Торговля по настроениям
Альфа в эмоциональных акциях
Название статьи:
Эмоции инвесторов и цены на активыРезюме:
В данной работе строится индекс эмоций на уровне рынка (MEI) для оценки эмоционального состояния рынка с использованием словаря эмоционально заряженных слов, встречающихся в новостных статьях о фондовом рынке. Этот MEI затем используется для расчета бета-фактора эмоций на уровне компании, который измеряет чувствительность доходности акций к изменениям рыночных эмоций.
Исследователи обнаружили, что акции с высокими бетами эмоций превосходят акции с низкими бетами эмоций, в результате чего альфа в годовом исчислении составляет более 6%. Этот перевес сохраняется в течение примерно шести месяцев, что говорит о том, что неправильная оценка, вызванная эмоциями, в конечном итоге корректируется рынком. Авторы обнаружили, что эта альфа устойчива к различным факторным моделям, включая 5-факторную модель Фамы-Френча, q-факторную модель, 6-факторную модель Барилласа и Шенкена и 3-факторную модель Даниэля, Хиршлейфера и Суна.
Мысли:
Акции S&P 500 не являются синонимом богатых альфа-возможностей, но в данной работе обнаруживается удивительная альфа в 6% годовых, связанная с эмоциями инвесторов, что является довольно интересным сюрпризом.
Неправильная оценка, скорее всего, обусловлена классическими поведенческими предубеждениями. Давайте посмотрим правде в глаза: когда все в восторге от компании, нет ничего удивительного в том, что цена ее акций взлетает, зачастую оставляя фундаментальные показатели в пыли. Не углубляясь в методологию, легко представить себе «высокоэмоциональных» кандидатов, таких как NVDA или MSTR. Это заставляет задуматься: рациональны ли рынки или просто катаются на эмоциональных американских горках?
Стратегии внутридневной торговли
Возможности внутридневных фондовых паттернов
Название статьи:
Предсказуемость рынка до того, как прозвенит колокол закрытияРезюме:
В данном исследовании на основе данных с 2007 по 2018 год изучается предсказуемость цен на акции в последние 30 минут торгов на американском рынке. Авторы рассматривают различные факторы, включая внутридневные и однодневные доходности, решения Федеральной резервной системы по ставкам и волатильность рынка, используя байесовскую линейную регрессионную модель с ошибками Стьюдента для учета «тяжелых хвостов» в финансовых данных.
Результаты показывают, что традиционные предикторы, такие как доходность овернайт и внутридневной импульс, со временем ослабли. Однако авторы выявили новые значимые факторы, включая доходность в обеденное время в периоды низкой волатильности и колебания доходности после решений Федеральной резервной системы по ставкам. На основе этих выводов они разрабатывают адаптивные торговые стратегии, которые превосходят эталонные стратегии. В исследовании подчеркивается, что предсказательная сила факторов может уменьшаться со временем.
Размышления:
Эта статья - отличное напоминание о том, что рынки развиваются, и неэффективность не остается навсегда. Популярный эффект внутридневного импульса, похоже, угас на современном рынке.
Однако авторы нашли новые возможности, например, они обнаружили, что «существует значительная положительная связь между доходностью до полуденного перерыва и доходностью до конца дневного перерыва в те дни, когда рынок относительно скучен». Мне нравится, что авторы используют слово «скучный» для описания низкой волатильности рынка.
Китайские рынки
СМИ влияют на иностранные инвестиции в Китае
Название работы:
За пределами фундаментала: Как нарративы в СМИ влияют на трансграничные потоки капиталаРезюме:
В работе показано, что изменения в настроениях в СМИ и восприятии рисков существенно влияют на портфельные решения институциональных инвесторов, что приводит к изменениям в трансграничных потоках капитала в Китай. Например, увеличение индекса настроений на одно стандартное отклонение, основанное на анализе нарративов СМИ, приводит к значительному увеличению квартальных инвестиционных потоков в Китай на 2,3%, или на 9,2% в год. Это говорит о том, что нарративы СМИ играют существенную роль во влиянии на инвестиционные потоки, учитывая, что средний квартальный приток средств в Китай составляет 7,4%.
Инвесторы, вышедшие на китайский рынок раньше, менее чувствительны к нарративам СМИ, возможно, благодаря накопленным знаниям или улучшенной способности интерпретировать рыночные данные. В статье также отмечается, что политические и экологические нарративы могут оказывать такое же влияние, как и экономические, что свидетельствует о значительной роли СМИ в формировании инвестиционных решений в условиях нехватки стандартизированных данных.
Размышления:
Стремительные колебания настроений вокруг Китая и его инвестиций уже известны, но эта статья подчеркивает, насколько сильно нарративы, создаваемые СМИ, влияют на потоки иностранного капитала. Негативные настроения? Иностранные инвесторы отступают. Положительные настроения? Деньги приходят обратно.
Интересен контраст с такими рынками, как США, где подобные колебания менее выражены. Возможно, зависимость китайского рынка от иностранных инвестиций обусловлена информационными пробелами, что делает инвесторов более зависимыми от сообщений СМИ, чем они были бы на более прозрачных и устоявшихся рынках.
Стратегии торговли криптовалютами
Стратегия торговли парами на криптовалютных рынках
Название работы:
Оптимизированные стратегии парной торговли на рынке криптовалют с использованием генетических алгоритмов и коинтеграцииРезюме:
В статье показано, что стратегия парной торговли, основанная на коинтеграции и оптимизированная с помощью генетического алгоритма, может достичь медианного коэффициента Шарпа 1,70 на криптовалютном рынке за шестимесячный период бэктестирования. Эта стратегия использует подход Боллинджера, в котором применяются динамические пороговые значения, адаптирующиеся к изменению волатильности ценового спреда, и превосходит стратегию, использующую фиксированное долгосрочное стандартное отклонение.
Авторы начинают с большого набора криптовалютных пар и используют тесты на коинтеграцию и другие методы фильтрации для выявления пар со статистически значимой долгосрочной связью, в результате чего получают конечную выборку из 229 пар. Результаты показывают, что торговля парами может быть прибыльной стратегией на криптовалютном рынке из-за краткосрочной неэффективности рынка.
Размышления:
Я лично проводил коинтеграционные тесты на американских акциях с небольшим успехом - найденные мной пары не соответствовали требованиям прибыльности. У коинтеграции много подводных камней, но дополнительные фильтры, использованные в этом исследовании, такие как анализ модели коррекции ошибок (ECM), анализ остаточной автокорреляции и Jump фильтр, похоже, устраняют многие недостатки.
Для криптовалютных трейдеров эти передовые методы и находки - кладезь альфа-идей. И кто знает? При некоторой доработке эти методы могут даже открыть скрытые возможности на фондовых рынках.
Сырьевые товары
Искусство и наука прогнозирования цен на природный газ
Название работы:
Прогнозирование цен на природный газ в режиме реального времениРезюме:
В данной работе исследуется прогнозирование реальной цены на природный газ в США с помощью различных моделей. Авторы обнаружили, что модели, включающие фундаментальные экономические показатели, такие как производство, запасы и показатели спроса, могут превзойти более простые модели, которые опираются исключительно на данные о ценах в прошлом. В исследовании используется обширная база данных в режиме реального времени, учитываются запаздывания и пересмотры данных, чтобы избежать предвзятости.
Хотя ни одна модель не превосходит другие, авторы обнаружили, что объединение прогнозов наиболее эффективных моделей, отобранных в режиме реального времени на основе их недавней точности, приводит к наиболее точным прогнозам на всех горизонтах. В статье делается вывод, что такой подход к комбинированию прогнозов обеспечивает как повышение точности, так и устойчивость к неопределенности модели и потенциальным структурным изменениям на рынке природного газа.
Размышления:
Прогнозирование цен на природный газ, как известно, дело непростое, подобно попыткам предсказать погоду на следующей неделе во время урагана. Однако в данной работе, похоже, для повышения точности прогноза использовались сразу несколько моделей.
В этом году цены на природный газ выросли на ~41%, что отражает изменения в спросе и предложении энергоносителей в результате сланцевой революции. Для трейдеров, торгующих нефтью и газом, эти модели могут стать ценным подспорьем (пока не появится новая модель).
