Avaliação de estratégias de negociação.
16 Páginas Publicado em: 3 de agosto de 2014 Última revisão: 26 de agosto de 2014.
Campbell R. Harvey.
Duke University - Fuqua School of Business; Agência Nacional de Pesquisa Econômica (NBER); Duke Innovation & Entrepreneurship Initiative.
Texas A & M University, Departamento de Finanças.
Data de Escrita: 25 de agosto de 2014.
Fornecemos algumas novas ferramentas para avaliar estratégias de negociação. Quando se sabe que muitas estratégias e combinações de estratégias foram tentadas, precisamos ajustar nosso método de avaliação para esses múltiplos testes. Sharpe Ratios e outras estatísticas serão exageradas. Nossos métodos são simples de implementar e permitem a avaliação em tempo real das estratégias de negociação do candidato.
Palavras-chave: Relação de Sharpe, Múltiplos testes, Holm, BHY, Bonferroni, Seleção de estratégias, Backtest, Corte de cabelo, Relação de Sharpe de corte de cabelo, Mineração de dados, Machine Learning, Higgs Boson, Estratégias de Negociação, Testes fora da amostra, Testes in-Sample, FDR FWER, Capital IQ, PBO.
Classificação JEL: G12, G14, G30, G00, C12, C20, B41.
Jornal de Estratégias de Investimento.
Publicado pela primeira vez em dezembro de 2012.
O Journal of Investment Strategies é dedicado ao tratamento rigoroso de estratégias de investimento modernas; indo muito além das abordagens “clássicas” em seus instrumentos e metodologias. Ao fornecer uma representação equilibrada de pesquisas acadêmicas, de buy side e sell side, a Revista promove a polinização cruzada de idéias entre pesquisadores e profissionais, alcançando um vínculo indevido da academia e da indústria, por um lado, e modelos teóricos e aplicados sobre o tema. de outros.
A Revista contém trabalhos de pesquisa em profundidade, bem como artigos de discussão sobre assuntos técnicos e de mercado, e visa equipar a comunidade de investimento global com pesquisas práticas e de ponta, a fim de compreender e implementar estratégias de investimento modernas.
Com foco em importantes estratégias, técnicas e gestão de investimentos contemporâneos, a revista considera trabalhos nas seguintes áreas:
Estratégias fundamentais: incluindo macro fundamental, seleção de capital ou de crédito fundamental Estratégias de valor relativo: estimativa e investimento na avaliação relativa de títulos relacionados, tanto de baunilha quanto de derivativos Estratégias táticas: estratégias baseadas na previsão e no investimento em padrões de comportamento de mercado tais como momentum ou reversão à média, e estratégias de alocação tática de ativos. Estratégias orientadas a eventos: estratégias baseadas na previsão da probabilidade de eventos que movem o mercado ou reações do mercado a tais eventos Estratégias de Negociação Algorítmicas: modelos de microestrutura de mercado, impacto de liquidez e mercado e estratégias de execução de mercado e de criação de mercado Principais estratégias de investimento: investimento estratégias para títulos iluidados e principal propriedade ou financiamento de ativos reais e Gestão de Carteira e Alocação de Ativos: modelos para otimização de portfólio, controle de risco, atribuição de desempenho e alocação de ativos. Métodos Econômicos e Estatísticos: com aplicações a estratégias de investimento.
O Journal of Investment Strategies foi selecionado para cobertura no Clarivate Analytics Emerging Sources Citation Index.
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Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que como ele não faz e agora eu obter a nova política aparecer em cada turno - as empresas costumam pagar muito caro pela demografia que os usuários fornecem para você, sem custo, pois não sabem o que você está fazendo - está lá, mas não está bem escrito - e ninguém pode responder a menos que concordem com a política. Já é ruim o suficiente você empilhar o baralho, mas depois não fornece nenhuma opção de lidar com ele - o velho era bom o suficiente - todas essas mudanças para o pod de maré comendo mofos não corta - vou relutantemente estar ativamente olhando - estou cansado do mudanças em cada turno e mesmo aqueles que não funcionam direito, eu posso apreciar o seu negócio, mas o Ameri O homem de negócios pode vender-nos ao licitante mais alto por muito tempo - desejo-lhe boa sorte com sua nova safra de guppies - tente fazer algo realmente construtivo para aqueles a quem você serve - a cauda está abanando o cachorro novamente - isso é como um replay de Washington d c
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que isso acontece e agora eu recebo a nova política em cada turno - as empresas costumam pagar muito pela demografia que os usuários fornecem para você ... mais.
Informações do Diário.
Conteúdo disponível em Vol 1 Issue 1 (2006)
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Avaliação de estratégias de negociação.
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Neste artigo, os autores fornecem algumas novas ferramentas para avaliar estratégias de negociação. Quando se sabe que muitas estratégias e combinações de estratégias foram tentadas, é necessário ajustar nosso método de avaliação para esses múltiplos testes. Sharpe Ratios e outras estatísticas serão exageradas. Os métodos fornecidos pelos autores neste artigo são simples de implementar e permitem a avaliação em tempo real das estratégias de negociação do candidato.
Pares de negociação: uma abordagem de cópula.
Rong Qi Liew Yuan Wu.
A negociação de pares é uma técnica amplamente praticada no setor financeiro. Sua relevância tem sido constantemente testada com amostras atualizadas e sua lucratividade é reconhecida entre profissionais e acadêmicos. No entanto, em pares negociando, a noção de correlação é central, e o uso de correlação ou cointegração como medida de dependência é, em última análise, o calcanhar de Aquiles. Para superar essa limitação, este artigo emprega o uso de cópulas, que é muito mais realista e robusto, para desenvolver regras de negociação para a negociação de pares. Cópulas são extensões úteis e generalizações de abordagens para modelar distribuições conjuntas e dependência entre ativos financeiros. Uma estratégia de negociação que envolve o uso de cópulas foi comparada com duas estratégias convencionais mais comumente aplicadas. Os resultados empíricos sugerem que a estratégia proposta é uma alternativa analítica potencialmente poderosa para os tradicionais sistemas de negociação de pares.
INTRODUÇÃO.
A negociação de pares é uma estratégia de investimento especulativo bem reconhecida nos mercados financeiros que é popularizada nos anos 80. Hoje, a negociação de pares é comumente aplicada por fundos de hedge e investidores institucionais como uma estratégia de investimento de capital longo / curto. (Vidyamurthy, 2004) Pesquisadores recentes (Gatev et al, 2006; Do e Faff, 2010) estenderam a análise inicial de pares negociando para amostras mais atualizadas e documentaram lucros econômicos e estatisticamente significativos usando a regra de negociação de pares simples.
Geralmente percebido como uma forma de análise técnica, o objetivo da negociação de pares é identificar as posições relativas supervalorizadas e subvalorizadas entre duas ações que estão intimamente relacionadas, com uma relação de longo prazo. Tal precificação relativa ocorre se o spread entre os dois estoques se desvia do seu equilíbrio, e retornos excedentes serão gerados se o par estiver revertendo (isto é, quaisquer desvios são temporários, e retornarão ao seu equilíbrio após um período de ajuste) . Nesta situação, a estratégia encurtará simultaneamente a ação relativamente sobrevalorizada e perdurará a relativa subvalorização. A formação de pares resulta de uma análise de cointegração ou critérios de correlação máxima dos preços históricos. Posteriormente, a estratégia de negociação de pares é implementada para identificar os sinais de negociação.
No entanto, uma deficiência significativa na tecnologia é a suposição fundamental da associação linear e seu uso do coeficiente de correlação ou cointegração como medida de dependência. Essas suposições básicas podem ser convenientes e úteis na aplicação, mas podem fazer com que os sinais de negociação de pares simples sejam imprecisos. Se os dados são normalmente distribuídos, então a correlação linear descreve completamente a dependência. Mas é amplamente reconhecido que os dados financeiros raramente são normalmente distribuídos na realidade, portanto, a correlação não pode descrever completamente a dependência. De fato, a assimetria negativa e / ou o excesso de curtose são freqüentemente observados na maioria dos ativos financeiros (Kat, 2003; Crook e Moreira, 2011), resultando em dependência da cauda superior e inferior de diferentes graus. Como tal, a correlação e a cointegração não são suficientes para descrever a associação entre ativos financeiros e prever seus movimentos futuros.
O objetivo deste artigo é vincular o uso de cópula com pares de negociação para desenvolver uma estratégia de negociação. Como as cópulas separam as distribuições marginais das estruturas de dependência, a cópula apropriada para um aplicativo específico é aquela que melhor captura os recursos de dependência dos dados. (Trivedi e Zimmer, 2007) Assim, o uso de cópula é capaz de capturar o co-movimento entre os estoques com precisão suficiente para identificar sinais de negociação, cuja análise de correlação linear padrão não é robusta o suficiente para realizar (Ferreira, 2008). Portanto, é hipotetizado que uma estratégia de negociação envolvendo o uso de cópula trará mais oportunidades de negociação e potencialmente mais lucro do que as estratégias convencionais. A estratégia proposta será explorada e comparada com estratégias convencionais.
O resto do artigo será organizado da seguinte forma. A próxima seção fornecerá uma breve visão geral da negociação de pares. A seção "Estratégias de negociação" descreverá as estratégias de negociação estudadas neste artigo, e os resultados empíricos serão demonstrados na seção "Resultados empíricos". A seção "Conclusão" concluirá o artigo e fornecerá instruções para futuros estudos.
FUNDAÇÕES DAS ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO DOS PARES.
A ideia geral de investir no mercado a partir de um ponto de vista de avaliação é vender títulos supervalorizados e comprar os subvalorizados. Como os verdadeiros valores dos títulos em termos absolutos raramente são conhecidos, as técnicas de negociação de pares tentam resolver isso observando os pares de ações com características semelhantes. Seu objetivo é identificar as posições relativas sempre que um mercado ineficiente resulte na precificação de títulos. Este mispricing mútuo entre dois títulos é teoricamente capturado pela noção de spread (Vidyamurthy, 2004).
Atualmente, existem vários pares diferentes de técnicas de negociação aplicadas no setor financeiro moderno. As duas técnicas mais comumente estabelecidas são a estratégia da distância (Gatev et al, 2006; Perlin, 2009; Do e Faff, 2010) e a estratégia de cointegração (Vidyamurthy, 2004; Lin et al, 2006; Galenko et al, 2012).
Geralmente, os pares são selecionados com base em critérios de análise de cointegração ou distância mínima (equivalentemente, correlação máxima). Quando um par adequado é identificado, a tecno tradicional fará uma compra simultânea de ações relativamente subavaliadas e a venda de ações relativamente sobrevalorizadas, na tentativa de criar um sistema de negociação neutro de mercado. Isso é para aproveitar a divergência de preços em termos do spread que se espera que reverta eventualmente, conhecido como o comportamento de reversão da média (Bock e Mestel, 2008). Assim, a negociação em pares também é conhecida como uma forma de investimento de capital longo / curto, pois a estratégia neutra em relação ao mercado detém duas ações de diferentes posições, com exposição igual ao risco de mercado em todos os momentos.
É importante notar que todas as técnicas convencionais são essencialmente encontradas no pressuposto de associação linear e seu uso do coeficiente de correlação ou cointegração como uma medida de dependência. Além disso, o uso de correlação e cointegração em pares de negociação assume uma distribuição simétrica de spread em torno do valor médio de 0. Portanto, a negociação de pares tem suas limitações, e isso pode resultar em problemas onde a abordagem de negociação de pares tradicionais produz sinais de negociação errados ou deixar de identificar oportunidades de lucro (Bock e Mestel, 2008).
Por outro lado, as cópulas fornecem uma estrutura poderosa para modelar a estrutura de dependência sem suposições rígidas (Ferreira, 2008). Ele pode resolver potencialmente as preocupações mencionadas anteriormente, uma vez que separa a estimativa do comportamento marginal individual e a estrutura de dependência em dois procedimentos diferentes. Essa separação de procedimentos é extremamente valiosa e útil em muitos aspectos diferentes. De uma perspectiva econômica, ele dá ao analista a oportunidade de usar diferentes distribuições marginais para explicar a diversidade de riscos financeiros (ou ativos) (Ane e Kharoubi, 2003). Assim, a cópula pode ser aplicada independentemente da forma de distribuições marginais, fornecendo uma flexibilidade muito maior para a aplicação prática. A partir de uma posição de modelagem, quanto menor a dimensionalidade de um modelo ou a cardinalidade de seus parâmetros, maior a confiabilidade das estimativas. Portanto, aplicar a distribuição marginal mais adequada antes de estimar sua distribuição conjunta garante que todas as informações relativas à estrutura de dependência entre variáveis aleatórias sejam capturadas com precisão, sem premissas rígidas.
Ao contrário das abordagens convencionais, empregar uma abordagem baseada em cópulas resulta em um conjunto muito mais rico de informações, como a forma e a natureza da dependência entre os pares de ações (Ferreira, 2008). Essa vantagem é resultado da variedade de escolhas de cópulas que medem as dependências de cauda superior e inferior de diferentes extensões, em um ambiente que considera tanto a relação linear quanto não-linear. Por exemplo, a cópula de Gumbel produz mais correlação nos dois extremos da distribuição correlacionada, mas tem sua correlação mais alta nas caudas máximas, enquanto a cópula de Clayton produz uma correlação estreita na extremidade inferior de cada variável. Além disso, as cópulas possuem uma propriedade atraente de serem invariantes sob transformações estritamente monótonas de variáveis aleatórias. Em outras palavras, a mesma cópula será obtida independentemente de o analista ou pesquisador estar usando séries de preços ou séries de preços de log (Hu, 2003).
Como um todo, a cópula é indevida, pois permite modelar a estrutura de dependência para ser dividida em dois procedimentos separados. Primeiro, a escolha da melhor distribuição marginal é fornecida para descrever as variáveis. Subsequentemente, é aplicada uma cópula adequada para estabelecer a estrutura de dependência. Esta abordagem em duas etapas fornece mais alternativas na especificação do modelo, e uma função de dependência explícita obtida fornecerá uma descrição mais delicada da dependência (Hu, 2003). Essas funcionalidades da cópula garantem alta precisão e confiabilidade das estimativas, ambas essenciais para análise e aplicação financeira. Assim, o conceito de cópula será explorado como uma alternativa neste artigo, onde o ambiente não linear pode ser considerado. Para mais detalhes sobre a cópula, por favor consulte o Apêndice A.
ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO.
Nesta seção, serão elaboradas as regras de negociação customizadas para três abordagens, a saber, cópula, distância e cointegração. Em todas as três abordagens, existem dois períodos de tempo diferentes, o período de formação e o período de negociação (ou backtesting). Os dados históricos durante o período de formação são usados para observar o comportamento do preço e estimar a distribuição e os parâmetros relevantes exigidos para cada abordagem. Usando as distribuições e parâmetros estimados do período de formação, as estratégias são implementadas durante o período de negociação para testar a lucratividade. Não existe uma diretriz fixa para a duração de cada período de tempo, portanto, este artigo usará uma fase de 2 anos e 1 ano subsequente como o período de formação e negociação, respectivamente.
Em última análise, todas as três abordagens visam identificar as posições relativas dos pares de ações e, simultaneamente, as ações subvalorizadas e encurtar as sobrevalorizadas, na tentativa de estabelecer um sistema de negociação neutro de mercado. O uso do mesmo período de formação, período de negociação e pares de ações são mantidos ao longo das três abordagens neste artigo, devido à intenção de fazer uma comparação entre os três.
Abordagem do cópula.
O objetivo da técnica de troca de pares usando a abordagem da cópula é aplicar a cópula ótima entre dois retornos de ações e identificar as posições relativas entre os pares de ações. Em geral, a aplicação da estratégia para a abordagem da cópula exigirá as distribuições marginais, a função da cópula relevante e as funções de distribuição de probabilidade condicional, que podem ser funções da cópula.
Utilizando dados das ações durante o período de formação, as funções marginais de distribuição e os respectivos parâmetros são estimados com base no valor dos seus log-retornos acumulados. Isso pode ser feito usando qualquer software de análise estatística padrão que calcule a distribuição marginal mais adequada. Depois de aplicar as distribuições marginais e os parâmetros estimados relevantes para cada retorno das ações, os valores da função de distribuição cumulativa obtidos de cada ação, uev, fornecem as informações para que uma função cópula relevante seja selecionada.
Como diretriz geral, os estoques são identificados como sendo relativamente subavaliados se a probabilidade condicional for menor que 0,5 e relativamente supervalorizada se a probabilidade condicional for maior que 0,5. Além disso, os valores das probabilidades condicionais são também uma indicação de sua certeza ou confiança em relação à posição dos estoques (Ferreira, 2008). Portanto, a execução do comércio deve ser feita quando uma das probabilidades condicionais estiver próxima de 1. Portanto, o uso de funções de probabilidade condicional é essencial para a estratégia. Para mais informações sobre as fórmulas das funções de probabilidade condicional, consulte o Apêndice B (Tabela B1).
Para fins de demonstração, este artigo seleciona o limite superior de 0,95 e o limite inferior de 0,05 para o limite de probabilidades condicionais como acionadores de negociação nessa abordagem. Uma posição é aberta durante o período de negociação quando um dos valores de probabilidade condicional está acima do limite superior, enquanto o outro está abaixo do limite inferior. Posteriormente, a posição de saída é assumida quando as posições são revertidas (isto é, quando as probabilidades condicionais cruzam o limite de 0,5).
Abordagem à distância.
Neste artigo, implementamos a mesma estrutura de estratégia de negociação descrita por Gatev et al (2006) para a abordagem à distância. Ao encontrar duas ações que se movem juntas, posições longas / curtas são tomadas quando as ações divergem anormalmente. Essa divergência é determinada pela diferença entre o diferencial de preço padronizado dos dois títulos, geralmente conhecido como spread. Ele age como um sinal para as posições de abertura e fechamento dos estoques pareados. Durante o período de negociação, a posição é aberta quando o spread aumenta em mais de dois desvios padrão históricos, conforme estimado durante o período de formação. Posteriormente, as posições são fechadas quando o spread dos estoques for revertido. Se a reversão não ocorrer antes do final do período de negociação, os lucros ou perdas são calculados no final do último dia de negociação do período de negociação.
Abordagem de cointegração.
Semelhante à estratégia de negociação anterior, a principal preocupação dessa abordagem é o movimento de disseminação. No entanto, em vez de enfatizar a distância entre os preços padronizados dos pares de ações, o spread considerado é baseado na noção de correção de erros. A idéia de correção de erros é baseada no equilíbrio de longo prazo em um sistema cointegrado; isto é, a média de longo prazo da combinação linear de duas séries temporais (Vidyamurthy, 2004). Se houver um desvio da média de longo prazo, então é esperado que uma ou ambas as séries temporais sejam ajustadas para que o equilíbrio de longo prazo seja restaurado.
Usando a cointegração como base teórica, a estrutura geral da abordagem de cointegração em pares de negociação consiste em duas partes. A primeira é gerar o spread com base no termo de erro de cointegração real do relacionamento de longo prazo. Isso é estimado usando a análise de regressão com base em dados da série de preços de registro do período de formação. Usando o desvio padrão do spread durante o período de formação, é estabelecido um limiar de dois desvios-padrão para a estratégia de negociação. Uma vez que o spread se desvie do seu equilíbrio de longo prazo e exceda o limite durante o período de negociação, posições longas / curtas são tomadas. Posteriormente, as posições são fechadas depois que o spread converge para seu valor de equilíbrio de longo prazo de 0. Para obter mais detalhes sobre a estrutura de estratégia conduzida neste artigo, consulte Vidyamurthy (2004).
RESULTADOS EMPÍRICOS.
Esta seção fornecerá detalhes da implementação real, demonstrando as três estratégias usando os pares que foram aplicados. Por razões de espaço, apenas um exemplo da Brookdale Senior Living Inc. e da Emeritus Corporation (BKD-ESC) será ilustrado em detalhes. O par de ações é verificado como um que é altamente correlacionado e cointegrado. É também um dos pares de ações listados em pareslog no setor de saúde, especificamente em instalações de cuidados de longo prazo.
Este artigo investiga o período de tempo de 1º de dezembro de 2009 a 30 de novembro de 2012. Os dados dos primeiros 24 meses são usados para encontrar os parâmetros relevantes, e as informações obtidas são aplicadas no período de negociação, que são os 12 meses subsequentes. As estratégias de negociação de diferentes abordagens são estudadas e demonstradas, sem o procedimento de seleção de pares. Portanto, apenas os pares de ações amplamente discutidos on-line ou especulados em várias literaturas foram considerados. Cada par de ações tem o mesmo código Schwarz Information Criterion (SIC) para garantir a neutralidade industrial, ou pelo menos para reduzir o risco industrial também.
Abordagem à distância.
Uma figura detalhada para a estratégia de distância convencional é apresentada abaixo para ilustrar os preços padronizados e a distribuição dos valores.
Estratégia de negociação à distância.
Abordagem de cointegração.
Estratégia de negociação de cointegração.
A Figura 2 (a) mostra um gráfico da série de preços de log do par de ações BKD-ESC durante o período de formação e a Figura 2 (b) exibe o spread durante o mesmo período de tempo. O mesmo se aplica à Figura 2 (c) e à Figura 2 (d), respectivamente, mas os valores plotados são dados do período de negociação.
Observe que a disseminação de preocupação nessa abordagem é obtida a partir do termo de erro de cointegração real da relação de longo prazo entre as duas séries de preços log, estimada por meio de regressão. Assim, o spread propriamente dito é uma combinação linear das duas séries de preços de log. Como o par de ações é cointegrado, isso implica que o spread deve ser uma série temporal estacionária que é distribuída aleatoriamente sobre o valor médio de longo prazo de 0. Entretanto, isso não é ilustrado nas Figuras 2 (b) e ( d). De fato, o comportamento de propagação dos dois períodos de tempo é distintivamente diferente, com uma distribuição assimétrica. Assim, a associação linear e seu uso da cointegração como medida de dependência nessa abordagem é insuficiente para capturar a associação entre os ativos financeiros. Isso resulta em uma inconsistência dos valores de spread obtidos durante os dois períodos de tempo. Observe que a possibilidade de uma mudança estrutural não pode ser descartada, mas as limitações da abordagem em si parecem mais razoáveis. As limitações dessa estratégia de negociação convencional poderiam, por sua vez, resultar em uma perspectiva imprecisa da associação entre os ativos envolvidos, possivelmente causando a falta de oportunidades de negociação e, portanto, um lucro menor na estratégia de negociação.
Abordagem do cópula.
Como mencionado na seção "Abordagem à distância", essa abordagem exigirá primeiro as distribuições marginais de cada variável; neste caso, os retornos de log cumulativos de BKD e ESC dos dados históricos. Usando o software de análise estatística padrão, as distribuições marginais ajustadas aos retornos de log cumulativos de BKD e ESC são distribuições Erro e Logística Generalizada, respectivamente. Usando as funções de distribuição e os parâmetros estimados, os valores de uev são calculados.
Valores de teste SIC, AIC e HQIC de cópulas usando dados do período de formação.
O vencedor do Prêmio Peter L. Bernstein 2017 foi nomeado. O artigo & quot; Pegadas em uma Blockchain: Negociação e Vazamento de Informações em Ledgers Distribuídos & quot; publicado no The Journal of Trading ganhou. Parabéns aos autores Rune Tevasvold Aune, Adam Krellenstein e Maureen O & rsquo; Hara e Ouziel Slama. Clique aqui para ver o comunicado de imprensa.
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Não consigo usar os idiomas ingleses no e-mail do Yahoo.
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Existe uma razão para isso, ou uma maneira de reindexar?
consertar o que está quebrado.
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que como ele não faz e agora eu obter a nova política aparecer em cada turno - as empresas costumam pagar muito caro pela demografia que os usuários fornecem para você, sem custo, pois não sabem o que você está fazendo - está lá, mas não está bem escrito - e ninguém pode responder a menos que concordem com a política. Já é ruim o suficiente você empilhar o baralho, mas depois não fornece nenhuma opção de lidar com ele - o velho era bom o suficiente - todas essas mudanças para o pod de maré comendo mofos não corta - vou relutantemente estar ativamente olhando - estou cansado do mudanças em cada turno e mesmo aqueles que não funcionam direito, eu posso apreciar o seu negócio, mas o Ameri O homem de negócios pode vender-nos ao licitante mais alto por muito tempo - desejo-lhe boa sorte com sua nova safra de guppies - tente fazer algo realmente construtivo para aqueles a quem você serve - a cauda está abanando o cachorro novamente - isso é como um replay de Washington d c
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que isso acontece e agora eu recebo a nova política em cada turno - as empresas costumam pagar muito pela demografia que os usuários fornecem para você ... mais.
Informações do Diário.
Conteúdo disponível em Vol 1 Issue 1 (2006)
Comerciantes de buy-sellers e sell-side de nível sênior, investidores institucionais, gestores de carteiras, corretores e corretores de empresas de investimento.
SOBRE O JORNAL.
O Journal of Trading (JOT) oferece uma análise aprofundada de novas ferramentas e estratégias no comércio institucional e demonstra como usá-las de maneira prática. O JOT visa fornecer inteligência crítica sobre negociação algorítmica, análise pré e pós-negociação, questões de liquidez, plataformas de negociação, melhor execução, estratégias de pesquisa e modelos analíticos. Temas freqüentemente abordados no JOT incluem a avaliação de estratégias de negociação, a medição do desempenho da execução do comércio, a análise dos custos de transação, a avaliação das alocações de comissões e a prevenção de armadilhas comerciais.
O Journal of Trading foi lançado com a missão de educar os profissionais de investimento, fornecendo conhecimento crítico e análise aprofundada das mais recentes estratégias e tendências no comércio institucional.
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Em 2006, a Institutional Investor lançou o The Journal of Trading, após o sucesso de sua altamente aclamada série, The Guide to Algorithmic Trading, e The Guide to Luidity. Leia a carta do editor inaugural aqui.
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Avaliação de estratégias de negociação.
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Neste artigo, os autores fornecem algumas novas ferramentas para avaliar estratégias de negociação. Quando se sabe que muitas estratégias e combinações de estratégias foram tentadas, é necessário ajustar nosso método de avaliação para esses múltiplos testes. Sharpe Ratios e outras estatísticas serão exageradas. Os métodos fornecidos pelos autores neste artigo são simples de implementar e permitem a avaliação em tempo real das estratégias de negociação do candidato.
Pares de negociação: uma abordagem de cópula.
Rong Qi Liew Yuan Wu.
A negociação de pares é uma técnica amplamente praticada no setor financeiro. Sua relevância tem sido constantemente testada com amostras atualizadas e sua lucratividade é reconhecida entre profissionais e acadêmicos. No entanto, em pares negociando, a noção de correlação é central, e o uso de correlação ou cointegração como medida de dependência é, em última análise, o calcanhar de Aquiles. Para superar essa limitação, este artigo emprega o uso de cópulas, que é muito mais realista e robusto, para desenvolver regras de negociação para a negociação de pares. Cópulas são extensões úteis e generalizações de abordagens para modelar distribuições conjuntas e dependência entre ativos financeiros. Uma estratégia de negociação que envolve o uso de cópulas foi comparada com duas estratégias convencionais mais comumente aplicadas. Os resultados empíricos sugerem que a estratégia proposta é uma alternativa analítica potencialmente poderosa para os tradicionais sistemas de negociação de pares.
INTRODUÇÃO.
A negociação de pares é uma estratégia de investimento especulativo bem reconhecida nos mercados financeiros que é popularizada nos anos 80. Hoje, a negociação de pares é comumente aplicada por fundos de hedge e investidores institucionais como uma estratégia de investimento de capital longo / curto. (Vidyamurthy, 2004) Pesquisadores recentes (Gatev et al, 2006; Do e Faff, 2010) estenderam a análise inicial de pares negociando para amostras mais atualizadas e documentaram lucros econômicos e estatisticamente significativos usando a regra de negociação de pares simples.
Geralmente percebido como uma forma de análise técnica, o objetivo da negociação de pares é identificar as posições relativas supervalorizadas e subvalorizadas entre duas ações que estão intimamente relacionadas, com uma relação de longo prazo. Tal precificação relativa ocorre se o spread entre os dois estoques se desvia do seu equilíbrio, e retornos excedentes serão gerados se o par estiver revertendo (isto é, quaisquer desvios são temporários, e retornarão ao seu equilíbrio após um período de ajuste) . Nesta situação, a estratégia encurtará simultaneamente a ação relativamente sobrevalorizada e perdurará a relativa subvalorização. A formação de pares resulta de uma análise de cointegração ou critérios de correlação máxima dos preços históricos. Posteriormente, a estratégia de negociação de pares é implementada para identificar os sinais de negociação.
No entanto, uma deficiência significativa na tecnologia é a suposição fundamental da associação linear e seu uso do coeficiente de correlação ou cointegração como medida de dependência. Essas suposições básicas podem ser convenientes e úteis na aplicação, mas podem fazer com que os sinais de negociação de pares simples sejam imprecisos. Se os dados são normalmente distribuídos, então a correlação linear descreve completamente a dependência. Mas é amplamente reconhecido que os dados financeiros raramente são normalmente distribuídos na realidade, portanto, a correlação não pode descrever completamente a dependência. De fato, a assimetria negativa e / ou o excesso de curtose são freqüentemente observados na maioria dos ativos financeiros (Kat, 2003; Crook e Moreira, 2011), resultando em dependência da cauda superior e inferior de diferentes graus. Como tal, a correlação e a cointegração não são suficientes para descrever a associação entre ativos financeiros e prever seus movimentos futuros.
O objetivo deste artigo é vincular o uso de cópula com pares de negociação para desenvolver uma estratégia de negociação. Como as cópulas separam as distribuições marginais das estruturas de dependência, a cópula apropriada para um aplicativo específico é aquela que melhor captura os recursos de dependência dos dados. (Trivedi e Zimmer, 2007) Assim, o uso de cópula é capaz de capturar o co-movimento entre os estoques com precisão suficiente para identificar sinais de negociação, cuja análise de correlação linear padrão não é robusta o suficiente para realizar (Ferreira, 2008). Portanto, é hipotetizado que uma estratégia de negociação envolvendo o uso de cópula trará mais oportunidades de negociação e potencialmente mais lucro do que as estratégias convencionais. A estratégia proposta será explorada e comparada com estratégias convencionais.
O resto do artigo será organizado da seguinte forma. A próxima seção fornecerá uma breve visão geral da negociação de pares. A seção "Estratégias de negociação" descreverá as estratégias de negociação estudadas neste artigo, e os resultados empíricos serão demonstrados na seção "Resultados empíricos". A seção "Conclusão" concluirá o artigo e fornecerá instruções para futuros estudos.
FUNDAÇÕES DAS ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO DOS PARES.
A ideia geral de investir no mercado a partir de um ponto de vista de avaliação é vender títulos supervalorizados e comprar os subvalorizados. Como os verdadeiros valores dos títulos em termos absolutos raramente são conhecidos, as técnicas de negociação de pares tentam resolver isso observando os pares de ações com características semelhantes. Seu objetivo é identificar as posições relativas sempre que um mercado ineficiente resulte na precificação de títulos. Este mispricing mútuo entre dois títulos é teoricamente capturado pela noção de spread (Vidyamurthy, 2004).
Atualmente, existem vários pares diferentes de técnicas de negociação aplicadas no setor financeiro moderno. As duas técnicas mais comumente estabelecidas são a estratégia da distância (Gatev et al, 2006; Perlin, 2009; Do e Faff, 2010) e a estratégia de cointegração (Vidyamurthy, 2004; Lin et al, 2006; Galenko et al, 2012).
Geralmente, os pares são selecionados com base em critérios de análise de cointegração ou distância mínima (equivalentemente, correlação máxima). Quando um par adequado é identificado, a tecno tradicional fará uma compra simultânea de ações relativamente subavaliadas e a venda de ações relativamente sobrevalorizadas, na tentativa de criar um sistema de negociação neutro de mercado. Isso é para aproveitar a divergência de preços em termos do spread que se espera que reverta eventualmente, conhecido como o comportamento de reversão da média (Bock e Mestel, 2008). Assim, a negociação em pares também é conhecida como uma forma de investimento de capital longo / curto, pois a estratégia neutra em relação ao mercado detém duas ações de diferentes posições, com exposição igual ao risco de mercado em todos os momentos.
É importante notar que todas as técnicas convencionais são essencialmente encontradas no pressuposto de associação linear e seu uso do coeficiente de correlação ou cointegração como uma medida de dependência. Além disso, o uso de correlação e cointegração em pares de negociação assume uma distribuição simétrica de spread em torno do valor médio de 0. Portanto, a negociação de pares tem suas limitações, e isso pode resultar em problemas onde a abordagem de negociação de pares tradicionais produz sinais de negociação errados ou deixar de identificar oportunidades de lucro (Bock e Mestel, 2008).
Por outro lado, as cópulas fornecem uma estrutura poderosa para modelar a estrutura de dependência sem suposições rígidas (Ferreira, 2008). Ele pode resolver potencialmente as preocupações mencionadas anteriormente, uma vez que separa a estimativa do comportamento marginal individual e a estrutura de dependência em dois procedimentos diferentes. Essa separação de procedimentos é extremamente valiosa e útil em muitos aspectos diferentes. De uma perspectiva econômica, ele dá ao analista a oportunidade de usar diferentes distribuições marginais para explicar a diversidade de riscos financeiros (ou ativos) (Ane e Kharoubi, 2003). Assim, a cópula pode ser aplicada independentemente da forma de distribuições marginais, fornecendo uma flexibilidade muito maior para a aplicação prática. A partir de uma posição de modelagem, quanto menor a dimensionalidade de um modelo ou a cardinalidade de seus parâmetros, maior a confiabilidade das estimativas. Portanto, aplicar a distribuição marginal mais adequada antes de estimar sua distribuição conjunta garante que todas as informações relativas à estrutura de dependência entre variáveis aleatórias sejam capturadas com precisão, sem premissas rígidas.
Ao contrário das abordagens convencionais, empregar uma abordagem baseada em cópulas resulta em um conjunto muito mais rico de informações, como a forma e a natureza da dependência entre os pares de ações (Ferreira, 2008). Essa vantagem é resultado da variedade de escolhas de cópulas que medem as dependências de cauda superior e inferior de diferentes extensões, em um ambiente que considera tanto a relação linear quanto não-linear. Por exemplo, a cópula de Gumbel produz mais correlação nos dois extremos da distribuição correlacionada, mas tem sua correlação mais alta nas caudas máximas, enquanto a cópula de Clayton produz uma correlação estreita na extremidade inferior de cada variável. Além disso, as cópulas possuem uma propriedade atraente de serem invariantes sob transformações estritamente monótonas de variáveis aleatórias. Em outras palavras, a mesma cópula será obtida independentemente de o analista ou pesquisador estar usando séries de preços ou séries de preços de log (Hu, 2003).
Como um todo, a cópula é indevida, pois permite modelar a estrutura de dependência para ser dividida em dois procedimentos separados. Primeiro, a escolha da melhor distribuição marginal é fornecida para descrever as variáveis. Subsequentemente, é aplicada uma cópula adequada para estabelecer a estrutura de dependência. Esta abordagem em duas etapas fornece mais alternativas na especificação do modelo, e uma função de dependência explícita obtida fornecerá uma descrição mais delicada da dependência (Hu, 2003). Essas funcionalidades da cópula garantem alta precisão e confiabilidade das estimativas, ambas essenciais para análise e aplicação financeira. Assim, o conceito de cópula será explorado como uma alternativa neste artigo, onde o ambiente não linear pode ser considerado. Para mais detalhes sobre a cópula, por favor consulte o Apêndice A.
ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO.
Nesta seção, serão elaboradas as regras de negociação customizadas para três abordagens, a saber, cópula, distância e cointegração. Em todas as três abordagens, existem dois períodos de tempo diferentes, o período de formação e o período de negociação (ou backtesting). Os dados históricos durante o período de formação são usados para observar o comportamento do preço e estimar a distribuição e os parâmetros relevantes exigidos para cada abordagem. Usando as distribuições e parâmetros estimados do período de formação, as estratégias são implementadas durante o período de negociação para testar a lucratividade. Não existe uma diretriz fixa para a duração de cada período de tempo, portanto, este artigo usará uma fase de 2 anos e 1 ano subsequente como o período de formação e negociação, respectivamente.
Em última análise, todas as três abordagens visam identificar as posições relativas dos pares de ações e, simultaneamente, as ações subvalorizadas e encurtar as sobrevalorizadas, na tentativa de estabelecer um sistema de negociação neutro de mercado. O uso do mesmo período de formação, período de negociação e pares de ações são mantidos ao longo das três abordagens neste artigo, devido à intenção de fazer uma comparação entre os três.
Abordagem do cópula.
O objetivo da técnica de troca de pares usando a abordagem da cópula é aplicar a cópula ótima entre dois retornos de ações e identificar as posições relativas entre os pares de ações. Em geral, a aplicação da estratégia para a abordagem da cópula exigirá as distribuições marginais, a função da cópula relevante e as funções de distribuição de probabilidade condicional, que podem ser funções da cópula.
Utilizando dados das ações durante o período de formação, as funções marginais de distribuição e os respectivos parâmetros são estimados com base no valor dos seus log-retornos acumulados. Isso pode ser feito usando qualquer software de análise estatística padrão que calcule a distribuição marginal mais adequada. Depois de aplicar as distribuições marginais e os parâmetros estimados relevantes para cada retorno das ações, os valores da função de distribuição cumulativa obtidos de cada ação, uev, fornecem as informações para que uma função cópula relevante seja selecionada.
Como diretriz geral, os estoques são identificados como sendo relativamente subavaliados se a probabilidade condicional for menor que 0,5 e relativamente supervalorizada se a probabilidade condicional for maior que 0,5. Além disso, os valores das probabilidades condicionais são também uma indicação de sua certeza ou confiança em relação à posição dos estoques (Ferreira, 2008). Portanto, a execução do comércio deve ser feita quando uma das probabilidades condicionais estiver próxima de 1. Portanto, o uso de funções de probabilidade condicional é essencial para a estratégia. Para mais informações sobre as fórmulas das funções de probabilidade condicional, consulte o Apêndice B (Tabela B1).
Para fins de demonstração, este artigo seleciona o limite superior de 0,95 e o limite inferior de 0,05 para o limite de probabilidades condicionais como acionadores de negociação nessa abordagem. Uma posição é aberta durante o período de negociação quando um dos valores de probabilidade condicional está acima do limite superior, enquanto o outro está abaixo do limite inferior. Posteriormente, a posição de saída é assumida quando as posições são revertidas (isto é, quando as probabilidades condicionais cruzam o limite de 0,5).
Abordagem à distância.
Neste artigo, implementamos a mesma estrutura de estratégia de negociação descrita por Gatev et al (2006) para a abordagem à distância. Ao encontrar duas ações que se movem juntas, posições longas / curtas são tomadas quando as ações divergem anormalmente. Essa divergência é determinada pela diferença entre o diferencial de preço padronizado dos dois títulos, geralmente conhecido como spread. Ele age como um sinal para as posições de abertura e fechamento dos estoques pareados. Durante o período de negociação, a posição é aberta quando o spread aumenta em mais de dois desvios padrão históricos, conforme estimado durante o período de formação. Posteriormente, as posições são fechadas quando o spread dos estoques for revertido. Se a reversão não ocorrer antes do final do período de negociação, os lucros ou perdas são calculados no final do último dia de negociação do período de negociação.
Abordagem de cointegração.
Semelhante à estratégia de negociação anterior, a principal preocupação dessa abordagem é o movimento de disseminação. No entanto, em vez de enfatizar a distância entre os preços padronizados dos pares de ações, o spread considerado é baseado na noção de correção de erros. A idéia de correção de erros é baseada no equilíbrio de longo prazo em um sistema cointegrado; isto é, a média de longo prazo da combinação linear de duas séries temporais (Vidyamurthy, 2004). Se houver um desvio da média de longo prazo, então é esperado que uma ou ambas as séries temporais sejam ajustadas para que o equilíbrio de longo prazo seja restaurado.
Usando a cointegração como base teórica, a estrutura geral da abordagem de cointegração em pares de negociação consiste em duas partes. A primeira é gerar o spread com base no termo de erro de cointegração real do relacionamento de longo prazo. Isso é estimado usando a análise de regressão com base em dados da série de preços de registro do período de formação. Usando o desvio padrão do spread durante o período de formação, é estabelecido um limiar de dois desvios-padrão para a estratégia de negociação. Uma vez que o spread se desvie do seu equilíbrio de longo prazo e exceda o limite durante o período de negociação, posições longas / curtas são tomadas. Posteriormente, as posições são fechadas depois que o spread converge para seu valor de equilíbrio de longo prazo de 0. Para obter mais detalhes sobre a estrutura de estratégia conduzida neste artigo, consulte Vidyamurthy (2004).
RESULTADOS EMPÍRICOS.
Esta seção fornecerá detalhes da implementação real, demonstrando as três estratégias usando os pares que foram aplicados. Por razões de espaço, apenas um exemplo da Brookdale Senior Living Inc. e da Emeritus Corporation (BKD-ESC) será ilustrado em detalhes. O par de ações é verificado como um que é altamente correlacionado e cointegrado. É também um dos pares de ações listados em pareslog no setor de saúde, especificamente em instalações de cuidados de longo prazo.
Este artigo investiga o período de tempo de 1º de dezembro de 2009 a 30 de novembro de 2012. Os dados dos primeiros 24 meses são usados para encontrar os parâmetros relevantes, e as informações obtidas são aplicadas no período de negociação, que são os 12 meses subsequentes. As estratégias de negociação de diferentes abordagens são estudadas e demonstradas, sem o procedimento de seleção de pares. Portanto, apenas os pares de ações amplamente discutidos on-line ou especulados em várias literaturas foram considerados. Cada par de ações tem o mesmo código Schwarz Information Criterion (SIC) para garantir a neutralidade industrial, ou pelo menos para reduzir o risco industrial também.
Abordagem à distância.
Uma figura detalhada para a estratégia de distância convencional é apresentada abaixo para ilustrar os preços padronizados e a distribuição dos valores.
Estratégia de negociação à distância.
Abordagem de cointegração.
Estratégia de negociação de cointegração.
A Figura 2 (a) mostra um gráfico da série de preços de log do par de ações BKD-ESC durante o período de formação e a Figura 2 (b) exibe o spread durante o mesmo período de tempo. O mesmo se aplica à Figura 2 (c) e à Figura 2 (d), respectivamente, mas os valores plotados são dados do período de negociação.
Observe que a disseminação de preocupação nessa abordagem é obtida a partir do termo de erro de cointegração real da relação de longo prazo entre as duas séries de preços log, estimada por meio de regressão. Assim, o spread propriamente dito é uma combinação linear das duas séries de preços de log. Como o par de ações é cointegrado, isso implica que o spread deve ser uma série temporal estacionária que é distribuída aleatoriamente sobre o valor médio de longo prazo de 0. Entretanto, isso não é ilustrado nas Figuras 2 (b) e ( d). De fato, o comportamento de propagação dos dois períodos de tempo é distintivamente diferente, com uma distribuição assimétrica. Assim, a associação linear e seu uso da cointegração como medida de dependência nessa abordagem é insuficiente para capturar a associação entre os ativos financeiros. Isso resulta em uma inconsistência dos valores de spread obtidos durante os dois períodos de tempo. Observe que a possibilidade de uma mudança estrutural não pode ser descartada, mas as limitações da abordagem em si parecem mais razoáveis. As limitações dessa estratégia de negociação convencional poderiam, por sua vez, resultar em uma perspectiva imprecisa da associação entre os ativos envolvidos, possivelmente causando a falta de oportunidades de negociação e, portanto, um lucro menor na estratégia de negociação.
Abordagem do cópula.
Como mencionado na seção "Abordagem à distância", essa abordagem exigirá primeiro as distribuições marginais de cada variável; neste caso, os retornos de log cumulativos de BKD e ESC dos dados históricos. Usando o software de análise estatística padrão, as distribuições marginais ajustadas aos retornos de log cumulativos de BKD e ESC são distribuições Erro e Logística Generalizada, respectivamente. Usando as funções de distribuição e os parâmetros estimados, os valores de uev são calculados.
Valores de teste SIC, AIC e HQIC de cópulas usando dados do período de formação.
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