Lan tỏa động lượng giữa các tài sản và giao dịch hợp đồng tương lai dựa trên mạng lưới

Tóm tắt

Bài nghiên cứu xem xét liệu thông tin động lượng ở một thị trường hợp đồng tương lai có thể giúp dự đoán động lượng ở các thị trường khác hay không. Nghiên cứu xây dựng mạng lưới từ các đặc trưng động lượng suy ra từ giá trên 64 hợp đồng được giao dịch liên tục thuộc các nhóm hàng hóa, cổ phiếu, trái phiếu và tiền tệ, không cần xác định trước mối liên kết giữa công ty hoặc các quan hệ kinh tế khác.

Một phương pháp học đồ thị tuyến tính, dễ diễn giải ước lượng mối liên kết giữa các hợp đồng; mạng lưới thu được cung cấp thông tin cho chiến lược động lượng đa tài sản. Bài nghiên cứu báo cáo rằng sau khi điều chỉnh theo biến động, chiến lược đạt tỷ lệ Sharpe 1.5 và lợi suất hằng năm 22% trong giai đoạn 2000–2022. Các phát hiện này được trình bày như bằng chứng thực nghiệm ủng hộ việc dùng liên kết động lượng giữa các thị trường làm tín hiệu danh mục. Tài liệu chỉ đưa ra các số liệu hiệu suất chính; không mô tả chi phí giao dịch, chi tiết triển khai hoặc kiểm định độ vững, nên chỉ riêng bản tóm tắt này chưa đủ để đánh giá giới hạn thực tế của kết quả.

Ý chính

• Phần bù rủi ro động lượng có thể lan truyền giữa các tài sản có hành vi động lượng tương tự.
• Mạng lưới được học có thể biểu diễn các liên kết động lượng giữa thị trường chỉ bằng đặc trưng giá.
• Phân tích bao quát 64 hợp đồng tương lai thuộc bốn nhóm tài sản lớn.
• Mô hình học đồ thị tuyến tính được dùng để giữ cho các mối liên kết suy ra dễ diễn giải.
• Mạng lưới cung cấp thông tin cho chiến lược được điều chỉnh theo biến động, với hiệu suất được báo cáo trong giai đoạn 2000–2022.

Thẻ

# Network Momentum across Asset Classes


# Network Momentum across Asset Classes









We investigate the concept of network momentum, a novel trading signal derived from momentum spillover across assets. Initially observed within the confines of pairwise economic and fundamental ties, such as the stock-bond connection of the same company and stocks linked through supply-demand chains, momentum spillover implies a propagation of momentum risk premium from one asset to another. The similarity of momentum risk premium, exemplified by co-movement patterns, has been spotted across multiple asset classes including commodities, equities, bonds and currencies. However, studying the network effect of momentum spillover across these classes has been challenging due to a lack of readily available common characteristics or economic ties beyond the company level. In this paper, we explore the interconnections of momentum features across a diverse range of 64 continuous future contracts spanning these four classes. We utilise a linear and interpretable graph learning model with minimal assumptions to reveal the intricacies of the momentum spillover network. By leveraging the learned networks, we construct a network momentum strategy that exhibits a Sharpe ratio of 1.5 and an annual return of 22%, after volatility scaling, from 2000 to 2022. This paper pioneers the examination of momentum spillover across multiple asset classes using only pricing data, presents a multi-asset investment strategy based on network momentum, and underscores the effectiveness of this strategy through robust empirical analysis.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.