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システム取引向け金融危機のスペクトル指標

記事 arXiv papers · 著者: Antoine Kornprobst
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サマリー

本研究は、共分散行列または相関行列のスペクトルから得られる危機指標に基づくシステム取引戦略を説明します。指標の一つは、各日の固有値分布を平穏または動揺した市場の参照分布と比較します。別の指標群は、トレース、スペクトル半径、フロベニウスノルムなどの統計量を追跡します。特異値分解を用いてスペクトルを効率よく計算します。

誤検知を減らすため指標のシグナルを組み合わせ、離散ルールによって投資判断に変換します。著者らは、アクティブ戦略をパッシブ戦略およびランダムなベンチマークと比較し、使用した枠組みとデータの範囲内で、再現可能な収益性とアウト・オブ・サンプル予測力があると主張しています。資料には対象資産、サンプル期間、成績の数値、独立して頑健性を評価するのに十分な手法の詳細がありません。主張は明示的に、使用した枠組みとデータの範囲に限定されています。

主なアイデア

  • 共分散行列または相関行列のスペクトルから危機指標を作ります。
  • 一つの手法では、固有値分布を平穏または動揺した市場の参照分布と比較します。
  • 別の指標は、トレース、スペクトル半径、フロベニウスノルムなどの特性を追跡します。
  • 離散売買ルールを適用する前にシグナルを集約し、誤検知を抑えます。
  • アクティブ戦略をパッシブおよびランダムなベンチマークと比較しますが、抜粋には数値結果やデータの詳細がありません。

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統計リスク管理バックテストマルチアセット
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# Winning Investment Strategies Based on Financial Crisis Indicators


# Winning Investment Strategies Based on Financial Crisis Indicators









The aim of this work is to create systematic trading strategies built upon several financial crisis indicators based on the spectral properties of market dynamics. Within the limitations of our framework and data, we will demonstrate that our systematic trading strategies are able to make money, not as a result of pure luck but, in a reproducible way and while avoiding the pitfall of over fitting, as a result of the skill of the operators and their understanding and knowledge of the financial market. Using singular value decomposition (SVD) techniques in order to compute all spectra in an efficient way, we have built two kinds of financial crisis indicators with a demonstrable power of prediction. Firstly, there are those that compare at every date the distribution of the eigenvalues of a covariance or correlation matrix to a distribution of reference representing either a calm or agitated market reference. Secondly, we have those that merely compute at every date a chosen spectral property (trace, spectral radius or Frobenius norm) of a covariance or correlation matrix. Aggregating the signals provided by all the indicators in order to minimize false positive errors, we then build systematic trading strategies based on a discrete set of rules governing the investment decisions of the investor. Finally, we compare our active strategies to a passive reference as well as to random strategies in order to prove the usefulness of our approach and the added value provided by the out-of-sample predictive power of the financial crisis indicators upon which our systematic trading strategies are built.

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