A rentabilidade das estratégias comerciais de impulso evidências empíricas de hong kong

A Rentabilidade das Estratégias de Negociação Momentum Evidências Empíricas de Hong Kong.

MASS2018_ Proceeding2018 - massconf.

Pesquisa de Inovação e Empreendedorismo sobre o Modelo de Sistemas de Gestão de Recursos de Informação das Empresas Digitais Jianjun Sun e Huiping Cheng.

eThesis - Kauppakorkeakoulun s & # 228; hk & # 246; iset gradut - Aalto.

Syksyst & # 228; 2008 l & # 228; htien tiedot Kauppakorkeakoulussa valmistuvista pro graduista tulevat n & # 228; kyviin eThesis-portaaliin. My & # 246; s itse gradut ovat saatavissa eThesiksest & # 228; .

吳 牧 恩, Mu-En Wu.

現 職: 東吳 大學 數學 系, 助理 教授 學術 興趣: 金融 資料 分析, 資金 管理, 預測 市場, 密碼 學. 學 歷 2004.09.

Revista Internacional de Estudos Financeiros | Uma entrada .

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Jornal de negócios e economia - Revistas de acesso aberto.

Taxa de juros e comportamento de consumo privado na Nigéria: algumas evidências empíricas Resumo. Este estudo examina os impactos da taxa de juros no consumo privado.

City Business Magazine - Primavera de 2018 pela College of.

CITY BUSINESS Magazine. PRIMAVERA 2018. Sr. Jack Ma, Presidente Executivo do Grupo Alibaba, na New York Stock Exchange Photo ...

Journal of Business Studies Quarterly & # 187; Arquivos do JBSQ.

Explorando a liderança situacional nos restaurantes de serviço rápido (pp. 1-6) Brian Steven Perna, Universidade do Sul do Mississippi. Um estudo empírico: como os cristãos.

Seu horário em Hong Kong 2017 - ISA: The ...

A ISA é uma associação de estudiosos e profissionais dedicados ao estudo de assuntos internacionais.

HR Magazine 2018 Winter pela HR Magazine - issuu.

Notícias de RH. A equipe do LinkedIn leva os pais para trabalhar. A metade dos pais em Hong Kong não entende o que seu filho faz para ganhar a vida, de modo que a RH presta ajuda.

2017 Programa da Reunião Anual da FMA.

Pesquisa & amp; Sessão geral. Sessão 008 - Preços de ativos empíricos de alta dimensão: grandes dados, aprendizado de máquina e outros Buzzwords quinta-feira, 12 de outubro, 8:00 da manhã - 9.

A rentabilidade das estratégias de negociação de impulso: evidências empíricas de Hong Kong.

Este artigo investiga se as estratégias de negociação de impulso são rentáveis ​​no mercado de ações de Hong Kong e examina as fontes dessa lucratividade. As carteiras Momentum são significativamente rentáveis ​​no termo intermediário em Hong Kong, mas os lucros tornam-se insignificantes após o ajuste de risco pelo modelo Chordia e Shivakumar (2001). A estratégia de retorno específica do estoque e a estratégia de retorno relacionada ao fator são analisadas para examinar qual parte do retorno total faz com que os estoques entrem em carteiras extremas. A estratégia de retorno relacionada ao fator de Chordia e Shivakumar obtém lucros com uma magnitude próxima daquela que é atingida pela estratégia de impulso de retorno total. A evidência adicional ainda apoia a visão de que o modelo de Chordia e Shivakumar captura ganhos momentórios.

Classificação JEL.

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A rentabilidade das estratégias de negociação de impulso: evidências empíricas de Hong Kong.

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Efeito Momentum em Stocks.

A anomalia de impulso diz que o que estava aumentando fortemente no passado provavelmente continuará a subir no futuro próximo. Os estoques que superam os pares no período de 3-12 meses tendem a funcionar bem também no futuro. Inúmeros estudos mostram que esse efeito funciona no mercado de ações norte-americano, mercados de ações em outros países desenvolvidos e também em mercados emergentes. O efeito Momentum funciona em um universo pequeno e também em estoques de grandes capitais, e é um dos efeitos principalmente investigados academicamente com forte persistência. As carteiras de impulso puro são criadas como estoques longos com o impulso mais forte e ações curtas com o menor impulso. Esta carteira de impulso puro, no entanto, registrou um ano desastroso 2009 com mais de 80% de redução (dados da biblioteca Kenneth French - mba. tuck. dartmouth. edu/pages/faculty/ken. french/ftp/F-F_Momentum_Factor. zip). O fator de impulso é, no entanto, ainda um forte contribuinte de desempenho em carteiras longas únicas (formadas como ações longas com o maior impulso sem curto-circuito ou ações de pouca quantidade).

Razão fundamental.

Estudos acadêmicos mostram um forte apoio aos efeitos momentâneos. Os principais motivos de persistência da anomalia são os comportamentos comportamentais, como o envolvimento de investidores, o investimento e a falta de reação e o viés de confirmação. Outra interpretação natural dos lucros momentâneos é que as ações não respondem à informação. Por exemplo, se uma empresa divulga boas notícias e o preço das ações reage apenas parcialmente às boas notícias, a compra do estoque após o lançamento inicial da notícia gerará lucros.

impulso, impulso em ações, estoque de colheita.

Estratégia de negociação simples.

Esta estratégia de investimento depende das necessidades dos investidores, pois é possível criar uma carteira de momento consistente em 20 ações ou várias centenas de ações. Apresentamos uma estratégia complexa, que é a estratégia subjacente para os benchmarks calculados na biblioteca de dados franceses Keneth (mba. tuck. dartmouth. edu/pages/faculty/ken. french/data_library. html). Nosso universo de investimentos consiste nos maiores 20% das ações da NYSE, NASDAQ e AMEX. 20% das ações com o melhor momento de 12 meses (desempenho de 12 meses) são então adicionadas ao nosso portfólio e são ponderadas de forma igual e o portfólio é reequilibrado uma vez em um mês. Nosso benchmark é um portfólio igualmente ponderado dos maiores 20% das ações da NYSE, NASDAQ e AMEX.

Papel Fonte.

Jagadeesh, Titman: Momentum.

Há evidências substanciais que indicam que os estoques que apresentam o melhor (pior) durante um período de três a 12 meses tendem a continuar a apresentar um bom desempenho (mal) nos próximos três a 12 meses. As estratégias de negociação de Momentum que exploram esse fenômeno têm sido consistentemente lucrativas nos Estados Unidos e na maioria dos mercados desenvolvidos. Da mesma forma, os estoques com alta dinâmica de ganhos superam as ações com pouca dinâmica de ganhos. Este artigo analisa a evidência do impulso de preços e ganhos e as explicações potenciais para o efeito momentum.

Outros documentos.

Vogel, Gray: The Quantitative Momentum Investing Philosophy - Compre estoques com o Momento de melhor qualidade.

Resumo: Nosso sistema Quantitative Momentum (QM) busca identificar ações com o "impulso" de mais alta qualidade. Consideramos o impulso do termo como uma continuação dos retornos passados ​​- os vencedores do passado tendem a ser futuros vencedores, enquanto os perdedores passados ​​tendem a ser futuros perdedores . Como podemos explorar esse fenômeno? No Alpha Architect, criamos um sistema para identificar a "qualidade" do impulso, examinando como o ímpeto é formado.

Nós fornecemos perspectivas práticas sobre impulso investindo em ações internacionalmente. Primeiro, o impulso geralmente é mais lucrativo no lado longo do que no lado curto, tornando-o acessível a uma ampla gama de capital institucional. Em segundo lugar, os lucros do preço e do lucro são significativos globalmente. Em terceiro lugar, a nível internacional, o impulso dos lucros é distinto do impulso dos preços, e o uso do impulso de preços e lucros em conjunto produz lucros econômicos maiores. Em quarto lugar, os lucros momentórios têm co-movimentos mais fracos em mercados do que índices de mercado. Curiosamente, embora as correlações de mercado sejam muito maiores em mercados baixos do que em mercados ascendentes, as correlações momentâneas são baixas em ambas as condições do mercado. Em quinto lugar, as estratégias de impulso não diferem sensivelmente na rentabilidade entre os mercados ascendentes e baixos, o que significa que o tempo é menos importante para os comerciantes de momentum. Finalmente, as estratégias de impulso não são arriscadas - historicamente, muitas vezes ocorreram períodos de vários meses em que eles obtiveram retornos negativos ou baixos.

Este artigo analisa se as estratégias baseadas em impulso continuam a ser rentáveis ​​depois de considerar as fricções do mercado. As medidas alternativas de impacto nos preços são estimadas e aplicadas a regras de negociação alternativas baseadas em momentum. O desempenho das estratégias tradicionais de impulso, além de estratégias destinadas a reduzir o custo dos negócios, é avaliada. Descobrimos que, depois de ter em conta o impacto do preço induzido pelas negociações, podem ser investidos até 5 bilhões de dólares em algumas estratégias baseadas em momentum antes que as oportunidades evidentes de lucro desapareçam. Outras, extensivamente estudadas, as estratégias de momentum não são implementáveis ​​em grande escala.

Há evidências substanciais que indicam que os estoques que realizam o melhor (pior) durante um período de três a 12 meses tendem a continuar a funcionar bem (mal) nos próximos três a 12 meses. Até recentemente, as estratégias comerciais que exploram esse fenômeno foram consistentemente lucrativas nos Estados Unidos e na maioria dos mercados desenvolvidos. Da mesma forma, os estoques com alta dinâmica de ganhos superam as ações com pouca dinâmica de ganhos. Este artigo analisa a literatura momentânea e discute algumas das explicações para esse fenômeno.

Examinamos a eficiência tributária e o desempenho pós-imposto de longos estilos de equidade. Em uma base pós-imposto, as carteiras de valor e momentum superam, e o crescimento diminui, o mercado. Achamos que esse impulso, apesar do maior volume de negócios, é muitas vezes mais eficiente que o valor, porque gera perdas substanciais de curto prazo e menor renda de dividendos. A otimização de impostos melhora os retornos de todos os estilos de equidade, com as maiores melhorias em termos de valor e estilos de impulso. No entanto, apenas o momento permite uma minimização fiscal significativa sem incorrer em drift significativa. Isso ocorre porque o gerenciamento de ganhos e perda de realização incorre menos erro de rastreamento do que evitar a receita de dividendos e a exposição fiscal do momento é principalmente ganhos de capital, enquanto as exposições fiscais de valor e crescimento são mais sensíveis aos dividendos.

Nós avaliamos como as fricções do mercado podem limitar os lucros momentâneos. Embora a maioria dos documentos assuma que os investidores podem autofinanciar, na prática, os investidores devem investir capital ou emprestar para posições de estoque longas. Não pode haver autofinanciamento. Os comerciantes podem pedir emprestado para comprar longs, short perdedores e ganhar os juros de desconto no produto de venda a descoberto. Achamos que a diferença entre a margem e as taxas de descontos é de 139 pb para 1946-2002. Testamos grandes estoques em que o comércio e os custos são mais baixos e os custos de impacto de preços são mínimos. Líquido do comércio e dos custos de empréstimos, grande volume de ações gera, em uma base de retorno bruta, 5% por unidade de capital emprestado anualmente. Os testes ajustados ao risco mostram premissas maiores.

Este artigo apresenta os resultados de várias estratégias de força relativa testadas em uma configuração de gerenciamento de portfólio do mundo real. As simulações de Monte Carlo são usadas para determinar a possível gama de resultados se um gerente de portfólio selecionar um subconjunto de títulos de alta força relativa ao longo do tempo. Um protocolo de teste que reequilibra o portfólio de forma contínua também é usado para simular práticas de gerenciamento de portfólio do mundo real.

Em comparação com o mercado, fatores de risco de valor ou tamanho, o impulso ofereceu aos investidores o maior índice de Sharpe. No entanto, o impulso também teve os piores acidentes, tornando a estratégia pouco atraente para os investidores com uma aversão ao risco razoável. Achamos que o risco de impulso é altamente variável ao longo do tempo e bastante previsível. A principal fonte de previsibilidade não vem do risco sistemático, mas do risco específico. O gerenciamento desse risco variável no tempo praticamente elimina falhas e quase duplica a proporção Sharpe da estratégia momentum. O impulso gerenciado por riscos é um enigma muito maior do que a versão original.

Os lucros de Momentum podem ser explicados pela exposição a riscos omitidos a partir de modelos de fatores comuns e por falta de reação às inovações nesses riscos omitidos. Consistente com o risco como uma explicação parcial dos lucros de impulso, as estratégias de impulso do período de formação longa ganham retornos mais elevados e estão mais altamente correlacionadas com os fatores projetados para medir o risco do que as estratégias de momentum do período de formação curto.

Este artigo avalia Momentum nos mercados internacionais com base em dados da Thompson Datastream. Usando uma base de dados diária completa e corrigida a partir de 52 mercados internacionais e mais de 50.000 ações comuns, da TDS, reexaminar o trabalho empírico anterior no Momentum Internacional e documentar resultados de impulso consistentemente maiores para a maioria dos mercados e regiões da nossa amostra. Encontramos evidências de que os outliers de dados criam um "efeito Pseudo-Reversão" no vencedor internacional menos os lucros de Perdedor, refletindo na superestimação de prémios de carteiras de perdedores e a subestimação das estratégias das estratégias de impulso. Além disso, revisamos os prêmios Momentum Internacional de 1964 a 2018, para todos os mercados e regiões da nossa amostra e documentamos esse impulso continuando forte na maioria dos mercados individuais e em todas as regiões, exceto o Japão.

O artigo analisa o impacto dos custos de negociação sobre a rentabilidade das estratégias de impulso no Reino Unido e conclui que os perdedores são mais caros de negociar do que vencedores. A assimetria observada nos custos de negociação de vencedores e perdedores relaciona-se crucialmente com o alto custo de vender ações perdedoras com tamanho pequeno e baixo volume de negócios. Uma vez que os custos de transação afetam severamente os lucros de impulso líquido, o documento define uma nova estratégia de força relativa de baixo custo, mediante a seleção de todas as ações vencedoras e perdedoras com os menores custos totais de transação. Enquanto o estudo questiona severamente a rentabilidade das estratégias de impulso padrão, conclui que ainda há espaço para o aprimoramento do retorno baseado em momentum.

Encontramos grandes variações nos retornos das estratégias de impulso. As estratégias de Momentum não obtiveram retornos significativos durante o período de 1993-2004, devido ao seu fraco desempenho no período de 2001-2004. Achamos que o efeito de impulso da empresa grande documentado anteriormente é sensível à estratégia de impulso examinada e está em nossa amostra, impulsionada pelos retornos anormais de grandes estoques da Nasdaq. Também avaliamos estratégias de impulso que não aderem à formação de portfólio de fim de mês universalmente usada na literatura acadêmica. Para este fim, formamos carteiras uma semana antes do final do mês e chamamos de "carteiras de impulso de" front-running ". Em consonância com a negociação momentânea institucional que afeta os retornos e a volatilidade do final do mês, descobrimos que a estratégia de impulso de "front-running" gera retornos semelhantes, mas menos voláteis do que a estratégia de fim de mês.

Examinamos o papel do curto-circuito, tamanho da empresa e tempo sobre a rentabilidade das estratégias de tamanho, valor e momentum. Descobrimos que as posições longas compreendem quase todo o tamanho, 60% do valor e metade dos lucros momentórios. O curto-circuito torna-se menos importante para o impulso e mais importante para o valor à medida que o tamanho da empresa diminui. O valor premium diminui com o tamanho da empresa e é fraco entre os maiores estoques. Os lucros de Momentum, no entanto, não apresentam relação confiável com o tamanho. Esses efeitos são robustos ao longo de 86 anos de dados patrimoniais dos EUA e quase 40 anos de dados em quatro mercados internacionais de ações e cinco classes de ativos. A variação ao longo do tempo e entre os mercados desses efeitos é consistente com a chance aleatória. Encontramos poucas evidências de que o tamanho, o valor e os retornos de impulso sejam significativamente afetados pelas mudanças nos custos de negociação ou propriedade institucional e de hedge funds ao longo do tempo.

Esta dissertação consiste em três ensaios sobre retornos de impulso. O primeiro ensaio é intitulado "Momentum Returns, Market States e a crise financeira global". Este ensaio investiga a rentabilidade da estratégia de negociação de impulso nas bolsas de valores de Xangai, Shenzhen e Hong Kong durante o período de 1994 a 2018. No segundo ensaio, intitulado "Momentum Returns and Incertain Incerteza", estudo o impacto da incerteza da informação sobre a rentabilidade da estratégia de negociação momentum. No terceiro e último ensaio, intitulado "Momentum Returns, Long-Term Reversal and Idiosyncratic Volatility", estudo o impacto da volatilidade idiossincrática (IV) sobre a rentabilidade do impulso e as estratégias de negociação de reversão a longo prazo na China durante o período de 1994 a 2018.

O artigo investiga fatores de valor e impulso em 23 mercados de ações internacionais desenvolvidos. Achamos que os premios de valor e momentum tipicamente são menores e mais negativamente correlacionados para grandes estoques de capitalização de mercado em relação a pequenos. Os fatores de impulso são mais altamente correlacionados internacionalmente em relação ao valor. Nós fornecemos provas internacionais sobre três conjuntos de exposições de risco de valor e retornos momentais: risco macroeconômico, risco de liquidez de financiamento e risco de liquidez no mercado de ações. Nós achamos que os retornos de valor geralmente são mais baixos antes de uma recessão, enquanto os retornos de momentum muitas vezes apresentam pouca sensibilidade. Os retornos de valor geralmente são mais baixos em tempos de fraca liquidez de financiamento, enquanto que, com notáveis ​​exceções, os retornos de impulso normalmente não são afetados. Por fim, para quase todos os países, os retornos de valor são elevados em condições precárias de liquidez no mercado de ações. O mesmo resultado parece ser verdade para o impulso na Ásia-Pacífico, América do Norte e, principalmente, na Europa.

Ao longo das duas últimas décadas, acadêmicos financeiros e profissionais de investimentos documentaram várias anomalias nos mercados financeiros globais. Um subconjunto dessas anomalias, conhecidas como estratégias de estilo de equidade, mostrou produzir rendimentos excessivos substanciais, que não podem ser explicados pela teoria das finanças tradicionais. No entanto, à luz da turbulência financeira durante a década de 2000, vários estudos mostraram mudanças consideráveis ​​na magnitude dos prêmios de estratégia baseados em estilo. O objetivo desta tese é investigar se os dados recentes sustentam a continuidade da existência desses prêmios e avaliam como esses valores variam em relação ao ciclo econômico.

Passaram-se mais de 20 anos desde a descoberta acadêmica do impulso de investimento, mas ainda há muita confusão e debate sobre sua eficácia e sua utilização como uma ferramenta de investimento prático. Em alguns casos, "confusão e debate" é a tentativa de ser educada, pois é quase impossível para os profissionais informados e acadêmicos ainda acreditarem em alguns dos mitos proferidos sobre o impulso - mas essa impossibilidade é muitas vezes desmentida por declarações do mundo real. Neste artigo, pretendemos esclarecer grande parte da confusão, documentando o que sabemos sobre o impulso e refutando muitos dos mitos freqüentemente repetidos. Destacamos dez mitos sobre o impulso e os refutamos, utilizando os resultados de trabalhos acadêmicos amplamente divulgados e análises a partir dos dados mais simples e melhores disponíveis publicamente.

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, sugerimos e 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 NYSE de 1991 a 2018, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos de transação realistas. Achamos que é realmente possível para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000.

Neste artigo, examino as fontes de retornos de impulso e descubra uma lista de recursos intrigantes. Acho que, quando os retornos do impulso são decompostos, as contribuições dos fatores de risco explicados e inexplicados dependem do nível de análise, dos fatores de risco usados ​​e da estrutura de atraso dos fatores de risco. Além disso, acho que no nível de estoque individual, a contribuição total dos fatores de risco macroeconômicos atrasados ​​é de 59% por mês, mas que a contribuição total dos fatores de risco macroeconômicos contemporâneos no nível da carteira é de apenas 9% ao mês. Essas novas descobertas adicionam informações importantes sobre as teorias de momentum existentes.

Encontramos evidências fortes que ligam o padrão de impulso nos retornos de equidade com uma medida proeminente de condições macroeconômicas, especificamente o ambiente de financiamento. Mostramos que o tamanho ea consistência do prêmio de impulso variam sistematicamente em todos os estados de financiamento. Além disso, encontramos evidências de que a relação entre os retornos do momento e as características da empresa (documentadas em pesquisas anteriores) está condicionada ao ambiente de financiamento. Depois de controlar o estado de financiamento, descobrimos que a importância dos estados de mercado e da dispersão de retorno desaparece. Além disso, as condições de financiamento parecem conter informações incrementais sobre o prêmio de momento mesmo depois de ajustar a influência dos estados de mercado e a dispersão de retorno. Em geral, nossos resultados são consistentes com a conjectura de que as transições no ambiente de financiamento incentivam os investidores a revisar suas alocações de carteira; Essa reatribuição produz variação intertemporal no padrão de retorno do momento.

A ampliação dos testes de impulso de retorno de preços para as histórias disponíveis mais longas dos retornos dos ativos financeiros globais, incluindo setores e ações específicas para cada país, renda fixa, moedas e commodities, bem como ações norte-americanas, criamos um histórico de ativos de vários anos de 215 anos , e confirmamos o significado do prêmio de impulso dentro e entre classes de ativos. Em consonância com os resultados no estoque, documentamos uma grande variação de betas do portfólio momentum, condicionadas à direção e duração do retorno da classe de ativos em que o portfólio momentum é construído. Um aumento recente significativo nas correlações de portfólio de momentum em pares sugere características dos dados importantes para empiristas, teóricos e praticantes.

Analisamos as diferenças entre as estratégias baseadas no passado que diferem no condicionamento dos retornos passados ​​em excesso de zero (estratégia de séries temporais, TS) e retornos passados ​​em excesso da média transversal (estratégia transversal, CS). Achamos que a diferença de retorno entre essas duas estratégias deve-se principalmente a posições longas que variam no tempo que a estratégia TS assume no mercado agregado e, conseqüentemente, não tem implicações para o comportamento dos preços individuais dos ativos. No entanto, as estratégias TS e CS baseadas em índices financeiros como preditores às vezes são diferentes devido à seleção de ativos.

Neste estudo, examinamos como o risco idiossincrático está correlacionado com uma ampla gama de anomalias, incluindo o crescimento de ativos, o livro ao mercado, o investimento em ativos, a dinâmica, as emissões líquidas de ações, o tamanho e o acréscimo total, nos mercados de ações internacionais . Usamos estratégia de negociação de custo zero e modelos multifatoriais para mostrar que essas anomalias produzem retornos anormais significativos. Os retornos anormais variam dramaticamente entre diferentes países e entre países desenvolvidos e emergentes. Nós fornecemos fortes evidências para apoiar os limites da teoria da arbitragem em todos os países documentando uma correlação positiva entre risco idiossincrático e retorno anormal. Isso sugere que a existência dessas anomalias bem conhecidas é devida ao risco idiossincrático. Além disso, achamos que o risco idiossincrático tem menos impacto sobre o retorno anormal nos países desenvolvidos do que os países emergentes. Nossos resultados suportam a explicação de preços errados da existência de várias anomalias nos mercados globais.

Mandelbrot contribuiu significativamente de muitas maneiras para a área de finanças. Ele foi um dos primeiros a criticar as simplificações excessivas centradas nos primeiros modelos de processo estocástico de Bachelier, utilizando a distribuição normal. Na sua opinião, os mercados eram fracturados e muito mais selvagem do que a teoria clássica sugere. Particularmente, seu trabalho de movimento browniano fracionário mostrou que a reivindicação de independência feita por essa hipótese não é válida; Além disso, ele propôs um modelo de ativos multi-fractal para reconciliar os efeitos observados no mercado. No entanto, também é sabido que sua visão de mercados fracturados usou tendências do fractal. Neste trabalho, revisaremos a visão de Mandelbrot sobre os mercados fracos. Vamos mostrar que o efeito de impulso discutido pesadamente na literatura pode ser modelado pelo chamado Mandelbrot Market-Model. Além disso, este modelo mostra, do lado do risco, que os mercados são mais selvagens devido às estruturas tendenciais em comparação com os modelos clássicos.

Eu uso mercados de apostas esportivas como um laboratório para testar teorias comportamentais de anomalias de preços de ativos transversais. Duas características únicas desses mercados fornecem um teste distintivo de teorias comportamentais: 1) as apostas são completamente idiossincráticas e, portanto, não são confundidas por teorias racionais; 2) os contratos têm uma data de término conhecida e curta, onde a incerteza é resolvida que permite que qualquer mispricing seja detectado. Analisando mais de cem mil contratos que abrangem duas décadas em quatro grandes esportes profissionais (NBA, NFL, MLB e NHL), acho os ítens e os efeitos de valor que levam os preços de apostas do aberto ao fim das apostas, que são completamente revertidas pelo resultado do jogo. Essas descobertas são consistentes com as teorias de reação excessiva de preços de ativos. Além disso, uma nova implicação da reação exagerada descoberta nos mercados de apostas esportivas mostrou também prever retornos de impulso e valor nos mercados financeiros.

Estudamos o vínculo entre a rentabilidade das estratégias de impulso e o tamanho da empresa, com base em um extenso conjunto de dados que abrange 23 mercados de ações em todo o mundo. Primeiro apresentamos evidências de um tamanho "extremo" em um grande número de países. Contudo, estas premissas de tamanho provavelmente não são realizáveis ​​devido à baixa profundidade do mercado de ações. Mostramos também que a rentabilidade do impulso internacional declina fortemente com a capitalização de mercado. Os prémios de impulso também são consideravelmente diminuídos pelos custos de negociação, tendo em conta o volume de negócios real gerado na implementação desta estratégia. Em contraste com as estratégias baseadas em tamanho, achamos que as premissas de impulso, especialmente para estoques de tamanho médio, ainda permanecem economicamente e estatisticamente significativas na maioria dos mercados de ações em todo o mundo depois de ajustar os custos de transação.

O momento otimizado padrão da variância média da variável supera a estratégia de impulso tradicional igualmente ponderada se o vetor de retorno esperado usado reflete a característica única e superior do impulso. Esta característica única e superior é o fenômeno que apenas os estoques no topo do décimo da classificação de impulso superaram e que apenas os estoques no décimo inferior ficam abaixo do desempenho, enquanto todos os estoques nos deciles intermediários do ranking possuem desempenho semelhante. Se a otimização não leva em consideração esse fenômeno, o portfólio também é longo nos deciles 2 a 5 e corta os deciles 6 a 9, enquanto que todas essas posições, portanto, não adicionam nada ao retorno da estratégia. Uma nova metodologia de bootstrapping simplificada mostra que a proporção de Sharpe de 52,8 por cento do portfólio otimizado é significativamente maior que a proporção de Sharpe de 29,3 por cento para o impulso tradicional igualmente ponderado. O portfólio otimizado também exibe exposições de retorno do fator de risco de menor variação do tempo do que o impulso tradicional e, como tal, têm retornos mais estáveis ​​ao longo do ciclo econômico e têm reduções menores.

Algumas das principais teorias do impulso têm diferentes previsões empíricas sobre sua rentabilidade condicionada à composição e estrutura do mercado. A teoria institucional de Vayanos e Woolley prevê menores lucros em mercados com menos agência. Neste artigo, usamos um conjunto de dados de um importante mercado de ações do século 19 para testar essas previsões. Durante este período, não houve evidência de gerenciamento delegado na Rússia Imperial. Uma mudança regulatória em 1893 fez especular sobre o mercado de ações de São Petersburgo mais acessível para pequenos investidores. Encontramos um efeito de impulso semelhante em magnitude aos mercados modernos e mais forte durante o período pós-1893 do que durante o período anterior a 1893, consistente com a teoria do impulso excessivo de confiança.

Vários estudos atribuíram o alto retorno excessivo da estratégia de impulso no mercado de ações para os viés comportamentais dos investidores. No entanto, se os efeitos de impulso ocorrem por causa da fraqueza do investidor ou por causa da reação excessiva do investidor, continua a ser uma questão. Usando um modelo simples para ilustrar o vínculo entre a volatilidade idiossincrática e a reação excessiva dos investidores, bem como o volume de negócios como outra medida de reação exagerada, eu apresento evidências que apóiam a explicação de reação exagerada do investidor como fonte de efeitos de impulso. Além disso, mostro que, quando a reação excessiva do investidor é baixa, os efeitos de impulso são mais devidos às indústrias (impulso da indústria) e não aos estoques.

Eu mostro que os vencedores do passado e os perdedores do passado estão expostos de forma diferente aos riscos de mercado ao lado e à baixa. Os vencedores têm sistematicamente mais betas de mercado de baixas relativas mais baixas e betas de mercado mais baixas do que os perdedores. Como resultado, as carteiras de impulso do vencedor-menos-perdedor estão expostas ao risco de mercado de queda adicional, mas se protegem contra o risco de mercado ascendente. Tal assimetria nos riscos para cima e para baixo é uma conseqüência mecânica do reequilíbrio das carteiras de impulso. Mas não é atraente para um investidor, porque tanto os betas de reversão relativa positiva quanto as betas positivas relativas negativas apresentam prêmios de risco positivos, de acordo com o CAPM de risco negativo. Assim, os altos retornos às estratégias de impulso são uma mera compensação por seus riscos de queda e desvantagem.

Este artigo investiga os efeitos de tamanho, valor e momentum em 18 mercados de ações emergentes durante o período 1990-2018. Achamos que o tamanho e as estratégias de impulso geralmente não geram retornos superiores nos mercados emergentes. The value effect exists in all markets except Brazil, and it is robust to different periods and market conditions. Value premiums tend to move positively together across different markets, and such inter-market co-movements increase overtime and during the global financial crisis.

Over the total time period from 1965 to 2018, the classical momentum strategy based on performance over the past two to twelve months earned an average return of 1.57% per month (excluding microcap stocks and value-weight returns). In the most recent ten-year time period, it has been even larger: 2.27%, which is much larger than in the U. S. However, the profitability net of transaction costs appears weak because the strategy involves trading in disproportionately small stocks with high transaction costs, especially observed for the loser portfolio. A strategy that only concentrates on the winner portfolio and thus avoids potential problems associated with (short) selling the costly loser portfolio appears to earn strong and persistently abnormal profits, even after transaction costs.

We evaluate the robustness of momentum returns in the US stock market over the period 1965 to 2018. We find that momentum profits have become insignificant since the late 1990s partially driven by pronounced increase in the volatility of momentum profits in the last 14 years. Investigations of momentum profits in high and low volatility months address the concerns about unprecedented levels of market volatility in this period rendering momentum strategy unprofitable. Past returns, can no longer explain the cross-sectional variation in stock returns, even following up markets. Investigation of post holding period returns of momentum portfolios and risk adjusted buy and hold returns of stocks in momentum suggests that investors possibly recognize that momentum strategy is profitable and trade in ways that arbitrage away such profits. In further analyses we find evidence that suggest three possible explanations for the declining momentum profits.

More recent studies note a declining benefit relative to that identified in seminal studies on momentum. Our results for the earlier part of our sample period (i. e., 1986 to 2006) fall in line with previous studies, as we find a monotonic relationship between decile portfolios formed based on prior six month performance and their subsequent twelve month holding period excess returns. In contrast, when we evaluate more recent periods (i. e., 2007-2018 and 2018-2018), we find dramatically different results. In particular, alphas for the “winner” portfolio are negative during both sub-periods and distribution follows a more inverted U-shaped curve.

In this paper we consider the question of how to improve the efficacy of strategies designed to capture factor premiums in equity markets and, in particular, from the value, quality, low risk and momentum factors. We consider a number of portfolio construction approaches designed to capture factor premiums with the appropriate levels of risk controls aiming at increasing information ratios. We show that information ratios can be increased by targeting constant volatility over time, hedging market beta and hedging exposures to the size factor, i. e. neutralizing biases in the market capitalization of stocks used in factor strategies.

Recent evidence on momentum returns shows that the time-series (TS) strategy outperforms the cross-sectional (CS) strategy. We present new evidence that this happens only when the market continues in the same state, UP or DOWN. In fact, we find that the TS strategy underperforms the CS strategy when the market transitions to a different state. Our results show that the difference in momentum returns between TS and CS strategies is related to both the net long and net short positions of the TS strategy.

THE MOMENTUM TRADING STRATEGY (Finance)

A strategy that buys past winners and simultaneously sells past losers based on stock performance in the past 3 to 12 months is profitable in the U. S. and the European markets. This survey paper reviews the literature on the momentum strategy and the possible explanations on the momentum profitability.

Keywords: past winners; past losers; momentum strategy; individual momentum; industrial momentum; international momentum; underreaction; over-reaction; overconfidence; self-attribution; valuation uncertainty; conservatism; representative heuristic; gradual information diffusion.

Introdução.

”Trend is your friend” is a very popular saying in Wall Street since the inception of stock markets. However, whether this momentum trading strategy that is based on buying past winners and selling past losers is really profitable was controversial until recently. Jegadeesh and Titman (1993) were the first to comprehensively test the profitability of the momentum trading strategy based on the past 3-to 12-month performance. They document that momentum strategies implemented in the U. S. market from 1965 to 1989 generated a positive profit of about one percent per month over 3-to 12-month holding periods. In their recent follow-up study, Jegadeesh and Titman (2001) find that momentum strategies continued to be profitable after 1990 with past winners outperforming past losers by about the same magnitude as in the earlier period.

Rouwenhorst (1998) studied individual stock momentum with a sample of stocks listed on 12 European exchanges during the period from 1978 to 1995. The results demonstrate that momentum profits of about one percent per month are not limited to a particular market, but instead they are present in all 12 markets in the sample. Rou-wenhorst (1999) also finds that momentum strategies are profitable although not to the same degree in 20 emerging markets. Chui et al. (2002) examine the profitability of momentum strategies in eight different Asian countries: Hong Kong, Indonesia, Japan, Korea, Malaysia, Singapore, Taiwan, and Thailand. Their evidence indicates that the momentum effect is present in all of the Asian countries except Korea and Indonesia but it is generally weak and is statistically significant only for Hong Kong, Malaysia, Singapore, and Thailand for the pre-crisis period. Interestingly, they find that the Common Law/Civil Law distinction provides an indicator of whether or not a market exhibited a momentum effect prior to the financial crisis. Asness et al. (1996), Chan et al. (2000), and Richards (1997) document that momentum strategies are profitable when implemented on stock market indices.

Recently Moskowitz and Grinblatt (1999) find that industry momentum strategies, which advocate buying stocks from past winning industries and selling stocks from past losing industries, appear to be highly profitable. This industry momentum accounts for much of the profitability of individual stock momentum strategies in the United States. Once returns are adjusted for industry effects, momentum profits from individual equities are significantly weaker, and for the most part are statistically insignificant. However, Grundy and Martin (2001) have a different view on the contribution of industries to individual momentum profits. They argue that a one-month interval between the ranking period and the holding period has a pivotal role in the conclusion that industry momentum strategies are profitable. Industry momentum strategies are significantly profitable only when the ranking period is contiguous to the holding period as documented by Mosko-witz and Grinblatt (1999). However, given a one-month interval between the two periods, industry momentum strategies cannot earn significant profits. Grundy and Martin (2001) conclude that industry effects are not the primary cause of the individual momentum profitability. Liu and Wei (2004) document that industries in 12 European markets, like their counterparts in the U. S. market, also explain the profitability of individual momentum strategies. Specifically, past winner industries outperform past loser industries by more than one percent per month. However, unlike their counterparts in the U. S. market, industries cannot solely explain the profitability of individual momentum strategies in 12 European markets. In addition, industry momentum strategies can still earn significant profits even with a one-month interval between the formation and holding periods.

The Implementation of Momentum Strategies.

To show how to implement a momentum strategy, we use a momentum strategy that is based on the past six-month performance with a six-month holding period an illustration. Specifically, to form momentum portfolios, at the end of each month all securities in each of the samples are ranked in ascending order based on the past six-month cumulative returns with dividends. The securities in the bottom 10 percent (or 20 percent or 30 percent) are assigned to the loser (denoted as “L”) portfolio, while those in the top 10 percent (or 20 percent or 30 percent) are assigned to the winner (denoted as “W”) portfolio. These portfolios are value-weighted using the market capitalization of the security at the end of the ranking month as the weight. Each of these portfolios is held for six months.

To reduce the effect of nonsynchronous trading and the bid-ask bounce, Jegadeesh and Titman (1993) suggest that we measure returns on these portfolios one month after the ranking takes place. If a security has any missing returns during the holding period, we replace them with the corresponding value-weighted market returns. If the returns on the security are no longer available, we rebalance the portfolio in the month the security is deleted from our database. Excess returns on a security are calculated as the returns on that security minus the risk-free rate, which we assume is equal to the one-month government short-term rate, such as the U. S. Treasury bill rate.

To increase the power of our tests, we construct overlapping portfolios. The winner (loser) portfolio is an overlapping portfolio that consists of the “W” (“L”) portfolios in the previous six months. The returns on the winner (loser) portfolios are the simple average of the returns on the six ”W” (“L”) portfolios. For instance, the January return on the winner portfolio is the simple average of the January returns on the ”W” portfolios that are constructed from June to November in the previous year. The momentum portfolio we examine is the zero-cost, winner-minus-loser portfolio.

Explanations of Momentum Profits.

Jegadeesh and Titman (2001) discuss three potential explanations for the profitability of momentum strategies and examine the performance of momentum portfolios over longer horizons in order to differentiate between these hypotheses. The three explanations include: (1) stock prices underreact to information, (2) there is a delayed overreaction to information, and (3) the profits are generated from cross-sectional differences in expected returns.

The first two explanations are consistent with some recent behavioral models. For example, the underreaction explanation is consistent with the Barberis, Shleifer, and Vishny (1998) model where a ”conservatism bias” can lead investors to underreact or underweight new information. In the case with a pure conservatism bias, once the information is fully incorporated in prices, there is no predictability in stock returns. In this case, the expected post-holding period returns are zero.

There are a number of behavioral models that are consistent with a delayed overreaction . Bar-beris et al. (1998) also discuss this possibility and describe what they call the ”representative heuristic,” which suggests that investors may overly extrapolate a firm’s past extraordinary earning growths into the future, and hence overreact to positive (or negative) information that is preceded by positive (or negative) information. In addition, Daniel et al. (1998) argue that delayed overreaction can arise because of ”self-attribution (or cognitive) bias.” That is, investors tend to become more overconfident when their stock picks become winners and take more aggressive positions that push up the prices of winners above their fundamental values. Finally, Hong and Stein (1999) propose a model with two groups of investors: informed investors and technical traders, who do not fully take into account the actions of each other. As a result, information is incorporated slowly into stock prices, providing a potential profit opportunity for technical traders. These traders, however, tend to push prices of past winners above their fundamental values. In each of these behavioral models, prices tend to eventually overreact to information and then reverse when prices eventually revert to their fundamentals. All these behavioral models predict the expected post-holding period returns to be negative.

The third explanation is consistent with an efficient market where stocks have different expected rates of return because of different risk exposures. In particular, Conrad and Kaul (1998) emphasize that there would be some evidence of momentum even if there were no time-series variation in expected returns since stocks with high-(low) expected returns would be expected to have the highest (lowest) returns in adjacent periods. This explanation suggests that the profits from a momentum strategy should be the same in any post-ranking period.

To test these competing hypotheses, we normally examine the post-holding period returns of momentum portfolios beyond the first year after formation, typically up to five years. The empirical evidence from the U. S. (Jegadeesh and Titman, 2001) and Asian markets (Chui et al., 2002) appears to support the delayed overreaction explanation. That is, the returns on the momentum portfolio eventually reverse to negative 2-5 years after formation. In addition, Fama and French (1996) find that the Fama-French (1993) three factors cannot explain the momentum profits in the United States.

Momentum Profits and Firm Characteristics.

Firm characteristics such as topic-to-market ratios, market capitalization, and turnover have shown to have the ability to predict the cross section of expected stock returns in the United States. Behavioral models also predict that momentum profits are related to firm characteristics.

The overconfidence model by Daniel, Hirshleifer, and Subrahmanyam (1998) suggests that momentum profits arise because investors are overconfidence. Daniel and Titman (1999) argue that overconfidence is likely to influence the perception of investors relatively more, when they analyze fairly vague and subjective information, and use topic-to-market ratios as a proxy for information vagueness. Consistent with their hypothesis, they find that momentum profits are negatively related to the firm’s topic-to-market ratio in the U. S. market. Chui et al. (2002) also find similar results for Asian markets.

Trading volume or turnover could also proxy for information vagueness. As suggested by asym - metric information models (see for example, Blume et al., 1994), trading volume reflects investors’ disagreement on a stock’s intrinsic value. The more vague the information used to value the firm, the more disagreement among the investors, and hence, the greater the trading volume. Therefore, the momentum effect should be stronger for firms with high trading volume or turnover. and Swaminathan (2000) find that momentum profits are indeed higher for firms with high turnover ratios in the U. S. market. Chui et al. (2002) also find similar results for Asian markets.

In contrast, Hong and Stein (1999) predict that stocks with slow information diffusion should exhibit stronger momentum. Hong et al. (2000) provide tests that support this prediction. In particular, except for the very smallest decile stocks, the profitability of momentum investment strategies declines sharply with firm size. Hong et al. (2000) also look at momentum profits and analyst coverage and find that holding size fixed-momentum strategies work better for stock with low analyst coverage. In addition, they find that the effect of analyst coverage is greater for stocks that are past losers than for stocks that are past winners. They conclude that their findings are consistent with the gradual information diffusion model of Hong and Stein (1999).