Asignación de estrategias tendenciales entre activos correlacionados

Resumen

Este estudio analiza cómo asignar estrategias de seguimiento de tendencias entre varios activos cuyos rendimientos pueden estar correlacionados. Bajo supuestos de mercado gaussiano y estrategias lineales, deriva fórmulas para la media y la varianza de la cartera y las utiliza para construir una asignación ajustada al riesgo. Los autores muestran que una asignación dinámica entre n activos puede representarse como una asignación estática sobre n al cuadrado activos virtuales, con ajustes de adelanto y retraso en las posiciones de seguimiento de tendencias.

El artículo investiga la autocorrelación de los activos y la correlación entre activos en una configuración de dos activos y en un modelo sectorial. Sostiene que las correlaciones pueden ayudar a estimar tendencias aparentes y ajustar posiciones, por lo que pueden mejorar la asignación en vez de limitarse a reducir los beneficios de la diversificación. Las conclusiones dependen de los supuestos simplificadores de normalidad y linealidad, y el fragmento no ofrece resultados de rendimiento empírico ni detalles de implementación. Su contribución principal es un marco analítico para pensar cómo interactúan las correlaciones con las señales de seguimiento de tendencias y la construcción de carteras.

Ideas clave

• El artículo deriva asignaciones ajustadas al riesgo para estrategias lineales de seguimiento de tendencias bajo supuestos gaussianos.
• Reformula la asignación dinámica entre n activos mediante n al cuadrado activos virtuales y ajustes de adelanto y retraso.
• Tanto la autocorrelación de los activos como la correlación entre ellos afectan al comportamiento de las carteras de seguimiento de tendencias.
• Los autores sostienen que las correlaciones entre activos pueden mejorar la estimación de tendencias y el ajuste de posiciones.
• El fragmento ofrece un marco teórico, pero no presenta evidencia empírica de rendimiento.

Etiquetas

# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.