اسٹاک کی بے قاعدگیوں میں نمونے سے باہر گراوٹ کی پیش گوئی

خلاصہ

مقالہ ان خصوصیات کا مطالعہ کرتا ہے جو شائع شدہ اسٹاک بے قاعدگیوں کی نمونے سے باہر خطرے کے لحاظ سے درست کارکردگی میں کمی کی پیش گوئی کرتی ہیں۔ اس میں حکمتِ عملی کی اشاعت کے بعد آربیٹریج سرمایہ آنے اور متعدد مفروضوں کی جانچ سے نمونے کے اندر حد سے زیادہ موزوں بننے سے وابستہ وضاحتوں کو پرکھا گیا ہے۔ اشاعت کا سال شارپ گراوٹ کے تغیر کا ایک بڑا حصہ اکیلے سمجھاتا ہے: مقالے کے مطابق نئے شائع شدہ عوامل کی گراوٹ ہر سال پانچ فیصد پوائنٹس بڑھتی ہے۔

حد سے زیادہ موزوں بنانے سے وابستہ پیمانے، جن میں سگنل نکالنے کے لیے درکار کارروائیوں کی تعداد اور نمونے کے اندر شارپ تناسب کا غیر معمولی قدروں کے لیے حساس ہونا شامل ہے، مزید وضاحتی قوت دیتے ہیں۔ آربیٹریج سے وابستہ کچھ متغیرات شماریاتی طور پر اہم ہیں، لیکن ان کی پیش گوئی کی قوت کم ہے۔ نتائج تحقیقی دعووں کو پرکھنے کے لیے انتباہی نشانیاں دیتے ہیں، کسی انفرادی اسٹریٹیجی کی مستقبل کی کارکردگی کی قابلِ اعتماد پیش گوئی کا طریقہ نہیں۔ تجزیہ علمی اسٹاک بے قاعدگیوں کے ایک بڑے مجموعے سے متعلق ہے، اس لیے نتائج دوسری مارکیٹوں یا اسٹریٹیجی کی اقسام پر براہِ راست لاگو نہیں بھی ہو سکتے۔

اہم خیالات

• اشاعت کا سال اسٹاک عوامل کے شارپ تناسب میں مشاہدہ شدہ گراوٹ کے تغیر کا بامعنی حصہ بتاتا ہے۔
• سگنل کی پیچیدگی اور نمونے کے اندر شارپ تناسب کا غیر معمولی قدروں سے حساس ہونا حد سے زیادہ موزوں بنانے کے خطرے سے وابستہ ہیں۔
• مطالعہ نمونے سے باہر کمزور کارکردگی کی وضاحت کے لیے اشاعت کے بعد آربیٹریج اور متعدد جانچوں دونوں کو دیکھتا ہے۔
• آربیٹریج سے وابستہ کچھ پیمانے شماریاتی طور پر اہم ہیں مگر پیش گوئی کی قوت میں کم اضافہ کرتے ہیں۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔