Les ratios d’information éclairent dérive et autocorrélation du momentum

Résumé

Cette étude utilise le ratio d’information (rendement moyen rapporté à la volatilité) pour examiner comment la performance du momentum évolue selon la période de rétrospection du portefeuille. Elle dérive les ratios d’information théoriques pour deux sources possibles de momentum : l’autocorrélation positive des rendements et la dérive du rendement moyen. L’analyse suggère que les périodes de rétrospection plus courtes, de quelques mois, sont davantage sensibles à l’autocorrélation, tandis que les périodes proches d’un an reflètent plus probablement la dérive.

Les auteurs comparent ces configurations théoriques aux données historiques, réparties en périodes stationnaires. Ils constatent que l’autocorrélation joue un rôle plus important dans certains régimes, notamment avant 1975, tandis que la dérive explique davantage de périodes ultérieures. En appliquant la stratégie à plus d’un siècle de données de l’indice Dow Jones Industrial Average, ils rapportent également des oscillations amorties du ratio d’information sur des périodes de rétrospection pluriannuelles, modélisées comme des retours vers le taux de croissance moyen. Les résultats décrivent des relations historiques et des mécanismes théoriques ; ils n’établissent pas qu’une période de rétrospection donnée sera la plus performante sur les marchés futurs, et ne tiennent pas compte des coûts de mise en œuvre.

Idées clés

• Le ratio d’information varie selon la durée de rétrospection et le mécanisme à l’origine du momentum.
• Les périodes de rétrospection courtes peuvent capter l’autocorrélation des rendements, tandis que les périodes plus longues, proches d’un an, peuvent refléter la dérive du rendement moyen.
• L’importance relative de l’autocorrélation et de la dérive varie selon les régimes historiques.
• Les données du Dow Jones sur longue période montrent des oscillations amorties du ratio d’information, que les auteurs modélisent comme un retour vers la croissance moyenne.

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# 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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