Сетевой моментум для торговли фьючерсами на сырьевые товары

Сводка

В документе описана систематическая стратегия следования за трендом для фьючерсов на сырьевые товары, объединяющая обычные индикаторы тренда для отдельных рынков с межрыночными сигналами. Эти сигналы на поперечном срезе рынка предназначены для выявления переноса моментума, когда тренд на одном рынке может предшествовать тренду на другом. Метод выявляет связи с опережением и запаздыванием двумя способами, а затем объединяет их с помощью сетевой меры моментума для построения улучшенного индикатора тренда. На его основе формируется портфель, который сравнивается с базовым портфелем, использующим только одномерные индикаторы.

Используя синтетические выборки бутстрепа, полученные на основе реальных ценовых историй, авторы сообщают о статистически значимых улучшениях коэффициента Шарпа, асимметрии доходности и результатов в неблагоприятных сценариях. В отрывке не указаны набор фьючерсов, период выборки, предположения о транзакционных издержках или точные тесты, поэтому полностью оценить результаты по этому описанию нельзя. Сообщаемый прирост получен на повторно сформированных исторических временных рядах и не гарантирует аналогичных результатов при реальной торговле или на других рынках.

Ключевые идеи

• Стратегия объединяет сигналы тренда для отдельных рынков с межрыночной информацией о трендах.
• Она использует связи с опережением и запаздыванием, а также перенос моментума между фьючерсами на сырьевые товары.
• Для обнаружения связей с опережением и запаздыванием и расчёта сетевого моментума применяются два метода.
• Полученный портфель сравнивается с базовым вариантом, использующим только одномерные индикаторы.
• На выборках бутстрепа сообщается об улучшении коэффициента Шарпа, асимметрии и результатов в неблагоприятных сценариях.

Теги

# Follow the Leader: Enhancing Systematic Trend-Following Using Network Momentum


# Follow the Leader: Enhancing Systematic Trend-Following Using Network Momentum









We present a systematic, trend-following strategy, applied to commodity futures markets, that combines univariate trend indicators with cross-sectional trend indicators that capture so-called {\em momentum spillover}, which can occur when there is a lead-lag relationship between the trending behaviour of different markets. Our strategy utilises two methods for detecting lead-lag relationships, with a method for computing {\em network momentum}, to produce a novel trend-following indicator. We use our new trend indicator to construct a portfolio whose performance we compare to a baseline model which uses only univariate indicators, and demonstrate statistically significant improvements in Sharpe ratio, skewness of returns, and downside performance, using synthetic bootstrapped data samples taken from time-series of actual prices.

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.