最大下降、恢复和动量

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英文标题：
《Maximum drawdown, recovery, and momentum》
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作者：
Jaehyung Choi
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最新提交年份：
2021
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英文摘要：
  We empirically test predictability on asset price by using stock selection rules based on maximum drawdown and its consecutive recovery. In various equity markets, monthly momentum- and weekly contrarian-style portfolios constructed from these alternative selection criteria are superior not only in forecasting directions of asset prices but also in capturing cross-sectional return differentials. In monthly periods, the alternative portfolios ranked by maximum drawdown measures exhibit outperformance over other alternative momentum portfolios including traditional cumulative return-based momentum portfolios. In weekly time scales, recovery-related stock selection rules are the best ranking criteria for detecting mean-reversion. For the alternative portfolios and their ranking baskets, improved risk profiles in various reward-risk measures also imply more consistent prediction on the direction of assets in future. In the Carhart four-factor analysis, higher factor-neutral intercepts for the alternative strategies are another evidence for the robust prediction by the alternative stock selection rules.
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中文摘要：
我们使用基于最大提取率及其连续恢复的股票选择规则对资产价格的可预测性进行了实证检验。在各种股票市场中，根据这些替代选择标准构建的月度动量型和每周反转型投资组合不仅在预测资产价格方向方面，而且在捕捉横截面回报差异方面都具有优势。在月度期间，按最大提取率指标排名的替代投资组合表现出优于其他替代动量投资组合，包括传统的基于累积回报率的动量投资组合。在每周时间尺度中，与恢复相关的股票选择规则是检测均值回归的最佳排名标准。对于替代投资组合及其排名篮，各种回报风险度量中的风险状况改善也意味着对未来资产方向的预测更加一致。在Carhart四因素分析中，替代策略的高因素中性截距是替代股票选择规则稳健预测的另一个证据。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Portfolio Management        项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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PDF下载：
--> Maximum_drawdown,_recovery,_and_momentum.pdf (295.27 KB)

2022-5-6 02:18:26 上传

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关键词：Quantitative Differential Optimization Applications Alternative

最大下降、恢复和动量Jaehyung Choia，*aGoldman Sachs&Co.，纽约，USA摘要我们使用基于最大提取率及其连续回收率的股票选择规则，对资产价格的可预测性进行了实证检验。在各种股票市场中，根据这些替代选择标准构建的月度动量型和每周反转型投资组合不仅在预测资产价格方向方面，而且在捕捉横截面回报差异方面都具有优势。在月度期间，按最大提取指标排名的另类投资组合表现出优于其他另类动量投资组合，包括传统的基于累积收益的动量投资组合。在每周时间尺度中，与恢复相关的股票选择规则是检测均值回归的最佳排名标准。对于替代投资组合及其排名篮子，各种奖励风险度量中的风险收益改善也意味着对未来资产方向的预测更加一致。在Carhart四因素分析中，替代策略的高因素中性截距是替代股票选择规则稳健预测的另一个证据。关键词：动量、均值回归、最大跌幅、恢复、另类选股规则1。引言在金融市场中寻找统计套利对于金融专家和从业者来说都是最重要的任务。

经验上存在的系统性套利不仅是Fama（1965）和Samuelson（1965）提出的有效市场假说的实验反例，而且也是*通讯地址：美国纽约州纽约市高盛股份有限公司，邮编10282。电子邮件地址：jj。在永。choi@gmail.com（蔡杰荣）披露：本文中表达的观点和陈述是作者的观点和陈述，可能不同于戈德曼萨克斯或其内部持有或表达的观点或观点。本文内容仅供参考，不是投资建议或任何其他类型的建议。作者、高盛或其附属机构、高管、员工或代表均不承担与本文任何内容有关的任何责任，也不承担任何人因依赖此类内容或其任何部分而采取的任何行动或不作为。2021年9月7日提交给爱思唯尔的预印本向prac提倡者提供了利润丰厚的交易策略来源。在各种市场效率中，价格动量（Jegadeesh和Titman（1993））是最著名的市场异常之一，但FamaFrench三因素模型（Fama和French（1993、1996））无法解释。尽管在许多资产类别和市场中都发现了价格上涨的势头（Rouwenhorst（1998、1999）；奥库涅夫和德里克（2003）；埃尔布和哈维（2006年）；Asness等人（2013年）；Moskowitz et al.（2012）），对于异常的许多替代解释，如自相关和横截面相关，仍然无法完全解释（Lo和MacKinlay（1990）；Lewellen（2002）），部门动力（Moskowitz和Grinblatt（1999）），投资者对新闻传播的行为方面（Hong和Stein（1999）；Te rence等人（2000年）；丹尼尔等人（1998）；Barberis et al.（1998））、套利的对称性制造（Choi（2012））、交易成本（Lesmond et al。

(2004)).在动量型投资组合结构中引入各种排名规则是理解价格动量的一种有价值的方法。首先，这是一种寻找可能解释动量现象的潜在因素的直接方法。此外，此类替代标准可作为实际交易信号的潜在指标。提出了几种选择规则，文献包括时间序列模型（Moskowitz et al.（2012））、交易量（Lee and Swaminathan（2000））、流动性（Amihud and Mendelson（1986））；胡（1997）；Datar等人（1998年）；阿米哈德（2002）；Kim et al.（2012）），物理学中动量的类比（Choi（2014）），奖励风险度量（Rachev et al.（2007）；Choi等人（2015年），以及52周的高价（George和Hwang（2004年）；刘等人（2011）；乔治等人（2018年）。特别是52周的高势头（George and Hwang（2004）；刘以东（2011）；George et al.（2018））符合价格动量的哲学。由于52周的最高价格是52周内的最高价格，因此最近一年内的最高价格回过头来强调了这一时期存在更强的价格势头。达到52周新高也吸引了投资者的关注和兴趣，因为他们希望资产能够在接下来的时间段内保持价格上涨。尽管在类似的分析中，考虑52周的低价也是合理的，但相反的方向并没有被报道为动量策略的成功排名标准。测试52周的低价作为选择规则并不是将下行风险纳入动量型投资组合构建过程的唯一方法。Rachev等人（2007年）关注了Sharpe比率、STAR比率和Rachev比率等奖励风险指标。

据报道，尾部行为和风险可以预测标准普尔500指数成分股的未来价格走势。同样值得注意的是，它们的替代投资组合风险较小，下行尾部较薄。作为拉切夫等人（2007）工作的延伸，在各种资产类别中实施了使用classica l temperedstable（CTS）分布的回报-风险动量策略（Choi等人（2015））。无论资产类别和市场如何，我们发现，CTS奖励风险衡量标准所列的备选策略都表现出了更好的可操作性和奖励风险。类似地，多元化的回报风险计划（Choi et al.（2021））在投资组合建设中惩罚风险较高的资产，并对风险较低的资产进行重组，也在不太复杂的投资组合建设方法下提供了更先进的绩效和风险管理。这些结果也与低波动异常一致（Blitz等人（2007年）；贝克等人（2011年）。实践中最流行的风险度量之一是最大提款，定义为给定时期内最严重的累积损失。在定义Calmar比率和英镑比率时，也使用了最大提取额，以评估共同基金和对冲基金的绩效和风险。以下是风险价值（VaR）和条件VaR（CVaR）最大提取的几个优点。首先，它比VaR和CVaR更具洞察力。当给出两个历史价格图表时，更直接的方法是确认哪种资产的最大跌幅较小。此外，由于它是根据水位下降期间的简单对数收益总和计算的，因此更容易直接从时间序列计算最大水位下降。此外，最大水位下降是一种无l型风险度量。

例如，根据高斯分布计算的VAR和CVAR与重尾分布的风险度量不同。最后，最大提取量编码了资产价格随时间变化的信息。即使给定概率分布的参数相同，给定时间序列的随机排列也会产生不同的最大下降。在这篇文章中，我们介绍了多个联合排序标准，这些标准源于最大下降和连续恢复。通过采用这些排名规则，我们构建了替代动量/反转风格的投资组合，以测试替代排名指标的可预测性。美国和韩国股市采用了基于另类选股规则的月度和每周反向策略。值得注意的是，新的选择规则增强了资产价格的可预测性，因此替代策略在绩效和风险管理方面优于传统的基于累积收益的策略。特别是，缩减措施在月度范围内提供了更一致的趋势跟踪策略，而恢复标准与每周策略紧密配合。在每个排名组合中，以及从Carhart四因素模型回归中，也发现了主导的可预测性和绩效。本文的结构如下。在下一节中，将定义基于最大下降和顺序恢复的新排名规则。第3节介绍了数据集和方法。第4节介绍了备选投资组合的绩效和回报风险。第5节给出了钼回报的因子分析。我们在第6.2节中总结了pa。

如前所述，最大水位下降是给定时期内从高峰到低谷的连续下降中最严重的损失。在时间T，它被定义为asmdd=maxτ∈（0，T）马克斯特∈(0,τ )P（t）- P（τ）其中P（t）是时间t的原木价格。它可以用原木返回值表示：MDD=- 最小τ∈（0，T）造币厂∈（0，τ）R（t，τ）其中R（t，τ）是t和τ之间的对数返回。最大支取金额是指第一种情况下，在该期间开始投资的投资者。很明显，投资者在投资组合业绩中更喜欢较小的最大提款，而不是较大的提款。值得注意的是，最大提款与价格变动密切相关。例如，价格动量的方向和大小会受到最大降幅的影响。对于正动量，如果最大降深的范围很小，则最大降深被视为均值回归过程的一部分。同时，如果降幅足够大，最大降幅更有可能打破原来的上升趋势，产生新的下降趋势。此外，直接的一点是，撤军也有助于形成下行势头。对于卖空资产而言，最大提取额将更高。最大水位下降后的连续恢复定义为R=R（t*, T）在哪里*是最大压降形成结束时的时间。它规定了从最严重的下跌中损失的多少可以通过短期恢复。与最大水位下降类似，了解价格走势也很有帮助。当资产价格呈上升趋势时，它被视为对初始趋势的支持。与此同时，下行时刻的复苏与总体趋势相反。

很明显，与恢复力较弱的资产相比，恢复力较强的资产组更有利于多头头寸。与多头仓位相反，做空时更倾向于较小的收益。在这方面，在检测和分析价格趋势及其逆转信号的过程中，最大下降和持续恢复是必不可少的。显然，这些方面需要纳入动量分析和组合结构中。此外，还可以根据最大水位下降和恢复情况制定新的组合选择规则。例如，即使两项资产具有相同的累积回报，一些投资者也会根据投资者的投资目标和风险偏好，对资产组合构建中最大提取率更差的资产组合进行惩罚。在另一种情况下，在替代排名系统中，短期复苏能力更强的资产将是首选。传统的排名标准无法反映历史上价格演变的特点。在制定新的替代性交易规则之前，我们需要仔细观察累积回报率。对于给定的资产，资产价格演变的时间窗口按时间顺序分解为以下三个子周期。第一个子周期是模拟阶段的峰值，其范围从估计期开始到最大下降之前的峰值。在下一个亚期，最大水位下降形成已进行。最后一个子周期是从最大水位下降公式的完成时刻到估算周期结束的恢复阶段。

上述对累积对数收益率C的分解用不同阶段的对数收益率表示：C=RI+RII+RIII=PP- MDD+RW，其中PP、MDD、a和R分别是峰前子期、下降子期和恢复子期的日志返回。利用上述分解，可以基于累积收益、最大下降和恢复构建混合指标。在某些特定的子周期中，采用加权平均并加上额外的权重，是制定新股票选择或储备规则的一种方法。表1给出了最大水位下降和连续开采的可能组合。由于峰前收益率PP是基于相对较旧的价格演变信息，它可能会被最大下降和相邻的恢复所抵消，这就是我们排除与PP相关的替代规则的原因。表1：关于替代选择规则的说明，使用RtC累积收益（1,1,1）M MDD（0,1,0）R恢复（0,0,1）RM恢复MDD（0,1,1）CM累积收益MDD（1,2,1）CR累积收益+恢复（1,1,2）CMR累积收益MDD+恢复（1,2,2）让我们进行电子迭代表1中替代选择规则的含义。CST战略被视为基准战略。传统的动量/反转策略是将估计期内的累积收益作为排名标准。M投资组合和R投资组合分别由最大提取和回收构成。此外，不同的选举规则会产生更复杂的结果。RM策略利用了恢复和最大下降之间的差异。它表示净利润或损失，从而通过与最大提取相邻的短期恢复来恢复最大提取。

CM策略不仅考虑累积回报，还同时惩罚估计期内的最大提款。在相同的累积回报率下，该排名标准会对提取率更差的资产进行惩罚。以类似的方式，可以仅为每个iod的恢复分配权重，或者为最大dr awdown子周期和恢复子周期分配权重，以便分别构建CR策略和CMR策略。3.数据集和方法学3。1.数据集本研究的数据集包括KOSPI 200宇宙、SPDR U.S.sectorETFs和标准普尔500宇宙。3.1.1。韩国股市：KOSPI 200KOSPI 200是一个股票基准指数，是韩国股市主要200只股票的价值加权和行业多元化指数。历史价格信息和组件变更清单可从韩国交易所下载。考虑2003年1月至2012年12月期间。3.1.2. 美国股市：SPDR美国部门ETF部门ETF的选择是为了模拟部门动量，采用了交替选股规则。特别是，选择SPDR美国部门ETF是因为它是一个部门ETF集合，在该集合中，所有部门都可以获得相同长度的价格历史记录。SPDR美国行业ETF大学包括XLB（材料）、XLE（能源）、XLF（金融）、XLI（工业）、XLK（技术）、XLP（消费必需品）、XLU（公用事业）、XLV（医疗保健）和XLY（消费者自由支配）。时间跨度为1999年1月1日至2012年12月，数据来源为彭博社。3.1.3. 美国股市：标准普尔500指数价格信息和标准普尔500指数历史成分变化清单来自彭博社。数据集star的时间窗口从1993年1月开始，到2012年12月结束。3.2。