Распределение стратегий следования за трендом между коррелирующими активами

Сводка

Исследование рассматривает распределение стратегий следования за трендом между несколькими активами, доходности которых могут быть коррелированы. При допущениях о гауссовском рынке и линейных стратегиях авторы выводят формулы для среднего и дисперсии портфеля, а затем используют их для формирования распределения с поправкой на риск. Они показывают, что динамическое распределение между n активами можно представить как статическое распределение между n-квадрат виртуальными активами с поправками на опережающие и запаздывающие связи для позиций по тренду.

В статье исследуются автокорреляция доходности актива и корреляция между активами на примере двух активов и отраслевой модели. Авторы утверждают, что корреляции помогают оценивать видимые тренды и корректировать позиции, поэтому они могут улучшать распределение, а не только снижать выгоды от диверсификации. Выводы зависят от упрощающих гауссовских и линейных допущений; во фрагменте нет эмпирических результатов по эффективности или деталей реализации. Основной вклад работы — аналитическая основа для анализа взаимодействия корреляций, сигналов следования за трендом и формирования портфеля.

Ключевые идеи

• В статье выводятся распределения с поправкой на риск для линейных стратегий следования за трендом при гауссовских допущениях.
• Задача динамического распределения между n активами переформулируется с помощью n-квадрат виртуальных активов и поправок на опережающие и запаздывающие связи.
• Автокорреляция активов и корреляция между активами влияют на поведение портфеля, следующего за трендом.
• Авторы утверждают, что корреляции между активами могут улучшать оценку тренда и корректировку позиций.
• Во фрагменте представлена теоретическая основа, но нет эмпирических данных об эффективности.

Теги

# Optimal Allocation of Trend Following Strategies


# Optimal Allocation of Trend Following Strategies









We consider a portfolio allocation problem for trend following (TF) strategies on multiple correlated assets. Under simplifying assumptions of a Gaussian market and linear TF strategies, we derive analytical formulas for the mean and variance of the portfolio return. We construct then the optimal portfolio that maximizes risk-adjusted return by accounting for inter-asset correlations. The dynamic allocation problem for $n$ assets is shown to be equivalent to the classical static allocation problem for $n^2$ virtual assets that include lead-lag corrections in positions of TF strategies. The respective roles of asset auto-correlations and inter-asset correlations are investigated in depth for the two-asset case and a sector model. In contrast to the principle of diversification suggesting to treat uncorrelated assets, we show that inter-asset correlations allow one to estimate apparent trends more reliably and to adjust the TF positions more efficiently. If properly accounted for, inter-asset correlations are not deteriorative but beneficial for portfolio management that can open new profit opportunities for trend followers.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.