Informationsquotienten zeigen Drift und Autokorrelation bei Momentum

Zusammenfassung

Diese Studie verwendet die Information Ratio (durchschnittliche Rendite im Verhältnis zur Volatilität), um zu untersuchen, wie sich die Momentum-Performance mit dem Rückblickzeitraum des Portfolios verändert. Sie leitet theoretische Information Ratios für zwei mögliche Momentumursachen her: positive Renditeautokorrelation und Drift der Durchschnittsrendite. Die Analyse deutet darauf hin, dass kürzere Rückblickzeiträume von einigen Monaten stärker auf Autokorrelation reagieren, während Zeiträume nahe einem Jahr eher Drift widerspiegeln.

Die Autoren vergleichen diese theoretischen Muster mit historischen Daten, die sie in stationäre Zeiträume unterteilen. Sie stellen fest, dass Autokorrelation in einigen Marktphasen wichtiger ist, insbesondere vor 1975, während Drift in vielen späteren Zeiträumen mehr erklärt. Bei Anwendung der Strategie auf Dow-Jones-Industrial-Average-Daten über mehr als ein Jahrhundert berichten sie außerdem von gedämpften Schwankungen der Information Ratio über mehrjährige Rückblickzeiträume, die sie als Rückkehr zur mittleren Wachstumsrate modellieren. Die Ergebnisse beschreiben historische Zusammenhänge und theoretische Mechanismen; sie belegen weder, dass ein bestimmter Rückblickzeitraum in zukünftigen Märkten am besten abschneidet, noch berücksichtigen sie Umsetzungskosten.

Kernaussagen

• Die Information Ratio variiert je nach Länge des Rückblickzeitraums und dem Mechanismus, der Momentum hervorruft.
• Kürzere Rückblickzeiträume können Renditeautokorrelation erfassen, während längere Zeiträume nahe einem Jahr die Drift der Durchschnittsrendite widerspiegeln können.
• Historische Marktphasen unterscheiden sich darin, wie wichtig Autokorrelation und Drift jeweils sind.
• Langfristige Dow-Jones-Daten zeigen gedämpfte Schwankungen der Information Ratio, die die Autoren als Rückkehr zum mittleren Wachstum modellieren.

Schlagwörter

# Information ratio analysis of momentum strategies


# Information ratio analysis of momentum strategies









In the past 20 years, momentum or trend following strategies have become an established part of the investor toolbox. We introduce a new way of analyzing momentum strategies by looking at the information ratio (IR, average return divided by standard deviation). We calculate the theoretical IR of a momentum strategy, and show that if momentum is mainly due to the positive autocorrelation in returns, IR as a function of the portfolio formation period (look-back) is very different from momentum due to the drift (average return). The IR shows that for look-back periods of a few months, the investor is more likely to tap into autocorrelation. However, for look-back periods closer to 1 year, the investor is more likely to tap into the drift. We compare the historical data to the theoretical IR by constructing stationary periods. The empirical study finds that there are periods/regimes where the autocorrelation is more important than the drift in explaining the IR (particularly pre-1975) and others where the drift is more important (mostly after 1975). We conclude our study by applying our momentum strategy to 100 plus years of the Dow-Jones Industrial Average. We report damped oscillations on the IR for look-back periods of several years and model such oscilations as a reversal to the mean growth rate.

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