Стратегии относительного импульса

Стратегии относительного импульса включают ранжирование активов на основе их прошлых доходностей и распределение капитала в активы с лучшей производительностью за определенный период. В отличие от стратегий абсолютного импульса, которые рассматривают производительность каждого актива отдельно, стратегии относительного импульса сравнивают различные активы друг с другом для определения распределения.

Концептуальная структура

Эффект импульса

Концепция импульса основана на наблюдении, что прошлые победители склонны продолжать хорошо работать в будущем, в то время как прошлые проигравшие склонны показывать худшие результаты. Это противоречит гипотезе эффективного рынка (EMH), которая утверждает, что вся доступная информация уже отражена в ценах активов. Эффекты импульса были задокументированы на различных рынках, включая акции, товары и валютный обмен.

Относительный против абсолютного импульса

• Абсолютный импульс: Фокусируется на производительности отдельных ценных бумаг относительно их собственной исторической производительности.
• Относительный импульс: Включает ранжирование и выбор ценных бумаг на основе их производительности относительно друг друга за указанный период времени.

Механика стратегий относительного импульса

Сбор данных

Данные — это жизненная сила импульсных стратегий. Основные входные данные включают:

1. Данные о ценах: Исторические данные о ценах для рассматриваемых активов.
2. Данные об объеме: Иногда используются для оценки силы ценовых движений.

Данные могут быть получены из множества источников, включая финансовые базы данных, такие как Bloomberg, Reuters и более специализированные поставщики финансовых данных, такие как:

• Quandl
• Alpha Vantage
• IEX Cloud
• Yahoo Finance

Механизм ранжирования

После сбора данных активы ранжируются на основе их исторических доходностей за определенный период ретроспективы, который может варьироваться от нескольких дней до нескольких месяцев. Часто используемые временные рамки включают:

• 1 месяц
• 3 месяца
• 6 месяцев
• 12 месяцев

Ранжирование может основываться на сырых доходностях или доходностях с поправкой на риск.

Построение портфеля

После ранжирования активы с лучшей производительностью выбираются для включения в портфель. На этом этапе могут применяться различные методы:

1. Равное взвешивание: Распределение равной суммы капитала каждому выбранному активу.
2. Паритет риска: Распределение капитала на основе риска каждого актива с целью сбалансировать общий портфельный риск.
3. Пропорциональное распределение: Распределение капитала пропорционально рангу или прошлой производительности каждого актива.

Ребалансировка

Портфели нуждаются в периодической ребалансировке для поддержания желаемого распределения и адаптации к изменяющимся рыночным условиям. Частота ребалансировки может варьироваться:

1. Ежемесячно
2. Ежеквартально
3. Ежегодно

Слишком частая ребалансировка может привести к более высоким транзакционным издержкам, в то время как слишком редкая ребалансировка может привести к упущенным возможностям.

Количественные модели

Стратегии относительного импульса могут быть реализованы с использованием различных количественных моделей, включая:

Временной импульс

Это включает рассмотрение исторической производительности активов за фиксированный период времени и использование этого для прогнозирования будущих доходностей. Например:

[ \text{Импульс}{\text{актив}} = \text{Цена}{\text{сегодня}} - \text{Цена}_{\text{N месяцев назад}} ]

Кросс-секционный импульс

Это включает ранжирование нескольких ценных бумаг в единый момент времени на основе их исторических доходностей и выбор лучших исполнителей. Например:

[ \text{Ранг}{\text{актив}} = \text{Процентильный ранг доходностей}{\text{последние 6 месяцев}} ]

Комбинации

Некоторые стратегии используют комбинацию временного и кросс-секционного импульса для повышения качества сигнала.

Бэктестинг и симуляция

Перед развертыванием стратегии относительного импульса в реальной торговле критически важно провести надежное бэктестирование и симуляцию. Это включает:

1. Анализ исторической производительности: Тестирование стратегии на исторических данных для оценки ее производительности.
2. Тестирование вне выборки: Использование невидимых данных для проверки надежности стратегии.
3. Симуляция: Запуск стратегии в симулированной среде для оценки ее производительности при различных рыночных условиях.

Платформы для бэктестирования включают:

• QuantConnect
• Trading Blox
• MetaTrader
• NinjaTrader

Управление рисками

Эффективное управление рисками имеет решающее значение для успеха стратегий относительного импульса. Ключевые техники включают:

Определение размера позиции

Определение оптимальной суммы капитала для распределения на каждую позицию на основе толерантности к риску.

Стоп-лоссы

Установка предопределенных уровней, на которых следует выйти из убыточной позиции для минимизации убытков.

Диверсификация

Распределение капитала по нескольким активам для распределения риска.

Транзакционные издержки

Транзакционные издержки могут значительно влиять на производительность стратегий относительного импульса. Они включают:

1. Брокерские комиссии: Затраты, связанные с исполнением сделок.
2. Проскальзывание: Разница между ожидаемой ценой сделки и фактической исполненной ценой.
3. Влияние на рынок: Эффект крупных сделок на цену актива.

Метрики производительности

Ключевые метрики производительности для оценки эффективности стратегии относительного импульса включают:

1. CAGR (Совокупная годовая скорость роста): Измеряет норму доходности инвестиций с течением времени.
2. Коэффициент Шарпа: Мера доходности с поправкой на риск.
3. Максимальная просадка: Наибольшее снижение от пика до впадины в стоимости портфеля.
4. Процент выигрышей: Доля прибыльных сделок.

Применения

Стратегии относительного импульса могут применяться на различных рынках, включая:

Акции

Включает ранжирование и выбор акций на основе их прошлой производительности.

ETF (Биржевые фонды)

Использование ETF обеспечивает диверсифицированное воздействие на различные секторы или классы активов.

Форекс

Ранжирование валютных пар на основе их прошлой производительности.

Товары

Выбор товаров с лучшей производительностью для инвестирования.

Кейс-стади

AQR Capital Management

AQR провела обширное исследование и внедрила импульсные стратегии по различным классам активов. Их выводы задокументированы в нескольких белых бумагах, таких как “Ценность и импульс везде” (Asness et al., 2012).

• AQR Capital Management

Research Affiliates

Research Affiliates изучила преимущества импульсных стратегий в своих исследованиях, подчеркивая, как эти стратегии могут быть интегрированы в более широкие инвестиционные рамки.

• Research Affiliates

Будущие направления

Машинное обучение

Интеграция техник машинного обучения для улучшения импульсных сигналов и повышения производительности стратегии.

Альтернативные данные

Включение альтернативных источников данных, таких как настроения в социальных сетях и новостная аналитика, для уточнения импульсных сигналов.

Динамическое распределение

Разработка динамических моделей распределения, которые адаптируются к изменяющимся рыночным условиям в реальном времени.

Заключение

Стратегии относительного импульса предлагают надежную структуру для идентификации и капитализации на трендах в различных классах активов. Благодаря тщательному анализу данных, строгому бэктестированию и эффективному управлению рисками эти стратегии могут значительно повысить производительность портфеля.