सूचना अनुपात से मोमेंटम में ड्रिफ़्ट और ऑटोकॉरिलेशन का पता
सारांश
यह अध्ययन सूचना अनुपात (अस्थिरता के सापेक्ष औसत रिटर्न) का उपयोग करके देखता है कि पोर्टफोलियो की लुक-बैक अवधि के साथ मोमेंटम प्रदर्शन कैसे बदलता है। यह मोमेंटम के दो संभावित स्रोतों—धनात्मक रिटर्न ऑटोकॉरिलेशन और औसत-रिटर्न ड्रिफ़्ट—के तहत सैद्धांतिक सूचना अनुपात निकालता है। विश्लेषण से संकेत मिलता है कि कुछ महीनों की छोटी लुक-बैक अवधि ऑटोकॉरिलेशन के प्रति अधिक संवेदनशील होती है, जबकि लगभग एक वर्ष की अवधि में ड्रिफ़्ट दिखने की संभावना अधिक होती है।
लेखक इन सैद्धांतिक पैटर्नों की तुलना ऐतिहासिक डेटा से करते हैं, जिसे स्थिर अवधियों में बाँटा गया है। वे पाते हैं कि कुछ व्यवस्थाओं में, खासकर 1975 से पहले, ऑटोकॉरिलेशन अधिक महत्वपूर्ण है, जबकि बाद की कई अवधियों में ड्रिफ़्ट अधिक व्याख्या करता है। Dow Jones Industrial Average के एक सदी से अधिक के डेटा पर रणनीति लागू करके वे कई-वर्षीय लुक-बैक में मंद सूचना-अनुपात दोलनों की भी रिपोर्ट करते हैं, जिन्हें वे औसत वृद्धि दर की ओर प्रत्यावर्तन के रूप में मॉडल करते हैं। ये निष्कर्ष ऐतिहासिक संबंधों और सैद्धांतिक तंत्रों का वर्णन करते हैं; वे यह स्थापित नहीं करते कि भविष्य के बाज़ारों में कोई एक लुक-बैक सबसे अच्छा प्रदर्शन करेगा या कार्यान्वयन लागतों का हिसाब देते हैं।
मुख्य विचार
- सूचना अनुपात लुक-बैक अवधि और मोमेंटम उत्पन्न करने वाले तंत्र के साथ बदलता है।
- छोटी लुक-बैक अवधि रिटर्न ऑटोकॉरिलेशन पकड़ सकती है, जबकि लगभग एक वर्ष की लंबी अवधि औसत-रिटर्न ड्रिफ़्ट दिखा सकती है।
- ऐतिहासिक व्यवस्थाओं में ऑटोकॉरिलेशन और ड्रिफ़्ट का सापेक्ष महत्व अलग-अलग है।
- Dow Jones के दीर्घकालिक डेटा में मंद सूचना-अनुपात दोलन दिखते हैं, जिन्हें लेखक औसत वृद्धि की ओर प्रत्यावर्तन के रूप में मॉडल करते हैं।
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पूरा पाठ
# 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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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।