Gleitende Durchschnitte im Vergleich zu fehlspezifizierten Trendmodellen

Zusammenfassung

Diese Arbeit vergleicht eine modellbasierte optimale Handelsstrategie mit einer technischen Regel, wenn der Trend des Vermögenswerts latent ist und einem Ornstein-Uhlenbeck-Prozess folgt. Im Mittelpunkt steht die Leistung der Strategien, wenn die zu ihrer Entwicklung verwendeten Modellparameter falsch spezifiziert sind.

Die Analyse leitet asymptotische erwartete logarithmische Renditen beider Ansätze als Funktionen der Modellparameter her. Numerische Beispiele deuten darauf hin, dass eine Strategie mit gekreuzten gleitenden Durchschnitten robuster gegenüber Parameterfehlern ist als das modellbasierte Optimum. Das Ergebnis gilt für die untersuchten stochastischen Preis- und Trendannahmen. Der Auszug nennt weder Parameterbereiche noch Marktdaten, Transaktionskosten oder Umsetzungseffekte; daher belegt er nicht, dass gleitende Durchschnitte in anderen Situationen robuster sind.

Kernaussagen

• Der Trend des Vermögenswerts wird als unbeobachtbarer Ornstein-Uhlenbeck-Prozess modelliert.
• Die Studie vergleicht eine modellbasierte optimale Strategie mit einer Handelsregel auf Basis gekreuzter gleitender Durchschnitte.
• Sie leitet asymptotische erwartete logarithmische Renditen als Funktionen der Modellparameter her.
• Numerische Beispiele legen nahe, dass die Regel mit gleitenden Durchschnitten robuster gegenüber Fehlspezifikationen der Parameter ist.

Schlagwörter

# Robustness of mathematical models and technical analysis strategies


# Robustness of mathematical models and technical analysis strategies









The aim of this paper is to compare the performances of the optimal strategy under parameters mis-specification and of a technical analysis trading strategy. The setting we consider is that of a stochastic asset price model where the trend follows an unobservable Ornstein-Uhlenbeck process. For both strategies, we provide the asymptotic expectation of the logarithmic return as a function of the model parameters. Finally, numerical examples find that an investment strategy using the cross moving averages rule is more robust than the optimal strategy under parameters mis-specification.

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