כיצד מעקב אחר מגמה וחזרה לממוצע משפיעים על שונות המחיר לטווח ארוך

סיכום

עבודה זו בוחנת כיצד התנהגות מסחר מצטברת של מעקב אחר מגמה או חזרה לממוצע יכולה לשנות את דינמיקת מחירי הנכסים. היא ממדלת במפורש את כיוון המסחר וקושרת בין סגנונות אלה למתאם סדרתי: התנהגות של מעקב אחר מגמה יכולה ליצור מתאם חיובי, ואילו חזרה לממוצע יכולה ליצור מתאם שלילי. המודלים משמשים לבדיקת השפעת המתאמים הללו על השונות ארוכת הטווח ביחס למדד ייחוס של הליכה אקראית.

הניתוח התיאורטי מרמז שמעקב אחר מגמה מעלה את השונות ארוכת הטווח, ואילו התנהגות של חזרה לממוצע יכולה להפחית אותה. יישומים על מניות גדולות בארצות הברית ועל נתוני EUR/USD בתדירות גבוהה מראים יכולת חיזוי גבוהה יותר מאשר תחת הנחת הליכה אקראית. התיאור שסופק אינו מפרט את מפרטי המודל, תקופות המדגם או מדדי השיפור בחיזוי, ואינו מדגים שניתן לגזור מהיכולת לחזות אסטרטגיית מסחר רווחית. לכן, עדיף להתייחס לראיות כמסגרת להבנת האופן שבו סגנונות מסחר עשויים לעצב תלות בין תשואות וסיכון.

רעיונות מרכזיים

• סגנונות מסחר של מעקב אחר מגמה ושל חזרה לממוצע יכולים ליצור מתאמי מחירים חיוביים ושליליים, בהתאמה.
• המחברים משתמשים במודלים הסתברותיים המייצגים במפורש את כיוון המסחר.
• בתוצאות התיאורטיות, מעקב אחר מגמה מגדיל את השונות ארוכת הטווח ביחס למודל הליכה אקראית.
• תנאים של חזרה לממוצע יכולים להפחית את השונות ארוכת הטווח ביחס למקרה של הליכה אקראית.
• יישומים על מניות גדולות בארצות הברית ועל נתוני EUR/USD בתדירות גבוהה מדווחים על יכולת חיזוי מוגברת.

תגיות

# 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.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.