Prévoir la dégradation hors échantillon des anomalies boursières

Résumé

L’article étudie quelles caractéristiques des anomalies boursières publiées permettent de prévoir une baisse des performances ajustées au risque hors de l’échantillon initial. Il teste des explications liées à l’entrée de capitaux d’arbitrage dans une stratégie après sa publication et au surajustement dans l’échantillon dû aux tests d’hypothèses multiples. À elle seule, l’année de publication explique une part importante de la variation de la baisse du ratio de Sharpe : selon l’article, la dégradation du ratio de Sharpe des facteurs nouvellement publiés s’accentue de cinq points de pourcentage par an.

Les mesures liées au surajustement, notamment le nombre d’opérations nécessaires au calcul d’un signal et la sensibilité de son ratio de Sharpe dans l’échantillon aux valeurs aberrantes, améliorent le pouvoir explicatif. Certaines variables associées à l’arbitrage sont statistiquement significatives, mais contribuent peu au pouvoir prédictif. Les résultats offrent des signaux d’alerte pour évaluer les affirmations issues de la recherche, plutôt qu’un moyen fiable de prévoir les performances futures d’une stratégie donnée. L’analyse porte sur un vaste ensemble d’anomalies boursières universitaires ; ses résultats pourraient donc ne pas se transposer directement à d’autres marchés ou types de stratégie.

Idées clés

• L’année de publication prédit une part importante de la variation observée de la baisse du ratio de Sharpe des facteurs boursiers.
• La complexité des signaux et la sensibilité des ratios de Sharpe dans l’échantillon aux valeurs aberrantes sont associées au risque de surajustement.
• L’étude examine les explications liées à l’arbitrage après publication et aux tests multiples pour expliquer les performances hors échantillon plus faibles.
• Certaines mesures liées à l’arbitrage sont statistiquement significatives, mais apportent peu de pouvoir prédictif.

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# Why and how systematic strategies decay


# Why and how systematic strategies decay









In this paper, we propose ex-ante characteristics that predict the drop in risk-adjusted performance out-of-sample for a large set of stock anomalies published in finance and accounting academic journals. Our set of predictors is generated by hypotheses of OOS decay put forward by McLean and Pontiff (2016): arbitrage capital flowing into newly published strategies and in-sample overfitting linked to multiple hypothesis testing. The year of publication alone - compatible with both hypotheses - explains 30% of the variance of Sharpe decay across factors: Every year, the Sharpe decay of newly-published factors increases by 5ppt. The other important variables are directly related to overfitting: the number of operations required to calculate the signal and two measures of sensitivity of in-sample Sharpe to outliers together add another 15% of explanatory power. Some arbitrage-related variables are statistically significant, but their predictive power is marginal.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.