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4,000个阿尔法策略的换手率、交易成本、收益与波动率

文章 arXiv papers · 作者: Zura Kakushadze et al.
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总结

这项研究分析了4,000个真实的美国股票交易组合，持有期约为0.7至19个交易日。研究报告称，每股美分数与组合换手率呈反向变化，而组合收益与换手率之间不存在统计显著的依赖关系。这一结果挑战了“换手率越高，组合收益必然越低”的简单假设，不过摘录没有详细说明交易成本如何纳入所报告的关系。

研究还发现，对于最长约 10 天的持有期，收益与投资组合波动率的约 0.8 至 0.85 次方成比例。这些实证关系来自大量实盘投资组合和阿尔法策略，但摘要未提供抽样、估计或稳健性方面的细节。因此，观察到的关联仅适用于所分析的投资组合集合，并不能证明换手率或波动率会导致相应的业绩结果。

核心观点

  • 分析覆盖4,000个真实的美国股票组合，持有期较短。
  • 在报告数据中，每股美分数与组合换手率呈反向变化。
  • 在该样本中，组合收益与换手率之间不存在统计显著的依赖关系。
  • 对于最长约10天的持有期，收益与组合波动率的0.8至0.85次方成比例。
  • 摘录报告了实证关联，但没有提供稳健性证据或因果证据。

标签

股票统计学交易执行回测
全文
# Performance v. Turnover: A Story by 4,000 Alphas


# Performance v. Turnover: A Story by 4,000 Alphas









We analyze empirical data for 4,000 real-life trading portfolios (U.S. equities) with holding periods of about 0.7-19 trading days. We find a simple scaling C ~ 1/T, where C is cents-per-share, and T is the portfolio turnover. Thus, the portfolio return R has no statistically significant dependence on the turnover T. We also find a scaling R ~ V^X, where V is the portfolio volatility, and the power X is around 0.8-0.85 for holding periods up to 10 days or so. To our knowledge, this is the only publicly available empirical study on such a large number of real-life trading portfolios/alphas.

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。