투자 지수 간 모멘텀으로 초과수익 시점 포착
기사 arXiv papers · 저자: Marc Rohloff et al.
요약
이 문서는 서로 관련된 투자 가능 지수 간 초과수익의 시점을 포착하기 위해 시계열 모멘텀을 사용하는 벤치마크 대비 전략을 설명합니다. 벤치마크와 관련 지수의 수익률 시계열만 필요하므로 회귀 기반 매개변수 추정을 피합니다. 이 접근법을 주식 및 채권 벤치마크에 적용한 뒤, Eonia Total Return Index를 기준으로 한 절대수익 포트폴리오로 결합합니다.
보고된 롱온리 백테스트에서 연간 수익률은 MSCI World와 Bloomberg Barclays Euro Aggregate Corporate Bond 벤치마크의 거의 두 배였으며, 명시된 사전 위험 요건도 충족했습니다. 결합 전략의 샤프 비율은 1.8로 보고되었고, 고정 가중치 포트폴리오 및 패시브 주식 팩터 익스포저를 포함한 포트폴리오보다도 우위가 확인되었습니다. 문서는 거래 비용을 반영한 뒤에도 전략이 수익성이 있다고 말합니다. 이 결과는 백테스트 결과입니다. 발췌문에는 표본 기간, 자세한 실행 규칙, 표본 외 성과와 견고성을 보여주는 폭넓은 근거가 없습니다.
핵심 아이디어
- 이 방법은 서로 관련된 투자 가능 지수의 시계열 모멘텀으로 초과수익 시점을 포착합니다.
- 회귀 기반 매개변수 추정 대신 벤치마크와 관련 지수 시계열을 사용합니다.
- 문서는 롱온리 백테스트에서 주식 및 회사채 벤치마크를 웃도는 성과를 보고합니다.
- 거래 비용 반영 후에도 고정 평균 가중치 및 패시브 팩터 익스포저 포트폴리오보다 이점이 있다고 보고합니다.
- 발췌문에는 표본 기간이 명시되지 않았으며 표본 외 견고성을 평가하는 데 필요한 세부 정보도 없습니다.
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전문
# Timing Excess Returns A cross-universe approach to alpha # Timing Excess Returns A cross-universe approach to alpha We present a simple model that uses time series momentum in order to construct strategies that systematically outperform their benchmark. The simplicity of our model is elegant: We only require a benchmark time series and several related investable indizes, not requiring regression or other models to estimate our parameters. We find that our one size fits all approach delivers significant outperformance in both equity and bond markets while meeting the ex-ante risk requirements, nearly doubling yearly returns vs. the MSCI World and Bloomberg Barclays Euro Aggregate Corporate Bond benchmarks in a long-only backtest. We then combine both approaches into an absolute return strategy by benchmarking vs. the Eonia Total Return Index and find significant outperformance at a sharpe ratio of 1.8. Furthermore, we demonstrate that our model delivers a benefit versus a static portfolio with fixed mean weights, showing that timing of excess return momentum has a sizeable benefit vs. static allocations. This also applies to the passively investable equity factors, where we outperform a static factor exposure portfolio with statistical significance. Also, we show that our model delivers an alpha after deducting transaction costs.
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