Monday 26 March 2018

거래 전략 평가 harvey liu


거래 전략 평가 harvey li
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거래 전략 평가.
16 Pages 게시일 : 2014 년 8 월 3 일 최종 개정 : 2014 년 8 월 26 일
Campbell R. Harvey.
듀크 대학교 - Fuqua School of Business; 국가 조사국 (NBER); Duke Innovation & Entrepreneurship Initiative.
텍사스 A & M 대학교 재무 학부.
작성 날짜 : 2014 년 8 월 25 일
우리는 거래 전략을 평가할 수있는 새로운 도구를 제공합니다. 많은 전략과 전략의 조합이 시도 된 것으로 알려져있을 때, 우리는 이러한 여러 가지 시험에 대한 평가 방법을 조정해야합니다. Sharpe Ratios 및 다른 통계는 과장 될 것입니다. 우리의 방법은 구현이 간단하며 후보 거래 전략의 실시간 평가가 가능합니다.
키워드 : Sharpe ratio, 다중 테스트, Holm, BHY, Bonferroni, 전략 선택, Backtest, 이발, Sharpe Ratio, 데이터 마이닝, 기계 학습, Higgs Boson, 거래 전략, Out-of-Sample 테스트, In-Sample 테스트, FDR , FWER, Capital IQ, PBO.
JEL 분류 : G12, G14, G30, G00, C12, C20, B41.
Campbell Harvey (연락처 작성자)
듀크 대학교 - Fuqua School of Business ()
더럼, 노스 캐롤라이나 27708-0120.
국가 조사국 (NBER)
1050 Massachusetts Avenue.
Cambridge, MA 02138.
듀크 혁신 및 기업가 정신 이니셔티브 ()
215 Morris St., Suite 300
더럼, 노스 캐롤라이나 27701.
Texas A & M University, 재무부 ()
Wehner 401Q, MS 4353.
College Station, TX 77843-4218.
종이 통계.
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거래 비용은 요인 투자를 파기합니까?
최근 학술지에 게재 된 요소의 실제적 중요성을 평가하기위한보다 엄격한 기준을 제안하는 많은 연구가 있습니다.
첫째, Harvey, Liu, Zhu (2015)는 3의 t-stat은 통계적 유의성을 위해 이전 2를 대체해야한다고 주장한다. 2017 년 캠벨 하비 (Campbell Harvey)는 다음과 같이 주장했다.
기업이 고객에게 판매하는 금융 상품의 절반 (유망한 초과 수익)은 거짓입니다.
또한 McLean and Pontiff (2014), Chordia, Subrahmanyam and Tong (2014), Hou, Xue, Zhang (2017)은 평균 전략 성과 (많은 예외를 초월한)에서 게시물의 출판 감소를 기록하지만, 성능 계산에 심층적 인 트랜잭션 비용 분석을 포함합니다.
마지막으로, 많은 스마트 베타 전략의 기초가되는 Fama-French (및 Carhart) 요소 (베타, 가치, 크기, 모멘텀)는 t 비용을 염두에두고 설계되지 않았으며 투자자가 언제 실현할 수 있는지를 과장 할 수 있습니다 이러한 전략에 투자하십시오. (여기에 요인에 대한 소개가있는 게시물이 있습니다.)
요인 투자 전략의 타당성에 의문을 제기하려는 앞서 언급 한 모든 시도에도 불구하고 거래 비용은 실제로 세부적으로 다루어지지 않습니다.
요인 투자 전략에 대한 거래 비용 고려의 중요성에 대한 논쟁을 촉발시킨 학술지는 이스라엘의 프라 자니 (Frazzini)와 모스코 위츠 (Moskowitz) (2014)에 의해 발표되었습니다 (여기서는이 연구에 대한 논의가 있습니다). 이 연구는 논쟁을 불러 일으켰습니다. 그 이유는 실제 데이터를 실제로 볼 때 거래 비용이 그다지 크지 않았기 때문입니다 (이는 이전 학술 연구와 대조적이었습니다).
그러나 학자들은이 답변에 만족하지 못했으며 Robert Novy-Marx와 Mihahil Velikov가 실시한보다 최근의 연구 (2016 년 초 재검토 재무 리뷰에서 발표 됨)는 더 큰 세트를 평가하여 다음 단계로 넘어갔습니다 잘 알려진 예외의. "이상과 그 거래 비용의 분류"라는 기사는 더 긴 시야와 다양한 시가 총액 클래스에 걸쳐 23 가지 요인 투자 전략에 대한 거래 후 비용 성과를 검토하여 다른 연구보다 개선 된 것입니다.
흥미롭게도, 저자는 Hasbrouck (2009)이 제안한 효과적인 입찰가 스프레드 측정법 (여기에서 작업 보고서 버전)을 사용하여 거래 비용을 계산합니다. 입찰 / 매도 스프레드가 대형 거래의 가격 영향을 설명하지 않는다는 것을 고려하면, 이는 작은 유동성 수요자가 직면 한 비용으로 해석되어야합니다. 저자는 또한 다양한 요인에 걸쳐 낮은 회전율과 고용량 간의 관계를 조사합니다.
주요 질문 및 통찰 요약은 다음과 같습니다.
이 기사의 그림 3은 크기 (SMB), 가치 (HML) 및 모멘텀 (UMD)의 3 가지 주요 요인 투자 전략에 대한 트랜잭션 비용에 대한 훌륭한 역사적 관점을 보여줍니다. 그림은 다음과 같습니다. 크기와 가치는 거래 비용이 적습니다 (1963 년에서 2013 년까지의 평균은 5.7 bps와 5.5 bps / 월이었습니다). 모멘텀은 거래 비용이 평균 48.4 bps / 월로 나타납니다. 우리는 또한 역사적 비용의 하락 추세를 관찰합니다. 이는 시장 난기류 기간 동안 급격하게 증가합니다 (참고 : 이들은 long / only portfolio가 아니라 long / short 요인 임).
결과는 가상의 결과이며 미래의 결과를 나타내는 지표가 아니며 실제로 투자자가 얻은 수익을 나타내지 않습니다. 인덱스는 관리되지 않거나 관리 수수료 또는 거래 수수료를 반영하지 않으며 인덱스에 직접 투자 할 수 없습니다. 이 결과의 구성에 관한 추가 정보는 요청시 제공됩니다.
요인 투자.
이 기사의 표 3은 23 가지 요소 투자 전략의 수익성에 대해 자세히 설명합니다. 좋은 소식 : 저자는 Frazzini 외와 유사한 결론에 도달했습니다. (2014) : 규모, 가치 및 모멘텀은 거래 비용 후 여전히 긍정적 인 수익률을 나타냅니다. 또한 가치 및 모멘텀 콤보에 수익성을 추가함으로써 초과 수익률은 0.51에서 0.99로 두 배가되고 t-stat는 2.67에서 5.18로 크게 향상됩니다.
거래 비용은 일반적으로 가치 가중치가있는 롱 / 숏 전략을 월별 일회성 매출액의 1 % 씩 감소시킵니다. 예를 들어 한 달에 20 % 이상의 전환율을 보이는 전략은 한 달에 최소 20bps 낮아질 것입니다. 연구 된 예외에 기반한 많은 전략들 (적어도 50 % 미만의 매출액을 가진 기업들)은 수익성이 있지만, 모든 경우에있어서 거래 비용은 수익성과 통계적 유의성을 현저하게 감소시킵니다.
한계 전략 거래에 이익이되지 않기 전에 이러한 전략 각각이 새로운 자본을 끌어들이는 능력은 무엇입니까?
학계와 실무자 간의 논쟁 중 또 다른 중요한 주제는 요인 전략의 (제한적인) 능력입니다. 저자는이 기사의 5 절에서이 문제를 다루려고합니다. 그들의 결론은 낮은 이직 전략은 더 큰 역량을 갖는 경향이 있다는 것이다. 그들은 크기에 대해 170B 용량, 가치에 대해 50B, 기세에 대해 5B를 계산합니다. 저자들은 일반적으로 Frazzini et al. (2014 년) 크기와 가치에 관한 것이지만, Korajczyk와 Sadka (2004)와 일치하는 운동량에 대한 예상치가 훨씬 낮습니다. 투자 규모를 확대하려는 모멘텀 투자자에게는 대단한 소식이 아닙니다!
결과는 가상의 결과이며 미래의 결과를 나타내는 지표가 아니며 실제로 투자자가 얻은 수익을 나타내지 않습니다. 인덱스는 관리되지 않거나 관리 수수료 또는 거래 수수료를 반영하지 않으며 인덱스에 직접 투자 할 수 없습니다. 이 결과의 구성에 관한 추가 정보는 요청시 제공됩니다. 효과적인 거래 비용 완화 기법이 있습니까?
저자는 위치를 유지하기위한 기준이 연구 된 예외의 대부분에 대해 가장 효과적인 비용 절감 기술이라는 입장을보다 엄격하게 입력하기위한 기준을 만드는 구매 / 보류 확산을 발견했습니다. 그들은 또한 대체 거래 비용 완화 기법을 검토하지만, 일반적으로 저 회전율 전략은 대용량이며, 높은 회전율 전략 (예 : 운동량)은 여전히 ​​용량이 제한적이라는 것을 알 수 있습니다.
결론.
그것은 어디 에나 당신이 거기에 보이는 요인 투자 및 / 또는 스마트 베타와 관련된 프로모션이있는 것 같습니다. 강력한 역학 테스트를 통해 전략을 개발하려는 인센티브는 학계와 산업계 모두에서 강력합니다. 이러한 자연스런 이해 상충은 특정 연구 또는 투자 접근법의 타당성을 확인하려는 투자자들에 대한 관심을 불러 일으킬 수 있습니다. 데이터 스누핑, 과핑 및 거래 비용의 가능성을 항상 고려해야합니다. 강력한 결과가 무효화됩니까?
이 논문은 또한 결과가 Frazzini et al. 에서 제시된 연구와 큰 대조를 이루기 때문에 중요합니다. 종이. (여기에서 자세한 검토).
결론 : 투자자는 부지런히 (실제 결과가 틀림없이 더 위험한) 결과를 제시 할 때 부지런히 생각하고 비판적으로 생각해야합니다.
이례의 분류와 그들의 거래 비용.
Robert Novy-Marx Mihahil Velikov 신문.
애널리틱스는 애널리틱스의 애프터 마켓 코스트 퍼포먼스와 트랜잭션 비용 절감 기법의 효과를 연구합니다. 구매 / 보류 스프레드를 도입하는 것보다 포지션 확립에 대한 요구 사항이 엄격 해 지므로 가장 효과적인 비용 절감 기법입니다. 매월 50 % 미만의 이직률을 가진 대부분의 변칙은 거래 비용을 줄이기 위해 설계되었을 때 상당한 순증액을 발생시킵니다. 더 많은 매출액을 가진 사람은 거의 없습니다. 새로운 자본이 전략 수익성을 감소시키는 정도는 매출액과 반비례 관계에 있으며 크기, 가치 및 수익성을 기반으로 한 전략은 새로운 자본을 지원할 수있는 최대 역량을 갖습니다. 거래 비용은 항상 전략 수익성을 떨어 뜨립니다.
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거래 전략 평가. 의 평가와 최적화. 무역 전략. system 시스템 거래의 결정적인 단계는 시스템의 신뢰성과 견고성을 결정하는 것입니다. 이렇게 크게 확장되고 접근하기 쉬운 새로운 버전의 Bob 's classic은 철저하면서도 쉽게 적용 할 수 있고 시간을 정확하게 테스트 한 방법론을 제공하여 정확하게 만들 수 있습니다.
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