Modelos de Mudança de Regime para Trading Adaptativo e Alocação de Ativos

Resumo

O documento apresenta uma abordagem sistemática para adaptar estratégias de trading e a alocação de ativos conforme mudam as condições do mercado. Propõe o uso de modelos autorregressivos de Markov com mudança de estado para identificar e prever regimes vagamente associados à acumulação, distribuição, avanço e declínio de Wyckoff. Em seguida, considera o comportamento das classes de ativos e dos setores do mercado nos regimes identificados.

A estrutura de estratégia associa acompanhamento de tendência, trading em faixa, trading de retração e trading de rompimento a diferentes regimes e, em seguida, combina a abordagem de trading selecionada com uma alocação específica para cada regime. O objetivo declarado é criar um sistema dinamicamente adaptável e compará-lo com alfas tradicionais. O trecho descreve a estrutura, mas não apresenta dados, números de desempenho ou escolhas detalhadas de implementação; portanto, não demonstra que o sistema proposto supera alternativas mais simples. Os rótulos dos regimes são descritos como analogias aproximadas, e o texto não especifica como os regimes são validados nem como são tratados os custos de negociação e as relações variáveis entre os mercados.

Ideias principais

• As médias, variâncias e correlações do mercado podem mudar conforme se alteram as condições econômicas e de política econômica.
• Modelos autorregressivos de Markov com mudança de estado são propostos para identificar e prever regimes de mercado.
• A estrutura associa os regimes a acumulação, distribuição, avanço e declínio.
• Estratégias de tendência, faixa, retração e rompimento podem ser adaptadas ao regime identificado.
• A alocação de ativos específica por regime é combinada com estratégias de trading, embora o trecho não apresente evidências de desempenho.

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# 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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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.