Giao dịch tối ưu với xu hướng hồi quy về trung bình không quan sát được

Tóm tắt

Bài nghiên cứu phân tích lựa chọn danh mục đầu tư khi xu hướng giá của một tài sản tuân theo quá trình Ornstein–Uhlenbeck không quan sát được. Bài nghiên cứu suy ra các chiến lược tối ưu cho nhà giao dịch có hàm hữu dụng logarit trong hai bối cảnh thông tin: một trường hợp biết xu hướng và một trường hợp phải suy luận xu hướng từ thông tin sẵn có. Phép so sánh xem xét việc hiểu biết không đầy đủ về xu hướng ảnh hưởng đến hiệu quả đầu tư ra sao.

Với cả hai chiến lược, bài nghiên cứu đưa ra kỳ vọng và phương sai tiệm cận của lợi nhuận logarit theo tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu và tốc độ hồi quy về trung bình của xu hướng. Bài nghiên cứu cũng so sánh các tỷ lệ Sharpe tiệm cận để định lượng tổn thất hiệu quả do thông tin không đầy đủ. Mô tả được cung cấp không nêu các công thức thu được hay mức tổn thất bằng số, đồng thời không có đánh giá thực nghiệm, nên các phát hiện chỉ nằm trong khuôn khổ mô hình ngẫu nhiên đã nêu.

Ý chính

• Xu hướng giá tài sản được mô hình hóa thành một quá trình hồi quy về trung bình không quan sát được.
• Bài nghiên cứu so sánh các chiến lược hữu dụng logarit trong điều kiện thông tin đầy đủ và không đầy đủ.
• Kỳ vọng và phương sai lợi nhuận tiệm cận phụ thuộc vào chất lượng tín hiệu và mức hồi quy về trung bình của xu hướng.
• Tỷ lệ Sharpe được dùng để đo mức suy giảm hiệu quả gắn với thông tin không đầy đủ.
• Mô tả được cung cấp không có kết quả bằng số hay kiểm định thực nghiệm.

Thẻ

# Performance analysis of the optimal strategy under partial information


# Performance analysis of the optimal strategy under partial information









The question addressed in this paper is the performance of the optimal strategy, and the impact of partial information. The setting we consider is that of a stochastic asset price model where the trend follows an unobservable Ornstein-Uhlenbeck process. We focus on the optimal strategy with a logarithmic utility function under full or partial information. For both cases, we provide the asymptotic expectation and variance of the logarithmic return as functions of the signal-to-noise ratio and of the trend mean reversion speed. Finally, we compare the asymptotic Sharpe ratios of these strategies in order to quantify the loss of performance due to partial information.

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.