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最大化预期收益与信息比率的最优交易策略

文章 arXiv papers · 作者: Philip Z. Maymin et al.
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总结

本文提出一个通用框架，用于根据历史指标推导最优交易策略。框架分别构建一项旨在最大化预期收益的策略和一项旨在最大化信息比率的策略。最大化预期收益的最优策略可以直接实施，也可以作为基准，用来评估基于同一指标构建的其他策略。这样，研究人员便能在该框架假设下，将拟议策略与理论最优方案进行比较。

本文报告称，当交易证券的收益接近零且相关性合理时，两种最优策略之间的表现差异在经济意义上较小。然而，当相关性趋近于一时，最大化预期收益的策略的信息比率趋近于 1.32，而最大化信息比率的策略，其比率则会无限增长。摘录未说明框架假设、推导过程或实证验证，因此这些结论应理解为该模型范围内的结果，而非对一般实际表现的保证。

核心观点

  • 该框架针对给定的历史指标推导最大化预期收益的策略。
  • 框架另行推导最大化信息比率的策略。
  • 最大化预期收益的最优策略可作为评估其他同样使用该指标的策略的基准。
  • 本文指出，在证券收益接近零且相关性合理时，两者的表现差异较小。
  • 当相关性趋近于一时，两种优化目标会导致信息比率呈现截然不同的变化。

标签

统计学回测投资组合构建风险管理
全文
# Constructing the Best Trading Strategy: A New General Framework


# Constructing the Best Trading Strategy: A New General Framework









We introduce a new general framework for constructing the best trading strategy for a given historical indicator. We construct the unique trading strategy with the highest expected return. This optimal strategy may be implemented directly, or its expected return may be used as a benchmark to evaluate how far away from the optimal other proposed strategies for the given indicators are. Separately, we also construct the unique trading strategy with the highest information ratio. In the normal case, when the traded security return is near zero, and for reasonable correlations, the performance differences are economically insignificant. However, when the correlation approaches one, the trading strategy with the highest expected return approaches its maximum information ratio of 1.32 while the trading strategy with the highest information ratio goes to infinity.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。