Mô hình chuyển chế độ cho giao dịch và phân bổ tài sản thích ứng

Tóm tắt

Tài liệu phác thảo cách tiếp cận có hệ thống để điều chỉnh chiến lược giao dịch và phân bổ tài sản khi điều kiện thị trường thay đổi. Tài liệu đề xuất dùng mô hình tự hồi quy Markov chuyển trạng thái để nhận diện và dự đoán các chế độ có liên hệ tương đối với các giai đoạn tích lũy, phân phối, tăng giá và giảm giá theo Wyckoff. Sau đó, tài liệu xem xét cách các loại tài sản và lĩnh vực thị trường vận động trong những chế độ đã nhận diện.

Khuôn khổ chiến lược ghép phương pháp theo xu hướng, giao dịch trong biên độ, giao dịch khi giá hồi lại và giao dịch khi giá phá vỡ với các chế độ khác nhau, rồi kết hợp cách giao dịch đã chọn với phân bổ theo từng chế độ. Mục tiêu được nêu là xây dựng hệ thống thích ứng linh hoạt và so sánh với các alpha truyền thống. Phần trích dẫn mô tả khuôn khổ nhưng không cung cấp dữ liệu, số liệu hiệu suất hoặc lựa chọn triển khai chi tiết, nên không chứng minh hệ thống đề xuất vượt trội hơn các phương án đơn giản hơn. Các nhãn chế độ được mô tả là những phép tương tự chưa chặt chẽ; văn bản không nêu cách kiểm định chế độ hoặc xử lý chi phí giao dịch và quan hệ thị trường thay đổi.

Ý chính

• Trung bình, phương sai và tương quan thị trường có thể thay đổi khi điều kiện kinh tế và chính sách biến chuyển.
• Mô hình tự hồi quy Markov chuyển trạng thái được đề xuất để nhận diện và dự đoán chế độ thị trường.
• Khuôn khổ liên hệ các chế độ với tích lũy, phân phối, tăng giá và giảm giá.
• Có thể điều chỉnh chiến lược theo xu hướng, trong biên độ, khi giá hồi lại và khi giá phá vỡ theo chế độ đã nhận diện.
• Phân bổ tài sản theo chế độ được kết hợp với chiến lược giao dịch, nhưng phần trích dẫn không đưa ra bằng chứng hiệu suất.

Thẻ

# 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.

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.