Estratégias De Troca Séries Temporais

Análise da Série de Tempo e Arbitragem Estatística G63.2707, Outono de 2009 Como analisamos os dados financeiros históricos para desenvolver estratégias de negociação rentáveis ​​e de baixo risco Este curso é uma introdução à análise de séries temporais, como usado em finanças e estratégias de negociação relevantes tanto para comprar - Participantes do mercado lado a lado e vendidos. O curso será dividido em três partes: modelos lineares: AR e MA para processos escalares e vetoriais, e estimativa de volatilidade e covariância simples. Avaliação do modelo e análise residual. Cointegration e sua aplicação em modelos de risco e estratégias de negociação de pares. Modelos não-lineares: ARCH, GARCH e modelos de volatilidade mais gerais. Aplicações: microestrutura de mercado, modelagem de custos de transações e estratégias de negociação ótimas tanto para agência quanto para negociação principal. Instrutores Lin Li, ll1084 em nyu Pré-requisitos O curso destina-se a estudantes de segundo ano no Programa MS de Institutos Courant em Matemática em Finanças. Espera-se que esses estudantes tenham uma excelente base em matemática aplicada ao financiamento (cálculo estocástico e PDEs), um histórico razoável em finanças (teoria de portfólio e gerenciamento de riscos) e no computação, mas não necessariamente um conhecimento intensivo de estatísticas. Estudantes com preparação comparável podem se matricular se houver espaço disponível. Cerca de 5 conjuntos de lição de casa (40 total), um teste (30) e um projeto final (30). Referências Temos uma conta de classe na Wharton Research Data Services. As informações de login serão dadas na aula. Carol Alexander, Modelos de mercado. James D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press 1994. Joel Hasbrouck, Empirical Market Microstructure, Oxford University Press 2006 (mais informações na página Hasbroucks). Stephen J. Taylor, Dinâmica de Preços de Ativos, Volatilidade e Previsão, Princeton University Press 2005. Ruey S. Tsay, Análise da Série de Tempo Financeiro, 2ª Edição, Wiley 2005. Os artigos de pesquisa serão disponibilizados conforme necessário. Segunda-feira à noite, das 7h10 às 9h da manhã em Silver 713, de 14 de setembro a 7 ou 14 de dezembro. (Não há feriado de Columbus Day este ano.) O cronograma e o esboço abaixo estão sujeitos a alterações dependendo de como o curso Desenvolve, e sobre as demandas de viagem dos instrutores. Em uma estratégia de negociação não-linear para as séries temporais financeiras Fernanda Strozzi a. Jos-Manuel Zaldvar Comenges b. Universidade de Carlo Cattaneo (LIUC), Faculdade de Engenharia, Instituto de Métodos Quantitativos, 21053 Castellanza (VA), Itália b Comissão Europeia, Centro Comum de Pesquisa, Instituto de Meio Ambiente e Sustentabilidade, TP272, 21020 Ispra (VA), Itália, aceito em 3 de agosto de 2005. Disponível on-line em 3 de outubro de 2005. Uma nova estratégia de negociação baseada em técnicas de reconstrução espacial estadual é proposta. A técnica utiliza a evolução do volume do espaço estadual e sua taxa de mudança como indicadores. Esta metodologia foi testada off-line usando dezoito séries temporárias de câmbio de alta freqüência com e sem custos de transação. Em nossa análise, um valor médio ótimo de aproximadamente 25 ganho pode ser obtido nas séries sem custos de transação e um valor médio ótimo de aproximadamente 11 ganhos assumindo 0,2 de custos em cada transação. Tabela 1. Fig. 1. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. Fig. 5. Fig. 6. Tabela 2. Fig. 7. Fig. 8. Fig. 9. Fig. 10. Tabela 3. Fig. 11. Fig. 12. Fig. 13. Fig. 14. Autor correspondente. Tel. 39 0331 572634 fax: 39 0331 480746. Momento da série da série Documentamos o significativo momentumrdquo da série ldquotime nos futuros do índice de ações, moeda, commodities e obrigações para cada um dos 58 instrumentos líquidos que consideramos. Encontramos persistência nos retornos de um a 12 meses que inverte-se parcialmente em horizontes mais longos, consistentes com as teorias do sentimento sobre a sub-reação inicial e a reação excessiva. Um portfólio diversificado de estratégias de impulso de séries temporais em todas as classes de ativos oferece retornos anormais substanciais com pouca exposição aos fatores padrão de preços de ativos e atua melhor em mercados extremos. Examinando as atividades de negociação de especuladores e hedgers, achamos que os especuladores lucram com o impulso das séries temporárias à custa dos hedgers. Classificação de JEL Preços de ativos Volume de negociação Preços de futuros Mercados financeiros internacionais Eficiência do mercado 1. Introdução: uma caminhada de tendência em Wall Street Documentamos uma anomalia de preços de ativos que denominamos o ítem da série ldquotime, rdquo, que é notavelmente consistente em classes e mercados de ativos muito diferentes. Especificamente, encontramos uma forte previsibilidade positiva a partir de retornos passivos de segurança para quase cinco dúzias de contratos de futuros e futuros que incluem índices de capital do país, moedas, commodities e títulos soberanos em mais de 25 anos de dados. Achamos que o excesso de retorno de cada 12 meses de cada instrumento é um preditor positivo de seu retorno futuro. Este impulso de série de tempo ou ldquotrendrdquo persiste por cerca de um ano e depois inverte-se parcialmente em horizontes mais longos. Essas descobertas são robustas em uma série de subamostra, períodos de observação e períodos de espera. Descobrimos que os lucros de impulso da série de tempo de 12 meses são positivos, não apenas em média, por esses ativos, mas para todo contrato de ativos que examinamos (58 no total). O impulso da série de tempo está relacionado, mas diferente do fenômeno conhecido como ldquomomentumrdquo na literatura financeira, que é principalmente de natureza transversal. A literatura de impulso enfoca o desempenho relativo dos valores mobiliários na seção transversal. Descobrindo que os títulos que superaram recentemente os seus pares nos últimos três a 12 meses continuam a superar os seus pares, em média, no próximo mês. 1 Ao invés de se concentrar nos retornos relativos dos valores mobiliários na seção transversal, o impulso da série de tempo se centra exclusivamente em um retorno anterior das garantias. Nós argumentamos que o impulso da série de tempo coincide diretamente com as previsões de muitas teorias de preços de ativos comportamentais e racionais proeminentes. Barberis, Shleifer e Vishny (1998). Daniel, Hirshleifer e Subrahmanyam (1998). E Hong e Stein (1999) se concentram em um único recurso de risco, portanto, têm implicações diretas para as séries temporais, em vez de uma previsibilidade transversal. Do mesmo modo, teorias racionais do impulso (Berk et al., 1999. Johnson, 2002. Ahn et al., 2003. Liu e Zhang, 2008 xA0andxA0Sagi e Seasholes, 2007) também pertencem a um único ativo de risco. Nosso achado de impulso de séries temporais positivas que reverte parcialmente no longo prazo pode ser consistente com a sub-reação inicial e a reação exagerada, que as teorias do sentimento sugerem podem produzir esses padrões de retorno. 2 No entanto, nossos resultados também colocam vários desafios para essas teorias. Primeiro, achamos que as correlações das estratégias de impulso das séries temporais em classes de ativos são maiores do que as correlações das próprias classes de ativos. Isso sugere um componente comum mais forte para o impulso das séries temporais em diferentes ativos do que está presente entre os próprios ativos. Essa estrutura de correlação não é abordada por modelos comportamentais existentes. Em segundo lugar, tipos diferentes de investidores em diferentes mercados de ativos estão produzindo os mesmos padrões ao mesmo tempo. Em terceiro lugar, não conseguimos encontrar um vínculo entre o impulso das séries temporais e as medidas de sentimento dos investidores utilizados na literatura (Baker e Wurgler, 2006 xA0andxA0Qiu e Welch, 2006). Para entender a relação entre as séries temporais e o impulso transversal, seus drivers subjacentes e a relação com a teoria, nós decomponemos os retornos de uma série de tempo e estratégia de impulso transversal, seguindo a estrutura de Lo e Mackinlay (1990) e Lewellen (2002). ). Essa decomposição nos permite identificar as propriedades dos retornos que contribuem para esses padrões e quais recursos são comuns e únicos para as duas estratégias. Achamos que a auto-covariância positiva nos retornos dos contratos de futuros gera a maior parte das séries temporais e os efeitos de impulso de seção transversal que encontramos nos dados. A contribuição dos outros dois componentes de retorno, as correlações cruzadas temporais e a variação nos retornos médios são pequenas. De fato, as correlações cruzadas em série negativas (ou seja, os efeitos do lead-lag entre valores mobiliários), que afetam o ímpeto transversal, são insignificantes e do sinal ldquowrongrdquo entre nossos instrumentos para explicar o impulso das séries temporais. A nossa descoberta de que as séries temporais e os lucros de impulso transversal levam devido a covariâncias automáticas consistentes com as teorias mencionadas acima. 3 Além disso, achamos que o impulso da série de tempo capta os retornos associados ao impulso das ações individuais (transversais), mais notavelmente o fator UMD da Fama e da França, apesar do impulso da série de tempo ser construído a partir de um conjunto de títulos completamente diferente. Esse achado indica uma forte estrutura de correlação entre o impulso das séries temporais e o momento da seção transversal mesmo quando aplicado a diferentes ativos e sugere que nossa carteira de momentum das séries temporais capte o momento da ação individual. Para entender melhor o que poderia estar impulsionando o impulso da série de tempo, examinamos a atividade de negociação de especuladores e hedgers em torno desses padrões de retorno usando dados de posição semanais da Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Achamos que os especuladores negociam com o impulso da série temporal, posicionando-se, em média, para aproveitar a tendência positiva nos retornos nos primeiros 12 meses e reduzir suas posições quando a tendência começa a reverter. Conseqüentemente, os especuladores parecem lucrar com o impulso das séries temporais à custa dos hedgers. Usando uma auto-regressão vetorial (VAR), confirmamos que os especuladores trocam na mesma direção que um choque de retorno e reduzem suas posições à medida que o choque se dissipa, enquanto os hedgers tomam o lado oposto desses negócios. Finalmente, descomponemos o impulso das séries temporais para o componente que vem da previsibilidade do preço spot versus o yielddquo de ldquoroll decorrente da forma da curva de futuros. Embora as mudanças nos preços no local sejam principalmente impulsionadas por choques de informações, o desempenho do rolo pode ser impulsionado pelos efeitos de liquidez e pressão de preços nos mercados de futuros que afetam o retorno a futuros futuros, sem alterar necessariamente o preço à vista. Portanto, esta decomposição pode ser uma maneira de distinguir os efeitos da disseminação da informação da pressão de hedge. Achamos que ambos os efeitos contribuem para o impulso das séries temporais, mas apenas as mudanças nos preços ao longo do tempo estão associadas a reversões de longo prazo, consistente com a idéia de que os investidores podem reagir de maneira excessiva à informação no mercado à vista, mas que a pressão de hedging é mais longa - vivido e não afetado pela reação exagerada. Nosso achado do impulso da série de tempo em praticamente todos os instrumentos que examinamos parece desafiar a hipótese de ldquorandom walkrdquo, que em sua forma mais básica implica que saber se um preço subiu ou baixou no passado não deveria ser informativo sobre se ele iria subir ou No futuro. Embora a rejeição da hipótese de caminhada aleatória não implique necessariamente uma rejeição de uma noção mais sofisticada de eficiência do mercado com prêmios de risco variáveis ​​no tempo, mostramos ainda que um portfólio diversificado de impulso de séries temporais em todos os ativos é notavelmente estável e robusto, produzindo uma Sharpe maior que um anualmente, ou cerca de 2,5 vezes o índice de Sharpe para a carteira de mercado de ações, com pouca correlação com benchmarks passivos em cada classe de ativos ou uma série de fatores padrão de preços de ativos. Os retornos anormais do impulso das séries temporais também não parecem ser compensações por risco de colisão ou eventos de cauda. Em vez disso, o impulso da série de retorno para o tempo tende a ser maior quando os retornos dos mercados de ações são mais avançados que o melhor quando o mercado experimenta grandes movimentos para cima e para baixo. Portanto, o impulso das séries temporais pode ser um hedge para eventos extremos, tornando o seu maior prémio de retorno ainda mais intrigante a partir de uma perspectiva baseada em risco. A robustez do impulso das séries temporais para classes e mercados de ativos muito diferentes sugere que nossos resultados não são provavelmente espúrios, e a duração relativamente curta da previsibilidade (menos de um ano) e a magnitude do prémio de retorno associado ao momento da série temporal apresentam significância Desafios para a hipótese de caminhada aleatória e talvez também para a hipótese de mercado eficiente, embora não possamos descartar a existência de uma teoria racional que possa explicar esses achados. Nosso estudo relaciona-se com a literatura sobre relações de autocorrelação de retorno e variância que também encontra desvios da hipótese de caminhada aleatória (Fama e French, 1988. Lo e Mackinlay, 1988 xA0andxA0Poterba e Summers, 1988). Embora esta literatura seja amplamente focada em ações americanas e globais, Cutler, Poterba e Summers (1991) estudam uma variedade de ativos, incluindo habitação e colecionáveis. A literatura encontra autocorrelações de retorno positivo em horizontes diários, semanais e mensais e autocorrelações negativas em freqüências anuais e plurianuais. Completamos esta literatura de várias maneiras. Os estudos de autocorrelação examinam, por definição, a previsibilidade de retorno, onde o comprimento do período inicial do período inicial é o mesmo que o período inicial daqueles que os retornos estão previstos. Esta restrição mascara a previsibilidade significativa que é descoberta quando os períodos de look-back são permitidos para diferir dos períodos previstos ou de espera. Em particular, o nosso resultado de que os últimos 12 meses de retornos prevêem fortemente os retornos no próximo mês é perdida ao analisar as autocorrelações de um ano. Embora a continuação do retorno também possa ser detectada de forma implícita a partir de índices de variância, complementamos a literatura documentando explicitamente a extensão da continuação do retorno e construindo um fator de momentum da série temporal que pode ajudar a explicar os fenômenos existentes de precificação de ativos, como os prêmios de impulso transversal e hedge Financiar retorno de futuros macro e gerenciados. Além disso, um componente significativo das descobertas de maior freqüência em ações é contaminado por efeitos de microestrutura de mercado, como preços obsoletos (Richardson, 1993 xA0andxA0Ahn et al., 2002). Concentrar-se em futuros líquidos em vez de ações individuais e olhar para dados de baixa freqüência mitiga muitos desses problemas. Finalmente, exclusivo desta literatura, relacionamos a previsibilidade das séries temporais com a dinâmica das posições de hedger e especuladores e decomposamos os retornos nas mudanças de preços e nas taxas de rolamentos.