관측 불가능한 추세와 트레이딩

기사 arXiv papers · 저자: Ahmed Bel Hadj Ayed et al.

요약

이 논문은 자산 가격 추세가 관측되지 않는 Ornstein–Uhlenbeck 과정을 따를 때의 포트폴리오 선택을 연구합니다. 추세를 아는 경우와 이용 가능한 정보로 추세를 추론해야 하는 경우, 두 정보 설정에서 로그 효용을 가진 트레이더의 최적 전략을 도출합니다. 비교를 통해 추세를 완전히 알지 못하는 것이 투자 성과에 어떤 영향을 주는지 살펴봅니다.

두 전략 모두에 대해 신호 대 잡음비와 추세의 평균회귀 속도에 따른 로그 수익률의 점근적 기댓값과 분산을 제시합니다. 부분 정보로 인한 성과 비용을 정량화하기 위해 점근적 샤프 비율도 비교합니다. 제공된 설명에는 도출된 공식이나 비용의 수치 규모가 없고 실증 평가도 없어, 연구 결과는 명시된 확률 모형 안에서 제시됩니다.

핵심 아이디어

자산 가격 추세를 관측할 수 없는 평균회귀 과정으로 모델링합니다.
논문은 완전 정보와 부분 정보에서 로그 효용 전략을 비교합니다.
점근적 수익률의 기댓값과 분산은 신호 품질과 추세의 평균회귀에 따라 달라집니다.
부분 정보에 따른 성과 손실을 측정하는 데 샤프 비율을 사용합니다.
제공된 설명에는 수치 결과나 실증 검증이 없습니다.

# Performance analysis of the optimal strategy under partial information


# Performance analysis of the optimal strategy under partial information









The question addressed in this paper is the performance of the optimal strategy, and the impact of partial information. The setting we consider is that of a stochastic asset price model where the trend follows an unobservable Ornstein-Uhlenbeck process. We focus on the optimal strategy with a logarithmic utility function under full or partial information. For both cases, we provide the asymptotic expectation and variance of the logarithmic return as functions of the signal-to-noise ratio and of the trend mean reversion speed. Finally, we compare the asymptotic Sharpe ratios of these strategies in order to quantify the loss of performance due to partial information.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

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

평균회귀 추세가 관측되지 않는 상황에서의 최적 트레이딩

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