Trendfolgestrategien auf korrelierte Anlagen verteilen

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht die Verteilung von Trendfolgestrategien auf mehrere Anlagen, deren Renditen korreliert sein können. Unter Annahmen eines gaußschen Markts und linearer Strategien leitet sie Formeln für den Erwartungswert und die Varianz eines Portfolios her und nutzt diese für eine risikoadjustierte Allokation. Die Autoren zeigen, dass sich eine dynamische Allokation über n Anlagen als statische Allokation über n zum Quadrat virtuelle Anlagen darstellen lässt, ergänzt um Lead-Lag-Anpassungen der Trendfolgepositionen.

Die Arbeit untersucht Autokorrelationen der Anlagen und Korrelationen zwischen Anlagen in einem Zwei-Anlagen-Szenario sowie einem Sektormodell. Sie argumentiert, dass Korrelationen dabei helfen können, scheinbare Trends zu schätzen und Positionen anzupassen. Sie könnten die Allokation daher verbessern, statt lediglich die Vorteile der Diversifikation zu mindern. Die Schlussfolgerungen hängen von den vereinfachenden gaußschen und linearen Annahmen ab; der Auszug enthält keine empirischen Performanceergebnisse oder Umsetzungsdetails. Der Hauptbeitrag ist ein analytischer Rahmen, um das Zusammenspiel von Korrelationen, Trendfolgesignalen und Portfolioaufbau zu untersuchen.

Kernaussagen

• Die Arbeit leitet unter gaußschen Annahmen risikoadjustierte Allokationen für lineare Trendfolgestrategien her.
• Ein dynamisches Allokationsproblem über n Anlagen wird mit n zum Quadrat virtuellen Anlagen und Lead-Lag-Anpassungen neu formuliert.
• Sowohl Autokorrelationen der Anlagen als auch Korrelationen zwischen Anlagen beeinflussen das Verhalten von Trendfolgeportfolios.
• Die Autoren argumentieren, dass Korrelationen zwischen Anlagen die Trendschätzung und Positionsanpassung verbessern können.
• Der Auszug bietet einen theoretischen Rahmen, berichtet aber keine empirischen Performancebelege.

Schlagwörter

# Optimal Allocation of Trend Following Strategies


# Optimal Allocation of Trend Following Strategies









We consider a portfolio allocation problem for trend following (TF) strategies on multiple correlated assets. Under simplifying assumptions of a Gaussian market and linear TF strategies, we derive analytical formulas for the mean and variance of the portfolio return. We construct then the optimal portfolio that maximizes risk-adjusted return by accounting for inter-asset correlations. The dynamic allocation problem for $n$ assets is shown to be equivalent to the classical static allocation problem for $n^2$ virtual assets that include lead-lag corrections in positions of TF strategies. The respective roles of asset auto-correlations and inter-asset correlations are investigated in depth for the two-asset case and a sector model. In contrast to the principle of diversification suggesting to treat uncorrelated assets, we show that inter-asset correlations allow one to estimate apparent trends more reliably and to adjust the TF positions more efficiently. If properly accounted for, inter-asset correlations are not deteriorative but beneficial for portfolio management that can open new profit opportunities for trend followers.

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