Estratégias rentáveis de negociação de Momentum para investidores individuais.
Foltice, B. & Langer, T. (2018) Estratégias de negociação de impulso rentável para investidores individuais. Mercado Financeiro e Gestão de Carteira, 29 (2), 85-113.
32 páginas postadas: 8 de abril de 2018 Última revisão: 30 de abril de 2018.
Bryan Foltice.
Thomas Langer.
Universidade de Muenster - Centro Financeiro.
Estratégias rentáveis de negociação de Momentum para investidores individuais.
Estratégias rentáveis de negociação de Momentum para investidores individuais.
Data escrita: 24 de janeiro de 2018.
Por quase três décadas, estudos científicos exploraram estratégias de investimento dinâmicas e observaram rendimentos excessivos estáveis em diversos mercados financeiros. No entanto, as estratégias de negociação normalmente analisadas em tais pesquisas não são acessíveis a investidores individuais devido a restrições de vendas curtas, nem são rentáveis devido a altos custos de negociação. Incorporando essas restrições, exploramos uma estratégia de negociação de impulso simplificada que só explora os retornos excessivos do impulso inicial para um pequeno número de ações individuais. Com base nos dados dos EUA da Bolsa de Valores de Nova York de julho de 1991 a dezembro de 2018, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos realistas de transações. Achamos que a estratégia pode realmente funcionar para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000. Em novas tentativas de melhorar essa estratégia de negociação prática, analisamos uma estratégia de negociação de impulso sobreposta consistindo em uma negociação mais freqüente de um número menor de ações "vencedoras". Achamos que aumentar a frequência de negociação aumenta inicialmente os retornos ajustados ao risco dessas carteiras até um ponto ótimo, após o qual os custos de transação excessivos começam a dominar a cena. Em um estudo de calibração, descobrimos que, dependendo do valor inicial do investimento da carteira, a freqüência de negociação de impulso ideal varia de dois a três a cada mês.
Palavras-chave: Momentum Investing, Finanças Pessoais, Gestão de Carteira.
Classificação JEL: G11, G12, G14.
Bryan Foltice (Autor do Contato)
Universidade Butler (email)
Indianapolis, IN 46208.
Thomas Langer.
Universidade de Muenster - Centro de Finanças (e-mail)
+49 251 83 22033 (Telefone)
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Estratégias de negociação com base em retornos passados - Evidências da Alemanha.
Mercado Financeiro e Gestão de Carteira, Vol. 31, edição 2, p. 201-256, 2017.
51 Páginas Publicado: 26 Jan 2018 Última revisão: 31 de maio de 2017.
Martin H. Schmidt.
Humboldt University of Berlin - Escola de Negócios e Economia.
Data escrita: 25 de janeiro de 2018.
Entre as várias estratégias estudadas neste artigo, apenas o investimento em impulso parece ganhar retornos persistentes e não-zero: de 1965 a 2018, a estratégia de impulso clássica baseada no desempenho nos dois ou doze meses anteriores ganhou um retorno médio de 1,57% por mês ( excluindo os estoques de microcap e os retornos ponderados em termos de valor). No período de dez anos mais recente, esse retorno foi ainda maior - 2,27% - o que é muito maior do que nos EUA. No entanto, a rentabilidade líquida dos custos de transação parece fraca porque a estratégia envolve a negociação de ações desproporcionalmente pequenas com alta transação custos; Isso foi observado para o portfólio de perdedores em particular. Uma estratégia que se concentra apenas no portfólio do vencedor e, portanto, evita problemas potenciais associados à (curta) venda do caro portfólio perdedor parece ganhar lucros fortes e persistentemente anormais, mesmo após os custos de transação.
Palavras-chave: impulso, reversão de estoque, contrarian, custos de transação, previsibilidade.
Classificação JEL: G11, G12.
Martin Schmidt (Autor do Contato)
Humboldt University of Berlin - Escola de Negócios e Economia (email)
Spandauer Str. 1.
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Estratégia de negociação de classificação dupla sobre futuros de commodities: avaliação de desempenho e implementação de parada de perda.
56 Páginas Publicadas: 5 Jun 2018.
Hossein Rad.
University of Queensland, Business School, estudantes.
Data escrita: 1 de dezembro de 2018.
Esta tese de mestrado, em primeiro lugar, reexamina o desempenho da estratégia de negociação de dupla classificação em futuros de commodities usando os dados de janeiro de 1979 a outubro de 2018. A estratégia de classificação dupla é uma estratégia ativa que usa sinais de momentum e de estrutura de termo para formar um portfólio longo-curto de futuros de commodities. Em segundo lugar, o desempenho da estratégia é estudado antes do início da crise financeira em 2007 e comparado com o desempenho da estratégia durante a crise, ou seja, depois de 2007. Achamos que a estratégia melhorou durante a crise. Em terceiro lugar, em um esforço para reduzir as medidas de risco da estratégia, são introduzidos métodos de stop-loss e adicionados à estratégia. São implementados quatro métodos de parada-perda diferentes: perda cumulativa, ponderada exponencialmente média, consecutiva e total do portfólio. Achamos que nenhum desses métodos é capaz de reduzir consideravelmente as medidas de risco da estratégia.
Palavras-chave: futuros de commodities, estratégia de negociação, impulso, estrutura de termo.
Classificação JEL: G13, G14.
Hossein Rad (Autor do Contato)
Universidade de Queensland, Business School, Estudantes (email)
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Limitações das Reivindicações Quantitativas sobre a Avaliação da Estratégia de Negociação.
17 Páginas Publicadas: 16 Jul 2018.
Michael Harris.
Laboratório de ação de preço.
Data escrita: 15 de julho de 2018.
Um dos principais pressupostos da avaliação da estratégia de negociação quantitativa é que os erros de Tipo II (descobertas perdidas) são preferíveis aos erros de Tipo I (descobertas falsas). No entanto, os profissionais sabem há muito tempo que as propriedades estatísticas de algumas estratégias de negociação genuínas são muitas vezes indistinguíveis de aqueles de estratégias comerciais aleatórias. Portanto, qualquer ajuste de estatísticas para proteger contra p-hacking aumenta o erro de Tipo II, a menos que o poder do teste seja alto. Ao mesmo tempo, o poder do teste é limitado por amostras insuficientes e mudanças nas condições do mercado. Além disso, estratégias genuínas com propriedades estatísticas semelhantes às de estratégias aleatórias podem se superar devido a condições de mercado favoráveis, mas falham quando as condições do mercado mudam. Esses fatos limitam severamente a eficácia das reivindicações quantitativas sobre a avaliação da estratégia comercial. Os praticantes recorreram, em vez disso, a simulações de Monte Carlo e modelagem estocástica, em um esforço para aumentar as chances de identificar estratégias de negociação robustas, mas esses métodos também têm severas limitações devido à mudança das condições do mercado, viés de seleção e snooping de dados. Neste artigo, apresentamos dois exemplos que demonstram a limitação da avaliação quantitativa das estratégias de negociação e afirmamos que a maneira mais eficaz de se proteger contra o excesso e o viés de seleção é limitando as aplicações de backtesting a uma classe de estratégias que empregam preditores semelhantes, mas simples de preço. Nós afirmamos que determinar quando as condições do mercado mudam é, em muitos casos, fundamentalmente mais importante do que qualquer reivindicação quantitativa sobre a avaliação da estratégia comercial.
Palavras-chave: Estratégia de negociação, mineração de dados, tempo de mercado, médias móveis, avaliação de desempenho.
Classificação JEL: G10, G17.
Michael Harris (Autor do Contato)
Laboratório de ação de preços (email)
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Modelagem de Volatilidade e Negociação.
Workshop Global de Derivados Global Derivatives Trading & Risk Management, Budapeste, 2018.
164 Páginas Publicadas: 19 Jul 2018.
Artur Sepp.
Data escrita: 17 de julho de 2018.
Nós fornecemos uma visão geral prática e técnica das estratégias de negociação de volatilidade:
1) A visão para o projeto e back-testing de estratégias de volatilidade sistemática.
2) Compreensão do trade-off risco-recompensa e possíveis armadilhas das estratégias de volatilidade.
1) Estratégias cobertas pelo Delta para capturar a volatilidade e os prémios de risco negativos.
2) Sem delta-hedge: CBOE e opções personalizadas, índices de compra e gravação.
1) Medindo a volatilidade histórica percebida.
2) Previsão da volatilidade esperada esperada.
3) Medição e previsão de inclinação implícita e realizada.
4) Opção de computação delta consistentemente com dinâmicas empíricas.
5) Análise dos custos de transação.
6) Gerenciando o risco de cauda de estratégias de baixa volatilidade.
Palavras-chave: volatilidade, negociação, estratégias de investimento.
Classificação JEL: C00, G00.
Artur Sepp (Autor do Contato)
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