Прогнозирование снижения качества биржевых аномалий вне выборки

Сводка

В статье изучается, какие характеристики опубликованных биржевых аномалий позволяют прогнозировать снижение доходности с поправкой на риск за пределами исходной выборки. Проверяются объяснения, связанные с притоком арбитражного капитала в стратегию после публикации и с переобучением внутри выборки из-за проверки множественных гипотез. Один только год публикации объясняет значительную часть разброса снижения коэффициента Шарпа: согласно статье, темп снижения для недавно опубликованных факторов увеличивается на пять процентных пунктов в год.

Дополнительную объяснительную силу дают показатели, связанные с переобучением, включая число операций, необходимых для расчёта сигнала, и чувствительность коэффициента Шарпа внутри выборки к выбросам. Некоторые переменные, связанные с арбитражем, статистически значимы, но почти не повышают прогностическую силу. Результаты дают предостерегающие признаки для оценки исследовательских утверждений, а не надёжный способ прогнозировать будущую эффективность отдельной стратегии. Анализ охватывает большой набор академических аномалий акций, поэтому его результаты могут напрямую не переноситься на другие рынки или типы стратегий.

Ключевые идеи

• Год публикации объясняет значимую часть наблюдаемого разброса снижения коэффициента Шарпа факторов акций.
• Сложность сигнала и чувствительность коэффициента Шарпа внутри выборки к выбросам связаны с риском переобучения.
• В исследовании рассматриваются приток арбитражного капитала после публикации и переобучение из-за проверки множественных гипотез как возможные объяснения ухудшения результатов вне выборки.
• Некоторые показатели, связанные с арбитражем, статистически значимы, но почти не повышают прогностическую силу.

Теги

# Why and how systematic strategies decay


# Why and how systematic strategies decay









In this paper, we propose ex-ante characteristics that predict the drop in risk-adjusted performance out-of-sample for a large set of stock anomalies published in finance and accounting academic journals. Our set of predictors is generated by hypotheses of OOS decay put forward by McLean and Pontiff (2016): arbitrage capital flowing into newly published strategies and in-sample overfitting linked to multiple hypothesis testing. The year of publication alone - compatible with both hypotheses - explains 30% of the variance of Sharpe decay across factors: Every year, the Sharpe decay of newly-published factors increases by 5ppt. The other important variables are directly related to overfitting: the number of operations required to calculate the signal and two measures of sensitivity of in-sample Sharpe to outliers together add another 15% of explanatory power. Some arbitrage-related variables are statistically significant, but their predictive power is marginal.

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.