Ratios de información: deriva y autocorrelación del momentum

Resumen

Este estudio utiliza el ratio de información (rendimiento medio en relación con la volatilidad) para analizar cómo cambia el rendimiento del momentum según el periodo retrospectivo de la cartera. Deriva ratios de información teóricos bajo dos posibles fuentes de momentum: la autocorrelación positiva de los rendimientos y la deriva del rendimiento medio. El análisis sugiere que los periodos retrospectivos más cortos, de varios meses, son más sensibles a la autocorrelación, mientras que los periodos cercanos a un año probablemente reflejen más la deriva.

Los autores comparan estos patrones teóricos con datos históricos, divididos en periodos estacionarios. Observan que la autocorrelación tiene más importancia en algunos regímenes, en particular antes de 1975, mientras que la deriva explica más en muchos periodos posteriores. Al aplicar la estrategia a más de un siglo de datos del Dow Jones Industrial Average, también observan oscilaciones amortiguadas del ratio de información en periodos retrospectivos de varios años, que modelan como reversiones hacia la tasa media de crecimiento. Los resultados describen relaciones históricas y mecanismos teóricos; no demuestran que un periodo retrospectivo vaya a rendir mejor en mercados futuros ni tienen en cuenta los costes de implementación.

Ideas clave

• El ratio de información varía según la duración del periodo retrospectivo y el mecanismo que produce el momentum.
• Los periodos retrospectivos más cortos pueden captar la autocorrelación de los rendimientos, mientras que los más largos, cercanos a un año, pueden reflejar la deriva del rendimiento medio.
• Los regímenes históricos difieren en la importancia relativa de la autocorrelación y la deriva.
• Los datos a largo plazo del Dow Jones muestran oscilaciones amortiguadas del ratio de información, que los autores modelan como una reversión hacia el crecimiento medio.

Etiquetas

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