Estratégias De Negociação Empírica Características De Dinâmicas

Características empíricas das estratégias de negociação dinâmicas: o caso da Motivação dos Fundos de cobertura A maioria dos gestores de fundos mútuos possui mandatos de investimento semelhantes aos gestores de ativos tradicionais com metas de retorno relativas. Normalmente, eles são constrangidos para manter ativos em um número bem definido de classes de ativos e freqüentemente são limitados a pouca ou nenhuma alavancagem (quantidade). Seus mandatos são para atender ou exceder os retornos em suas classes de ativos. Essas restrições permitiram que a Sharpe modelasse as diferenças estilísticas e de desempenho entre os gerentes. Outra classe de gerentes são gestores de fundos de hedge e consultores de negociação de commodities (CTAs). Seus mandatos são fazer um objetivo de retorno absoluto, independentemente do ambiente de mercado. Para cumprir os mandatos, eles podem escolher entre muitas classes de ativos e utilizar estratégias de negociação dinâmicas (por exemplo, vendas curtas, alavancagem, derivativos). Infelizmente, esta nova flexibilidade não é contabilizada no modelo de fator de classe de ativos Sharpe8217s. A única análise de estilo divulgada publicamente pelo setor de fundos de hedge é uma categorização das estratégias de negociação: SystemsTrend A seguir, descreve os gerentes que usam regras de negociação técnica. SystemsOpportunistic Tradutores impulsionados tecnicamente que também fazem apostas ocasionais confiando em modelos baseados em regras. Os gerentes da GlobalMacro que comercializam principalmente os mercados mais líquidos do mundo (por exemplo, moedas, títulos do governo) geralmente apostam em eventos macroeconômicos (por exemplo, mudanças nas políticas de taxa de juros, desvalorizações cambiais) e dependem principalmente de suas avaliações de fundamentos econômicos. Os comerciantes de valor que compram títulos de empresas que percebem serem subvalorizados com base em sua microanálise dos fundamentos. Gestores aflitos que investem em empresas próximas, em, ou surgiram recentemente da reestruturação da falência corporativa. Solução (s) proposta (s) Os autores propõem adicionar novos fatores ao modelo Sharpe8217s para capturar o estilo de investimento de retorno absoluto. A regressão do estilo Sharpe8217s no retorno dos fundos de hedge revelou uma correlação baixa e às vezes negativa com os retornos da classe de ativos, que reflete como a alavancagem (quantidade) pode influenciar o que o coeficiente de regressão converge. Os fatores de estilo adicionais fornecem uma estrutura analítica para gerenciar portfólios com uma melhor diversidade de estilos. Ao contrário dos descritores qualitativos da indústria de fundos de hedge funds8217, a análise fatorial pode quantificar os retornos reais desses estilos de investimento. Os resultados empíricos mostram que a diversificação do estilo pode melhorar o desempenho de um portfólio de ações tradicionais sem aumentar substancialmente seu risco. Avaliação (es) Os autores analisaram um conjunto de dados recém-compilado composto por 3.327 fundos de investimento dos EUA e 409 fundos de hedge. Cada fundo tinha pelo menos 3 anos de retornos mensais e os fundos não mútuos eram obrigados a ter pelo menos 5 milhões em ativos sob gestão. A aplicação do modelo proposto sobre os fundos mútuos reafirmou o alto nível de correlação entre os rendimentos dos fundos mútuos e as classes de ativos, o que indica que os estilos de fundos mútuos são basicamente estratégias de compra e retenção, utilizando várias classes de ativos. A análise dos fundos de hedge requer a padronização dos retornos (isto é, escala para zero média e variação unitária) para remover diferenças nas variações causadas por diferenças de alavancagem (por exemplo, dois fundos que empregam a mesma estratégia de negociação, mas a alavancagem diferente terá variações de retorno diferentes). Tratando os hedge funds como um único grupo, os autores extraíram cinco componentes principais ortográficos mutuamente, o que explicou aproximadamente 43 da variância de retorno transversal. Para cada um dos fatores de estilo, o autor formou uma carteira usando bancos de hedge fundsCTA que estão correlacionados apenas com esse componente principal. Os pesos do portfólio foram escolhidos para maximizar a correlação entre os retornos da carteira eo componente principal correspondente. Uma vez que as estratégias de negociação dinâmicas lidam com eventos extremos ou de cauda, ​​os autores se concentraram em significância econômica em vez de significância estatística. Eles dividiram os retornos mensais de cada classe de ativos em cinco ambientes que variam de declínios severos a rallies afiados. A evidência empírica mostra que apenas o estilo Value é semelhante ao buy-and-hold. O estilo afligido é simplesmente sensível a títulos corporativos de alto rendimento e não é uma compra e retenção. Os outros estilos não são sensíveis aos mercados de ativos nos estados normais, mas podem ser sensíveis a mercados seletivos em estados extremos. Os autores advertiram que os estilos propostos não cobrem estratégias de arbitragem (por exemplo, vendedores curtos, comerciantes de propagação) e não devem ser usados ​​cegamente para determinar a atribuição de desempenho. Direção (s) Futura (s) Uma vez que os gestores de fundos de hedge não são obrigados a divulgar publicamente seu desempenho e ativos sob administração, a mineração de dados pode descobrir esta informação. Estratégias neutras de mercado mais alinhadas com a comercialização de volatilidade ou com fundos indexados. Como prever a implosão de diversificação com técnicas de mineração de dados existentes. Quanto o viés de sobrevivência influencia os retornos dos estilos propostos Pergunta (s) Não está completamente seguro de como os fatores de estilo foram computados. A incorporação de fatores de estilo é uma maneira de quantificar os retornos reais dos fundos de hedge. A metodologia ainda é discutível: no final do dia, não se resume ao risco, ao dinheiro e ao retorno. Não é óbvio por que é necessário estabelecer diferentes categorias. Embora os resultados empíricos sejam razoáveis, o documento teria sido mais convincente se houvesse alguma comparação em relação às estratégias de impulso. É bastante interessante que a atribuição de desempenho requer pensamentos tão profundos. Pode-se pensar se um algoritmo pode alcançar ganhos semelhantes, então a diferença líquida é a capacidade do gerente8217s. Felizmente, os gestores de hedge funds precisam recuperar todas as perdas antes de obter a comissão. Mesmo que os autores não disponibilizem livremente seu conjunto de dados, uma das home page do autor8217s possui outros conjuntos de dados que podem ser úteis para testar. William Fung e David A Hsieh. Características empíricas das estratégias de negociação dinâmicas: o caso dos fundos de hedge. Revisão de estudos financeiros. 10 (2): 275302, 1997. Caso de Hedge Funds Este artigo examina as características de retorno dos fundos de hedge. Os fundos de hedge são conjuntos de investimento privados não registados (não negociados publicamente), tipicamente sob a forma de parcerias limitadas, operados por um sócio geral que cobra uma taxa fixa (geralmente 1-3 de ativos) e uma taxa de incentivo (geralmente 20 de novos lucros) . O conjunto de dados neste documento foi obtido junto da Tass Asset Management, AIG Global Investors e Paradigm LDC. As principais descobertas neste artigo são as seguintes. Um, os retornos dos fundos de hedge têm uma correlação muito baixa com os retornos dos mercados de ativos padrão, como taxas de juros de curto prazo, ações norte-americanas, ações não norte-americanas, ações de mercados emergentes, títulos do governo dos EUA, títulos do governo norte-americano, ouro (como um Proxy para commodities), e o dólar americano ponderado negociado (como um proxy para moedas estrangeiras). Isso é muito diferente dos fundos de investimento dos EUA, cujos retornos têm alta correlação com esses mercados de ativos padrão. Dois, existem cinco estilos de hedge funds dominantes. Geralmente, os consultores de fundos de hedge classificam os fundos de hedge em estilos com base nas descrições dos gestores das suas estratégias de negociação. Utilizamos um esquema de classificação quantitativa. A ideia é muito simples. Se dois gerentes usam o mesmo estilo de negociação nos mesmos mercados, seus retornos estão correlacionados entre si, mesmo que não estejam correlacionados com os retornos de qualquer mercado de ativos. A análise de componentes principais é uma ferramenta estatística para agrupar fundos com base em sua correlação entre si. Encontramos cinco componentes principais nos ganhos de hedge funds que podem explicar em conjunto cerca de 45 da variação transversal. Isso mostra que os hedge funds têm muitos estilos de investimento diferentes. Ao examinar os fundos principalmente fortemente correlacionados com estes cinco principais componentes ou estilos, associamos nomes a esses estilos. Dois estilos estão associados a comerciantes de futuros ou consultores de negociação de commodities (CTAs). Um estilo está associado a alocadores de ativos globalmacro, como George Soros, um estilo está associado a comerciantes de capital próprio de longo prazo e um estilo está associado a fundos que investem nos títulos em dificuldades de empresas próximas , Dentro ou saindo da falência. Um futuro objetivo de pesquisa é examinar alguns estilos de nicho que não são identificados pela análise de componentes principais. Um importante problema aberto é o viés de sobrevivência. Nosso conjunto de dados consiste em fundos que estavam em operação no final de 1995. Não conseguimos obter informações sobre os fundos que cessaram a operação antes dessa data. Os retornos dos fundos sobreviventes podem prejudicar os retornos de todos os fundos. Estamos no processo de coleta de dados de fundos extintos para fazer uma análise adequada de sobrevivência. Pesquisadores acadêmicos: clique aqui para baixar um documento do Word para solicitar os dados do hedge fund utilizados neste artigo. Por G. William Schwert. 2002. As anomalias são resultados empíricos que parecem ser inconsistentes com as teorias mantidas do comportamento dos preços dos ativos. Eles indicam ineficiência no mercado (oportunidades de lucro) ou inadequações no modelo de precificação de ativos. A evidência neste artigo mostra que o efeito de tamanho, o valor eff. As anomalias são resultados empíricos que parecem ser inconsistentes com as teorias mantidas do comportamento dos preços dos ativos. Eles indicam ineficiência no mercado (oportunidades de lucro) ou inadequações no modelo de precificação de ativos. A evidência neste artigo mostra que o efeito do tamanho, o efeito do valor, o efeito do fim de semana e o efeito do rendimento do dividendo parecem ter enfraquecido ou desapareceu após a publicação dos trabalhos que os destacaram. Ao mesmo tempo, os praticantes iniciaram veículos de investimento que implementaram as estratégias implicadas por alguns desses trabalhos acadêmicos. O efeito do turn-of-year da pequena empresa tornou-se mais fraco nos anos após ter sido documentado pela primeira vez na literatura acadêmica, embora existam algumas evidências de que ainda existe. Curiosamente, no entanto, não parece existir nos retornos de carteira de profissionais que se concentram em pequenas empresas de capitalização. Todos esses achados aumentam a possibilidade de que as anomalias sejam mais evidentes do que as reais. A notoriedade associada aos achados de evidências incomuns tenta os autores a investigar mais profundamente as anomalias intrigantes e depois a tentar explicá-las. Mas mesmo que as anomalias existissem na amostra por William Fung, David A. Hsieh, Narayan Y. Naik, Mila Getmansky, Harry Markowitz, Tuomo Vuolteenaho, Seminário Partici. 2006. Utilizamos um conjunto abrangente de fundos de fundos para investigar desempenho, risco e formação de capital no setor de hedge funds de 1995 a 2004. Embora o fundo de fundos médio ofereça alfa somente no período entre outubro de 1998 e março 2000, um subconjunto de fundos de fundos de forma consistente. Utilizamos um conjunto abrangente de fundos de fundos para investigar desempenho, risco e formação de capital no setor de hedge funds de 1995 a 2004. Embora o fundo de fundos médio ofereça alfa somente no período entre outubro de 1998 e março 2000, um subconjunto de fundos de fundos fornece consistentemente alfa. Os fundos produtores de alfa não são tão propensos a liquidar quanto aqueles que não fornecem alfa e experimentam influxos de capital muito maiores e mais estável do que seus homólogos menos afortunados. Esses fluxos de capital atenuam a capacidade dos produtores alfa de continuar a fornecer alfa no futuro. HEDGE FUNDS SÃO LEGALMENTE REGULADOS veículos de investimento ativo com grande flexibilidade comercial. Acredita-se que eles busquem estratégias de investimento altamente sofisticadas e prometam entregar retornos aos seus investidores que não são afetados pelos caprichos dos mercados financeiros. Os ativos gerenciados por hedge funds cresceram substancialmente ao longo da última década, cada vez mais impulsionados por alocações de portfólio de investidores institucionais.1 Os fundos Hedge também foram atraídos por Vikas Agarwal, Narayan Y. Naik. 2000. Uma vez que os retornos dos fundos de hedge exibem exposições não-lineares às classes de ativos padrão (Fung e Hsieh (1997a, 2000a)), os modelos tradicionais de fatores lineares oferecem ajuda limitada na avaliação do desempenho dos fundos de hedge. Propomos um modelo de fator geral de classe de ativos que compreende os retornos em excesso. Uma vez que os retornos dos fundos de hedge exibem exposições não-lineares às classes de ativos padrão (Fung e Hsieh (1997a, 2000a)), os modelos tradicionais de fatores lineares oferecem ajuda limitada na avaliação do desempenho dos fundos de hedge. Propomos um modelo de fator geral de classe de ativos que compreende os retornos excessivos das estratégias passivas baseadas em opções e as estratégias de compra e retenção para avaliar o desempenho dos fundos de hedge. Embora, na prática, os hedge funds possam seguir uma miríade de estratégias de negociação dinâmicas, descobrimos que algumas estratégias de escrita de opções simples podem explicar uma proporção significativa de Nicolas PB Bollen, Veronika K. Pool, Craig Lewis, Bing Liang, Neil Ramsey Jacob Sagi, Paul Schultz - Journal of Finance. 2009. Evidências da distribuição em comum Encontramos uma descontinuidade significativa na distribuição conjunta dos retornos reportados do fundo de hedge: o número de ganhos pequenos excede em muito o número de pequenas perdas. A descontinuidade está presente em fundos vivos, fundos defuntos e fundos de todas as idades, sugerindo que isso. Evidências da distribuição em comum Encontramos uma descontinuidade significativa na distribuição conjunta dos retornos reportados do fundo de hedge: o número de ganhos pequenos excede em muito o número de pequenas perdas. A descontinuidade está presente em fundos ao vivo, fundos defuntos e fundos de todas as idades, sugerindo que não é causado por viés de banco de dados. A descontinuidade está ausente nos três meses que culminaram em uma auditoria, fundos que investem em ativos líquidos e fatores de risco de fundos de hedge, sugerindo que ele não é gerado nem pela habilidade dos gerentes para evitar perdas nem por não-linearidades no retorno de ativos de hedge funds. Uma explicação restante é que os gestores de fundos de hedge evitam reportar perdas para atrair e reter investidores. Atualmente, os hedge funds estão atraindo uma grande atenção dos investidores, acadêmicos e reguladores por uma série de razões, mas principalmente devido aos retornos que os gestores de hedge funds informam. Os investidores querem compartilhar as riquezas, os acadêmicos querem entender os fatores de risco subjacentes e os reguladores estão preocupados com o potencial de fraude. Alguns membros da SEC suportam uma regulamentação adicional dos hedge funds e William N. Goetzmann, Massimo Massa - Working Paper, 7567, National Bureau of Economic Research. 2000. Utilizamos um painel de contas individuais de dois anos em um fundo mútuo de índice SampP 500 para examinar o comportamento comercial e de investimento de mais de 91 mil investidores que escolheram um veículo de economia econômica de custo baixo e passivo. Isso nos permite caracterizar a heterogeneidade dos investidores em termos de. Utilizamos um painel de contas individuais de dois anos em um fundo mútuo de índice SampampP 500 para examinar o comportamento de negociação e investimento de mais de 91 mil investidores que escolheram um veículo de economia econômica de baixo custo e passivo. Isso nos permite caracterizar a heterogeneidade dos investidores em termos de padrões de investimento. Em particular, identificamos comerciantes de feedback positivo, bem como contrários cujas atividades estão condicionadas aos movimentos do mercado de ações do dia anterior. Testamos a consistência ea rentabilidade dessas estratégias condicionais ao longo do tempo. Achamos que os comerciantes mais freqüentes são tipicamente contrários, enquanto os comerciantes infrequentes são mais tipicamente investidores de impulso. A dinâmica dessas classes de investidores nos ajuda a examinar parcialmente a questão do investidor marginal durante o período do nosso estudo. Achamos que o comportamento dos investidores momentâneos é tipicamente mais correlacionado com as mudanças no SampampP 500 e nós rastreamos sua dinâmica ao longo do tempo. Criamos fatores comportamentais baseados em fluxos contrários e momentum e mostramos que eles funcionam bem contra um benchmark de carga em fatores latentes extraídos dos retornos. Nós também usamos o comportamento dos impulsionadores momentais e contrários para construir uma medida de polarização do mercado. Isso captura a dispersão das crenças entre os investidores e ajuda a explicar o valor dos ativos melhor do que as medidas padrão de dispersão de crenças. Agradecimentos: Agradecemos a Fidelity por nos fornecer os dados para este estudo. Agradecemos ao Centro Internacional de Finanças pelo Wessel Marquering, Marno Verbeek, K. U. Leuven, K. U. Leuven - Revista de Análise Financeira e Quantitativa. 2000. Neste artigo, analisamos o valor econômico da previsão dos retornos dos índices e da volatilidade. Com base em modelos lineares bastante simples, estimados recursivamente, produzimos previsões genuínas fora da amostra para o retorno do índice SampP 500 e sua volatilidade. Usando dados mensais de 1954 t. Neste artigo, analisamos o valor econômico da previsão dos retornos dos índices e da volatilidade. Com base em modelos lineares bastante simples, estimados recursivamente, produzimos previsões genuínas fora da amostra para o retorno do índice SampampP 500 e sua volatilidade. Usando dados mensais de 1954 a 1998, testamos a significância estatística da previsibilidade do retorno e da volatilidade e examinamos o valor econômico de uma série de estratégias comerciais alternativas. Por Rajesh K. Aggarwal, sugestões de Jim Berens, Jane Buchan, Judy Posnikoff, Patricia Watters, Rajesh K. Aggarwal - de TCP Pacing, IEEE INFOCOM 2000. Participantes da UC-Irvine. A correspondência pode ser enviada para. Por Harry Mamaysky, Matthew Spiegel, para discussões úteis, Judy Chevalier, Simon Gervais, Larry Glosten. Este artigo apresenta um modelo em que os investidores não podem permanecer no mercado para negociar em todos os momentos. Como resultado, eles têm um incentivo para criar empresas comerciais ou intermediários de mercado financeiro (FMIs) para assumir seu portfólio enquanto se envolvem em outras atividades. Pesquisas anteriores assumiram que. Este artigo apresenta um modelo em que os investidores não podem permanecer no mercado para negociar em todos os momentos. Como resultado, eles têm um incentivo para criar empresas comerciais ou intermediários de mercado financeiro (FMIs) para assumir seu portfólio enquanto se envolvem em outras atividades. Pesquisas anteriores assumiram que essas empresas atuam como indivíduos dotados de uma função de utilidade. Aqui, são empresas que simplesmente recebem ordens de seus investidores. A partir desta configuração surge uma teoria dos fundos mútuos e outras FMIs (como casas de investimento, bancos e companhias de seguros) com implicações para os seus estilos de negociação, bem como para o efeito sobre os preços dos ativos. O modelo fornece suporte teórico para descobertas empíricas passadas e fornece novas previsões empíricas, algumas das quais são testadas neste documento. Classificação JEL: G12, G20Banks, casas de investimento e fundos de investimento criaram, nos últimos anos, uma grande variedade de veículos que comercializam em nome dos investidores. Em 1999, por exemplo, os fundos de ações dos EUA administraram cerca de 6 trilhões de dólares em 1990, esse número era de apenas 300 bilhões. Presumivelmente, tais intermediários de mercado financeiro (doravante FMIs) atendem a uma determinada demanda de investidores. Uma série de documentos empíricos observaram que a infinidade de instituições financeiras existentes exibem uma ampla gama de comportamentos comerciais, muitos dos quais são difíceis de conciliar com Andrew J. Patton. 2008. Pode-se considerar o conceito de neutralidade do mercado como tendo amplitude e profundidade: a amplitude reúne o número de riscos de mercado para os quais o hedge fund é neutro, enquanto a profundidade reúne a integridade da neutralidade do fundo para riscos de mercado. Concentramo-nos na profundidade da neutralidade do mercado e no suporte. Pode-se considerar o conceito de neutralidade do mercado como tendo amplitude e profundidade: a amplitude reúne o número de riscos de mercado para os quais o hedge fund é neutro, enquanto a profundidade reúne a integridade da neutralidade do fundo para riscos de mercado. Concentramo-nos na profundidade de neutralidade do mercado e propomos conceitos de neutralidade diferentes para fundos de hedge. A neutralidade média anula a base de neutralidade padrão baseada em correlação. A neutralidade de variância, a neutralidade de valor em risco e a neutralidade da cauda dizem respeito à neutralidade do risco do hedge fund para riscos de mercado. Finalmente, a neutralidade completa corresponde à independência do fundo para riscos de mercado. Sugerimos testes estatísticos para cada conceito de neutralidade e aplicamos os testes em um banco de dados combinado de retornos mensais de hedge funds neutros no mercado das bases de dados HFR e TASS hedge fund. Nós achamos que entre um quarto e um terço desses fundos exibem alguma exposição significativa ao risco de mercado. Ele retorna ao mercado, mas também que não há relações não-lineares. Para testar a neutralidade média, pode-se empregar uma série de métodos. Alguns autores (Agarwal e Naik 2004 Asness, Krail e Liew 2001 - Fung e Hsieh 1997 - Mitchell e Pulvino 2001) empregam regressões lineares por partes: ou, mais geralmente, rit 0 1 rmt1 1 rmt1 eit (4) rit 0 1rmt1 2rmt1 E. Por Yong Chen, Bing Liang - Revista de Análise Financeira e Quantitativa. 2007. Este artigo examina se os fundos de hedge de timing de mercado autodescritos têm a capacidade de expirar o mercado de ações dos EUA. Nós propomos uma nova medida para o retorno temporário e a volatilidade em conjunto, que relaciona os retornos dos fundos ao índice Sharpe quadrado do portfólio de mercado. Usando uma amostra de 221 timing de mercado f. Este artigo examina se os fundos de hedge de timing de mercado autodescritos têm a capacidade de expirar o mercado de ações dos EUA. Nós propomos uma nova medida para o retorno temporário e a volatilidade em conjunto, que relaciona os retornos dos fundos ao índice Sharpe quadrado do portfólio de mercado. Usando uma amostra de 221 fundos de cronograma de mercado durante o período de 1994 a 2005, encontramos evidências de capacidade de tempo nos níveis agregado e de fundo. A capacidade de sincronização parece relativamente forte em condições de mercado urso e voláteis. Nossas descobertas são robustas para outras explicações, incluindo estratégias públicas baseadas em informações, negociação de opções e participações ilíquidas. A análise do Bootstrap mostra que é improvável que a evidência seja atribuída à sorte.