التداول الأمثل مع اتجاه ارتدادي غير قابل للرصد

الملخص

يدرس هذا البحث اختيار المحفظة عندما يتبع اتجاه سعر أصل ما عملية أورنشتاين–أولينبيك غير مرصودة. ويستنبط استراتيجيات مثلى لمتداول ذي منفعة لوغاريتمية في حالتين للمعلومات: إحداهما يكون فيها الاتجاه معلومًا، والأخرى يجب فيها استنتاجه من المعلومات المتاحة. وتتناول المقارنة أثر المعرفة غير الكاملة بالاتجاه في أداء الاستثمار.

يقدم البحث، لكلتا الاستراتيجيتين، التوقعات والتباينات التقاربية للعوائد اللوغاريتمية بوصفها دوالًا لنسبة الإشارة إلى الضوضاء وسرعة ارتداد الاتجاه إلى المتوسط. كما يقارن نسب شارب التقاربية لقياس تكلفة الأداء الناجمة عن المعلومات الجزئية. ولا يذكر الوصف المقدم الصيغ الناتجة أو المقدار العددي لهذه التكلفة، ولا يتضمن تقييمًا تجريبيًا، لذا تظل النتائج ضمن النموذج العشوائي المحدد.

الأفكار الرئيسية

• يُنَمذج اتجاه سعر الأصل بوصفه عملية ارتدادية إلى المتوسط غير قابلة للرصد.
• يقارن البحث استراتيجيات المنفعة اللوغاريتمية في ظل معلومات كاملة وجزئية.
• تعتمد توقعات العوائد التقاربية وتبايناتها على جودة الإشارة وارتداد الاتجاه إلى المتوسط.
• تُستخدم نسب شارب لقياس خسارة الأداء المرتبطة بالمعلومات الجزئية.
• لا يقدم الوصف المتاح نتائج رقمية أو تحققًا تجريبيًا.

الوسوم

# Performance analysis of the optimal strategy under partial information


# Performance analysis of the optimal strategy under partial information









The question addressed in this paper is the performance of the optimal strategy, and the impact of partial information. The setting we consider is that of a stochastic asset price model where the trend follows an unobservable Ornstein-Uhlenbeck process. We focus on the optimal strategy with a logarithmic utility function under full or partial information. For both cases, we provide the asymptotic expectation and variance of the logarithmic return as functions of the signal-to-noise ratio and of the trend mean reversion speed. Finally, we compare the asymptotic Sharpe ratios of these strategies in order to quantify the loss of performance due to partial information.

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.