शेयर विसंगतियों के नमूने से बाहर प्रदर्शन क्षय का पूर्वानुमान
सारांश
यह शोधपत्र अध्ययन करता है कि प्रकाशित शेयर विसंगतियों की कौन-सी विशेषताएँ मूल नमूने के बाहर जोखिम-समायोजित प्रदर्शन में गिरावट का पूर्वानुमान देती हैं। यह प्रकाशन के बाद रणनीति में आर्बिट्राज पूँजी के प्रवेश और अनेक परिकल्पनाओं की जाँच से नमूने के भीतर होने वाले ओवरफ़िटिंग से जुड़े स्पष्टीकरणों को परखता है। प्रकाशन वर्ष अकेले शार्प क्षय में भिन्नता का बड़ा हिस्सा समझाता है: शोधपत्र बताता है कि नए प्रकाशित कारकों का क्षय हर वर्ष पाँच प्रतिशत अंक बढ़ता है।
ओवरफ़िटिंग से जुड़े माप, जिनमें संकेत की गणना के लिए आवश्यक प्रक्रियाओं की संख्या और नमूने के भीतर शार्प अनुपात की आउटलायर के प्रति संवेदनशीलता शामिल हैं, अतिरिक्त व्याख्यात्मक शक्ति देते हैं। आर्बिट्राज से जुड़े कुछ चर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उनकी पूर्वानुमान शक्ति कम है। निष्कर्ष शोध दावों के मूल्यांकन के लिए चेतावनी संकेत देते हैं, किसी व्यक्तिगत रणनीति के भविष्य के प्रदर्शन का विश्वसनीय पूर्वानुमान तरीका नहीं। विश्लेषण अकादमिक शेयर विसंगतियों के बड़े समूह से संबंधित है, इसलिए इसके परिणाम अन्य बाज़ारों या रणनीति प्रकारों पर सीधे लागू नहीं भी हो सकते।
मुख्य विचार
- प्रकाशन वर्ष शेयर कारकों के शार्प क्षय में देखी गई भिन्नता के एक उल्लेखनीय हिस्से का पूर्वानुमान देता है।
- संकेत की जटिलता और नमूने के भीतर शार्प अनुपात की आउटलायर के प्रति संवेदनशीलता ओवरफ़िटिंग जोखिम से जुड़ी हैं।
- अध्ययन नमूने से बाहर कमजोर प्रदर्शन के लिए प्रकाशन-पश्चात आर्बिट्राज और बहु-परीक्षण, दोनों स्पष्टीकरणों पर विचार करता है।
- आर्बिट्राज से जुड़े कुछ माप सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, लेकिन पूर्वानुमान शक्ति में बहुत कम योगदान देते हैं।
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पूरा पाठ
# 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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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।