A taxa média móvel e Momentum Este papel é uma parte da minha dissertação na Universidade do Tennessee, Knoxville. Gostaria de agradecer a Philip Daves, James W. Wansley e Michael C. Ehrhardt por seus comentários perspicazes. Tenho beneficiado de discussões com Bruce R. Swensen. Estou também grato a um ex-editor (Arnold R. Cowan) e dois árbitros anônimos por seus comentários úteis e Ying Zhang por seus comentários em 2006 Financial Management Association Meetings. Correspondente autor: enspSchool of Business, Adelphi University, 1 South Ave. Garden City, NY 11530-0701 Telefone: (516) 877-4454 Fax: (516) 877-4607 E-mail: parkadelphi. edu. O resumo I mostra a relação entre a média móvel de curto prazo e a média móvel de longo prazo (MAR média) tem poder preditivo significativo para retornos futuros. O MAR combinado com a proximidade ao máximo de 52 semanas explica a maior parte dos lucros de momentum de médio prazo. Isso sugere que um preconceito de ancoragem, no qual os investidores usam médias móveis ou o máximo de 52 semanas como pontos de referência para estimar valores fundamentais, é a principal fonte de efeitos de momentum. Momentum causado pelo viés de ancoragem não desaparecem no longo prazo, mesmo quando há inversões de retorno, confirmando que momentum de prazo intermediário e reversões de longo prazo são fenômenos separados. Informações sobre o artigo complementar A taxa média móvel e Momentum Park Seung-Chan Adelphi University - Escola de Negócios I mostrar a relação entre a média móvel de curto prazo para a média móvel de longo prazo (MAR média) tem poder preditivo significativo para retornos futuros . O MAR combinado com a proximidade ao máximo de 52 semanas explica a maior parte dos lucros de momentum de médio prazo. Isso sugere que um preconceito de ancoragem, no qual os investidores usam médias móveis ou o máximo de 52 semanas como pontos de referência para estimar valores fundamentais, é a principal fonte de efeitos de momentum. Momentum causado pelo viés de ancoragem não desaparecem no longo prazo, mesmo quando há inversões de retorno, confirmando que momentum de prazo intermediário e reversões de longo prazo são fenômenos separados. Número de páginas em PDF Arquivo: 33 Data de publicação: 12 de abril de 2018 Sugerido Citation Park, Seung-Chan, The Moving Average Ratio e Momentum. Financial Review, Vol. 45, Edição 2, pp. 415-447, maio de 2018. Disponível em SSRN: ssrn / abstract1587111 ou dx. doi. org/10.1111/j.1540-6288.2018.00254.x Informações para contato Alguns meses atrás eu tinha um post sobre o Momentum Echo (clique aqui para ler o post). Eu corri em outro papel de força relativa (ou impulso se você preferir) que testa ainda outro fator. No papel de Seung-Chan Parks, The Moving Average Ratio e Momentum, ele analisa a razão entre uma média móvel de curto e longo prazos de preço para classificar os títulos por força. Isso é diferente da maioria da literatura acadêmica. A maioria dos outros estudos usam retornos simples de ponto-a-ponto para classificar os títulos. Os técnicos têm usado médias móveis por anos para suavizar o movimento de preços. Na maioria das vezes vemos pessoas usando o cruzamento de uma média móvel como um sinal para negociação. Park usa um método diferente para seus sinais. Em vez de olhar para cruzes simples, ele compara a razão de uma média móvel para outra. Uma ação com a média móvel de 50 dias significativamente acima (abaixo) da média móvel de 200 dias terá uma classificação alta (baixa). Os títulos com a média móvel de 50 dias muito próxima da média móvel de 200 dias acabarão no meio da embalagem. No papel Park é parcial para a média móvel de 200 dias como a média móvel de longo prazo, e ele testa uma variedade de médias de curto prazo que variam de 1 a 50 dias. Deve vir como nenhuma surpresa que todos eles trabalham Na verdade, eles tendem a trabalhar melhor do que simples retorno de preço baseado em fatores. Isso não veio como uma enorme surpresa para nós, mas só porque temos vindo a acompanhar um fator semelhante por vários anos que usa duas médias móveis. O que sempre me surpreendeu é o quão bem esse fator faz quando comparado com outros métodos de cálculo ao longo do tempo. O fator que temos acompanhado é a média móvel de uma média móvel de 65 dias para a média móvel de 150 dias. Não exatamente o mesmo que o Park testado, mas semelhante o suficiente. Puxei os dados que temos sobre esse fator para ver como ele se compara aos fatores de retorno de preço padrão de 6 e 12 meses. Para este teste, o decil superior das fileiras é usado. As carteiras são formadas mensalmente e reequilibradas / reconstituídas a cada mês. Tudo é executado em nosso banco de dados, que é um universo muito semelhante ao SP 500 SP 400. (clique para ampliar) Nossos dados mostram a mesma coisa que os testes de Parks. Usando uma proporção de médias móveis é significativamente melhor do que apenas usando simples fatores de retorno de preço. Nossos testes mostram a média móvel agregando cerca de 200 bps por ano, o que não é pouca coisa. Também é interessante notar que chegamos à mesma conclusão usando diferentes parâmetros para a média móvel e um conjunto de dados totalmente diferente. Ele só vai mostrar o quão robusto é o conceito de força relativa. Para os leitores que leram nossos white papers (disponíveis aqui e aqui), você pode estar se perguntando como esse fator se comporta usando nosso processo de testes de Monte Carlo. Im não vai publicar os resultados neste post, mas posso dizer-lhe este fator média móvel é consistentemente perto do topo dos fatores que acompanhar e tem volume de negócios muito razoável para os retornos que gera. Usar uma relação de média móvel é uma maneira muito boa classificar valores mobiliários para uma estratégia de força relativa. Dados históricos mostram que funciona melhor do que simples fatores de retorno de preço ao longo do tempo. É também um fator muito robusto porque as formulações múltiplas trabalham, e trabalha em dados múltiplos. Esta entrada foi postada na quinta-feira, 26 de agosto de 2018 às 1:39 pm e está arquivada sob Relative Strength Research. Você pode acompanhar quaisquer respostas a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta. Ou trackback de seu próprio site. 9 Responses to Moving Average Ratio e Momentum Outra alternativa de média móvel baseada na utilização de ponto a ponto momento está tomando a média móvel de momentum 8230 Por exemplo, se você verificar instantâneo simples fileiras diariamente, it8217s muito ruidosa a solução primária foi , 8220don8217t verificar diariamente, 8221 ou seja verificar mensal ou trimestral e rerank e reequilibrar explorações. No entanto, você pode verificar diariamente e potencialmente reequilibrar diariamente, com muito menos ruído se, em vez de usar impulso de 12 meses, você usar a média móvel de 21 dias de impulso de 252 dias. Isso também é equivalente, BTW, à relação entre a média móvel de 21 dias de hoje ea média móvel de 21 dias. A vantagem de usar a média de momentum é que você tem mais capacidade de resposta às mudanças de momentum do que você faz se você verificar o universo uma vez por mês ou uma vez por trimestre. Certamente é muito mais manejável usar a técnica MA se você tem um universo menor para aplicá-lo a desde que eu uso um grupo de ETFs como o meu universo, ele funciona bem para mim. Dado que você está trabalhando em um universo de 900 ações e divulgando participações em um formato de fundo, pode não ser aplicável a você, mas eu pensei que você poderia encontrá-lo interessante. Isso também é equivalente, BTW, à razão da média móvel de 21 dias de hoje para a média móvel de 21 dias DE 252 DIAS AGO 8211 EDIT. John Lewis diz: Nós também acompanhar fatores que levam uma média móvel de um cálculo de momento ou pontuação. Os velhos técnicos8217 truque de usar um MA para suavizar o ruído funciona em força relativa, assim como ele faz em preço bruto. A freqüência de rebalance determina frequentemente que tipo do modelo você pode se usar. Nós executamos estratégias que só podem ser reequilibradas uma vez por trimestre, e temos que usar modelos diferentes para aqueles do que fazemos para estratégias que olhamos diariamente ou semanalmente. Ambos os métodos funcionam se você usar o fator apropriado e descobrimos que aumentar a freqüência de reequilíbrio aumenta automaticamente o retorno. Às vezes, tira do retorno. É totalmente depende do fator e como você implementá-lo (pelo menos na minha experiência). Com os universos e parâmetros testados, eu não notei o que eu chamaria 8220statisticamente significativo8221 melhorias em troca ao mudar de rebals mensais para técnicas de média móvel que permitem retalhos (potencialmente, pelo menos) diariamente. O que I8217ve observou foi na maior parte o que I8217d chamar retornos equivalentes nos dados de backtest. Tenho notado particularmente que o número médio de roundtrips de negociação / ano é apenas muito ligeiramente maior com o potencial de mudança diária, ou seja, existem alguns whipsaws, mas apenas alguns. O que eu pessoalmente gosto sobre o potencial de mudanças diárias é, se hipoteticamente uma das questões I8217m em falhas e queimaduras, a técnica MA sair mais rapidamente (e substituir por outra segurança). Obviamente, isso não aconteceu o suficiente ao longo dos backtests para conduzir uma diferença significativa no resultado, mas ele fornece um bom bálsamo para a minha psique. Suponho que quando I8217m se aposentou e executando o meu programa de alguma praia em algum lugar, I8217ll preferem apenas ter que check-in mensal, no entanto. Isso é mais tarde. Por enquanto, enquanto I8217m no computador diário de qualquer maneira, poderia muito bem executar meus exames Paul Montgomery diz: 8220Im não vai publicar os resultados neste post, mas posso dizer-lhe este fator média móvel é consistentemente perto do topo dos fatores que acompanhamos E tem um volume de negócios muito razoável para os retornos que ele gera 8221 Grande posto 8211 adoraria ver mais sobre este John Interessante realmente posto 8211 eu tenho lido um monte de artigos sobre isso e pesquisando sua eficácia8230 A única coisa que eu não posso compreender é como um fundo Tais como AQR que propõe uma outra forma de investimento de momentum faz tão mal. Seus retornos theorectical são ao redor 13 um o ano mas o fundo real está ainda no negativo. Pergunto-me se viver investindo com essa idéia sua vai render resultados próximos dos montantes testados. A taxa média móvel e Momentum Seung-Chan Park Adelphi University - Escola de Negócios I mostrar a relação entre a média móvel de curto prazo para a média móvel de longo prazo (Média móvel, MAR) possui poder preditivo significativo para retornos futuros. O MAR combinado com a proximidade ao máximo de 52 semanas explica a maior parte dos lucros de momentum de médio prazo. Isso sugere que um preconceito de ancoragem, no qual os investidores usam médias móveis ou o máximo de 52 semanas como pontos de referência para estimar valores fundamentais, é a principal fonte de efeitos de momentum. Momentum causado pelo viés de ancoragem não desaparecem no longo prazo, mesmo quando há inversões de retorno, confirmando que momentum de prazo intermediário e reversões de longo prazo são fenômenos separados. Número de páginas em PDF Arquivo: 33 Data de publicação: 12 de abril de 2018 Sugerido Citation Park, Seung-Chan, The Moving Average Ratio e Momentum. Financial Review, Vol. 415-447, maio de 2018. Disponível na SSRN: ssrn / abstract1587111 ou dx. doi. org/10.1111/j.1540-6288.2018.00254.x Informações de contato A taxa média móvel e Momentum (Sumário Sumário) O autor examina a capacidade preditiva da média móvel (MAR) para retornos futuros. Ele descobre que o poder preditivo do MAR para retornos futuros é independente de retornos passados e da proximidade do preço atual das ações para seu máximo de 52 semanas. O autor examina a efetividade da média móvel (MAR) das médias móveis de curto e longo prazo para prever retornos futuros. Ele também analisa se essa capacidade preditiva é distinta de retornos passados e da razão de um preço atual das ações para seu máximo de 52 semanas. Em sua análise, o autor compara a rentabilidade de três estratégias de investimento. A primeira estratégia de investimento é baseada em uma carteira que compreende a compra e venda de um número de ações com base nos retornos gerados nos últimos 6 e 12 meses. A segunda estratégia compreende ações selecionadas com base na relação do preço atual para o máximo de 52 semanas. A terceira estratégia calcula os retornos com base na razão da média móvel de 50 dias para o MAR de 200 dias. Os dados utilizados para esta análise são obtidos a partir da base de dados de reservas de CRSP para Julho de 1962 até Dezembro de 2004. O autor utiliza duas amostras da base de dados CRSP. A primeira amostra compreende todas as ações negociadas na NYSE, Amex e NASDAQ, exceto aquelas com uma capitalização de mercado que as coloca nos deciles menores de NYSE e ações com preço abaixo de 5. A segunda amostra é semelhante à primeira, mas inclui a Menor deciles NYSE e ações cotadas abaixo de 5. O autor observa que o MAR está positivamente correlacionado com retornos passados e com a relação de um preço atual das ações para seu máximo de 52 semanas. Ao comparar os lucros brutos e os lucros ajustados ao risco das três estratégias de investimento, ele descobre que a estratégia de 52 semanas de alta ea estratégia MAR produzem lucros econômicos e estatisticamente significativos, mas que a estratégia MAR é mais rentável e tem um maior valor t . Ele afirma que a estratégia MAR ainda produz o lucro mais significativo quando Janeiro é excluído do período de detenção. Para determinar se os fatores de risco podem explicar os lucros das três estratégias de investimento, o autor regride as carteiras de vencedores e perdedores, juntamente com os lucros de cada estratégia, usando a regressão FemaFrench de três fatores. Os resultados mostram que os fatores FamaFrench fazem uma contribuição negativa para os lucros das estratégias de momentum. Uma comparação pairwise da rentabilidade das três estratégias de investimento revela que a estratégia MAR é mais rentável do que a estratégia de retorno-impulso-tempo e que a carteira vencedora MAR gera um retorno mais estatisticamente significativa do que os vencedores de 52 semanas de alta. O autor também investiga se o MAR pode prever retornos futuros independentes de ambos os retornos passados eo máximo de 52 semanas, calculando os retornos do período de retenção para duas carteiras. A primeira carteira é baseada no MAR e uma estratégia de retorno de 12 meses é classificado primeiro pelo retorno de 12 meses e depois pelo MAR, seguido por outro tipo primeiro pelo MAR e depois pelo retorno de 12 meses. A segunda carteira é baseada no MAR e uma estratégia de 52 semanas de alta é classificado primeiro pela alta de 52 semanas e, em seguida, pelo MAR, seguido por outro tipo primeiro pelo MAR e depois pelo máximo de 52 semanas. Os resultados deste teste revelam não só que o MAR tem maior poder preditivo do que o retorno de 12 meses, mas também que o MAR é um sinal independente. Da mesma forma, o MAR tem poderes preditivos que são distintos da estratégia de 52 semanas de alta. Em seguida, o autor realiza uma análise de regressão transversal em estilo FamaMacBeth para identificar o efeito marginal de pertencer à carteira vencedora ou perdedora em cada uma das três estratégias de investimento. Os resultados revelam que o poder preditivo do retorno de 12 meses pode ser explicado pela sua proximidade ao máximo de 52 semanas ou a razão entre as médias móveis de curto prazo e de longo prazo. A análise também mostra que, ao contrário das outras estratégias, a estratégia MAR gera lucros significativos das carteiras vencedoras e perdedoras. O autor sugere que um viés de ancoragem ao máximo de 52 semanas ou ao MAR é um fator explicativo melhor para momentum de prazo intermediário do que o conservadorismo de investidor ou o excesso de confiança. Finalmente, o autor realiza um teste de robustez usando médias diferentes para representar o MAR de curto e longo prazos e descobre que cada combinação de MAR ainda gera lucro estatístico e suporta o poder preditivo do MAR. O autor conclui observando que as previsões baseadas no MAR não se invertem no longo prazo, sugerindo assim que o momentum de médio prazo e as reversões de longo prazo são conceitos separados. Informação do Autor O Parque Seung-Chan está na Universidade Adelphi. Usuários que lerem este artigo também lerão Publicações da Pesquisa
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