Quy mô vị thế và VaR trong kiểm thử lịch sử ở thị trường biến động

Tóm tắt

Bài báo nghiên cứu liệu quy mô vị thế giao dịch có thể giúp kiểm soát rủi ro trong giai đoạn biến động cao hay không. Bài báo dùng kiểm thử lịch sử để xem xét cách các mô hình xác định quy mô vị thế hoạt động trong các sự kiện khủng hoảng, đặc biệt chú ý đến khả năng giảm giá trị rủi ro. Bài báo cũng xem xét vị thế bán và mua như những cách quản lý mức độ phơi nhiễm trong điều kiện căng thẳng.

Nghiên cứu được mô tả kết hợp phân tích quy mô vị thế với dữ liệu cổ phiếu và quỹ hoán đổi danh mục, đồng thời đề cập các mô hình tự hồi quy, ARIMA, LSTM và GARCH. Phần trích dẫn không giải thích cách xác định quy tắc quy mô vị thế, cách tích hợp các mô hình hay giai đoạn kiểm thử lịch sử và sự kiện khủng hoảng được dùng. Tài liệu cũng không cung cấp ước tính VaR hay kết quả hiệu suất. Vì vậy, văn bản phác thảo một hướng nghiên cứu chứ không chứng minh rằng cách xác định quy mô vị thế cụ thể nào kiểm soát được thua lỗ; kết quả lịch sử cũng phụ thuộc vào giả định và có thể không dự báo hành vi trong khủng hoảng tương lai.

Ý chính

• Nghiên cứu dùng kiểm thử lịch sử để đánh giá các cách xác định quy mô vị thế trong giai đoạn biến động cao.
• Thước đo rủi ro trọng tâm là giá trị rủi ro trong các sự kiện khủng hoảng.
• Nghiên cứu xem xét quản lý quy mô cả vị thế mua lẫn vị thế bán.
• Dữ liệu và mô hình được mô tả bao gồm cổ phiếu, ETF cùng các phương pháp AR, ARIMA, LSTM và GARCH.
• Phần trích dẫn không có kết quả hoặc chi tiết đủ để so sánh các quy tắc xác định quy mô vị thế.

Thẻ

# Sizing Strategies for Algorithmic Trading in Volatile Markets: A Study of Backtesting and Risk Mitigation Analysis


# Sizing Strategies for Algorithmic Trading in Volatile Markets: A Study of Backtesting and Risk Mitigation Analysis









Backtest is a way of financial risk evaluation which helps to analyze how our trading algorithm would work in markets with past time frame. The high volatility situation has always been a critical situation which creates challenges for algorithmic traders. The paper investigates different models of sizing in financial trading and backtest to high volatility situations to understand how sizing models can lower the models of VaR during crisis events. Hence it tries to show that how crisis events with high volatility can be controlled using short and long positional size. The paper also investigates stocks with AR, ARIMA, LSTM, GARCH with ETF data.

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.