コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

ボラティリティ目標とインパクト考慮のサイジングによる金先物トレンド・モメンタム戦略

記事 arXiv papers · 著者: Mainak Singha et al.
原文を読む

サマリー

本研究では、平滑化したトレンドとモメンタムの状態変数に基づく金先物戦略を検証します。ローリング・ウォークフォワード方式で10年分のデータを学習に使い、2015～2025の期間に連続する6か月ごとのテストを行います。シグナルをポジションに変換する際は、ボラティリティ目標設定、インパクト調整済みケリー基準の部分適用によるサイジング、ATRに基づく決済を用い、取引コストとマーケットインパクトも含めます。

資料は、強いアウトオブサンプル成績、報告されたドローダウンの低さ、現物金に対するベータがほぼゼロであること、正のアルファを報告しています。根拠としてブートストラップ区間、SPA検定、遅延、反転、コストに関するストレステストも挙げています。ただし、抜粋には元データ、詳しい実装規則、独立した再現検証がありません。そのため、統計的頑健性や10億ドル規模の運用能力に関する主張は、この要約だけでは評価できません。

主なアイデア

  • 金先物で、平滑化したトレンドとモメンタムのシグナルを組み合わせます。
  • ウォークフォワード設計で、ローリング学習と6か月のテスト期間を用います。
  • ポジションのサイジングでは、ボラティリティ、推定インパクト、ケリー基準の部分適用を考慮します。
  • ATRに基づく決済と明示的なコスト前提を売買の設計に含めます。
  • 報告結果には現物金に対するベータの低さが含まれますが、抜粋には独立検証に必要な詳細がありません。

タグ

先物コモディティトレンドフォローモメンタムポジションサイズ管理バックテスト
全文
# Forecast-to-Fill: Benchmark-Neutral Alpha and Billion-Dollar Capacity in Gold Futures (2015-2025)


# Forecast-to-Fill: Benchmark-Neutral Alpha and Billion-Dollar Capacity in Gold Futures (2015-2025)









We test whether simple, interpretable state variables-trend and momentum-can generate durable out-of-sample alpha in one of the world's most liquid assets, gold. Using a rolling 10-year training and 6-month testing walk-forward from 2015 to 2025 (2,793 trading days), we convert a smoothed trend-momentum regime signal into volatility-targeted, friction-aware positions through fractional, impact-adjusted Kelly sizing and ATR-based exits. Out of sample, the strategy delivers a Sharpe ratio of 2.88 and a maximum drawdown of 0.52 percent, net of 0.7 basis-point linear cost and a square-root impact term (gamma = 0.02). A regression on spot-gold returns yields a 43 percent annualized return (CAGR approximately 43 percent) and a 37 percent alpha (Sharpe = 2.88, IR = 2.09) at a 15 percent volatility target with beta approximately 0.03, confirming benchmark-neutral performance. Bootstrap confidence intervals ([2.49, 3.27]) and SPA tests (p = 0.000) confirm statistical significance and robustness to latency, reversal, and cost stress. We conclude that forecast-to-fill engineering-linking transparent signals to executable trades with explicit risk, cost, and impact control-can transform modest predictability into allocator-grade, billion-dollar-scalable alpha.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。