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자산 간 모멘텀 파급효과와 네트워크 기반 선물 매매

기사 arXiv papers · 저자: Xingyue Pu et al.
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요약

이 논문은 한 선물 시장의 모멘텀 정보가 다른 시장의 모멘텀을 예측하는 데 도움이 되는지 살펴봅니다. 원자재, 주식, 채권 및 통화의 지속적으로 거래되는 계약 64개에서 가격으로 산출한 모멘텀 특징을 바탕으로 네트워크를 구성해, 기업 간 연결이나 다른 경제적 관계를 미리 지정할 필요를 없앱니다.

선형적이고 해석 가능한 그래프 학습 방법으로 계약 간 연결을 추정하며, 그 결과 네트워크를 다중 자산 모멘텀 전략에 활용합니다. 논문은 변동성을 조정한 뒤 해당 전략이 2000~2022년 동안 샤프 비율 1.5, 연간 수익률 22%를 기록했다고 보고합니다. 이 결과는 포트폴리오 신호에 시장 간 모멘텀 연결을 활용하는 실증적 근거로 제시됩니다. 문서에는 대표 성과 수치만 나오며, 거래 비용, 구현 세부 사항 또는 강건성 검정은 설명하지 않아 이 요약만으로는 결과의 실용적 한계를 평가하기 어렵습니다.

핵심 아이디어

  • 모멘텀 움직임이 유사한 자산 간에 모멘텀 위험 프리미엄이 전파될 수 있습니다.
  • 가격 특징만으로 학습한 네트워크가 시장 간 모멘텀 연결을 나타낼 수 있습니다.
  • 분석은 네 가지 주요 자산군에 걸친 선물 계약 64개를 다룹니다.
  • 추론된 연결을 해석할 수 있도록 선형 그래프 학습 모형을 사용합니다.
  • 네트워크는 2000~2022년 동안의 보고된 성과를 보인 변동성 조정 전략에 활용됩니다.

태그

멀티에셋선물모멘텀머신러닝포트폴리오 구성
전문
# Network Momentum across Asset Classes


# Network Momentum across Asset Classes









We investigate the concept of network momentum, a novel trading signal derived from momentum spillover across assets. Initially observed within the confines of pairwise economic and fundamental ties, such as the stock-bond connection of the same company and stocks linked through supply-demand chains, momentum spillover implies a propagation of momentum risk premium from one asset to another. The similarity of momentum risk premium, exemplified by co-movement patterns, has been spotted across multiple asset classes including commodities, equities, bonds and currencies. However, studying the network effect of momentum spillover across these classes has been challenging due to a lack of readily available common characteristics or economic ties beyond the company level. In this paper, we explore the interconnections of momentum features across a diverse range of 64 continuous future contracts spanning these four classes. We utilise a linear and interpretable graph learning model with minimal assumptions to reveal the intricacies of the momentum spillover network. By leveraging the learned networks, we construct a network momentum strategy that exhibits a Sharpe ratio of 1.5 and an annual return of 22%, after volatility scaling, from 2000 to 2022. This paper pioneers the examination of momentum spillover across multiple asset classes using only pricing data, presents a multi-asset investment strategy based on network momentum, and underscores the effectiveness of this strategy through robust empirical analysis.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.