Сегодня, 15:26
Перевод статьи из блога Alpha in Academia
Торговля моментумом (импульсом)
Моментум опционов на акции
Название статьи: Внутридневная доходность опционов: История двух моментов
Резюме:
В данной работе раскрываются две различные модели импульса во внутридневной доходности опционных стрэддлов: утренний и послеобеденный импульс, что дает трейдерам возможность извлечь выгоду из предсказуемого поведения рынка.
Утренний импульс показывает, что повышенная волатильность в первые 30 минут торгов имеет тенденцию сохраняться в том же интервале на следующий день. Например, если вчера утром волатильность и доходность были высокими, то, скорее всего, сегодня на утренней сессии будет наблюдаться такая же повышенная активность. Эта модель приносит значительную прибыль в размере 41 базисного пункта в день, или более 100% в год, при коэффициенте Шарпа 4,64.
Послеполуденный импульс возникает в последние 30 минут торгов, когда доходность вчерашнего закрытия, как правило, предсказывает доходность сегодняшнего закрытия. Хотя послеполуденный импульс часто разворачивается в течение ночи (например, положительная доходность вчерашнего закрытия может привести к отрицательной доходности сегодняшнего открытия), продолжение именно от закрытия к закрытию приносит значительную прибыль в размере 8 базисных пунктов в день, или около 20% в год, с коэффициентом Шарпа 3,12.
Эти результаты указывают на устойчивую внутридневную сезонность в доходности опционов, выявляя возможности использования неэффективностей для трейдеров.
Размышления:
Эта статья представляет собой сочетание двух любимых мною вещей - опционов на акции и аномалии импульса. Для тех, кто не знаком с опционами, опционный стрэддл - это, по сути, ставка на волатильность базовой акции, а не на ее направленное движение. Длинный стрэддл приносит прибыль, когда волатильность выше ожидаемой, в то время как короткий стрэддл выигрывает от того, что волатильность ниже ожидаемой. Если вам интересно узнать больше, то в этой статье Investopedia есть отличное объяснение опционных стрэддлов.
Авторы строят стрэддлы с использованием опционов, продаваемых в момент исполнения, а также выяснили, что на эту стратегию не влияют такие события, как объявления о доходах. А еще - какой феноменальный коэффициент Шарпа! За такую стратегию хедж-фонды готовы убить. Будет интересно посмотреть, сохранится ли эта исключительная доходность с поправкой на риск, когда трейдеры и портфельные менеджеры воспользуются этой возможностью.
Торговля настроениями
Язык раскрытия информации влияет на доходность
Название работы: Рискованные слова и доходность
Резюме:
В данной работе анализируется раздел «Факторы риска» в отчетах компаний 10-K и выявляются «рискованные слова», которые предсказывают будущие показатели акций. Фирмы, подчеркивающие эти слова, как правило, имеют более высокую будущую доходность, поскольку инвесторы требуют премию за принятие на себя соответствующих рисков. Стратегия long-short, основанная на этих словах, генерирует 22% годовой альфы при коэффициенте Шарпа 2,01, и остается устойчивой с 13% годовой альфы и коэффициентом Шарпа 1,76, если исключить компании с микро-капитализацией.
Используя машинное обучение, авторы исследования сгруппировали рискованные слова в 14 кластеров (например, энергетика, здравоохранение, кредиты), представляющих систематические риски. Более рискованные слова сигнализируют о более высоких ожидаемых доходах, а не о снижении цен, а также предсказывают более широкую экономическую неопределенность, коррелируя с такими показателями, как VIX и индекс EPU. Этот инновационный подход подчеркивает, как язык раскрытия информации влияет на поведение рынка.
Размышления:
Я уже рассказывал о нескольких работах, посвященных торговле настроениями, но ни одна из них не достигла такого уровня ясности и не показала столь впечатляющих результатов стратегии.
Кто бы мог подумать, что сухой, наполненный жаргоном раздел раскрытия информации в 10-К может обладать такой силой? Оказывается, язык, которым компании описывают свои риски, - это не просто наполнитель для соблюдения требований, он играет реальную роль в том, как инвесторы оценивают риски и относятся к ним. По мнению авторов, эти «рискованные слова» дают значимый сигнал о рисках, которые на самом деле важны для рынка, что намного превосходит то, что могут объяснить традиционные показатели (такие как скучные EBITDA и EPS).
Большие языковые модели
Торговля S&P 500 во время выборов в США
Название работы: От голосов до волатильности: прогнозирование фондового рынка в день выборов
Резюме:
В данной работе представлена модель прогнозирования фондового рынка в день выборов (EDSMF) (модель на основе LLM), которая предсказывает внутридневные движения акций во время президентских выборов в США путем интеграции политических сигналов с традиционными фондовыми данными. Используя высокочастотные данные по S&P 500, модель прогнозирует доходность в следующую минуту, чтобы обосновать динамическую стратегию длинных и коротких сделок. Стратегия предполагает покупку акций с самыми высокими прогнозируемыми доходами и короткую продажу акций с самыми низкими доходами, а также ежеминутную ребалансировку позиций, чтобы уловить быстрые изменения на рынке.
Во время выборов 2024 года этот подход достиг коэффициента Шарпа 1,8163, превзойдя эталонные показатели. Сочетая подробную политическую информацию, такую как влияние политики кандидата на конкретный сектор, с прогнозами акций на уровне минут, модель показывает, как стратегии, ориентированные на конкретные сценарии, могут улучшить результаты торговли в таких уникальных условиях, как день выборов.
Размышления:
Эта работа определенно сложнее, чем две предыдущие, на которые я обратил внимание. Хотя она демонстрирует еще один высокий коэффициент Шарпа, я скептически отношусь к ее способности работать в реальной торговле. Поскольку прогнозы генерируются каждую минуту, модель и стратегия должны не только быстро вычислять эти прогнозы, но и молниеносно исполнять сделки. Учитывая огромный объем сделок, транзакционные издержки могут сильно повлиять на эффективность стратегии. Тем не менее, интересно посмотреть, насколько сильно политика может влиять на рынок.
Интересно, что в статье кандидаты называются только «Кандидат 1» и «Кандидат 2», не называя прямо ни Дональда Трампа, ни Камалу Харрис. Однако показано, что кандидат 1 положительно влияет на такие секторы, как энергетика, недвижимость и услуги связи, в то время как кандидат 2 предпочитает IT, здравоохранение и основные потребительские товары. При таком раскладе несложно сделать вывод о том, какой кандидат соответствует каждому из обозначений...
Индексы акций
Прогнозирование изменений в индексе S&P 500
Название работы: Охота на лидеров завтрашнего дня: Использование машинного обучения для прогнозирования пополнения и удаления индексов S&P 500
Резюме:
В данной работе используется модель Random Forest для прогнозирования квартальных изменений в составе S&P 500, определяя такие ключевые факторы для добавлений, как трехмесячный средний объем торгов, количество аналитиков, покрывающих акции, и операционный доход. В случае исключения из состава участников предсказатели включают смену аудитора и отраслевые факторы, такие как перепредставленность.
Модель правильно предсказала ключевые изменения, такие как добавление Uber (UBER) и Jabil (JBL) (хотя и на квартал раньше) и удаление SolarEdge (SEDG), но пропустила другие, например BuildersFirstSource (BLDR). Исследование демонстрирует потенциальную торговую стратегию long-short, покупая акции, которые, вероятно, будут добавлены, и продавая акции, которые, как ожидается, будут удалены, предлагая основанный на данных подход к захвату альфы в динамике индекса.
Размышления:
В прошлом я уже рассказывал о работе, в которой изучались торговые возможности, основанные на изменениях цен на облигации при добавлении или исключении компаний из S&P 500. В этой работе мы сделали еще один шаг вперед, спрогнозировав эти изменения, что дает дополнительный уровень понимания. Мне интересно, что может дать трейдеру объединение этих двух стратегий.
Хотя модель Random Forest превзошла базовую логистическую регрессию и классификатор опорных векторов (SVC), я не могу не думать о потенциале других моделей для еще более эффективной классификации добавлений и исключений. По моему опыту работы на торговых площадках, а также по результатам предыдущих исследований, более продвинутые модели, такие как XGBoost, часто дают превосходные результаты при решении подобных задач классификации. Применение таких моделей или использование ансамблевых подходов может раскрыть еще большую предсказательную силу и альфа-потенциал для трейдеров.
Иностранная валюта
Улучшенная модель ценообразования валютных опционов
Название работы: Условная факторная модель для доходности валютных опционов
Резюме:
В данной работе представлена модель инструментального анализа главных компонент (IPCA) - основа для оценки доходности валютных опционов путем увязки изменяющихся во времени факторов риска с экономическими, валютными и специфическими характеристиками опционов. Модель выявляет четыре ключевых фактора - неопределенность, моментум, макроэкономический и рыночный риск, - которые объясняют значительную часть вариаций доходности.
Используя эти факторы, стратегия достигает коэффициента Шарпа 5,88, демонстрируя способность модели использовать неэффективность ценообразования в валютных опционах. Интегрируя систематический импульс и рассматривая динамические взаимосвязи, модель IPCA устанавливает новый стандарт для понимания и прогнозирования доходности валютных опционов.
Размышления:
Это определенно длинная (и сложная) статья, насчитывающая почти 100 страниц. Для тех, кто знаком с анализом главных компонент (PCA) в статистике, IPCA - это его более динамичный собрат, часто используемый в финансовых массивах данных, где такие факторы, как риск и доходность, изменяются в зависимости от рыночных условий или специфических особенностей активов.
Хотя я не являюсь трейдером на валютном рынке (не говоря уже о торговле опционами на валютном рынке), эта статья все равно привлекла мое внимание. Рынок FX часто считается самым эффективным в мире благодаря своей ликвидности и огромному количеству участников. Это делает еще более впечатляющим тот факт, что в данной работе был обнаружен новый фактор импульса, способствующий достижению столь высокого коэффициента Шарпа. Это поистине захватывающий взгляд на рынок, который, как известно, трудно взломать.
Поведенческие финансы
Альфа от компаний на схожих рынках
Название статьи: Схожесть рынков и предсказуемость доходности между фирмами
Резюме:
В данной работе для определения предсказуемости прибыли между фирмами используется сходство сфер деятельности - мера перекрытия товарных рынков фирм. Обнаружено, что фирмы, чьи коллеги по сфере деятельности показали высокие результаты в предыдущем месяце, имеют тенденцию к получению более высоких доходов в следующем месяце, в то время как фирмы, чьи коллеги по сфере деятельности показали низкие результаты, имеют тенденцию к снижению доходов.
Торговая стратегия создается путем распределения компаний по квинтилям на основе доходности их коллег по охвату в предыдущем месяце. Затем формируется long-short портфель, в котором длинные позиции занимают фирмы из верхнего квинтиля (чьи коллеги по охвату показали наилучшие результаты), а короткие - фирмы из нижнего квинтиля (чьи коллеги по охвату показали наихудшие результаты). Этот портфель ежемесячно ребалансируется и генерирует годовую пятифакторную альфу в размере 8,9% для портфелей, взвешенных по стоимости, и 15,8% для равновзвешенных портфелей.
Эффект обусловлен ограниченным вниманием инвесторов и неэффективностью учета информации об аналогах в ценах, причем более сильные результаты наблюдаются для небольших компаний и компаний с более высокими торговыми ограничениями.
Размышления:
Если после прочтения этой статьи вы все еще считаете, что рынки абсолютно эффективны, я не уверен, что смогу вас переубедить. Тем не менее, я подозреваю, что большинство из вас, будь то институциональные или индивидуальные инвесторы/трейдеры, уже (по крайней мере, в некоторой степени) не согласны с гипотезой эффективного рынка.
Эта статья демонстрирует удивительную аномалию: компании, работающие на схожих рынках, могут помочь предсказать будущую доходность друг друга. Хотя расчет масштаба (SCOPESIM) - не самая простая метрика для вычисления, концепция интуитивно понятна и применима на практике.
Что еще более интригует, так это возможность применения этой концепции не только в отношении акций. Могут ли подобные взаимосвязи существовать в других классах активов, таких как кредитные рынки или сырьевые товары? Возможно, эта статья станет началом раскрытия более широких рамок предсказуемости между активами.
Эффект праздника
Праздники приносят высокие доходы
Название работы: Эффект праздников
Резюме:
В данной работе рассматривается эффект праздников - календарная аномалия, при которой доходность акций систематически отличается до и после праздников, - на основе данных по мировым фондовым рынкам за период с 1990 по 2024 год. Исследование выявило значительный предпраздничный эффект в Северной Америке (средняя доходность 0,42%) и Азии (0,36%), где доходность в дни, предшествующие праздникам, существенно выше, чем в непраздничные дни. Послепраздничные эффекты наиболее заметны в Европе (средняя доходность 0,45 %) и Северной Америке (0,39 %), где доходность в дни после праздников также значительно выше, чем в обычные дни.
Авторы подтверждают, что эти эффекты не зависят от других календарных аномалий, таких как эффект пятницы или эффект конца года, что указывает на то, что эффект праздника - это отдельное явление. Они также обнаружили, что пред- и послепраздничные дни связаны с более низкими объемами торгов в некоторых регионах, что может способствовать повышению волатильности и увеличению доходности.
Размышления:
Несколько недель назад я уже рассказывал о предпраздничном эффекте, но тот документ был посвящен исключительно нефтегазовым ETF. В данной работе используется гораздо более широкий подход, рассматриваются различные рынки по всему миру. Может ли счастье и оптимизм, связанные с праздничным сезоном, быть причиной такого эффекта?
Средняя доходность, приведенная здесь, кажется достаточно большой, чтобы поддержать прибыльную торговую стратегию. В ближайшее время я воспроизведу несколько высокоэффективных стратегий с высокой доходностью из недавних статей и поделюсь результатами. Следите за новостями!
Дневные паттерны
Покупать до пятницы
Название статьи: Эффект дня недели
Резюме:
В данной работе рассматривается эффект дня недели, когда доходность и волатильность акций систематически меняются в зависимости от дня, на основе данных по мировым рынкам за период с 1990 по 2024 год. Авторы обнаруживают сильный эффект понедельника: отрицательная средняя доходность -0,14% в Европе, -0,15% в Азии и Южной Америке и практически неизменная доходность в Северной Америке. Напротив, эффект пятницы показывает положительную среднюю доходность в 0,34% в Северной Америке, 0,20% в Азии и 0,21% в Южной Африке.
Хотя эти закономерности статистически значимы, они, как правило, недостаточно сильны, чтобы преодолеть торговые издержки. Тем не менее, эффект пятницы в Северной Америке, с его неизменно более высокой доходностью и более низкой волатильностью, может предложить потенциальные возможности для получения прибыли с поправкой на риск в отдельных случаях.
Размышления:
Эта статья написана теми же авторами, что и предыдущая, что явно свидетельствует об их заинтересованности в выявлении закономерностей доходности рынка через сезонность и календарные эффекты.
Еще раз подчеркнем статистическую значимость эффектов понедельника и пятницы, поскольку это подчеркивает надежность этих закономерностей в академических исследованиях и за их пределами. Однако отрицательная доходность эффекта понедельника не настолько существенна, чтобы сделать торговую стратегию прибыльной. С другой стороны, положительная доходность по пятницам на различных рынках может представлять реальную торговую возможность.
Удивительно и немного забавно, как простые человеческие эмоции, такие как «уныние» понедельника и предвкушение пятницы, могут влиять на мировые рынки. Иногда наша коллективная психология оставляет отпечатки даже в числах.
Экономические индикаторы
Индикатор предсказывает финансовые кризисы
Название работы: Обслуживание совокупного долга и ограничение частного кредитования
Резюме:
В данной работе рассматривается коэффициент обслуживания долга (DSR) как ключевая мера финансового риска, сочетающая в себе уровень долга и расходы на его обслуживание по отношению к доходу. Используя данные по 10 странам с развитой экономикой, начиная с 1920-х годов, авторы показывают, что DSR надежно предсказывает финансовые кризисы, когда он превышает 3,5% от долгосрочных средних значений.
В отличие от соотношения кредитов к ВВП, DSR учитывает процентные ставки и сроки погашения кредитов, обеспечивая более точную оценку долгового бремени домохозяйств и корпораций. Кроме того, этот показатель не нуждается в детрендинге, что облегчает его интерпретацию в условиях экономических циклов. Сосредоточившись на способности обслуживать долг, а не только на его уровне, DSR является более действенным инструментом для выявления системных рисков и эффективного управления кредитными циклами.
Размышления:
Существует бесчисленное множество индикаторов, которые, как утверждают люди, могут предсказывать экономические спады и финансовые кризисы. За последние пять лет я слышал, как все - от нефти по $100 до правила Sahm - называли следующим важным предсказателем обвала рынка. Хотя я не дискредитирую эти или другие метрики, я ценю, когда академические исследования глубоко изучают эти показатели. Академики часто дают более надежный и непредвзятый анализ по сравнению с чрезмерно упрощенными оценками «гуру» интернет-финансов.
Что особенно интересно в DSR, так это то, что он соответствует беспрецедентному экономическому росту, который мы наблюдали после финансового кризиса 2008 года (исключая крах рынка COVID-19, учитывая быстрое восстановление и устойчивость экономики после него). Это делает его привлекательным показателем для мониторинга, особенно при оценке кредитной экспансии и системных рисков.
Торговля криптовалютами
Нейросетевая стратегия в криптовалюте
Название работы: Разработка криптовалютной торговой стратегии на основе алгоритмов Autoencoder-CNN-GANs
Резюме:
В данной работе представлена стратегия торговли криптовалютой с использованием гибридной модели машинного обучения, сочетающей автоэнкодеры (Autoencoders), CNN и GAN для прогнозирования движения цены биткоина. Модель обрабатывает деноизированные ценовые данные для извлечения ключевых характеристик и анализа временных паттернов, предсказывая направление значительных изменений цены. Стратегия предполагает занятие длинных позиций при прогнозировании восходящего тренда и коротких - при нисходящем, при этом позиции удерживаются в течение 100 минут или закрываются раньше при достижении порога стоп-лосса.
Протестированная на данных с 2019 по 2024 год, стратегия достигла совокупной годовой доходности в 120% и коэффициента Шарпа в 2,5, значительно превзойдя традиционные модели, такие как ARIMA и LSTMs.
Размышления:
В последнее время я выделяю работы, посвященные относительно «простым» торговым стратегиям, таким как торговля импульсами, модели дня недели и эффект праздника. Однако эта работа выводит торговлю на совершенно новый уровень сложности. Хотя многоступенчатый нейросетевой процесс явно эффективен в применении к ценам BTC, это определенно скачок по сравнению с простыми стратегиями, описанными в предыдущих работах.
Тем не менее, сложность в стратегии может быть преимуществом - если она правильно применяется. Для новых классов активов, таких как криптовалюты, которые часто считаются менее эффективными, может быть больше возможностей использовать неправильную цену и генерировать альфу. Единственный недостаток, который я вижу, - это большие транзакционные издержки, связанные с торговлей как минимум каждые 100 минут, что может снизить впечатляющую доходность стратегии.
Торговля настроениями
Акции дешевеют на фоне неодобрения Конгресса
Название работы: Вытеснение и падение рынка: Истинная цена Конгресса
Резюме:
В данной работе рассматривается, как деятельность Конгресса США влияет на показатели фондового рынка, и обнаруживается, что рынки постоянно снижаются в те дни, когда Конгресс проводит сессии. Исследование также выявляет сильную связь между рейтингами одобрения Конгресса и показателями рынка: увеличение рейтинга неодобрения на 10% коррелирует с падением фондового рынка на 17,25%.
Этот эффект усиливается феноменом вытеснения, когда внимание СМИ к законодательной деятельности затмевает другие новости, имеющие отношение к рынку, вызывая пессимизм инвесторов. Особенно страдают акции малых компаний и такие сектора, как угольная промышленность, здравоохранение и коммунальные услуги, что подчеркивает значительную роль политических настроений и циклов в динамике рынка.
Размышления:
Очевидно, что политика является важным фактором, влияющим на динамику рынка. Эта связь стала очевидной недавно, когда в протоколе заседания Федеральной резервной системы США были отмечены повышенные инфляционные риски, связанные с экономической политикой Дональда Трампа, например, тарифами.
Чем больше внимания СМИ уделяется Конгрессу, тем более пессимистично настроены инвесторы, что приводит к большему снижению показателей акций. Кроме того, равновзвешенные индексы подвержены большему влиянию, чем индексы с взвешиванием по капитализации, что свидетельствует о большем воздействии на акции с малой капитализацией. Очевидно, что настроения американских граждан по отношению к Конгрессу оказывают большое влияние на общую динамику рынка.
Экономические индикаторы
Лучшие индикаторы рецессии
Название работы: Идеальные предсказатели рецессии
Резюме:
В данной работе определяются идеальные предсказатели рецессии - спреды доходности, которые сигнализируют о каждой рецессии в США с 1962 года без ложных срабатываний. Проанализировав 645 миллионов комбинаций спредов доходности казначейских облигаций, авторы обнаружили 83 идеальных предиктора, в основном основанных на форвардных спредах и скользящих средних.
Одним из ключевых примеров является форвардная 4-месячная ставка минус текущая 1-месячная ставка Казначейства (со скользящим средним за 1 год), которая надежно предсказывает рецессию, когда она инвертируется. Эти предикторы превосходят традиционные показатели, такие как спрэд 10 лет минус 2 года, которые часто генерируют ложные сигналы. Исследование подчеркивает важность фокусировки на долгосрочных форвардных ставках для краткосрочных доходностей в сочетании с методами сглаживания для достижения более точных прогнозов рецессии.
Размышления:
Многим из вас понравилась статья об индикаторах рецессии, опубликованная на прошлой неделе, поэтому, когда я наткнулся на эту статью, я понял, что должен ее опубликовать. Честно говоря, это, возможно, одна из самых увлекательных работ, которые я читал до сих пор.
Я бы не стал рассматривать эти индикаторы в качестве идеального хрустального шара - здесь есть вероятность чрезмерной подгонки. Тем не менее, все «идеальные предсказатели» имеют поразительно схожую структуру: форвардные спреды, начинающиеся чуть более чем через 4 года, сглаженные с помощью скользящей средней за 1 год и привязанные к краткосрочным ставкам (1-5 месяцев).
И если вам интересно, авторы прогнозируют «сильный сигнал» рецессии в США к августу 2025 года, основываясь на данных по август 2023 года. Отметили в календариках?
Ставки на спорт
Показатели команд МЛБ и НБА в "крутых городах"
Название работы: Типичные эффекты похмелья
Резюме:
В этой статье рассматривается, как посещение «городов-тусовок», таких как Нью-Йорк или Лос-Анджелес, влияет на спортивные результаты в НБА и МЛБ. Команды хуже выступают на следующий день после посещения этих городов, с трудом преодолевая очковые спреды в НБА и реже побеждая в МЛБ.
Авторы объясняют это усталостью, связанной с ночной жизнью, и последствиями переездов, которые исчезают через 24 часа после восстановления. Эти выводы подчеркивают, как факторы вне корта влияют на результативность и даже дают представление о прибыльных стратегиях ставок.
Размышления:
Я еще не публиковал статьи о ставках на спорт, но когда я наткнулся на эту, я понял, что она должна быть включена. Существует статистически значимая взаимосвязь, показывающая, что спортивные команды хуже играют после поездок в города с оживленной ночной жизнью!
Авторы предполагают, что это может быть связано с усталостью и снижением когнитивных способностей из-за ночной жизни (например, вечеринок, употребления алкоголя или недосыпания) и/или усталостью, связанной с поездкой, включая смену часовых поясов и короткое время восстановления между играми. Хотя это может быть не совсем связано с чрезмерными вечеринками игроков и тренеров, трудно поверить, что это не играет хотя бы какую-то роль!
Торговля MBS
Более простые модели работают лучше
Название работы: Парадокс избыточности характеристик временных рядов: эмпирическое исследование на основе прогнозирования дефолта по ипотеке
Резюме:
В этой статье на основе данных по ипотеке Freddie Mac для прогнозирования дефолтов по кредитам ставится под сомнение подход «чем больше, тем лучше» в прогнозировании временных рядов. Выяснилось, что более короткие окна обучения (например, 1 год) и ключевые подмножества признаков значительно превосходят модели, использующие более длинные исторические данные или избыточные признаки.
Более длинные окна позволяют выявить устаревшие закономерности, а некритичные признаки затушевывают важные предикторы. Исследование подчеркивает важность сосредоточения внимания на последних, актуальных данных и критических переменных для повышения точности и эффективности моделирования финансовых рисков.
Размышления:
Эта статья подчеркивает важность понимания ключевых факторов в модели. В ней также подчеркивается, что рынки с частой сменой режимов могут привести к тому, что модели, опирающиеся на старые данные, потеряют предсказательную силу.
Ярким примером такой динамики является рынок ипотечного кредитования. Постоянные изменения в спросе, предложении и процентных ставках, вероятно, нарушают ранее существовавшие взаимосвязи, что делает последние данные гораздо более значимыми для точных прогнозов.
Денежный поток акций
Аномальная доходность акций в зависимости от рыночных отношений
Название работы: Ко-моменты рыночных новостей и поперечный срез доходности акций
Резюме:
В данной работе исследуется влияние рыночно-новостных ко-моментов - взаимосвязи между доходностью акций и общерыночными новостными шоками - на поперечный срез доходности акций США с 1928 по 2023 год. В исследовании подчеркивается роль таких факторов, как бета денежного потока (реакция денежных потоков акции на рыночные новости), ко-широта (риск асимметрии) и ко-куртоз (риск хвоста).
Исследование показало, что портфели с более высокой степенью подверженности этим рискам зарабатывают значительные премии, например, аномальная годовая доходность около 7,5% для акций с высоким ко-куртозом денежных потоков. Эти результаты свидетельствуют о том, что включение ко-моментов в модели и стратегии оценки активов может повысить доходность с поправкой на риск, особенно в условиях нестабильного рынка.
Размышления:
Немного контекста для этих терминов:
Ко-широта: Акции с отрицательным значением коэффециента, которые плохо работают во время рыночных спадов, требуют премии из-за своих нежелательных характеристик риска.
Ко-куртоз: Акции с высоким положительным ко-куртозом, которые склонны к экстремальным доходам во время рыночных потрясений, также получают премию в качестве компенсации за их хвостовой риск.
Эта работа, безусловно, более сложная, но ее результаты, тем не менее, интересны.
Торговля моментумом (импульсом)
Моментум опционов на акции
Название статьи: Внутридневная доходность опционов: История двух моментов
Резюме:
В данной работе раскрываются две различные модели импульса во внутридневной доходности опционных стрэддлов: утренний и послеобеденный импульс, что дает трейдерам возможность извлечь выгоду из предсказуемого поведения рынка.
Утренний импульс показывает, что повышенная волатильность в первые 30 минут торгов имеет тенденцию сохраняться в том же интервале на следующий день. Например, если вчера утром волатильность и доходность были высокими, то, скорее всего, сегодня на утренней сессии будет наблюдаться такая же повышенная активность. Эта модель приносит значительную прибыль в размере 41 базисного пункта в день, или более 100% в год, при коэффициенте Шарпа 4,64.
Послеполуденный импульс возникает в последние 30 минут торгов, когда доходность вчерашнего закрытия, как правило, предсказывает доходность сегодняшнего закрытия. Хотя послеполуденный импульс часто разворачивается в течение ночи (например, положительная доходность вчерашнего закрытия может привести к отрицательной доходности сегодняшнего открытия), продолжение именно от закрытия к закрытию приносит значительную прибыль в размере 8 базисных пунктов в день, или около 20% в год, с коэффициентом Шарпа 3,12.
Эти результаты указывают на устойчивую внутридневную сезонность в доходности опционов, выявляя возможности использования неэффективностей для трейдеров.
Размышления:
Эта статья представляет собой сочетание двух любимых мною вещей - опционов на акции и аномалии импульса. Для тех, кто не знаком с опционами, опционный стрэддл - это, по сути, ставка на волатильность базовой акции, а не на ее направленное движение. Длинный стрэддл приносит прибыль, когда волатильность выше ожидаемой, в то время как короткий стрэддл выигрывает от того, что волатильность ниже ожидаемой. Если вам интересно узнать больше, то в этой статье Investopedia есть отличное объяснение опционных стрэддлов.
Авторы строят стрэддлы с использованием опционов, продаваемых в момент исполнения, а также выяснили, что на эту стратегию не влияют такие события, как объявления о доходах. А еще - какой феноменальный коэффициент Шарпа! За такую стратегию хедж-фонды готовы убить. Будет интересно посмотреть, сохранится ли эта исключительная доходность с поправкой на риск, когда трейдеры и портфельные менеджеры воспользуются этой возможностью.
Торговля настроениями
Язык раскрытия информации влияет на доходность
Название работы: Рискованные слова и доходность
Резюме:
В данной работе анализируется раздел «Факторы риска» в отчетах компаний 10-K и выявляются «рискованные слова», которые предсказывают будущие показатели акций. Фирмы, подчеркивающие эти слова, как правило, имеют более высокую будущую доходность, поскольку инвесторы требуют премию за принятие на себя соответствующих рисков. Стратегия long-short, основанная на этих словах, генерирует 22% годовой альфы при коэффициенте Шарпа 2,01, и остается устойчивой с 13% годовой альфы и коэффициентом Шарпа 1,76, если исключить компании с микро-капитализацией.
Используя машинное обучение, авторы исследования сгруппировали рискованные слова в 14 кластеров (например, энергетика, здравоохранение, кредиты), представляющих систематические риски. Более рискованные слова сигнализируют о более высоких ожидаемых доходах, а не о снижении цен, а также предсказывают более широкую экономическую неопределенность, коррелируя с такими показателями, как VIX и индекс EPU. Этот инновационный подход подчеркивает, как язык раскрытия информации влияет на поведение рынка.
Размышления:
Я уже рассказывал о нескольких работах, посвященных торговле настроениями, но ни одна из них не достигла такого уровня ясности и не показала столь впечатляющих результатов стратегии.
Кто бы мог подумать, что сухой, наполненный жаргоном раздел раскрытия информации в 10-К может обладать такой силой? Оказывается, язык, которым компании описывают свои риски, - это не просто наполнитель для соблюдения требований, он играет реальную роль в том, как инвесторы оценивают риски и относятся к ним. По мнению авторов, эти «рискованные слова» дают значимый сигнал о рисках, которые на самом деле важны для рынка, что намного превосходит то, что могут объяснить традиционные показатели (такие как скучные EBITDA и EPS).
Большие языковые модели
Торговля S&P 500 во время выборов в США
Название работы: От голосов до волатильности: прогнозирование фондового рынка в день выборов
Резюме:
В данной работе представлена модель прогнозирования фондового рынка в день выборов (EDSMF) (модель на основе LLM), которая предсказывает внутридневные движения акций во время президентских выборов в США путем интеграции политических сигналов с традиционными фондовыми данными. Используя высокочастотные данные по S&P 500, модель прогнозирует доходность в следующую минуту, чтобы обосновать динамическую стратегию длинных и коротких сделок. Стратегия предполагает покупку акций с самыми высокими прогнозируемыми доходами и короткую продажу акций с самыми низкими доходами, а также ежеминутную ребалансировку позиций, чтобы уловить быстрые изменения на рынке.
Во время выборов 2024 года этот подход достиг коэффициента Шарпа 1,8163, превзойдя эталонные показатели. Сочетая подробную политическую информацию, такую как влияние политики кандидата на конкретный сектор, с прогнозами акций на уровне минут, модель показывает, как стратегии, ориентированные на конкретные сценарии, могут улучшить результаты торговли в таких уникальных условиях, как день выборов.
Размышления:
Эта работа определенно сложнее, чем две предыдущие, на которые я обратил внимание. Хотя она демонстрирует еще один высокий коэффициент Шарпа, я скептически отношусь к ее способности работать в реальной торговле. Поскольку прогнозы генерируются каждую минуту, модель и стратегия должны не только быстро вычислять эти прогнозы, но и молниеносно исполнять сделки. Учитывая огромный объем сделок, транзакционные издержки могут сильно повлиять на эффективность стратегии. Тем не менее, интересно посмотреть, насколько сильно политика может влиять на рынок.
Интересно, что в статье кандидаты называются только «Кандидат 1» и «Кандидат 2», не называя прямо ни Дональда Трампа, ни Камалу Харрис. Однако показано, что кандидат 1 положительно влияет на такие секторы, как энергетика, недвижимость и услуги связи, в то время как кандидат 2 предпочитает IT, здравоохранение и основные потребительские товары. При таком раскладе несложно сделать вывод о том, какой кандидат соответствует каждому из обозначений...
Индексы акций
Прогнозирование изменений в индексе S&P 500
Название работы: Охота на лидеров завтрашнего дня: Использование машинного обучения для прогнозирования пополнения и удаления индексов S&P 500
Резюме:
В данной работе используется модель Random Forest для прогнозирования квартальных изменений в составе S&P 500, определяя такие ключевые факторы для добавлений, как трехмесячный средний объем торгов, количество аналитиков, покрывающих акции, и операционный доход. В случае исключения из состава участников предсказатели включают смену аудитора и отраслевые факторы, такие как перепредставленность.
Модель правильно предсказала ключевые изменения, такие как добавление Uber (UBER) и Jabil (JBL) (хотя и на квартал раньше) и удаление SolarEdge (SEDG), но пропустила другие, например BuildersFirstSource (BLDR). Исследование демонстрирует потенциальную торговую стратегию long-short, покупая акции, которые, вероятно, будут добавлены, и продавая акции, которые, как ожидается, будут удалены, предлагая основанный на данных подход к захвату альфы в динамике индекса.
Размышления:
В прошлом я уже рассказывал о работе, в которой изучались торговые возможности, основанные на изменениях цен на облигации при добавлении или исключении компаний из S&P 500. В этой работе мы сделали еще один шаг вперед, спрогнозировав эти изменения, что дает дополнительный уровень понимания. Мне интересно, что может дать трейдеру объединение этих двух стратегий.
Хотя модель Random Forest превзошла базовую логистическую регрессию и классификатор опорных векторов (SVC), я не могу не думать о потенциале других моделей для еще более эффективной классификации добавлений и исключений. По моему опыту работы на торговых площадках, а также по результатам предыдущих исследований, более продвинутые модели, такие как XGBoost, часто дают превосходные результаты при решении подобных задач классификации. Применение таких моделей или использование ансамблевых подходов может раскрыть еще большую предсказательную силу и альфа-потенциал для трейдеров.
Иностранная валюта
Улучшенная модель ценообразования валютных опционов
Название работы: Условная факторная модель для доходности валютных опционов
Резюме:
В данной работе представлена модель инструментального анализа главных компонент (IPCA) - основа для оценки доходности валютных опционов путем увязки изменяющихся во времени факторов риска с экономическими, валютными и специфическими характеристиками опционов. Модель выявляет четыре ключевых фактора - неопределенность, моментум, макроэкономический и рыночный риск, - которые объясняют значительную часть вариаций доходности.
Используя эти факторы, стратегия достигает коэффициента Шарпа 5,88, демонстрируя способность модели использовать неэффективность ценообразования в валютных опционах. Интегрируя систематический импульс и рассматривая динамические взаимосвязи, модель IPCA устанавливает новый стандарт для понимания и прогнозирования доходности валютных опционов.
Размышления:
Это определенно длинная (и сложная) статья, насчитывающая почти 100 страниц. Для тех, кто знаком с анализом главных компонент (PCA) в статистике, IPCA - это его более динамичный собрат, часто используемый в финансовых массивах данных, где такие факторы, как риск и доходность, изменяются в зависимости от рыночных условий или специфических особенностей активов.
Хотя я не являюсь трейдером на валютном рынке (не говоря уже о торговле опционами на валютном рынке), эта статья все равно привлекла мое внимание. Рынок FX часто считается самым эффективным в мире благодаря своей ликвидности и огромному количеству участников. Это делает еще более впечатляющим тот факт, что в данной работе был обнаружен новый фактор импульса, способствующий достижению столь высокого коэффициента Шарпа. Это поистине захватывающий взгляд на рынок, который, как известно, трудно взломать.
Поведенческие финансы
Альфа от компаний на схожих рынках
Название статьи: Схожесть рынков и предсказуемость доходности между фирмами
Резюме:
В данной работе для определения предсказуемости прибыли между фирмами используется сходство сфер деятельности - мера перекрытия товарных рынков фирм. Обнаружено, что фирмы, чьи коллеги по сфере деятельности показали высокие результаты в предыдущем месяце, имеют тенденцию к получению более высоких доходов в следующем месяце, в то время как фирмы, чьи коллеги по сфере деятельности показали низкие результаты, имеют тенденцию к снижению доходов.
Торговая стратегия создается путем распределения компаний по квинтилям на основе доходности их коллег по охвату в предыдущем месяце. Затем формируется long-short портфель, в котором длинные позиции занимают фирмы из верхнего квинтиля (чьи коллеги по охвату показали наилучшие результаты), а короткие - фирмы из нижнего квинтиля (чьи коллеги по охвату показали наихудшие результаты). Этот портфель ежемесячно ребалансируется и генерирует годовую пятифакторную альфу в размере 8,9% для портфелей, взвешенных по стоимости, и 15,8% для равновзвешенных портфелей.
Эффект обусловлен ограниченным вниманием инвесторов и неэффективностью учета информации об аналогах в ценах, причем более сильные результаты наблюдаются для небольших компаний и компаний с более высокими торговыми ограничениями.
Размышления:
Если после прочтения этой статьи вы все еще считаете, что рынки абсолютно эффективны, я не уверен, что смогу вас переубедить. Тем не менее, я подозреваю, что большинство из вас, будь то институциональные или индивидуальные инвесторы/трейдеры, уже (по крайней мере, в некоторой степени) не согласны с гипотезой эффективного рынка.
Эта статья демонстрирует удивительную аномалию: компании, работающие на схожих рынках, могут помочь предсказать будущую доходность друг друга. Хотя расчет масштаба (SCOPESIM) - не самая простая метрика для вычисления, концепция интуитивно понятна и применима на практике.
Что еще более интригует, так это возможность применения этой концепции не только в отношении акций. Могут ли подобные взаимосвязи существовать в других классах активов, таких как кредитные рынки или сырьевые товары? Возможно, эта статья станет началом раскрытия более широких рамок предсказуемости между активами.
Эффект праздника
Праздники приносят высокие доходы
Название работы: Эффект праздников
Резюме:
В данной работе рассматривается эффект праздников - календарная аномалия, при которой доходность акций систематически отличается до и после праздников, - на основе данных по мировым фондовым рынкам за период с 1990 по 2024 год. Исследование выявило значительный предпраздничный эффект в Северной Америке (средняя доходность 0,42%) и Азии (0,36%), где доходность в дни, предшествующие праздникам, существенно выше, чем в непраздничные дни. Послепраздничные эффекты наиболее заметны в Европе (средняя доходность 0,45 %) и Северной Америке (0,39 %), где доходность в дни после праздников также значительно выше, чем в обычные дни.
Авторы подтверждают, что эти эффекты не зависят от других календарных аномалий, таких как эффект пятницы или эффект конца года, что указывает на то, что эффект праздника - это отдельное явление. Они также обнаружили, что пред- и послепраздничные дни связаны с более низкими объемами торгов в некоторых регионах, что может способствовать повышению волатильности и увеличению доходности.
Размышления:
Несколько недель назад я уже рассказывал о предпраздничном эффекте, но тот документ был посвящен исключительно нефтегазовым ETF. В данной работе используется гораздо более широкий подход, рассматриваются различные рынки по всему миру. Может ли счастье и оптимизм, связанные с праздничным сезоном, быть причиной такого эффекта?
Средняя доходность, приведенная здесь, кажется достаточно большой, чтобы поддержать прибыльную торговую стратегию. В ближайшее время я воспроизведу несколько высокоэффективных стратегий с высокой доходностью из недавних статей и поделюсь результатами. Следите за новостями!
Дневные паттерны
Покупать до пятницы
Название статьи: Эффект дня недели
Резюме:
В данной работе рассматривается эффект дня недели, когда доходность и волатильность акций систематически меняются в зависимости от дня, на основе данных по мировым рынкам за период с 1990 по 2024 год. Авторы обнаруживают сильный эффект понедельника: отрицательная средняя доходность -0,14% в Европе, -0,15% в Азии и Южной Америке и практически неизменная доходность в Северной Америке. Напротив, эффект пятницы показывает положительную среднюю доходность в 0,34% в Северной Америке, 0,20% в Азии и 0,21% в Южной Африке.
Хотя эти закономерности статистически значимы, они, как правило, недостаточно сильны, чтобы преодолеть торговые издержки. Тем не менее, эффект пятницы в Северной Америке, с его неизменно более высокой доходностью и более низкой волатильностью, может предложить потенциальные возможности для получения прибыли с поправкой на риск в отдельных случаях.
Размышления:
Эта статья написана теми же авторами, что и предыдущая, что явно свидетельствует об их заинтересованности в выявлении закономерностей доходности рынка через сезонность и календарные эффекты.
Еще раз подчеркнем статистическую значимость эффектов понедельника и пятницы, поскольку это подчеркивает надежность этих закономерностей в академических исследованиях и за их пределами. Однако отрицательная доходность эффекта понедельника не настолько существенна, чтобы сделать торговую стратегию прибыльной. С другой стороны, положительная доходность по пятницам на различных рынках может представлять реальную торговую возможность.
Удивительно и немного забавно, как простые человеческие эмоции, такие как «уныние» понедельника и предвкушение пятницы, могут влиять на мировые рынки. Иногда наша коллективная психология оставляет отпечатки даже в числах.
Экономические индикаторы
Индикатор предсказывает финансовые кризисы
Название работы: Обслуживание совокупного долга и ограничение частного кредитования
Резюме:
В данной работе рассматривается коэффициент обслуживания долга (DSR) как ключевая мера финансового риска, сочетающая в себе уровень долга и расходы на его обслуживание по отношению к доходу. Используя данные по 10 странам с развитой экономикой, начиная с 1920-х годов, авторы показывают, что DSR надежно предсказывает финансовые кризисы, когда он превышает 3,5% от долгосрочных средних значений.
В отличие от соотношения кредитов к ВВП, DSR учитывает процентные ставки и сроки погашения кредитов, обеспечивая более точную оценку долгового бремени домохозяйств и корпораций. Кроме того, этот показатель не нуждается в детрендинге, что облегчает его интерпретацию в условиях экономических циклов. Сосредоточившись на способности обслуживать долг, а не только на его уровне, DSR является более действенным инструментом для выявления системных рисков и эффективного управления кредитными циклами.
Размышления:
Существует бесчисленное множество индикаторов, которые, как утверждают люди, могут предсказывать экономические спады и финансовые кризисы. За последние пять лет я слышал, как все - от нефти по $100 до правила Sahm - называли следующим важным предсказателем обвала рынка. Хотя я не дискредитирую эти или другие метрики, я ценю, когда академические исследования глубоко изучают эти показатели. Академики часто дают более надежный и непредвзятый анализ по сравнению с чрезмерно упрощенными оценками «гуру» интернет-финансов.
Что особенно интересно в DSR, так это то, что он соответствует беспрецедентному экономическому росту, который мы наблюдали после финансового кризиса 2008 года (исключая крах рынка COVID-19, учитывая быстрое восстановление и устойчивость экономики после него). Это делает его привлекательным показателем для мониторинга, особенно при оценке кредитной экспансии и системных рисков.
Торговля криптовалютами
Нейросетевая стратегия в криптовалюте
Название работы: Разработка криптовалютной торговой стратегии на основе алгоритмов Autoencoder-CNN-GANs
Резюме:
В данной работе представлена стратегия торговли криптовалютой с использованием гибридной модели машинного обучения, сочетающей автоэнкодеры (Autoencoders), CNN и GAN для прогнозирования движения цены биткоина. Модель обрабатывает деноизированные ценовые данные для извлечения ключевых характеристик и анализа временных паттернов, предсказывая направление значительных изменений цены. Стратегия предполагает занятие длинных позиций при прогнозировании восходящего тренда и коротких - при нисходящем, при этом позиции удерживаются в течение 100 минут или закрываются раньше при достижении порога стоп-лосса.
Протестированная на данных с 2019 по 2024 год, стратегия достигла совокупной годовой доходности в 120% и коэффициента Шарпа в 2,5, значительно превзойдя традиционные модели, такие как ARIMA и LSTMs.
Размышления:
В последнее время я выделяю работы, посвященные относительно «простым» торговым стратегиям, таким как торговля импульсами, модели дня недели и эффект праздника. Однако эта работа выводит торговлю на совершенно новый уровень сложности. Хотя многоступенчатый нейросетевой процесс явно эффективен в применении к ценам BTC, это определенно скачок по сравнению с простыми стратегиями, описанными в предыдущих работах.
Тем не менее, сложность в стратегии может быть преимуществом - если она правильно применяется. Для новых классов активов, таких как криптовалюты, которые часто считаются менее эффективными, может быть больше возможностей использовать неправильную цену и генерировать альфу. Единственный недостаток, который я вижу, - это большие транзакционные издержки, связанные с торговлей как минимум каждые 100 минут, что может снизить впечатляющую доходность стратегии.
Торговля настроениями
Акции дешевеют на фоне неодобрения Конгресса
Название работы: Вытеснение и падение рынка: Истинная цена Конгресса
Резюме:
В данной работе рассматривается, как деятельность Конгресса США влияет на показатели фондового рынка, и обнаруживается, что рынки постоянно снижаются в те дни, когда Конгресс проводит сессии. Исследование также выявляет сильную связь между рейтингами одобрения Конгресса и показателями рынка: увеличение рейтинга неодобрения на 10% коррелирует с падением фондового рынка на 17,25%.
Этот эффект усиливается феноменом вытеснения, когда внимание СМИ к законодательной деятельности затмевает другие новости, имеющие отношение к рынку, вызывая пессимизм инвесторов. Особенно страдают акции малых компаний и такие сектора, как угольная промышленность, здравоохранение и коммунальные услуги, что подчеркивает значительную роль политических настроений и циклов в динамике рынка.
Размышления:
Очевидно, что политика является важным фактором, влияющим на динамику рынка. Эта связь стала очевидной недавно, когда в протоколе заседания Федеральной резервной системы США были отмечены повышенные инфляционные риски, связанные с экономической политикой Дональда Трампа, например, тарифами.
Чем больше внимания СМИ уделяется Конгрессу, тем более пессимистично настроены инвесторы, что приводит к большему снижению показателей акций. Кроме того, равновзвешенные индексы подвержены большему влиянию, чем индексы с взвешиванием по капитализации, что свидетельствует о большем воздействии на акции с малой капитализацией. Очевидно, что настроения американских граждан по отношению к Конгрессу оказывают большое влияние на общую динамику рынка.
Экономические индикаторы
Лучшие индикаторы рецессии
Название работы: Идеальные предсказатели рецессии
Резюме:
В данной работе определяются идеальные предсказатели рецессии - спреды доходности, которые сигнализируют о каждой рецессии в США с 1962 года без ложных срабатываний. Проанализировав 645 миллионов комбинаций спредов доходности казначейских облигаций, авторы обнаружили 83 идеальных предиктора, в основном основанных на форвардных спредах и скользящих средних.
Одним из ключевых примеров является форвардная 4-месячная ставка минус текущая 1-месячная ставка Казначейства (со скользящим средним за 1 год), которая надежно предсказывает рецессию, когда она инвертируется. Эти предикторы превосходят традиционные показатели, такие как спрэд 10 лет минус 2 года, которые часто генерируют ложные сигналы. Исследование подчеркивает важность фокусировки на долгосрочных форвардных ставках для краткосрочных доходностей в сочетании с методами сглаживания для достижения более точных прогнозов рецессии.
Размышления:
Многим из вас понравилась статья об индикаторах рецессии, опубликованная на прошлой неделе, поэтому, когда я наткнулся на эту статью, я понял, что должен ее опубликовать. Честно говоря, это, возможно, одна из самых увлекательных работ, которые я читал до сих пор.
Я бы не стал рассматривать эти индикаторы в качестве идеального хрустального шара - здесь есть вероятность чрезмерной подгонки. Тем не менее, все «идеальные предсказатели» имеют поразительно схожую структуру: форвардные спреды, начинающиеся чуть более чем через 4 года, сглаженные с помощью скользящей средней за 1 год и привязанные к краткосрочным ставкам (1-5 месяцев).
И если вам интересно, авторы прогнозируют «сильный сигнал» рецессии в США к августу 2025 года, основываясь на данных по август 2023 года. Отметили в календариках?
Ставки на спорт
Показатели команд МЛБ и НБА в "крутых городах"
Название работы: Типичные эффекты похмелья
Резюме:
В этой статье рассматривается, как посещение «городов-тусовок», таких как Нью-Йорк или Лос-Анджелес, влияет на спортивные результаты в НБА и МЛБ. Команды хуже выступают на следующий день после посещения этих городов, с трудом преодолевая очковые спреды в НБА и реже побеждая в МЛБ.
Авторы объясняют это усталостью, связанной с ночной жизнью, и последствиями переездов, которые исчезают через 24 часа после восстановления. Эти выводы подчеркивают, как факторы вне корта влияют на результативность и даже дают представление о прибыльных стратегиях ставок.
Размышления:
Я еще не публиковал статьи о ставках на спорт, но когда я наткнулся на эту, я понял, что она должна быть включена. Существует статистически значимая взаимосвязь, показывающая, что спортивные команды хуже играют после поездок в города с оживленной ночной жизнью!
Авторы предполагают, что это может быть связано с усталостью и снижением когнитивных способностей из-за ночной жизни (например, вечеринок, употребления алкоголя или недосыпания) и/или усталостью, связанной с поездкой, включая смену часовых поясов и короткое время восстановления между играми. Хотя это может быть не совсем связано с чрезмерными вечеринками игроков и тренеров, трудно поверить, что это не играет хотя бы какую-то роль!
Торговля MBS
Более простые модели работают лучше
Название работы: Парадокс избыточности характеристик временных рядов: эмпирическое исследование на основе прогнозирования дефолта по ипотеке
Резюме:
В этой статье на основе данных по ипотеке Freddie Mac для прогнозирования дефолтов по кредитам ставится под сомнение подход «чем больше, тем лучше» в прогнозировании временных рядов. Выяснилось, что более короткие окна обучения (например, 1 год) и ключевые подмножества признаков значительно превосходят модели, использующие более длинные исторические данные или избыточные признаки.
Более длинные окна позволяют выявить устаревшие закономерности, а некритичные признаки затушевывают важные предикторы. Исследование подчеркивает важность сосредоточения внимания на последних, актуальных данных и критических переменных для повышения точности и эффективности моделирования финансовых рисков.
Размышления:
Эта статья подчеркивает важность понимания ключевых факторов в модели. В ней также подчеркивается, что рынки с частой сменой режимов могут привести к тому, что модели, опирающиеся на старые данные, потеряют предсказательную силу.
Ярким примером такой динамики является рынок ипотечного кредитования. Постоянные изменения в спросе, предложении и процентных ставках, вероятно, нарушают ранее существовавшие взаимосвязи, что делает последние данные гораздо более значимыми для точных прогнозов.
Денежный поток акций
Аномальная доходность акций в зависимости от рыночных отношений
Название работы: Ко-моменты рыночных новостей и поперечный срез доходности акций
Резюме:
В данной работе исследуется влияние рыночно-новостных ко-моментов - взаимосвязи между доходностью акций и общерыночными новостными шоками - на поперечный срез доходности акций США с 1928 по 2023 год. В исследовании подчеркивается роль таких факторов, как бета денежного потока (реакция денежных потоков акции на рыночные новости), ко-широта (риск асимметрии) и ко-куртоз (риск хвоста).
Исследование показало, что портфели с более высокой степенью подверженности этим рискам зарабатывают значительные премии, например, аномальная годовая доходность около 7,5% для акций с высоким ко-куртозом денежных потоков. Эти результаты свидетельствуют о том, что включение ко-моментов в модели и стратегии оценки активов может повысить доходность с поправкой на риск, особенно в условиях нестабильного рынка.
Размышления:
Немного контекста для этих терминов:
Ко-широта: Акции с отрицательным значением коэффециента, которые плохо работают во время рыночных спадов, требуют премии из-за своих нежелательных характеристик риска.
Ко-куртоз: Акции с высоким положительным ко-куртозом, которые склонны к экстремальным доходам во время рыночных потрясений, также получают премию в качестве компенсации за их хвостовой риск.
Эта работа, безусловно, более сложная, но ее результаты, тем не менее, интересны.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба