Répartir les stratégies de suivi de tendance entre actifs corrélés

Résumé

Cette étude examine la répartition de stratégies de suivi de tendance entre plusieurs actifs dont les rendements peuvent être corrélés. Sous des hypothèses de marché gaussien et de stratégies linéaires, elle déduit des formules pour la moyenne et la variance du portefeuille, puis les utilise pour établir une allocation ajustée au risque. Les auteurs montrent qu’une allocation dynamique entre n actifs peut être représentée comme une allocation statique entre n au carré actifs virtuels, avec des ajustements de retard entre les positions de suivi de tendance.

L’article étudie l’autocorrélation des actifs et la corrélation entre actifs dans une configuration à deux actifs et dans un modèle sectoriel. Il avance que les corrélations peuvent aider à estimer les tendances apparentes et à ajuster les positions, et ainsi améliorer l’allocation plutôt que simplement réduire les avantages de la diversification. Les conclusions reposent sur les hypothèses simplificatrices de normalité gaussienne et de linéarité ; l’extrait ne fournit ni résultats de performance empirique ni détails de mise en œuvre. Sa principale contribution est un cadre analytique pour étudier l’interaction entre les corrélations, les signaux de suivi de tendance et la construction de portefeuille.

Idées clés

• L’article déduit des allocations ajustées au risque pour des stratégies linéaires de suivi de tendance sous des hypothèses gaussiennes.
• Un problème d’allocation dynamique entre n actifs est reformulé au moyen de n au carré actifs virtuels et d’ajustements de retard.
• L’autocorrélation des actifs et la corrélation entre actifs influent sur le comportement des portefeuilles de suivi de tendance.
• Les auteurs avancent que les corrélations entre actifs peuvent améliorer l’estimation des tendances et l’ajustement des positions.
• L’extrait propose un cadre théorique, mais ne présente aucun résultat de performance empirique.

Étiquettes

# 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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