גודל פוזיציה ו־VaR בבקטסטים בשווקים תנודתיים

סיכום

המאמר בוחן אם גודל פוזיציות מסחר יכול לסייע בבקרת סיכונים בתקופות של תנודתיות גבוהה. הוא משתמש בבקטסטינג היסטורי כדי לבדוק כיצד מודלים לקביעת גודל פוזיציה מתנהגים באירועי משבר, ובפרט אם הם יכולים להפחית את הערך הנתון בסיכון. הוא בוחן גם פוזיציות לונג ושורט כאמצעים לניהול החשיפה בתנאי לחץ.

המחקר המתואר משלב ניתוח של גודל פוזיציות עם נתוני מניות וקרנות סל, ומזכיר מודלים אוטורגרסיביים, ARIMA, LSTM ו־GARCH. הקטע אינו מסביר כיצד מוגדרים כללי קביעת גודל הפוזיציה, כיצד משולבים המודלים או באיזו תקופת בקטסט ואילו אירועי משבר נעשה שימוש. הוא גם אינו מספק אומדני VaR או תוצאות ביצועים. לכן הטקסט מתווה כיוון מחקרי ואינו מוכיח שגישה מסוימת לקביעת גודל פוזיציה שולטת בהפסדים; גם התוצאות ההיסטוריות תלויות בהנחות וייתכן שלא ינבאו התנהגות במשברים עתידיים.

רעיונות מרכזיים

• המחקר משתמש בבקטסטים היסטוריים כדי להעריך גישות לקביעת גודל פוזיציה בתקופות של תנודתיות גבוהה.
• מדד הסיכון המרכזי הוא הערך הנתון בסיכון באירועי משבר.
• המחקר בוחן ניהול גודל של פוזיציות לונג ושורט.
• הנתונים והמודלים המתוארים כוללים מניות, קרנות סל ושיטות AR, ARIMA, LSTM ו־GARCH.
• הקטע אינו מספק תוצאות או פרטים שמספיקים להשוואה בין כללי קביעת גודל פוזיציה.

תגיות

# Sizing Strategies for Algorithmic Trading in Volatile Markets: A Study of Backtesting and Risk Mitigation Analysis


# Sizing Strategies for Algorithmic Trading in Volatile Markets: A Study of Backtesting and Risk Mitigation Analysis









Backtest is a way of financial risk evaluation which helps to analyze how our trading algorithm would work in markets with past time frame. The high volatility situation has always been a critical situation which creates challenges for algorithmic traders. The paper investigates different models of sizing in financial trading and backtest to high volatility situations to understand how sizing models can lower the models of VaR during crisis events. Hence it tries to show that how crisis events with high volatility can be controlled using short and long positional size. The paper also investigates stocks with AR, ARIMA, LSTM, GARCH with ETF data.

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.