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시장 국면 전환 모형과 적응형 매매·자산 배분

기사 arXiv papers · 저자: Sonam Srivastava et al.
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요약

이 문서는 시장 상황의 변화에 따라 트레이딩 전략과 자산 배분을 조정하는 체계적 접근법을 설명합니다. 와이코프의 매집, 분산, 상승, 하락 국면과 느슨하게 연관된 국면을 식별하고 예측하기 위해 상태 전환 마르코프 자기회귀 모형을 제안합니다. 이어서 식별된 국면별로 자산군과 시장 섹터가 어떻게 움직이는지 살펴봅니다.

전략 체계는 추세 추종, 박스권 매매, 되돌림 매매, 돌파 매매를 서로 다른 국면에 맞추고, 선택한 매매 접근법을 국면별 자산 배분과 결합합니다. 명시된 목표는 동적으로 적응하는 시스템을 구축해 전통적 알파와 비교하는 것입니다. 발췌문은 체계를 설명하지만 데이터, 성과 수치, 상세한 구현 선택을 제시하지 않으므로, 제안된 시스템이 더 단순한 대안보다 우수하다고 입증하지 않습니다. 국면 이름은 느슨한 비유로 설명되며, 국면을 검증하는 방법이나 거래 비용과 변화하는 시장 관계를 어떻게 처리하는지도 명시되어 있지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 경제와 정책 환경이 바뀌면 시장 평균, 분산, 상관관계도 변할 수 있습니다.
  • 시장 국면을 식별하고 예측하기 위해 상태 전환 마르코프 자기회귀 모형을 제안합니다.
  • 국면을 매집, 분배, 상승, 하락과 연관 짓습니다.
  • 식별된 국면에 맞춰 추세, 박스권, 되돌림, 돌파 전략을 조정할 수 있습니다.
  • 국면별 자산 배분을 트레이딩 전략과 결합하지만, 발췌문에는 성과 근거가 없습니다.

태그

멀티에셋추세 추종돌파 매매통계포트폴리오 구성
전문
# Evaluating the Building Blocks of a Dynamically Adaptive Systematic Trading Strategy


# Evaluating the Building Blocks of a Dynamically Adaptive Systematic Trading Strategy









Financial markets change their behaviours abruptly. The mean, variance and correlation patterns of stocks can vary dramatically, triggered by fundamental changes in macroeconomic variables, policies or regulations. A trader needs to adapt her trading style to make the best out of the different phases in the stock markets. Similarly, an investor might want to invest in different asset classes in different market regimes for a stable risk adjusted return profile. Here, we explore the use of State Switching Markov Autoregressive models for identifying and predicting different market regimes loosely modeled on the Wyckoff Price Regimes of accumulation, distribution, advance and decline. We explore the behaviour of various asset classes and market sectors in the identified regimes. We look at the trading strategies like trend following, range trading, retracement trading and breakout trading in the given market regimes and tailor them for the specific regimes. We tie together the best trading strategy and asset allocation for the identified market regimes to come up with a robust dynamically adaptive trading system to outperform simple traditional alphas.

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