كيف تؤثر متابعة الاتجاه والارتداد إلى المتوسط في تباين الأسعار طويل الأجل

الملخص

تدرس هذه الورقة كيف يمكن لسلوك التداول الإجمالي المتابع للاتجاه أو المرتد إلى المتوسط أن يغير ديناميكيات أسعار الأصول. وهي تصوغ اتجاه التداول صراحةً وتربط هذه الأنماط بالارتباط التسلسلي: فقد ينشئ السلوك المتابع للاتجاه ارتباطًا إيجابيًا، بينما قد ينشئ الارتداد إلى المتوسط ارتباطًا سلبيًا. وتُستخدم النماذج لفحص أثر هذه الارتباطات في التباين طويل الأجل مقارنةً بمعيار السير العشوائي.

يشير التحليل النظري إلى أن متابعة الاتجاه ترفع التباين طويل الأجل، بينما قد يخفضه السلوك المرتد إلى المتوسط. وتُظهر تطبيقات على أسهم أمريكية كبيرة وبيانات EUR/USD عالية التواتر قابلية تنبؤ أكبر مما يفترضه نموذج السير العشوائي. ولا يقدم الوصف مواصفات النماذج أو فترات العينات أو مقاييس التحسن في التنبؤ، كما لا يثبت أن قابلية التنبؤ تؤدي إلى استراتيجية تداول مربحة. لذا من الأفضل اعتبار الأدلة إطارًا لفهم كيفية تشكيل أنماط التداول لاعتماد العوائد والمخاطر.

الأفكار الرئيسية

• يمكن لأنماط التداول المتابعة للاتجاه والمرتدة إلى المتوسط أن تنشئ، على التوالي، ارتباطات سعرية إيجابية وسلبية.
• يستخدم المؤلفون نماذج احتمالية تمثل اتجاه التداول صراحةً.
• تزيد متابعة الاتجاه التباين طويل الأجل مقارنةً بنموذج السير العشوائي وفق النتائج النظرية.
• قد تخفض ظروف الارتداد إلى المتوسط التباين طويل الأجل مقارنةً بحالة السير العشوائي.
• تشير تطبيقات على أسهم أمريكية كبيرة وبيانات EUR/USD عالية التواتر إلى زيادة قابلية التنبؤ.

الوسوم

# Trading styles and long-run variance of asset prices


# Trading styles and long-run variance of asset prices









Trading styles can be classified into either trend-following or mean-reverting. If the net trading style is trend-following the traded asset is more likely to move in the same direction it moved previously (the opposite is true if the net style is mean-reverting). The result of this is to introduce positive (or negative) correlations into the time series. We here explore the effect of these correlations on the long-run variance of the series through probabilistic models designed to explicitly capture the direction of trading. Our theoretical insights suggests that relative to random walk models of asset prices the long-run variance is increased under trend-following strategies and can actually be reduced under mean-reversal conditions. We apply these models to some of the largest US stocks by market capitalisation as well as high-frequency EUR/USD data and show that in both these settings, the ability to predict the asset price is generally increased relative to a random walk.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.