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トレンドフォローと平均回帰が長期の価格分散に与える影響

記事 arXiv papers · 著者: Lawrence Middleton et al.
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サマリー

本研究は、トレンドフォロー型または平均回帰型の取引行動が全体として資産価格の動態をどう変えるかを調べています。取引の方向を明示的にモデル化し、各スタイルを系列相関に結び付けています。トレンドフォロー行動は正の相関を生み、平均回帰は負の相関を生む可能性があります。モデルを用いて、こうした相関がランダムウォークを基準とした長期分散にどう影響するかを調べています。

理論分析では、トレンドフォローが長期分散を高める一方、平均回帰行動は長期分散を低下させうると示されています。米国の大型株と高頻度EUR/USDデータへの適用では、ランダムウォークの仮定より予測可能性が高いことが示されています。提示された説明にはモデルの仕様、標本期間、予測改善の指標がなく、予測可能性から利益の出るトレード戦略が導かれるとも示されていません。したがって、取引スタイルがリターンの依存性やリスクを形作る仕組みを理解するための枠組みとして捉えるのが適切です。

主なアイデア

  • トレンドフォローと平均回帰の取引スタイルは、それぞれ正と負の価格相関を生みうるものです。
  • 取引の方向を明示的に表す確率モデルを用いています。
  • 理論結果では、トレンドフォローによりランダムウォークモデルと比べて長期分散が上昇します。
  • 平均回帰の条件では、ランダムウォークの場合に比べ長期分散が低下する可能性があります。
  • 米国の大型株と高頻度EUR/USDデータへの適用では、予測可能性の上昇が報告されています。

タグ

トレンドフォロー平均回帰統計株式外国為替
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# 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.

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