Bewegungs Durchschnitt Verhältnis Und Momentum Park


Das Moving Average Ratio und Momentum Seung-Chan Park Adelphi University - School of Business Ich zeige das Verhältnis der kurzfristigen gleitenden Durchschnitt zum langfristigen gleitenden Durchschnitt (gleitende durchschnittliche Verhältnis, MAR) hat eine signifikante Vorhersagekraft für zukünftige Renditen. Der MAR kombiniert mit der Nähe zum 52-Wochen-High erklärt die meisten der Zwischenzeit-Impuls-Gewinne. Dies deutet darauf hin, dass eine Verankerungsvorspannung, in der Investoren gleitende Durchschnitte oder die 52-Wochen-Hoch als Referenzpunkte für die Schätzung von Grundwerten verwenden, die primäre Quelle von Impulseffekten ist. Die durch die Verankerungsvorspannung verursachten Impulse verschwinden nicht lange, auch wenn es Rückkehrumkehrungen gibt, was bestätigt, dass die Zwischenzeit und die langfristigen Umkehrungen getrennte Phänomene sind. Anzahl der Seiten in PDF Datei: 33 Datum der Veröffentlichung: April 12, 2010 Vorgeschlagener Citation Park, Seung-Chan, das bewegte durchschnittliche Verhältnis und Momentum. Finanzbericht, Vol. 45, Ausgabe 2, S. 415-447, Mai 2010. Erhältlich bei SSRN: ssrnabstract1587111 oder dx. doi. org10.1111j.1540-6288.2010.00254.x Kontaktinformationen Vor einigen Monaten hatte ich einen Beitrag über das Momentum Echo (Klick Hier, um den Beitrag zu lesen). Ich lief über eine andere relative Stärke (oder Momentum, wenn Sie es vorziehen) Papier, das noch einen anderen Faktor testet. In Seung-Chan Parks Papier, The Moving Average Ratio und Momentum, sieht er das Verhältnis zwischen einem kurzfristigen und langfristig gleitenden Durchschnitt des Preises, um Wertpapiere nach Stärke zu ordnen. Das unterscheidet sich von den meisten anderen akademischen Literatur. Die meisten anderen Studien verwenden einfache Punkt-zu-Punkt-Preisrenditen, um die Wertpapiere zu ordnen. Die Techniker haben seit Jahren gleitende Durchschnitte verwendet, um die Preisbewegung zu verkleinern. Die meiste Zeit sehen wir Menschen mit der Überquerung eines gleitenden Durchschnitts als Signal für den Handel. Park verwendet eine andere Methode für seine Signale. Anstatt einfache Kreuze zu betrachten, vergleicht er das Verhältnis von einem gleitenden Durchschnitt zum anderen. Eine Aktie mit dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt deutlich über (unterhalb) der 200-Tage gleitenden Durchschnitt wird eine hohe (niedrige) Rangliste haben. Wertpapiere mit dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt in der Nähe des 200-Tage-Gleitendurchschnitts werden sich in der Mitte der Packung aufwickeln. In der Papier-Park ist Teil der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als längerfristig gleitenden Durchschnitt, und er testet eine Vielzahl von kurzfristigen Mittelwerte von 1 bis 50 Tage. Es sollte nicht überraschen, dass sie alle arbeiten In der Tat, sie neigen dazu, besser zu arbeiten als einfache Preis-Rendite-basierte Faktoren. Das ist nicht eine große Überraschung für uns, aber nur, weil wir einen ähnlichen Faktor für mehrere Jahre verfolgt haben, die zwei gleitende Durchschnitte verwendet. Was mich immer überrascht hat, ist, wie gut dieser Faktor im Vergleich zu anderen Berechnungsmethoden im Laufe der Zeit ist. Der Faktor, den wir verfolgt haben, ist das gleitende durchschnittliche Verhältnis eines 65-Tage-Gleitendurchschnitts zum 150-Tage-Gleitender Durchschnitt. Nicht genau das gleiche wie das Park getestet, aber ähnlich genug. Ich zog die Daten, die wir auf diesen Faktor haben, um zu sehen, wie es mit den Standard 6- und 12-Monats-Preisrückführungsfaktoren vergleicht. Für diesen Test wird die obere Dezile der Ränge verwendet. Portfolios werden monatlich gebildet und rekonstruiert jeden Monat. Alles läuft auf unserer Datenbank, was ein Universum ist, das dem SP 500 SP 400 sehr ähnlich ist. (Zum Vergrößern anklicken) Unsere Daten zeigen dasselbe wie Parks Tests. Mit einem Verhältnis von gleitenden Durchschnitten ist deutlich besser als nur mit einfachen Preis-Rendite-Faktoren. Unsere Tests zeigen die gleitende durchschnittliche Ratio, die etwa 200 bps pro Jahr hinzufügt, was keine kleine Leistung ist. Es ist auch interessant zu bemerken, dass wir mit den gleichen Parametern für den gleitenden Durchschnitt und mit einem ganz anderen Datensatz genau zu dem Schluss kommen. Es geht nur darum zu zeigen, wie robust das Konzept der relativen Stärke ist. Für jene Leser, die unsere White Papers (hier und hier) gelesen haben, können Sie sich fragen, wie dieser Faktor mit unserem Monte Carlo Testprozess arbeitet. Ich werde nicht diese Ergebnisse in diesem Beitrag zu veröffentlichen, aber ich kann Ihnen sagen, diese gleitenden durchschnittlichen Faktor ist konsequent in der Nähe der Spitze der Faktoren, die wir verfolgen und hat sehr vernünftigen Umsatz für die Renditen, die es erzeugt. Mit einem gleitenden durchschnittlichen Verhältnis ist ein sehr guter Weg, um Wertpapiere für eine relative Stärke-Strategie zu ordnen. Historische Daten zeigen, dass es besser funktioniert als einfache Preisrendite Faktoren im Laufe der Zeit. Es ist auch ein sehr robuster Faktor, da mehrere Formulierungen funktionieren und es funktioniert auf mehreren Datensätzen. Dieser Eintrag wurde am Donnerstag, den 26. August 2010 um 13:39 Uhr veröffentlicht und ist unter Relative Strength Research abgelegt. Sie können alle Antworten auf diesen Eintrag durch den RSS 2.0 Feed verfolgen. Du kannst eine Antwort hinterlassen. Oder trackback von deiner eigenen Seite. 9 Responses to Moving Average Ratio und Momentum Eine weitere gleitend-durchschnittliche Alternative zur Verwendung von Punkt-zu-Punkt-Dynamik nimmt den gleitenden Durchschnitt des Impulses an 8230 Zum Beispiel, wenn man einfache Momentum-Ränge täglich überprüft, ist es8217s sehr laut die primäre Lösung gewesen , 8220don8217t check täglich, 8221 dh monatlich oder vierteljährlich zu überprüfen und zu veräußern und neu auszugleichen. Allerdings können Sie täglich testen und potenziell wieder ausgleichen täglich, mit viel weniger Lärm, wenn, anstatt mit 12 Monate Impuls, verwenden Sie die 21-Tage gleitenden Durchschnitt von 252-Tage-Momentum. Dies ist auch gleichwertig, BTW, auf das Verhältnis von heute8217s 21-Tage gleitenden Durchschnitt auf die 21-Tage gleitenden Durchschnitt. Der Vorteil der Verwendung der Impuls Durchschnitt ist, dass Sie mehr Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen in der Dynamik als Sie tun, wenn Sie das Universum oncemonth oder einmal quarter überprüfen. Sicherlich ist es viel besser, die MA-Technik zu benutzen, wenn man ein kleineres Universum hat, um es anzuwenden, da ich eine Gruppe von ETFs als mein Universum verwende, es funktioniert gut für mich. Angesichts der Tatsache, dass Sie in einem Universum von 900 Aktien arbeiten und Bestände in einem Fondsformat offenlegen, kann es nicht auf Sie anwendbar sein, aber ich dachte, Sie könnten es interessant finden. Dies ist auch gleichbedeutend mit dem BTW, dem Verhältnis des heutigen 21-tägigen gleitenden Durchschnitts zum 21-tägigen gleitenden Durchschnitt von 252 DAYS AGO 8211 EDIT. John Lewis sagt: Wir verfolgen auch Faktoren, die einen gleitenden Durchschnitt einer Impulsberechnung oder Punktzahl einnehmen. Die alten Techniker8217 Trick der Verwendung eines MA zu glätten den Lärm funktioniert auf relative Stärke, wie es auf rohem Preis ist. Die Häufigkeit der Rebalance bestimmt oft, welche Art von Modell Sie verwenden können. Wir führen Strategien durch, die nur einmal im Quartal neu ausgeglichen werden können, und wir müssen unterschiedliche Modelle für diejenigen verwenden, die wir für Strategien verwenden, die wir täglich oder wöchentlich betrachten. Beide Methoden funktionieren, wenn man den richtigen Faktor verwendet, und wir haben festgestellt, dass die Erhöhung der Ausgleichsfrequenz automatisch die Rendite erhöht. Manchmal kommt es von der Rückkehr weg. Es hängt ganz vom Faktor ab und wie Sie es implementieren (zumindest in meiner Erfahrung). Mit den Universen und Parametern I8217ve getestet es auf, habe ich nicht festgestellt, was ich nennen würde 8220 statistisch signifikant8221 Verbesserungen im Gegenzug beim Umschalten von monatlichen Rebalen zu bewegten durchschnittlichen Techniken, die (potenziell mindestens) tägliche Rebellen ermöglichen. Was mich bemerkt hat, war zum größten Teil, was I8217d gleichwertige Renditen in den Backtest-Daten anruft. Ich habe besonders bemerkt, dass die durchschnittliche Anzahl der Handelsrundfahrten mit dem täglichen Veränderungspotential nur sehr geringfügig höher ist, d. h. es gibt einige Peitschen, aber nur wenige. Was ich persönlich über das Potenzial für tägliche Veränderungen mag, ist, wenn hypothetisch einer der Probleme I8217m in Abstürze und Verbrennungen, die MA-Technik würde schneller abreisen (und ersetzen durch eine andere Sicherheit). Offensichtlich ist das nicht genug im Laufe der Backtests passiert, um einen signifikanten Unterschied im Ergebnis zu fahren, aber es gibt eine nette Salbe zu meiner Psyche. Ich nehme an, wenn I8217m im Ruhestand und läuft mein Programm von einem Strand irgendwo, I8217ll lieber nur in monatlich zu überprüfen, though. That8217s später. Für jetzt, während I8217m auf dem Computer täglich sowieso, könnte auch laufen meine scans Paul Montgomery sagt: 8220Im nicht zu veröffentlichen, diese Ergebnisse in diesem Beitrag, aber ich kann Ihnen sagen, diese gleitenden durchschnittlichen Faktor ist konsequent in der Nähe der Spitze der Faktoren, die wir verfolgen Und hat sehr vernünftigen Umsatz für die Renditen es generiert8221 Great Post 8211 würde gerne mehr zu sehen auf diesem John Interessante Post in der Tat 8211 Ich habe eine Menge Papiere auf diese und die Erforschung ihrer Wirksamkeit8230 Die eine Sache, die ich nicht verstehen kann ist, wie ein Fonds kommen Wie AQR, die eine andere Form der Impulsinvestition vorschlägt, ist so schlecht. Ihre theorektischen Renditen sind etwa 13 pro Jahr, aber der eigentliche Fonds ist noch in Minus. Wunder, ob das Leben, das mit dieser Idee von Ihnen investiert, Ergebnisse liefert, die in der Nähe der getesteten Mengen liegen8230Das Moving Average Ratio und Momentum Dieses Papier ist ein Teil meiner Dissertation an der University of Tennessee, Knoxville. Ich möchte mich bei Philip Daves, James W. Wansley und Michael C. Ehrhardt für ihre aufschlussreichen Kommentare bedanken. Ich habe von Diskussionen mit Bruce R. Swensen profitiert. Ich bin auch dankbar für einen ehemaligen Redakteur (Arnold R. Cowan) und zwei anonyme Schiedsrichter für ihre hilfreichen Kommentare und Ying Zhang für seine Kommentare bei 2006 Financial Management Association Meetings. Korrespondierender Autor: enspSchool of Business, Adelphi Universität, 1 Süd Ave. Garden City, NY 11530-0701 Telefon: (516) 877-4454 Fax: (516) 877-4607 E-mail: parkadelphi. edu Ich zeige das Verhältnis des kurzfristigen gleitenden Durchschnitts zum langfristigen gleitenden Durchschnitt (gleitendes Durchschnittsverhältnis MAR) hat eine signifikante Vorhersagekraft für zukünftige Renditen. Der MAR kombiniert mit der Nähe zum 52-Wochen-High erklärt die meisten der Zwischenzeit-Impuls-Gewinne. Dies deutet darauf hin, dass eine Verankerungsvorspannung, in der Investoren gleitende Durchschnitte oder die 52-Wochen-Hoch als Referenzpunkte für die Schätzung von Grundwerten verwenden, die primäre Quelle von Impulseffekten ist. Die durch die Verankerungsvorspannung verursachten Impulse verschwinden nicht lange, auch wenn es Rückkehrumkehrungen gibt, was bestätigt, dass die Zwischenzeit und die langfristigen Umkehrungen getrennte Phänomene sind. Artikelinformationen

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