Momento Da Relação Média Móvel

A relação média móvel e Momentum Este artigo é uma parte da minha dissertação na Universidade do Tennessee, Knoxville. Gostaria de agradecer a Philip Daves, James W. Wansley e Michael C. Ehrhardt por seus comentários perspicazes. Eu me beneficiei de discussões com Bruce R. Swensen. Também agradeço um ex-editor (Arnold R. Cowan) e dois árbitros anônimos por seus comentários úteis e Ying Zhang por seus comentários nas Reuniões da Associação de Gerenciamento Financeiro de 2006. Autor correspondente: enspSchool of Business, Adelphi University, 1 South Ave. Garden City, NY 11530-0701 Telefone: (516) 877-4454 Fax: (516) 877-4607 E-mail: parkadelphi. edu. Eu mostro a proporção da média móvel de curto prazo para a média móvel de longo prazo (a relação média móvel) tem poder preditivo significativo para retornos futuros. O MAR combinado com a proximidade com as 52 semanas de alta explica a maioria dos lucros de impulso intermediário. Isso sugere que um viés de ancoragem, no qual os investidores usam médias móveis ou a alta de 52 semanas como pontos de referência para estimar valores fundamentais, é a principal fonte de efeitos de impulso. O impulso causado pelo viés de ancoragem não desaparece no longo prazo, mesmo quando há reversões de retorno, confirmando que o impulso de longo prazo e as reversões de longo prazo são fenômenos separados. Artigo InformaçõesTest Market Timing Models Esta ferramenta permite testar diferentes modelos de timing de mercado e alocação de ativos táticos com base em médias móveis, dinâmica, avaliação de mercado e volatilidade alvo. Os modelos suportados incluem: Shiller PE Ratio Market Valuation Médias móveis - Single Asset Moving Averages - Portfolio Activos Momentum - Momento de força relativa - Momentum de Momentum Duplo - Alocação Adaptativa Volatilidade do alvo Você pode encontrar um resumo do modelo selecionado abaixo e uma descrição mais detalhada Na seção de FAQ. Shiller PE Ratio Market Valuation Shiller PE Ratio (PE10) modelo de timing baseado em avaliação de mercado usa mudanças a alocação entre ações e títulos da seguinte forma: PE10 gt 22 - 40 ações, 60 obrigações 14 lt PE10 lt 22 - 60 ações, 40 títulos PE10 lt 14 - 80 ações, 20 ações A alocação balanceada de 60 ações e 40 é utilizada como portfólio de referência. Médias migratórias - Ativo único O modelo de tempo médio móvel é investido em ações específicas, ETF ou fundos mútuos, ou é, em alternativa, em dinheiro ou Outros ativos livres de risco com base no sinal de média móvel. O modelo é investido no ativo quando o preço de fechamento ajustado no final do mês é maior do que a média móvel e o modelo se move para o caixa quando o preço de fechamento ajustado no final do mês é menor que a média móvel. O modelo também suporta o uso de cross-over médio móvel como sinal. Médias móveis - Ativos de portfólio O modelo de média móvel aplica o sinal de média móvel a cada ativo do portfólio. O modelo é investido em um ativo de carteira quando o preço de fechamento ajustado no final do mês é maior do que a média móvel e a alocação é transferida para o caixa quando o preço de fechamento ajustado no final do mês é inferior à média móvel. O modelo também suporta o uso de cross-over médio móvel como sinal. Momentum - Força relativa O modelo de força de força relativa investe nos ativos de melhor desempenho no modelo com base em cada valor patrimonial passado. O impulso pode ser baseado em um único período de tempo, ou vários períodos de tempo ponderados. Além disso, o modelo suporta o uso de médias móveis como um controle de risco para decidir se os investimentos devem ser movidos para o caixa. Momentum - Dual Momentum O modelo dual momentum usa impulso relativo para selecionar os ativos do modelo de melhor desempenho e incorpora impulso absoluto como filtro para investir em dinheiro se o excesso de retorno do ativo selecionado em relação ao caixa for negativo. Alocação adaptativa O modelo adaptativo de alocação de ativos combina modelo de impulso de força relativa com diferentes fatores de peso. O modelo de força relativa usa uma alocação de peso igual para os ativos selecionados pelo modelo, enquanto que a alocação de ativos adaptativos usa alocação de paridade de risco baseada em volatilidade inversa ou alocação de variância mínima para os ativos do modelo para minimizar a volatilidade esperada. Volatilidade do alvo O modelo de volatilidade alvo ajusta a exposição ao mercado da carteira com base na volatilidade histórica realizada e na meta de volatilidade dada. A alocação de caixa na carteira é aumentada ou diminuída conforme necessário para atender o nível de volatilidade direcionado, a fim de melhorar o desempenho ajustado ao risco. Encontre ETF, Fundo Mútuo ou Stock Symbol. Alguns meses atrás, eu tinha uma publicação sobre Momentum Echo (clique aqui para ler a publicação). Eu corri em outro papel relativo (ou impulso, se você preferir), que prova ainda outro fator. No papel de Seung-Chan Parks, The Moving Average Ratio and Momentum, ele analisa a relação entre uma média móvel de curto e longo prazo do preço, para classificar os valores mobiliários pela força. Isso é diferente da maioria da literatura acadêmica. A maioria dos outros estudos utiliza rendimentos simples de ponto a ponto para classificar os títulos. Os técnicos usaram médias móveis durante anos para suavizar o movimento de preços. Na maioria das vezes, vemos pessoas usando o cruzamento de uma média móvel como sinal de negociação. O Park usa um método diferente para seus sinais. Em vez de procurar cruzamentos simples, ele compara a proporção de uma média móvel com outra. Um estoque com a média móvel de 50 dias significativamente acima (abaixo) a média móvel de 200 dias terá um ranking alto (baixo). Os valores mobiliários com a média móvel de 50 dias, muito próximo da média móvel de 200 dias, serão encerrados no meio da embalagem. No papel, o parque é parcial à média móvel de 200 dias como a média móvel a mais longo prazo, e ele testa uma variedade de médias de curto prazo variando de 1 a 50 dias. Não deve ser uma surpresa que todos eles funcionem. Na verdade, eles tendem a funcionar melhor que os simples fatores baseados em preços e retorno. Isso não veio como uma grande surpresa para nós, mas apenas porque acompanhamos um fator similar por vários anos que usa duas médias móveis. O que sempre me surpreendeu é o quão bem esse fator é comparado a outros métodos de cálculo ao longo do tempo. O fator que acompanhamos é o índice médio móvel de uma média móvel de 65 dias para a média móvel de 150 dias. Não é exatamente o mesmo que o Parque Testado, mas o mesmo. Eu puxei os dados que temos sobre esse fator para ver como ele se compara aos fatores padrão de retorno de preços de 6 e 12 meses. Para este teste, o decile superior das fileiras é usado. As carteiras são formadas mensalmente e reequilibradas em cada mês. Tudo é executado em nosso banco de dados, que é um universo muito semelhante ao SP 500 SP 400. (clique para ampliar) Nossos dados mostram o mesmo que os testes de Parques. Usar uma proporção de médias móveis é significativamente melhor do que simplesmente usar fatores de retorno de preço simples. Nossos testes mostram a relação média móvel somando cerca de 200 bps por ano, o que não é um pequeno feito. Também é interessante notar que chegamos exatamente a mesma conclusão usando diferentes parâmetros para a média móvel e um conjunto de dados completamente diferente. Isso apenas mostra como o conceito de força relativa é robusto. Para aqueles leitores que leram nossos documentos (disponíveis aqui e aqui), você pode estar se perguntando como esse fator funciona usando nosso processo de teste de Monte Carlo. Não vou publicar esses resultados nesta publicação, mas posso dizer que esse fator médio móvel está consistentemente próximo ao topo dos fatores que rastreamos e tem um volume de negócios bastante razoável para os retornos que ele gera. Usar uma proporção média móvel é uma ótima maneira de classificar os valores mobiliários para uma estratégia de força relativa. Os dados históricos mostram que funciona melhor do que os simples fatores de retorno de preços ao longo do tempo. É também um fator muito robusto porque várias formulações funcionam e funciona em vários conjuntos de dados. Esta entrada foi postada na quinta-feira, 26 de agosto de 2010 às 1:39 da manhã e está arquivada em Relative Strength Research. Você pode acompanhar as respostas a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta. Ou rastreamento de seu próprio site. 9 Respostas à relação média móvel e impulso Outra alternativa baseada em média móvel para usar momentum ponto-a-ponto é tomar a média móvel do impulso 8230 Por exemplo, se você verificar rankings de impulso simples diariamente, it8217s é muito ruidoso, a solução principal foi , 8220don8217t verificar diariamente, 8221, ou seja, verificar mensalmente ou trimestralmente e rerank e reequilibrar as participações. No entanto, você pode verificar diariamente, e potencialmente reequilibrar diariamente, com muito menos ruído se, ao invés de usar um impulso de 12 meses, você usa a média móvel de 21 dias de momentum de 252 dias. Isso também é equivalente, BTW, à proporção da média móvel de hoje de 8217s de 21 dias para a média móvel de 21 dias. A vantagem de usar a média de momentum é que você tem mais capacidade de resposta às mudanças de impulso do que você faz se você verificar o universo oncemonth ou quarterly. Certamente, é muito mais gerenciável usar a técnica MA se você tiver um universo menor para aplicá-lo, pois uso um grupo de ETFs como meu universo, ele funciona bem para mim. Dado que você está trabalhando em um universo de 900 ações e divulgando participações em um formato de fundo, pode não ser aplicável a você, mas pensei que você poderia achar interessante. Isso também é equivalente, BTW, à proporção da média móvel de 21 dias de hoje para a média móvel de 21 dias DE 252 DIAS AGO 8211 EDIT. John Lewis diz: também rastreamos fatores que levam uma média móvel de um cálculo ou pontuação momentânea. O antigo truque de técnicos de usar um MA para suavizar o ruído funciona com força relativa, como acontece com o preço bruto. A freqüência de reequilíbrio geralmente determina o tipo de modelo que você pode usar. Nós executamos estratégias que só podem ser reequilibradas uma vez por trimestre, e temos que usar modelos diferentes para aqueles que fazemos para estratégias que observamos diariamente ou semanalmente. Ambos os métodos funcionam se você usa o fator apropriado, e não descobrimos que o aumento da freqüência de reequilíbrio aumenta automaticamente o retorno. Às vezes, tira do retorno. Depende totalmente do fator e da forma como o implementa (pelo menos na minha experiência). Com os universos e parâmetros que eu testei, não notei o que eu chamaria de melhorias estatísticas significativas 8221 ao retornar ao mudar de rebaixos mensais para técnicas de média móvel que permitem rebatências diárias (potencialmente, pelo menos). O que I8217ve observou foi, em sua maior parte, o que I8217d chamava de retornos equivalentes nos dados do backtest. Eu notei particularmente que o número médio de negociações de ida e volta é apenas muito ligeiramente maior com o potencial de mudança diária, ou seja, há alguns whipsaws, mas apenas alguns. O que eu pessoalmente gosto sobre o potencial de mudanças diárias é, se hipoteticamente, uma das questões I8217m em falhas e queimaduras, a técnica MA seria sair mais rapidamente (e substituir por outra segurança). Obviamente, isso não aconteceu o suficiente no decorrer dos backtests para gerar uma diferença significativa no resultado, mas fornece um bom sabor à minha psique. Suponho que quando I8217m se aposentou e executando meu programa de alguma praia em algum lugar, eu preferiria ter que fazer o check-in mensalmente, no entanto. Aconteceu mais tarde. Por enquanto, enquanto I8217m no computador diariamente de qualquer maneira, também poderia executar meus exames, Paul Montgomery diz: 8220 Não vou publicar esses resultados nesta publicação, mas posso dizer que esse fator médio móvel está consistentemente próximo ao topo dos fatores que seguimos E tem um volume de negócios bastante razoável para os retornos que ele gera8221 O grande post 8211 gostaria de ver mais sobre este John Postagem interessante de fato, eu tenho lido muitos artigos sobre isso e pesquisando sua eficácia8230. A única coisa que não consigo compreender é como é que um fundo Como a AQR, que propõe outra forma de investimento dinâmico, está tão mal. Os seus retornos teóricos são cerca de 13 por ano, mas o fundo real ainda está em menos. Imagina se o investimento em viver com essa ideia gerará resultados próximos dos valores testados8230