowitz, Ooi und Pedersen Papier Zeitreihe Momentum, war ausgezeichnet. Wir ziehen es vor, positive Dinge so zu betrachten und zu diskutieren, aber da dies ein Blog über Impulse ist, fühlen wir uns verpflichtet, auch über Impulsprodukte und Forschung zu sprechen, die ein bisschen off base sein können (Siehe hier: Market Neutral Momentum8230sort of). Ende letzten Jahres veröffentlichten Keller und van Putten ein Papier mit dem Namen Generalized Momentum und Flexible Asset Allocation. Die Autoren wandten von 1998 bis 2012 absolute und relative Dynamik auf die Top 3 von 7 Assets an. Sie entwickelten ihre Parameter auf 8 Jahre Daten von 2005 bis 2012 und zeigen, dass sie ihre Ergebnisse auf 7 Jahre zusätzlicher Daten von 1998 bis 2006 validiert haben 2004. Sie nennen dies eine Out-of-Sample-Validierung, aber sie erwähnen anderwohin in ihrer Zeitung, dass sie die Rückblickperiode und die Anzahl der Mittel festlegten, um zu investieren, indem sie eine längere Datenspanne betrachteten, die den gesamten Zeitraum 1998 bis 2012 einschließt . Um eine bescheidene Datenmenge in zwei Hälften aufzuteilen und einen Teil davon aufzurufen, ist ein Out-of-sample-Test nicht korrekt. Daten-Snooping Bias und Modell über-Anpassung sind auch gängige Praktiken bei den Praktikern. In Bezug auf ihre Ergebnisse sind acht Jahre Daten eine sehr kleine Stichprobengröße für die Bestimmung von Investitionsmodellparametern. Ihre Ergebnisse auf 7 weitere Jahre der Daten können anständig aussehen, weil Impuls ist so robust, dass die meisten Parameter über einen bestimmten Bereich ausarbeiten OK. Allerdings, Back-Tests auf acht Jahre der Daten können nicht geben, was sind wirklich die besten Parameterwerte. Andernfalls kann die Autoren Papier ziemlich verwirrend sein. Hier ist ein Beispiel: Manchmal wird unser relativer Impuls Relativstärke genannt (RS, siehe Faber 2010) oder Zeitreihen-Impuls (siehe Thomas 2012). Wir werden auch den Begriff return Impuls verwenden, um besser mit der Volatilität und dem Korrelationsmomentum zu kontrastieren. Zeitreihe Momentum unterscheidet sich von relativen Impuls (siehe meine Post Whatchmacallit). Darüber hinaus hat das, was sie Volatilität und Korrelationsimpuls nennen, nichts mit Impuls zu tun. Momentum ist die Auswahl von Vermögenswerten, die auf der Dauerhaftigkeit in ihrer Leistung basieren, entweder gegen ihre Altersgenossen (relatives Momentum) oder gegen sich selbst über die Zeit (absolutes Momentum). Dies macht keinen Sinn in Bezug auf Volatilität oder Korrelation. Die Autoren nutzen die Volatilität und Korrelation als Ranking-Faktoren. Sie tun das gleiche mit Rückkehr, aber nachdem sie sie mit relativen und absoluten Impuls wählen. Die Autoren enden Rangliste Vermögenswerte mit willkürlichen Gewichte von 1,0, 0,5 und 0,5 für Rückkehr Momentum, Volatilität und Korrelation, respectively. Sie erklären nicht, wie sie mit diesen Gewichtungen kam. Ich wäre vorsichtig über die Verwendung der Informationen in diesem Papier ohne erheblich mehr Analyse-und Back-Tests. Zeitreihe-Momentum gegen bewegende durchschnittliche Handelsregeln, durch Marshall, Nguyen und Visaltanachoti ist ein akademisches Papier, das versucht, festzustellen, wenn lang-nur Momentumhandelsregeln vergleichbare gleitende durchschnittliche Handelsregeln schlagen. Sie tun dies, indem sie den absoluten Impuls (den sie Zeitreihendynamik nennen) zu vergleichbaren (nach ihnen) gleitenden Durchschnittswerten von größenbasierten Quintilen von US-Aktien unter Verwendung von 10, 50, 100 und 200 Handelstag-Rückblickperioden vergleichen. Sie haben Vertrauen in ihre Vergleiche, weil ihre Korrelationen zwischen Momentum und gleitenden durchschnittlichen Renditen sind in der Regel mehr als .8. Allerdings kann dies etwas mit ihrer Verwendung von täglichen, anstatt monatlichen Rücklaufdaten zu tun haben. Da Impuls eine Zwischenzeit Anomalie ist, studieren die meisten Forscher es mit monatlichen Renditen. Wir erhalten Korrelationen von 0,45 bis 0,47 bei einem Vergleich der monatlichen Renditen zwölfmonatiger absoluter Impulse auf eine Bandbreite von 4 bis 32 Monatsdurchschnitts-Monatsrenditen des US-Aktienmarktes für die letzten 38 Jahre. Wir verwenden eine Reihe von gleitenden durchschnittlichen Längen, weil man nicht nur die gleiche Rückblickperiode für Momentum und gleitende Durchschnittswerte verwenden und vergleichbare Ergebnisse erwarten kann. Die Autoren weisen darauf hin, wenn sie sagen, dass bewegte Durchschnitte geben und verlassen Aktien früher. In ihrem Papier werden auch die durchschnittlichen Haltedauer für Rückblickintervalle von 10, 50, 100 und 200 Handelstagen nach 8, 22, 31 und 47 Tagen für die gleitenden Durchschnittsregeln und 10, 32, 46 und 83 Tage für Impulsregelungen festgelegt. Schnellere Ein - und Ausgänge mit gleitenden Mitteln bedeuten, dass ihre Längen länger sein sollten, wenn man erwartet, dass ihre Leistung mit der Leistung des absoluten Impulses übereinstimmt. Die Auswahl der gleichen Rückblickperiode macht nicht den absoluten Impuls und die gleitenden Durchschnittswerte vergleichbar. Ein altes Investment-Sprichwort ist, dass bewegte Durchschnitte halb ihre Länge hinter dem aktuellen Kurs auf einem Aktiendiagramm aufgetragen werden sollten. Eine Halbspannenverzögerung bedeutet, dass die Rückblickperiode für einen gleitenden Durchschnitt doppelt so lang ist wie die Rückblickperiode für Impuls, damit die beiden ungefähr vergleichbar sind. Das folgende Diagramm sollte dies deutlich machen. absolute Impuls vom Mittelpunkt dieser Linie an den Endpunkt bei 50. Absolute Dynamik bei 30 Lets messen misst die Differenz zwischen dem Anfangs - und Endwert, der in diesem Fall ist 20. Der von Anfang Durchschnittswert von 30 bis zum Ende berechnet bewegenden Von 50 ist 40. Die Differenz zwischen dem gleitenden Mittelwert von 40 und dem Endwert von 50 ist nur 10, was einen schwächeren Trend anzeigt, als mit absoluter Impuls identifiziert wurde. Wenn wir jedoch unseren gleitenden Durchschnitt doppelt so weit zurück an den Punkt von 10 setzen, wird der berechnete gleitende Mittelwert 30 statt 40, und die Differenz zwischen ihm und unserem Endwert ist jetzt 20, genauso wie beim absoluten Impuls. Die Zahlen funktionieren nicht immer genau so. Die äquivalente gleitende durchschnittliche Rückblickperiode hängt von der Preisaktion entlang der Länge des gleitenden Durchschnitts ab. Es ist jedoch sicher zu sagen, dass die doppelte absolute Momentum-Rückblickperiode eine bessere äquivalente gleitende mittlere Länge ergibt. Zeitreihen Momentum und Technische Analyse Leistung und Vergleich Q1 (Small) Q2 Q3 Q4 Q5 (Large) MA TSMOM MA TSMOM MA TSMOM MA TSMOM MA TSMOM-Panel D: Sharpe Ratios Wir können in Feld D aus Tabelle 2 des Papiers sehen, dass 10 0,47 0,38 0,41 0,31 0,42 0,28 0,37 0,25 0,16 0,04 50 0,37 0,26 0,30 0,21 0,28 0,22 0,25 0,19 0,12 0,08 100 0,27 0,19 0,22 0,15 0,21 0,18 0,19 0,16 0,12 0,11 200 0,20 0,13 0,17 0,12 0,17 0,15 0,19 0,14 0,13 0,10 Die Bestände sind in der Größe Basis Quintile von Q1 (klein) bis Q5 (groß). Rückblickperioden von 10 bis 200 Tagen sind in der ersten Spalte. Beim Lesen über die Zeilen sind die Sharpe-Verhältnisse für gleitende Durchschnitt (MA) und absolute Impuls (TSMOM) Strategien unter Verwendung der gleichen Rückblickperiode. Wir sehen, dass mit Ausnahme von Q5 (groß), wenn wir die MA-Strategien eine Ebene nach oben verschieben, so dass ihr Look-Back Perioden sind doppelt so lang (oder länger, wenn 50 bis 10 gehen) als die TSMOM Look-Back Perioden wir Erhalten eine fast genaue Übereinstimmung der Sharpe-Verhältnisse. Basierend auf der Verwendung derartiger verschobener Rückblickperioden, die MA - und TSMOM-Strategien annähernd gleichwertig machen, kann man nicht mehr sagen, dass Portfolio-Timing-Regeln, die auf sich bewegenden Durchschnittswerten basieren, deutlich über ihren absoluten Impuls-Pendants liegen. Um absolute Impulse mit gleitenden durchschnittlichen Handelsregeln zu vergleichen, sollte man jeweils einen Wertebereich untersuchen. Wir taten dies und fanden heraus, dass die am besten durchführbaren Impulsparameter, die auf unterschiedliche Vermögenswerte und unterschiedliche Zeitperioden angewendet werden, weniger Dispersion aufweisen als die am besten durchführenden gleitenden Durchschnittsparameter. 9. März 2013 Es gibt ein neues Forschungspapier von Wes Gray und Jack Vogel, das nicht nur für Investoren, sondern für alle Investoren und Forscher interessant ist. Das Papier ist mit Maximum Drawdown, um Schwanz Risiko zu erfassen. Darin zeigen Wes und Jack, dass akademische Anomalien, die durch lineare Faktormodelle (alpha) identifiziert werden, oft keine großen Handelsstrategien sind. Wes und Jack wählen elf Longshort Anomalien aus der wissenschaftlichen Literatur und zeigen, dass eine Reihe von ihnen, trotz positiver Alphas und attraktive Sharpe Ratios zeigen sehr große Beträge, die Margin Calls und Investoren Abhebungen am unpassendsten Zeiten auslösen würde. Sechs der elf Strategien haben Drawdowns über 50, wobei die drei schlechtesten 86.1, 84.7 und 83.5 sind. (Longshort-Aktienmomentum ist diejenige mit einem Kursverlust von 86. Vielleicht sollte QuantShares den Aufruf ihres Longshort-Momentum-Aktien ETF, des US Market Neutral Momentum Fund, überdenken. Einige Forscher betrachten das Sortino-Verhältnis, das überschüssige Rendite durch Abwärts-Variabilität, anstatt Gesamtvariabilität, wie das Sharpe-Verhältnis, teilt. Eine Einbeziehung der Aufwärtsvariabilität kann jedoch vor allem bei der Bewertung von Anlagechancen mit ähnlicher nachteiliger Volatilität nützlich sein. Weder das Sharpe noch das Sortino-Verhältnis berücksichtigen das volle Ausmaß der Abwärts-Exposition im äußersten linken Schwanz einer Verteilung. Wes und Jack sagen, es ist wichtig für Forscher und Investoren zu prüfen Schwanz Risiko. Sie schlagen vor, die maximale Peak-to-Tal Verlust (Drawdown) mit einer Zeitreihe als eine relativ einfache Möglichkeit, dies zu tun. Sie haben ein erklärendes Video auf ihrem Turnkey-Analysten-Blog, zusammen mit dem Excel-VBA-Makro-Code und ein Kalkulationsblatt für die Berechnung der maximalen Drawdown. (Es gibt auch andere gute Videos dort, zeigt, wie man Excel für mittlere Varianz-Optimierung verwenden und wie man 3 oder 4 Faktor alpha zu berechnen.) Natürlich ist maximal Drawdown nicht perfekt als Risikomaß. Es ist nicht zugänglich für traditionelle statistische Analysen wie Konfidenzintervalle. (Angesichts der stochastischen Natur der Finanzmärkte kann die traditionelle statistische Analyse sowieso nicht so genau sein.) Maximaler Drawdown ist zeitabhängig 8211 Je länger ein Track Record ist, desto wahrscheinlicher wird der maximale Drawdown zunehmen. Drawdown Frequenz, sowie Größe, ist auch wichtig. Darüber hinaus zeigt maximal Drawdown nur ein einziges vergangenes Ereignis, das ein Zufall sein kann und nicht repräsentativ für das, was die Zukunft bringen kann. Andere Möglichkeiten, um Schwanz Risiko versuchen, mit diesen Bedenken. Bedingter Wert auf Risiko (CVAR) versucht zu zeigen, was ein Drawdown am ehesten aussehen wird wie gegeben ein Extremereignis. Die Extremwerttheorie (EVT) versucht große Abweichungen von den Medianen der Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu identifizieren. Beide Ansätze sind rechnerisch anspruchsvoll und in der Finanzlehre nur selten zu finden. (Ich habe CVAR selbst zu berechnen, aber didn8217t finden es so intuitiv wie Maximum Drawdown ansprechend.) Wes und Jack einen Dienst zu zeigen, getan haben, wie die üblichen Wege der Investitionsmöglichkeiten bewerten, wie Alpha und Sharpe Ratio kann fehlen ernst sein. Weder alpha, noch Standardabweichung, noch maximaler Drawdown, stellen eine vollständige Messung des Anlagerisikos dar. Maximum Drawdown ist gut, dass es einige Hinweise auf extreme Schwanz Risiko. Allerdings schaue ich auch breiter auf Strategie-Drawdown versus Benchmarks Drawdown unter einer Vielzahl von widrigen Bedingungen. Ich untersuche auch interquartile Bereiche und extreme Ausreißer mit Box-Plots der Daten. Sie können alle vier dieser Methoden bei der Arbeit in meinem Dual-Impulspapier zu sehen. Ich hoffe, dass andere Forscher bald anfangen und anfangen, mehr als nur Sharpe Verhältnis oder Alpha als ihre objektive Funktion zu präsentieren. Diese bedeuten oft nur eine geringe Risikobereitschaft. Tail Risk ist wichtig für Investoren, und es sollte auch für die Forscher.
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