Chiến lược theo xu hướng và hồi quy về trung bình ảnh hưởng thế nào đến phương sai giá dài hạn

Tóm tắt

Nghiên cứu này xem xét cách hành vi giao dịch tổng hợp theo xu hướng hoặc hồi quy về trung bình có thể làm thay đổi động thái giá tài sản. Nghiên cứu mô hình hóa rõ hướng giao dịch và liên hệ các kiểu giao dịch đó với tương quan chuỗi: hành vi theo xu hướng có thể tạo ra tương quan dương, còn hồi quy về trung bình có thể tạo ra tương quan âm. Các mô hình được dùng để khảo sát cách những tương quan này ảnh hưởng đến phương sai dài hạn so với chuẩn đối chiếu bước đi ngẫu nhiên.

Phân tích lý thuyết cho thấy giao dịch theo xu hướng làm tăng phương sai dài hạn, trong khi hành vi hồi quy về trung bình có thể làm giảm phương sai đó. Các ứng dụng trên cổ phiếu lớn của Hoa Kỳ và dữ liệu EUR/USD tần suất cao cho thấy khả năng dự báo cao hơn so với giả định bước đi ngẫu nhiên. Mô tả được cung cấp không nêu đặc tả mô hình, giai đoạn mẫu hay thước đo mức cải thiện dự báo, đồng thời không chứng minh rằng khả năng dự báo sẽ dẫn đến một chiến lược giao dịch có lợi nhuận. Vì vậy, bằng chứng phù hợp hơn để xem như khuôn khổ giúp hiểu cách các kiểu giao dịch có thể định hình sự phụ thuộc của lợi suất và rủi ro.

Ý chính

• Các kiểu giao dịch theo xu hướng và hồi quy về trung bình lần lượt có thể tạo ra tương quan giá dương và âm.
• Các tác giả sử dụng mô hình xác suất biểu diễn rõ hướng giao dịch.
• Kết quả lý thuyết cho thấy giao dịch theo xu hướng làm tăng phương sai dài hạn so với mô hình bước đi ngẫu nhiên.
• Điều kiện hồi quy về trung bình có thể làm giảm phương sai dài hạn so với trường hợp bước đi ngẫu nhiên.
• Các ứng dụng trên cổ phiếu lớn của Hoa Kỳ và dữ liệu EUR/USD tần suất cao ghi nhận khả năng dự báo tăng.

Thẻ

# Trading styles and long-run variance of asset prices


# Trading styles and long-run variance of asset prices









Trading styles can be classified into either trend-following or mean-reverting. If the net trading style is trend-following the traded asset is more likely to move in the same direction it moved previously (the opposite is true if the net style is mean-reverting). The result of this is to introduce positive (or negative) correlations into the time series. We here explore the effect of these correlations on the long-run variance of the series through probabilistic models designed to explicitly capture the direction of trading. Our theoretical insights suggests that relative to random walk models of asset prices the long-run variance is increased under trend-following strategies and can actually be reduced under mean-reversal conditions. We apply these models to some of the largest US stocks by market capitalisation as well as high-frequency EUR/USD data and show that in both these settings, the ability to predict the asset price is generally increased relative to a random walk.

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.