موافقت پذیر ٹریڈنگ اور اثاثہ جاتی تخصیص کے لیے نظام بدلنے والے ماڈلز

خلاصہ

یہ دستاویز منڈی کے حالات بدلنے پر ٹریڈنگ حکمتِ عملیوں اور اثاثہ جاتی تخصیص کو ڈھالنے کا ایک منظم طریقہ بیان کرتی ہے۔ یہ ویکوف کے جمع ہونے، تقسیم، بڑھنے اور گھٹنے سے ڈھیلے طور پر وابستہ نظام شناخت اور پیش گوئی کرنے کے لیے حالت بدلنے والے مارکوف خود رگرسیو ماڈلز تجویز کرتی ہے۔ پھر یہ دیکھتی ہے کہ شناخت شدہ نظاموں میں اثاثوں کی اقسام اور منڈی کے شعبے کیسے برتاؤ کرتے ہیں۔

حکمتِ عملی کا فریم ورک رجحان کی پیروی، محدود حد میں ٹریڈنگ، واپسی پر ٹریڈنگ اور بریک آؤٹ ٹریڈنگ کو مختلف نظاموں سے ملاتا ہے، پھر منتخب ٹریڈنگ طریقے کو نظام کے مطابق تخصیص کے ساتھ جوڑتا ہے۔ بیان کردہ مقصد متحرک طور پر موافق نظام بنانا اور اس کا روایتی الفاز سے موازنہ کرنا ہے۔ اقتباس فریم ورک بیان کرتا ہے مگر ڈیٹا، کارکردگی کے اعداد یا نفاذ کے تفصیلی فیصلے نہیں دیتا، اس لیے یہ ثابت نہیں کرتا کہ مجوزہ نظام سادہ متبادل سے بہتر ہے۔ نظاموں کے نام ڈھیلی تشبیہات کے طور پر بیان کیے گئے ہیں، اور متن یہ نہیں بتاتا کہ ان کی توثیق کیسے کی جاتی ہے یا ٹریڈنگ اخراجات اور بدلتے منڈی تعلقات کو کیسے سنبھالا جاتا ہے۔

اہم خیالات

• معاشی اور پالیسی حالات بدلنے سے منڈی کے اوسط، تغیرات اور باہمی تعلق بدل سکتے ہیں۔
• منڈی کے نظام شناخت اور پیش گوئی کرنے کے لیے حالت بدلنے والے مارکوف خود رگرسیو ماڈل تجویز کیے گئے ہیں۔
• فریم ورک نظاموں کو جمع ہونے، تقسیم، بڑھنے اور گھٹنے سے وابستہ کرتا ہے۔
• رجحان، محدود حد، واپسی اور بریک آؤٹ کی حکمتِ عملیوں کو شناخت شدہ نظام کے مطابق ڈھالا جا سکتا ہے۔
• نظام کے مطابق اثاثہ جاتی تخصیص کو ٹریڈنگ حکمتِ عملیوں سے ملایا گیا ہے، مگر اقتباس کارکردگی کے شواہد نہیں دیتا۔

ٹیگز

# 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.

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۔