ارشيف ل استراتيجيات التداول الفئة

تقييم عامل في إدارة المحفظة الكمي عندما يتعلق الأمر بإدارة محفظة من الأسهم مقابل معيارا المشكلة هي مختلفة تماما عن تحديد استراتيجية عودة المطلقة. في السابق واحد لديها لاجراء المزيد من الأسهم مما كانت عليه في وقت لاحق حيث يوجد مخزون في كل ما يمكن أن تعقد إذا لم يكن هناك فرصة جيدة بما فيه الكفاية. السبب في ذلك هو الخطأ تتبع. ويعرف هذا باسم الانحراف المعياري للعائد محفظة ناقص عودة القياسية. يقام أقل الأسهم مقابل معيارا وارتفاع خطأ التتبع (على سبيل المثال خطر أعلى). مستوحاة التحليل الذي يتبع إلى حد كبير من قبل كتاب إدارة المحافظ النشطة التي Grinold كان. هذا هو الكتاب المقدس لأي شخص مهتم في إدارة محفظة ضد معيارا. أشجع بقوة أي شخص لديه مصلحة في موضوع لقراءة الكتاب من البداية وحتى النهاية. المكتوب بشكل جيد للغاية ويضع أسس إدارة المحافظ النشطة المنتظمة (ليس لدي أي انتماء إلى المحرر أو المؤلفين). تحليل 1 عامل هنا كانوا يحاولون ترتيب بأكبر قدر ممكن من الأسهم في الكون الاستثمار على أساس العائد إلى الأمام. وجاء كثير من الناس مع العديد من الأدوات والبديل لا يحصى من تلك الأدوات تم تطويرها لتحقيق ذلك. في هذا المنصب أركز على اثنين بسيطة وتستخدم على نطاق واسع المقاييس: معلومات معامل (IC) وQuantiles عودة (QR). 1.1 معلومات معامل وIC يعطي لمحة عامة عن قدرة عامل تنبؤ. على نحو أدق، وهذا هو مقياس لمدى عامل المرتبة الأسهم على أساس العائد إلى الأمام. يتم تعريف IC كما أن ارتباط رتبة (ρ) بين القياس (مثل عامل) وعودة إلى الأمام. من الناحية الإحصائية الارتباط رتبة هو مقياس اللامعلمية من التبعية بين متغيرين. لعينة من حجم ن. يتم تحويل عشرات الخام ن إلى الرتب، ويتم حسابها ρ من: الأفق للعودة إلى الأمام يجب أن يحددها المحلل ولها وظيفة من دوران للاستراتيجية واضمحلال ألفا (وقد كان هذا هو موضوع بحث واسعة النطاق). من الواضح يجب أن يكون المرحلية أعلى مستوى ممكن من حيث القيمة المطلقة. للقارئ حريص، في كتاب من قبل Grinold خان صيغة ربط نسبة المعلومات (IR) وIC يرد: مع اتساع يجري عدد من الرهانات المستقلة (الصفقات). هذه الصيغة كما هو معروف في القانون الأساسي للإدارة الفعالة. المشكلة هي أنه في كثير من الأحيان، وتحديد اتساع بدقة هو ليس سهلا كما يبدو. 1.2 Quantiles العودة من أجل الحصول على تقديرات أكثر دقة من معامل القدرة التنبؤية لالضرورية للذهاب إلى أبعد من ذلك واسهم المجموعة من خلال quantile من قيم معامل ثم تحليل متوسط ​​العائد إلى الأمام (أو أي مقياس النزعة المركزية الأخرى) من كل من تلك quantiles. فائدة هذه الأداة واضح ومباشر. وثمة عامل يمكن أن يكون لها IC جيد، ولكن قد تكون قوتها التنبؤية تقتصر على عدد قليل من الأسهم. هذا ليس جيدا كمدير محفظة سيتعين على اختيار الأسهم في الكون كله من أجل تلبية القيد الخطأ تتبع لها. عودة تتميز quantiles جيدة من خلال علاقة رتيبة بين quantiles الفردية والعودة إلى الأمام. 2 البيانات والتعليمات البرمجية جميع الاسهم في مؤشر SP500 (في وقت كتابة هذا التقرير). من الواضح أن هناك تحيز بقاء السفينة: تغيرت قائمة الأسهم في المؤشر بشكل ملحوظ بين بداية ونهاية الفترة عينة، ولكن من الجيد بما فيه الكفاية لأغراض التوضيح فقط. رمز بتحميل أقل من أسعار الأسهم الفردية في SP500 بين يناير 2005 واليوم (يستغرق بعض الوقت) ويتحول أسعار الخام إلى العائد على مدى الأشهر ال 12 الماضية والشهر الماضي. الأول هو عامل لدينا، وسوف تستخدم هذه الأخيرة كمقياس عودة إلى الأمام. أقل من رمز لحساب معامل معلومات وQuantiles العودة. لاحظ أن اعتدت الأخماس في هذا المثال ولكن أي طريقة تجميع الآخر (terciles، الأعشار الخ) يمكن استخدامها. انها حقا يتوقف على حجم العينة، ماذا تريد لالتقاط والطقس كنت تريد أن يكون لمحة عامة أو التركيز على ذيول التوزيع. لتقدير العائدات في غضون كل خمس، وقد استخدم الوسطية، ومقدر النزعة المركزية. هذا الإجراء هو أقل حساسية بكثير لالقيم المتطرفة من المتوسط ​​الحسابي. وأخيرا رمز لإنتاج الرسم البياني Quantiles العودة. 3 كيفية استغلال المعلومات الواردة أعلاه؟ في الرسم البياني أعلاه Q1 هو أدنى 12 شهرا الماضية عودة وQ5 أعلى. هناك زيادة رتيب تقريبا في quantiles العودة بين Q1 و Q5 الذي يشير بوضوح إلى أن المخزونات آخذة في Q5 يتفوق تلك الوقوع في Q1 بنحو 1٪ شهريا. وهذا أمر مهم جدا وقوية لهذا عاملا بسيطا (وليس حقا مفاجأة على الرغم من). وبالتالي هناك فرص أكبر للفوز على المؤشر ترأسها بتغليب الأسهم الوقوع Q5 وunderweighting تلك الوقوع في Q1 نسبة إلى المعيار. وIC من 0.0206 قد لا يعني الكثير في حد ذاته ولكن لها تختلف كثيرا عن 0 ويدل على القوة التنبؤية جيدة خلال الأشهر ال 12 الماضية تعود بشكل عام. يمكن تقييم التجارب أهمية الرسمية ولكن هذا هو خارج نطاق هذا المقال. 4 القيود العملية الإطار المذكور أعلاه هو ممتازة لتقييم جودة عوامل الاستثمارات ولكن هناك عدد من القيود العملية التي يتعين معالجتها من أجل تنفيذ اقع الحياة: إعادة التوازن. في الوصف أعلاه، يفترض به أن في نهاية كل شهر يتم إعادة توازن المحفظة بالكامل. وهذا يعني جميع الأسهم الوقوع في Q1 يعانون من نقص الوزن وجميع الأسهم الوقوع في Q5 يعانون من زيادة الوزن النسبي لمؤشر. هذا ليس من الممكن دائما لأسباب عملية: قد يتم استبعاد بعض الأسهم من الكون الاستثمار، وهناك قيود على صناعة أو الوزن القطاع، وهناك قيود على دوران الخ مصاريف التحويلات . لم يتم أخذ ذلك بعين الاعتبار في التحليل أعلاه وهذا هو الفرامل خطيرا للتنفيذ واقع الحياة. وعادة ما يتم تنفيذه الاعتبارات دوران في الحياة الحقيقية في شكل من أشكال العقوبة على نوعية عامل. نقل معامل. هذا هو امتداد للقانون الأساسي للإدارة الفعالة ويرتاح افتراض Grinolds نموذج التي يواجهها مديرو دون أي قيود التي تمنعهم من ترجمة الاستثمارات وجهات نظرهم مباشرة إلى الرهانات المحفظة. وأخيرا، أنا مندهش من ما يمكن تحقيقه في أقل من 80 أسطر من التعليمات البرمجية مع R كالعادة أي تعليق ترحيب