Cómo el seguimiento de tendencias y la reversión a la media afectan la varianza

Resumen

Este trabajo estudia cómo el comportamiento agregado de seguimiento de tendencias o de reversión a la media puede alterar la dinámica de los precios de los activos. Modela explícitamente la dirección del trading y relaciona esos estilos con la correlación serial: el seguimiento de tendencias puede crear correlación positiva, mientras que la reversión a la media puede generar correlación negativa. Los modelos se usan para examinar cómo afectan estas correlaciones a la varianza a largo plazo en comparación con una referencia de paseo aleatorio.

El análisis teórico implica que el seguimiento de tendencias aumenta la varianza a largo plazo, mientras que el comportamiento de reversión a la media puede reducirla. Las aplicaciones a grandes acciones estadounidenses y datos de alta frecuencia de EUR/USD muestran mayor capacidad de predicción que bajo el supuesto de paseo aleatorio. La descripción proporcionada no incluye las especificaciones del modelo, los periodos de la muestra ni medidas de mejora predictiva, y no demuestra que esa capacidad de predicción produzca una estrategia de trading rentable. Por tanto, la evidencia se entiende mejor como un marco para comprender cómo los estilos de trading pueden influir en la dependencia de los rendimientos y el riesgo.

Ideas clave

• Los estilos de seguimiento de tendencias y reversión a la media pueden inducir correlaciones de precios positivas y negativas, respectivamente.
• Los autores usan modelos probabilísticos que representan explícitamente la dirección del trading.
• En los resultados teóricos, el seguimiento de tendencias aumenta la varianza a largo plazo respecto a un modelo de paseo aleatorio.
• Las condiciones de reversión a la media pueden reducir la varianza a largo plazo respecto al caso de paseo aleatorio.
• Las aplicaciones a grandes acciones estadounidenses y datos de alta frecuencia de EUR/USD informan de mayor capacidad de predicción.

Etiquetas

# Trading styles and long-run variance of asset prices


# Trading styles and long-run variance of asset prices









Trading styles can be classified into either trend-following or mean-reverting. If the net trading style is trend-following the traded asset is more likely to move in the same direction it moved previously (the opposite is true if the net style is mean-reverting). The result of this is to introduce positive (or negative) correlations into the time series. We here explore the effect of these correlations on the long-run variance of the series through probabilistic models designed to explicitly capture the direction of trading. Our theoretical insights suggests that relative to random walk models of asset prices the long-run variance is increased under trend-following strategies and can actually be reduced under mean-reversal conditions. We apply these models to some of the largest US stocks by market capitalisation as well as high-frequency EUR/USD data and show that in both these settings, the ability to predict the asset price is generally increased relative to a random walk.

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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.