استخدام توقعات الاقتصاد الكلي لتحسين إشارات الارتداد إلى المتوسط في العملات

الملخص

يصف المستند نهجاً للارتداد إلى المتوسط يبدأ باستراتيجيات تداول منحنى العائد ويوسع الفكرة إلى استراتيجية متعددة الأزواج تشمل أزواج العملات الرئيسية. ولتحسين إشارات التداول، تدمج الاستراتيجية توقعات التعلم الآلي لمتغيرات الاقتصاد الكلي ذات الصلة. وتُستخدم معلومات التوقعات لتحسين الأوزان المخصصة للإشارات، مضيفةً مدخلات الاقتصاد الكلي إلى جانب المدخلات الفنية.

ويظهر التقييم المبلغ عنه تحسناً في العائد السنوي المئوي خلال فترة التقييم بعد إدماج التوقعات. ولا يقدم المستند أرقاماً محددة للعوائد أو مقارنة معيارية أو متغيرات التوقع أو تصميم التدريب أو تفاصيل التكاليف والمخاطر. لذا يوضح طريقة للجمع بين توقعات الاقتصاد الكلي واستراتيجية الارتداد إلى المتوسط، لكنه لا يقدم معلومات كافية لتقييم حجم التحسن المبلغ عنه أو متانته أو موثوقيته خارج العينة.

الأفكار الرئيسية

• تطبق الاستراتيجية أفكار الارتداد إلى المتوسط القائمة على منحنى العائد على مجموعة من أزواج العملات الرئيسية.
• تُدمج توقعات التعلم الآلي لمتغيرات الاقتصاد الكلي ذات الصلة في إشارات التداول.
• تُستخدم مدخلات التوقعات لتحسين أوزان الإشارات.
• يذكر المستند تحسناً في العائد السنوي المئوي، لكنه لا يقدم تفاصيل كافية لتقييم المتانة.

الوسوم

# Using Macroeconomic Forecasts to Improve Mean Reverting Trading Strategies


# Using Macroeconomic Forecasts to Improve Mean Reverting Trading Strategies









A large class of trading strategies focus on opportunities offered by the yield curve. In particular, a set of yield curve trading strategies are based on the view that the yield curve mean-reverts. Based on these strategies' positive performance, a multiple pairs trading strategy on major currency pairs was implemented. To improve the algorithm's performance, machine learning forecasts of a series of pertinent macroeconomic variables were factored in, by optimizing the weights of the trading signals. This resulted in a clear improvement in the APR over the evaluation period, demonstrating that macroeconomic indicators, not only technical indicators, should be considered in trading strategies.

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.