محافظ عشوائية لتقييم استراتيجيات التداول

محفظة التحقيق.
محافظ عشوائية في المالية.
تنقسم هذه الصفحة إلى الأقسام التالية:
المحافظ العشوائية لديها القدرة على إحداث ثورة في إدارة الأموال. قد تعتقد أن هذا يعني أنها يجب أن تكون مقصور على فئة معينة ومعقدة. سوف تكون مخطئا & # 8212؛ والفكرة بسيطة جدا.
من أجل الحصول على محافظ عشوائية تحتاج الكون من الأصول وبعض مجموعة من القيود لفرض على المحافظ. مجموعة من المحافظ العشوائية هي عينة من عدد من المحافظ التي تلتزم بجميع القيود.
ويبين الشكل 1 منطقة أخذ العينات (بالأوزان) لمشكلة لعبة من ثلاثة أصول. والقيود هي:
طويلة فقط لا يزيد وزنها عن 45٪ الحد الأقصى للتقلب.
قيود التقلب غير خطية، وبالتالي فإن الحدود المقابلة لذلك القيد غير خطية.
الشكل 1: الأوزان المسموح بها نظرا لبعض القيود.
من القرود والرجال، والسهام.
الشكل الأكثر دراية من المحافظ العشوائية هي لعبة دارتبوارد سوق الأسهم. البشر أو القرود رمي السهام لتحديد واحد أو عدد قليل من الأصول. ثم يتم مقارنة اختيار عن طريق السهام لبعض اختيار المهنية. هذا هو متعة، وتقريبا نهج كبير، ولكن لديه اثنين من الفشل.
أول فشل هو أننا فقط الحصول على معرفة ما إذا كان المهني يتفوق اختيار عشوائي واحد. نحن دون & # 8217؛ ر الحصول على معرفة ما جزء من الاختيارات عشوائية يتفوق المهنية. أن تكون على علم حقا نحن بحاجة إلى أن نرى بناء على أمر من مائة أو أكثر من الاختيارات العشوائية.
والفشل الثاني هو أن السهام لا تطيع أي قيود. هذا هو عادل في مسابقة صحيفة حيث الخبراء دون & # 8217؛ ر أيضا قيود. ولكن الأموال الحقيقية تعاني من قيود. إن مقارنة صندوق مع قيود على المحافظ العشوائية دون قيود يضع الصندوق في وضع غير مؤات.
مقياس الاداء.
هناك طريقتان لاستخدام المحافظ العشوائية لتحقيق قياس الأداء: الطريقة الثابتة وطريقة التظليل. سنرى لماذا قياس الأداء عن طريق المعايير هو أدنى.
طريقة ثابتة.
في الطريقة الثابتة نولد مجموعة من المحافظ العشوائية التي تطيع القيود في بداية الفترة الزمنية، عقد تلك المحافظ طوال الفترة الزمنية، والعثور على عوائدها للفترة. النسبة المئوية للصندوق هي النسبة المئوية للمحافظ العشوائية ذات العائدات الأكبر. (الاتفاقية في قياس الأداء من أجل أن تكون جيدة بالقرب من المئوي زيروث وسوء لتكون بالقرب من المئة المئة).
الشكل 2 مثال. وهو يبين توزيع عوائد المحافظ العشوائية باللون الأزرق، وعودة الصندوق بالذهب. وفي هذه الحالة، لم يحقق الصندوق أداء جيدا.
الشكل 2: طريقة ثابتة لقياس الأداء.
هذا يشبه إلى حد كبير قياس الأداء مع مجموعات الأقران. في كلتا الحالتين نحن نستخدم فترة زمنية واحدة، وفي كلتا الحالتين نحن مقارنة صندوقنا لمجموعة من الاحتمالات البديلة. هناك بعض الاختلافات الهامة على الرغم من & # 8212؛ ونحن نسلط الضوء على اثنين.
في مجموعات النظراء البدائل هي صناديق أخرى هي & # 8220؛ مماثلة & # 8221؛ إلى صندوق الفائدة. ومن الناحية المثالية، لن تستخدم سوى الأموال التي لها نفس القيود. من ناحية أخرى نحن نريد أن يكون الكثير من أقرانهم من أجل الحصول على مزيد من الدقة. لذلك هناك قوى معارضة للمجموعات النظيرة الصغيرة مقابل مجموعات الأقران الكبيرة. لا يوجد مثل هذا التوتر مع محافظ عشوائية & # 8212؛ ونحن يمكن أن تولد العديد من المحافظ العشوائية كما نحب.
وهناك مشكلة أكثر خطورة مع مجموعات الأقران هو أننا لا نعرف ما تعني النتائج. ونحن نهدف إلى الاعتقاد بأنه إذا كان لدينا صندوق من الفائدة فعل أفضل من جميع ولكن 10٪ من أقرانهم، ثم لدينا صندوق & # 8217؛ s المهارات هي تقريبا في المئين 10 بين أقرانه. وهذا يفترض أن الاختلافات في المهارات تهيمن على الاختلافات في الحظ. ومن غير المحتمل تبرير مثل هذا الافتراض. وعلى وجه الخصوص، إذا كان الصندوق لا يملك مهارة (أو أن جميع الصناديق لديها مهارات متساوية)، فإن صندوقنا هو في المئين العاشر من الحظ & # 8212؛ فإن التدبير لا يتضمن أية معلومات على الإطلاق. ويتوسع بيرنز (2007a) في هذه الحجة. ويناقش سورز (2006، 2009) مشاكل إضافية مع مجموعات الأقران.
طريقة التظليل.
والطريقة الثابتة للمحافظ العشوائية أكثر إفادة من مجموعات الأقران. ولكنها لا تزال معلومات عامة نوعا ما.
الأداء هو & # 8212؛ أت روت & # 8212؛ حول القرارات. فكرة طريقة التظليل هي استخدام الصفقات العشوائية لتقليد القرارات التي يتخذها الصندوق. وهذا يمكن أن يعطينا صورة أوضح بكثير عن قيمة عملية اتخاذ القرار. يتم مناقشة مثال في صفحة تطبيق قياس الأداء.
المعايير.
ويتم تقييم أي صندوق مقابل معيار مرجعي بمقارنة سلسلة من العائدات من الصندوق مع العوائد المقابلة للمعيار المرجعي. هذه الطريقة لديها بعض المشاكل. والسبب الرئيسي هو الوقت الذي يستغرقه اتخاذ قرار بأن الصندوق الجيد أفضل من المعيار القياسي & # 8212؛ فإنه ربما يستغرق عقود.
وتعطى قوة هذه الاختبارات في الإعداد المثالي في بيرنز (2007a) & # 8212؛ مطلوب عدة سنوات للحصول على قوة معقولة حتى لمهارة استثنائية. ولكن الواقع أسوأ بكثير من المثل الأعلى لأن صعوبة ضرب مؤشر ليس ثابتا. وإذا تحققت األصول األكثر ترجيحا في المؤشر المعياري أداء جيدا نسبيا، فسيكون من الصعب التغلب على المؤشر المعياري. وعلى العكس من ذلك، إذا كانت األصول ذات األوزان األكثر ترجيحا ضعيفة نسبيا، فسيكون من السهل التغلب على المؤشر المعياري. كوثاري و وارنر (2001) مناقشة هذا.
ويبين الشكل 3 النسبة المئوية للأموال التي حققت مؤشر S & أمب؛ P 500 كمؤشر مرجعي تفوق الأداء المعياري في كل سنة & # 8212؛ انظر تفاصيل هذا في & # 8220؛ قياس الأداء عبر المحافظ العشوائية & # 8221 ؛. من أجل الاعتقاد بأن المقارنة هي ذات معنى، ونحن بحاجة إلى التفكير في أن مديري الصناديق & # 8212؛ كمجموعة & # 8212؛ كانت ضعيفة لسنوات، فجأة أصبحت جيدة لمدة ثلاث سنوات ثم عاد إلى كونه فقيرا.
الشكل 3: النسبة المئوية للأموال المعيارية المدرجة في مؤشر ستاندرد اند بورز 500 تفوق أداءها حسب السنة.
ويناقش بيرنز (2007b) قياس الأداء في وضع مختلف قليلا من اختبار توصيات معلقي السوق.
اختبار استراتيجيات التداول.
ويواجه مديرو الصناديق ومديري الصناديق المحتملة عددا من المشاكل عند اتخاذ قرار بشأن استراتيجية تجارية. نحن هنا فحص اثنين:
أساسا هناك مشكلة كونها خاطئة، ومشكلة كونها على حق.
التطفل على البيانات يجعل الاستراتيجيات تبدو أفضل مما هي عليه حقا. لمعرفة السبب، لنفترض أنك حاولت 1000 استراتيجيات التداول التي كانت عشوائية تماما. إن أفضل أداء قد يبدو جيدا إلى حد معقول. نأمل أن يكون مدير الاستثمار هو & # 8217؛ ر أن يكون محاولة استراتيجيات عشوائية تماما، ولكن التحيز الاختيار لا تزال موجودة.
إذا تم استخدام نماذج مماثلة في العديد من الشركات لإدارة الكثير من المال، ثم مدير الصندوق باستخدام تلك النماذج يخضع لتحركات كبيرة في السوق. وقد أصبح ذلك واضحا لكثير من الناس في آب / أغسطس 2007. وبدون أزمة، من الصعب أن نقول إن هذا يحدث.
المحافظ العشوائية يمكن أن تساعد في المشكلة الأولى، وربما مع الثانية.
ويمكن اختبار استراتيجيات التداول باستخدام طريقة التظليل التي نوقشت أعلاه. هناك فرق رئيسي واحد بين قياس الأداء واختبار إستراتيجية التداول. عند اختبار استراتيجية التداول نريد أن نفعل عملية التظليل عدة مرات مع محافظ البداية المختلفة.
وتقلل عملية الاختبار هذه من تأثير التطفل على البيانات لأن هناك تعريفا أكثر صرامة لاستراتيجية ناجحة. لا يزال مدير الصندوق عرضة للتغيرات في سلوك السوق، ولكن أقل عرضة للتفسيرات الخاطئة للفترة التاريخية.
وقد يكون الاختبار مع المحافظ العشوائية قادرا على تقليل الرعي لأن التكنولوجيا تجعل من الممكن التقاط إشارات أكثر زوالا.
راتيونال للاستثمار.
الممارسة الحالية أقل من العقلانية ل:
قيود الخطأ تتبع قيود الأداء رسوم الأداء.
تتبع خطأ القيود.
ويمنح العديد من الولايات مدير الاستثمار معيارا قياسيا وخطأ أقصى للتتبع من المعيار. وهذا تبديد في عدة نواح.
في جميع الحالات تقريبا يمكن للمستثمر شراء صندوق مؤشر للمعيار مع رسوم إدارية منخفضة للغاية. ما فائدة توظيف مدير نشط لتشغيل صندوق يرتبط ارتباطا وثيقا بصندوق المؤشر؟
إذا لم يتفوق المدير على المعيار بأكثر من رسوم الإدارة الإضافية، فمن الواضح أنه لا توجد ميزة على الإطلاق. إذا كان المدير لديه المهارة للتغلب باستمرار على المعيار، ثم يمكن أن تكون هذه المهارة لاستخدامها بشكل أفضل بكثير. وينبغي أن يكون مدير الصندوق المهرة، بوجه عام، قادرا على تحقيق عوائد أعلى عند إسقاط قيد خطأ التتبع.
على افتراض أن المستثمر لديه المال في المؤشر، أن عائد أعلى من مدير غير المقيد سيكون أكثر قيمة أيضا. كل شيء آخر يساوي، فمن الأفضل للصندوق النشط أن يكون له علاقة منخفضة مع المؤشر. وتبين أن هذا هو نفس خطأ التتبع الكبير. وهذا يعني أن الشيء المنطقي هو فرض حد أدنى من خطأ التتبع بدلا من الحد الأقصى لقيد أخطاء التتبع.
والسبب في ذلك هو وجود قيود قصوى على أخطاء التتبع من أجل الحصول على الوهم بأننا نستطيع معرفة ما إذا كان مدير الصندوق يفوق أداءه أم لا. يمكننا أن نقول حقا باستخدام المعايير، ولكن يمكننا أن نقول باستخدام المحافظ العشوائية حتى لو لم يكن هناك & # 8217؛ ق خطأ خطأ التتبع. محافظ عشوائية تعمل بشكل جيد على قدم المساواة لقياس الأداء بغض النظر عن خطأ التتبع هناك.
رسوم الأداء.
إذا كان لديك رسم أداء، فإنه ليس فكرة جيدة أن يكون ذلك بالنسبة إلى المعيار. وکما یشیر الشکل 3، فإن ھذا ھو الرهان في الغالب بین مدیر الصندوق والمستثمر حول ما إذا کانت القبعات الکبیرة سوف تتفوق علی الأداء. سوف المهارة لديها القليل جدا للقيام به.
وسيكون الهدف األكثر معقولية هو العائد المتوسط ​​لمجموعة من المحافظ العشوائية التي تطيع قيود الصندوق.
آثار التقييد.
يمكننا استخدام محافظ عشوائية لاتخاذ قرار عقلاني ما ينبغي أن تكون الحدود القيد. وعادة ما تفرض القيود دون أي معنى لما يتم اكتسابه وفقدانه.
ويبين الشكل 4 مثالا لتحليل القيود. وتظهر الكثافة من المنافع المحققة على مر الزمن لمجموعة معينة من القيود (الذهب) ولهذه القيود بالإضافة إلى قلة التقلب (الأزرق). خلال أوقات السوق العادية سوف نكون غير مبالين إلى حد ما لتقلب التقلبات. غير أنه في ظل ظروف السوق السيئة لعام 2008، كان قلة التقلب قيمة للغاية.
الشكل 4: أثر المعوقات في الفترة 2007-2008.
الاستخدامات الإضافية للمحافظ العشوائية.
وقد اقترح عدد من الاستخدامات الإضافية للمحافظ عشوائية وهناك بالتأكيد عدد كبير من التطبيقات التي لم يتم اكتشافها بعد. هنا نناقش بعض الاستخدامات الإضافية.
تقييم نماذج المخاطر.
توفر المحافظ العشوائية وسيلة لتوليد محافظ واقعية يمكن وضعها من خلال نماذج المخاطر من أجل معرفة كيفية أدائها. ويمكن مقارنة نماذج المخاطر مع بعضها البعض، أو يمكن اختبار نماذج فردية لضعف النقاط.
ويبين الشكل 5 مثالا للمقارنة بين نموذج المخاطر وتنبؤ التقلبات بالتقلبات المحققة في بعض المحافظ 120/20. وتم حساب العلاقة بين التقلبات المتوقعة والمحققة عبر عدد كبير من المحافظ العشوائية.
الشكل 5: ارتباط التقلبات المتوقعة والمحققة.
أداة كمية عامة.
المحافظ العشوائية يمكن استخدامها في كل التمارين الكمية التي تنطوي على محافظ. وهناك قائمة ببعض الاستخدامات في صفحة التطبيقات البحثية الكمية.
فكرة المحافظ العشوائية ليست جديدة & # 8212؛ كان الاستخدام المبكر هو & # 8220؛ البرامج المختارة محفظة & # 8221؛ من قبل العميد ليبارون وزملائه في باتريمارتش الإدارة المالية في 1970 & # 8217؛ ق. وقد وصف جيمس لوري في عام 1965 استخداما حتى في وقت سابق (أي خطاب يبدأ بمارك توين وينتهي في سانت تروبيز يمكن أن يكون سيئا).
في تلك النقطة كانت المحافظ العشوائية تمتد القدرة الحسابية. السرعة الحاسوبية لم تعد قضية خطيرة مع التكنولوجيا المناسبة.
بعض النقاط الفنية.
و بوتستراب الإحصائية واختبارات التقليب العشوائي هي التقنيات التي غيرت جذريا تحليل البيانات في العقدين الماضيين. اعتمادا على كيفية استخدام المحافظ العشوائية، فهي تعادل عموما واحدة من هذه التقنيات.
استخدام المحافظ العشوائية للقيام قياس الأداء يشبه إجراء اختبار التقليب العشوائي. فحص تأثير حدود القيد، كما هو الحال في الشكل 5، يشبه كيف يمكن استخدام بوتستراب.
والفرق الحقيقي الوحيد هو أنه نظرا للقيود، يصعب حساب الحوافظ العشوائية.
نقاش.
استشاري كبير نشر بعض الشهادات على بيبودس. في حين أن هذا هو على وجه التحديد حول تنفيذ واحد، فإن معظم التعليقات تنطبق على محافظ عشوائية بشكل عام.
حتى ساذجة توليد محافظ عشوائية يمكن أن يكون مفيدا. ومن الأمثلة على ذلك ميكيلسن (2001)؛ كريتزمان أند بادج (2003) أند أسوي، L & # 8217؛ هر أند بلانتي (2004). ويظهر كوثاري ووارنر (2001) أن المقارنة مع مؤشر ينطوي على إشكالية، وتقنياتها تنطوي على محافظ عشوائية.
تم إنشاء المنتجات التالية بشكل مستقل عن بعضها البعض، ويرتبط فقط التحقيق محفظة مع بيرنز الاحصائيات.
محفظة التحقيق من بيرنز الاحصائيات. وهذا ينطوي على طائفة واسعة من القيود، بما في ذلك القيود البالغة الأهمية المتمثلة في الحد من تقلبات الحافظات.
بود و بيبودس من شركة بيكا
المراجع.
أسوي، كودجوفي، جان-فرانسوا L & # 8217؛ هي وجان فرانسوا بلانتي (2004). & # 8220؛ هل هناك فعلا تسلسل هرمي في خيار الاستثمار؟ & # 8221؛ hec. ca/cref/pdf/c-04-15e. pdf.
بريدجيلاند، سالي (2001). & # 8220؛ إسناد العملية & # 8212؛ طريقة جديدة لقياس المهارة في بناء محفظة & # 8221؛ مجلة إدارة الأصول.
بيرنز، باتريك (2006). تحليل محفظة مع محافظ عشوائية (بدف من الشرائح العرض المشروح)
بيرنز، P. (2006). & # 8220؛ محافظ عشوائية لقياس الأداء & # 8221؛ في التحسين، الاقتصاد القياسي والتحليل المالي E. كونتوغيورغس و C. غاتو، المحررين. الوثاب.
نسخة مماثلة جدا متاح كما دارت إلى القلب.
كارل، بيتر وبريان بيترسون وكريس بودت (2018). & # 8220؛ أهداف الأعمال و.
مجمع محفظة الأمثل & # 8221؛. R / المالية البرنامج التعليمي.
دانيال، G.، D. سورنيت أند P. وهرمان (2008). & # 8220؛ انحياز المعيار المرجعي في تقييم أداء المحفظة & # 8221؛ ورقة عمل في سسرن.
داوسون، ريتشارد وريتشارد يونغ (2003). & # 8220؛ تقريبا موزعة بشكل موحد، محافظ تم إنشاؤها عشوائيا & # 8221؛ في التقدم في بناء محفظة وتنفيذها تحريرها ستيفن ساتشل وألان سكوكروفت. بتروورث-هاينمان.
إلتون، E. J.، M. J.Grober، S. J.Brown أند W. N.Götzmann (2003). نظرية المحفظة الحديثة وتحليل الاستثمار، الطبعة السادسة (الفصل 24، تقييم أداء المحفظة).
كوثاري، S. P. أند جيرولد وارنر (2001). & # 8220؛ تقييم أداء الصندوق المتبادل & # 8221؛ جورنال أوف فينانس ورقة عمل في سسرن.
كريتزمان، مارك و سيباستيان بادج (2003). & # 8220؛ التسلسل الهرمي لخيار الاستثمار & # 8221؛ مجلة إدارة المحافظ 29، العدد 4، الصفحات 11-23.
ميكيلسن، هانز (2001). & # 8220؛ العلاقة بين العائد المتوقع والنسخة التجريبية: طريقة إعادة تقسيم عشوائية & # 8221؛ سرن الأوراق.
شاو، ويليام (2018) & # 8220؛ مونتي كارلو الحافظة المثلى للمستثمرين العامين المخاطر العودة الأهداف والعودة التعسفية توزيعات: حل للمحافظ طويلة فقط & # 8221؛ سرن الإصدار.
سيمون، ثيبوت (2018). & # 8220؛ دراسة تجريبية لمحافظ الأسهم على أساس.
ديفيرسي فيكاتيون والتدابير المبتكرة للمخاطر & # 8221؛. رسالة الماجستير.
شتاين، روبرتو (2018). & # 8220؛ لا ينخدع العشوائية: استخدام المحافظ العشوائية لتحليل صناديق الاستثمار & # 8221؛ سرن الإصدار.
سورز، رون (1994). & # 8220؛ توزيعات فرص المحفظة: الابتكار في تقييم الأداء & # 8221؛ مجلة الاستثمار.
سورز، رون (1996). & # 8220؛ توزيعات فرص المحفظة: حل للمشكلات مع المعايير ومجموعات النظراء & # 8221؛ مجلة قياس الأداء.
سورز، رون (1997). & # 8220؛ تقييم الأداء العالمي والإنصاف أسلوب: إدخال محفظة الفرص توزيعات & # 8221؛ في كتيب إدارة أسلوب العدالة. فرانك فابوزي أسوسياتس.
سورز، رون (2004). & # 8220؛ & # 8216؛ صناديق التحوط لديها ألفا & # 8217؛ هو فرضية يستحق اختبار & # 8221؛ مكتبة قرية ألبورن.
سورز، رون (2005). & # 8220؛ اختبار الفرضية & # 8216؛ أداء صندوق التحوط أمر جيد & # 8221؛ مجلة إدارة الثروات. قضية الربيع.
سورز، رون (2006). & # 8220؛ نظرة جديدة على تقييم أداء الاستثمار: توحيد أفضل الممارسات لتحسين حسن التوقيت والموثوقية & # 8221؛ مجلة الإدارة الصيفية القضية.
سورز، رون (2007). & # 8220؛ دقيقة القياس هو ذهب ولكن لم ينسى: الحاجة الملحة للحصول على العودة إلى الأساسيات & # 8221؛ جورنال أوف بيرفورمانس ماسوريمنت، فول. 11، No. 3، سبرينغ، ب 34-43.
سورز، رون (2009). & # 8220؛ معوق أداء الاستثمار & # 8221؛ منشور باسم & # 8220؛ المعوقين في أداء الاستثمار هوريسيراس & # 8221؛ في منظور استشاري 2009 أبريل 28.
سورز، رون (2018) & # 8220؛ الثقة الجديدة ولكن التحقق & # 8221؛ الاستثمار وإدارة الثروات.

محافظ عشوائية لتقييم استراتيجيات التداول.
16 الصفحات تاريخ النشر: 8 فبراير 2006.
باتريك بيرنز.
التاريخ مكتوب: 13 يناير 2006.
محافظ عشوائية يمكن أن توفر اختبارا إحصائيا أن استراتيجية التداول أداء أفضل من فرصة. تتم مقارنة كل تشغيل من الاستراتيجية لعدد من أشواط عشوائية مطابقة التي من المعروف أن لديها مهارة صفر. الأهم من ذلك، هذا النوع من باكتست يظهر فترات من الزمن عندما تعمل الاستراتيجية وعندما لا. ويمكن رصد المحافظ الحية بهذه الطريقة أيضا. وهذا يسمح باتخاذ قرارات مستنيرة - مثل التغيرات في الرافعة المالية - في الوقت الفعلي.
كلمات البحث: مهارة الاستثمار، ماسد، قياس الأداء.
باتريك بيرنز (جهة الاتصال)
بيرنز ستاتيستيكش (إمايل)
4-b جودريل الطريق.
+44 0 20 8525 0696 (الهاتف)
إحصاءات الورق.
المجلات الإلكترونية ذات الصلة.
إدارة المخاطر إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
أوراق الموصى بها.
سرن روابط سريعة.
سرن الترتيب.
حول سرن.
يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط بواسطة هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. تمت معالجة هذه الصفحة بواسطة apollo7 في 0.125 ثانية.

محافظ عشوائية لتقييم استراتيجيات التداول
تنقسم هذه الصفحة إلى الأقسام التالية:
إن مقدمة سهلة للمحافظ العشوائية هي مشكلة تقييم أداء مدير الصندوق. وإذا تمكنا من مقارنة محفظة مدير الاستثمار بجميع المحافظ التي كان من الممكن اختيارها بشكل معقول، فسيكون لدينا أفضل قياس ممكن لمدى نجاح المدير خلال الفترة الزمنية المعنية. ومن الناحية العملية، سيكون عدد الحافظات المحتملة فلكيا. ومع ذلك، فإن عينة عشوائية من المحافظ تنتج تقريبا نفس الجواب، وممكن جدا مع أجهزة الكمبيوتر الحديثة. المصطلح المتطور لهذا النوع من التحليل هو محاكاة مونت كارلو.
وينبغي لمديري الصناديق ومديري الصناديق المحتملين أن يعرفوا أن عملية استثمارهم تخلق قيمة. المحافظ العشوائية يمكن أن تزيد من اليقين بأن العملية تعمل. ويمكن استخدام التقنيات التي تنطوي على حافظات عشوائية على أساس مستمر للمحفظة الحية وكذلك في الاختبار الخلفي لاستراتيجية محتملة.
ويتعين على المستثمرين والمستشارين الاستثماريين وصناديق الأموال أن يقرروا ما إذا كانت الأموال تظهر مهاراتهم أم لا. هناك ثلاثة نهج رئيسية لهذه المشكلة: المعايير، مجموعات الأقران والمحافظ العشوائية.
والغرض من التفويض هو محاولة الحصول على مدير الصندوق لإدارة الأموال في مصلحة المستثمر على أفضل وجه. وبعبارة أخرى، ينبغي أن تشجع الولاية مدير الصندوق على تعظيم فائدة المستثمر. ويتمثل أحد التفاصيل الهامة في أن فائدة محفظة المستثمر الكاملة التي ينبغي تعظيمها، وليس فقط الجزء الذي يتحكم فيه مدير الصندوق. (تمت مناقشة ذلك بمزيد من التفصيل في ورقة العمل & كوت؛ شحذ المحفظة & كوت؛)
وتشمل الاستخدامات الإضافية للمحافظ العشوائية المقترحة:
استشاري كبير نشر بعض الشهادات على بيبودس. في حين أن هذا هو على وجه التحديد حول تنفيذ واحد، فإن معظم التعليقات تنطبق على محافظ عشوائية بشكل عام. وثمة مؤشر آخر على فائدة الفكرة هو عدد المرات التي تم تصورها بشكل مستقل.
تم إنشاء المنتجات التالية بشكل مستقل عن بعضها البعض، ويرتبط فقط بوب مع إحصاءات بيرنز.
أسو & إيكوت؛، كودجوفي، جين-فران & سيديل؛ أويس L'هير أند جين-فران & سيديل؛ أويس بلانت (2004). & كوت؛ هل هناك فعلا تسلسل هرمي في خيار الاستثمار؟ & كوت؛ hec. ca/cref/pdf/c-04-15e. pdf.
نسخة مماثلة جدا متاح كما دارت إلى القلب.

محافظ عشوائية لتقييم استراتيجيات التداول.
16 الصفحات تاريخ النشر: 8 فبراير 2006.
باتريك بيرنز.
التاريخ مكتوب: 13 يناير 2006.
محافظ عشوائية يمكن أن توفر اختبارا إحصائيا أن استراتيجية التداول أداء أفضل من فرصة. تتم مقارنة كل تشغيل من الاستراتيجية لعدد من أشواط عشوائية مطابقة التي من المعروف أن لديها مهارة صفر. الأهم من ذلك، هذا النوع من باكتست يظهر فترات من الزمن عندما تعمل الاستراتيجية وعندما لا. ويمكن رصد المحافظ الحية بهذه الطريقة أيضا. وهذا يسمح باتخاذ قرارات مستنيرة - مثل التغيرات في الرافعة المالية - في الوقت الفعلي.
كلمات البحث: مهارة الاستثمار، ماسد، قياس الأداء.
باتريك بيرنز (جهة الاتصال)
بيرنز ستاتيستيكش (إمايل)
4-b جودريل الطريق.
+44 0 20 8525 0696 (الهاتف)
إحصاءات الورق.
المجلات الإلكترونية ذات الصلة.
إدارة المخاطر إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
أوراق الموصى بها.
سرن روابط سريعة.
سرن الترتيب.
حول سرن.
يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط بواسطة هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. تمت معالجة هذه الصفحة بواسطة apollo5 في 0.141 ثانية.

تقييم استراتيجيات التداول مع المحافظ العشوائية.
وقد تعرضت إدارة الأصول النشطة للهجوم خلال الأشهر القليلة الماضية. وأغلقت صناديق التحوط إلى اليسار واليمين، ووصفت بأنها مبالغ فيها وذات أداء ضعيف، وتفقد رؤوس الأموال لصناديق الاستثمار المتاجرة منخفضة التكلفة وصناديق الاستثمار المتداولة. وقد فقدت صناديق الاستثمار النشطة أيضا الأرض إلى نظيراتها السلبية. وقد ذهب وارن بوفيه حتى الآن للإشارة إلى مديري صناديق التحوط الذين لديهم سجل جيد لسنوات متتالية كما الأنبياء قرد محظوظ ويريد منك أن يرفض لهم على الفور.
معظم الممارسين الكمي الذين لديهم خبرة مباشرة مساعدة مديري محفظة تقديرية في وضع استراتيجية لديهم شعور من أين يأتي بوفيه من. بعد يوم العمل في يوم واحد مع مدير محفظة لفترة طويلة من الزمن، واحد حتما سوف تطوير فهم ما العوامل السوق انه يعتقد انه مهم، وكيف يوازن بين المخاطر / مكافأة المقايضات، وفي نهاية المطاف كيف يتخذ قرارات التداول. على مدى مهنة، يمكن للمرء أن يكون فرصة للعمل مع العشرات من مديري المحافظ، وهناك بعض التي تقنعنا أنها وجدت مصادر حقيقية ألفا ولها مهارة حقيقية.
لسوء الحظ لكل واحد من هذه مديري المحفظة، وهناك تسعة رجال آخرين. الرجل الآخر، أنت تعرف ما أعنيه؟ هو التاجر الذي يعمل 16 ساعة في اليوم، لا يفوت في الوقت المحدد مع رئيسه، وقد يتقن الاستبداد الجميع من حوله، لديه شعور الثقة بالنفس في قدراته التجارية التي تضع الرئيس ترامب للعار، والثياب مثل انه على استعداد ل تبختر في المنصة في لحظة & # 8217؛ s إشعار، القاعده في الهيكل الهرمي التقليدي مكان العمل للشركات، ويكشف في تذكيرك أن لقبه هو المدير العام العالمي مدير الأعمال والشريك التنفيذي الدولي، مما يعني أنك أكثر صغارا، و وقال انه تم القيام بذلك لمدة 20+ عاما. أنت تعرف النوع، واسمحوا & # 8217؛ ق واجهه & # 8230؛ هذا الرجل يجعل سيئة تبدو جيدة. ولكن بعد العمل جنبا إلى جنب معه لعدة أسابيع صارخة التي تتحول إلى أشهر، لا يمكنك إلا أن تلاحظ أن شيئا غير صحيح. على الرغم من كل اللامبالاة، هذا الرجل لديه حقا أي فكرة عما يفعله. انه قد يكون كذلك المتداول زوج من الزهر لتحديد ما الأوراق المالية لشراء وبيع.
كيف يمكن للمرء أن يميز مثل هذا التاجر من مولد ألفا شرعي؟ واحدة من أكثر الطرق شيوعا للقيام بذلك في الممارسة العملية هو قياس أدائه بالنسبة إلى معيار أو لزملائه. ولكن هذا غالبا ما يؤدي إلى التفاح إلى البرتقال أسلوب المقارنة. أحد البدائل لفهم مدى أدائه الجيد بالمقارنة مع الاستراتيجيات التي لها نفس القيود التي يتطلبها خطر البقاء داخل، ولكن قد شيدت بشكل عشوائي قواعد التداول. وبعبارة أخرى، إذا جمعنا مجموعة من القرود وارين بوفيه و # 8217 معا ونطلب منهم للعب لعبة مع نفس القواعد التي نعطيها للتاجر، كيف جيدا أداء التاجر بالمقارنة مع هذه الأقران؟
نقدم عرضا إيضاحيا حول كيفية تصميم مقياس أداء يستند إلى محفظة عشوائية أدناه في سياق مثال مبسط. رمز بيثون لتشغيل المحاكاة مونتي كارلو المبينة في الأقسام اللاحقة التي تنتج أيضا المؤامرات أدناه هو متاح هنا على جيثب وكذلك بيانات الأسهم لمؤشر S & أمب؛ P100 التي نستخدمها لإثبات هذه الأفكار.
تاجر آل-ستار ستوك؟
لنفترض أنه هو 1/1/2018 وأن تقوم بتشغيل صندوق التحوط واستأجرت للتو تاجر جديد من جميع النجوم. ويدعي أن خبرته في أسهم رأس المال الطويلة الطويلة هي الوحيدة التي تنتظر أفق زمني متعدد السنوات وأنه لا يؤمن باستراتيجيات تحوطية أو محايدة في السوق. وبالنظر إلى هذه المعلومات، فإنك تطلب منه توزيع كل عاصمته اليوم من بين 10 أسهم من اختياره من S & أمب؛ P 100. ثم سيتعين عليه اتباع استراتيجية شراء / عقد للسنوات الست المقبلة وسيقوم فريق المخاطر الخاص بك بمراقبة المخاطر وأداء وأداء كتابه على أساس يومي.
ثم انتظر، وبعد السنة الأولى، تجد أنه يعود 11٪، بعد الثالث 14.5٪ سنويا، وبعد ست سنوات انه يتراجع عند 12٪ العائد السنوي. في حين أن التاجر بانتظام يذكرك بأنه سحق الائتمان الخاص بك، فكس، وفرق المبادلة، ويحمل شركتك، والآن يحتاج منك لمضاعفة له أوم. كيف يمكننا تقييم أداء هذا رئيس الوزراء قبل اتخاذ قرار بشأن زيادة رأس ماله أم لا؟
يمكننا مقارنته بأداء سوق S & أمب؛ P100 الأوسع الذي اختاره الأسهم في محفظته من، ولكننا نفضل محاولة شيء أكثر قليلا مخصصة. مع هذا في الاعتبار، ونحن نقرر أن نرى كيف يقارن ضد شراء / عقد استراتيجيات التداول التي شيدت عشوائيا اختيار الأسهم من مكونات المؤشر.
محفظة عشوائية مونتي كارلو المحاكاة.
أولا، نختار مجموعة فرعية عشوائية من 10 أسهم من المؤشر وتوليد ناقلات تطبيع من الأوزان التي هي مكونات i. i.d. من توزيع موحد موحد. ثم نحسب عوائد بسيطة من كل سهم واتخاذ مبلغ مرجح للعثور على العائدات اليومية للمحفظة. من هذا، ونحن نقدر العائد السنوي، وتقلب، ونسبة شارب باستخدام فترة المراجعة 252 يوم على أساس المتداول وتخزين الناتجة شارب سلسلة الوقت النسبة. ثم نكرر هذه العملية 10،000 مرة. وأخيرا نحسب المتوسط ​​والانحراف المعياري لمجموعة من 10،000 نقطة المرتبطة بكل يوم في فترة الاحتفاظ لمدة ست سنوات ورسم السلسلة المتوسطة في الشكل أدناه باللون الأزرق و 2 سلسلة الانحراف المعياري على كلا الجانبين من المتوسط ​​باللون الرمادي .
أول شيء نلاحظه هو أن محافظنا العشوائية فعلت بشكل جيد. كان لديهم نسبة شارب محترمة فوق 1 لأكثر من نصف فترة التداول ونادرا ما كان عوائد سلبية على أساس سنوي. ومع ذلك، نلاحظ أيضا أن المسافة بين منحنيات الخطأ الرمادي العلوي والسفلي صغيرة جدا. وهو يتراوح من صفر تقريبا إلى حوالي 0.5 نقطة نسبة شارب ويبلغ متوسط ​​قيمته حوالي 0.2. وهذا يعني أن 95٪ من جميع استراتيجيات شراء / عقد التداول تتكون من 10 أسهم لديها ريال سعودي في المتوسط ​​في حدود 0.1 من نسبة شارب من متوسط ​​الاستراتيجية في أي وقت من الأوقات. ويبدو أن هذا يجعل الأمور صعبة للغاية على التاجر لتمييز نفسه كما يبدو يبدو أن جميع استراتيجيات التداول ترتبط ارتباطا وثيقا ببعضها البعض.
دعونا ننظر في عدد قليل من الإحصاءات وصفية إضافية ومقاييس الأداء من هذه الاستراتيجيات التجارية ولكن الآن فقط النظر في نافذة لمدة ست سنوات كاملة وتفاوت عدد الأوراق المالية التي يسمح للتاجر على عقد. أولا، ونحن نأخذ النقطة الأخيرة من سلسلة العودة التراكمية من كل محفظة عشوائية وتعميم ذلك. ثم نقوم بتخطيط الرسم البياني (مع مساعدة من وظيفة بحار البحر & # 8217؛ s_plot التي تراكب تقدير كثافة النواة على رأس الرسم البياني) ثم كرر نفس التجربة لمحافظ 2، 5، 20، 50، و 95 الأوراق المالية و رسم النتائج في الشكل أدناه.
لاحظ كيف نزيد عدد الأوراق المالية، وينخفض ​​التباين في توزيع العائد السنوي المتوقع. وهذا يبين لنا أن المزيد من الأوراق المالية لدينا لعقد في محفظتنا، وأكثر صعوبة يصبح لها عالية جدا (ويقول 20٪ +) يعود. ونرى أيضا أن عائدنا من جميع النجوم & # 8217؛٪ 12 لا يبدو مثير للإعجاب كما يدعي. على وجه الخصوص، وقال انه هو تقريبا في 20-30٪ عند مقارنة مع نتائج جيشنا من 10،000 القرود.
بعد ذلك، دعونا ننظر في كيفية توزيع التقلب السنوي لهذه الاستراتيجيات. على وجه التحديد، نحسب الانحراف المعياري لعوائد كل محفظة عشوائية على نافذة متداول ثم سنقوم بالتضخم من خلال عامل ثم تكرار لأعداد متباينة من الأوراق المالية ورسم النتائج أدناه.
لاحظ أن التوزيعات هي منحرفة إلى اليمين. ويبدو أن من الصعب جدا تحقيق حجم أقل من 14٪، ومعظم الاستراتيجيات لديها تقلب في نطاق 15-16.5٪، وهناك عدد قليل من الاستراتيجيات مع عدد قليل من الأوراق المالية التي لديها نسبة عالية 22٪ + المجلد. لاحظ كيف توزع هذه التوزيعات أيضا مع زيادة عدد الأسهم المختارة مما يعطي دليلا على فوائد تنويع محفظة أكبر.
تقسيم العائد السنوي من التقلب في كل من المثالين أعلاه، ونحن رسم توزيع نسب شارب لكل محاكاة.
لاحظ أن استراتيجيات قليلة جدا لديها حجم أقل من 14٪ الذي يبدو لمنع فول من كونها صغيرة بما فيه الكفاية للسماح للاستراتيجيات مع ارتفاع نسب 2+ شارب. أيضا، الانحراف الصحيح في التوزيعات المجلد يخلق الانحراف النصف الأيسر في توزيعات نسبة شارب. من هذه المؤامرة، يمكننا أن نرى أنه من الصعب جدا لبناء استراتيجية ضعيفة الأداء في إطار القيود نموذجنا حتى لو كان أحد المبينين للقيام بذلك منذ البداية. على وجه التحديد، فإن غالبية نسب شارب تقع ضمن نطاق محترم من 0.8 إلى 1.0.
وأخيرا، فإننا نحسب الحد الأقصى من الذروة إلى الحوض الصغير السحب من كل من استراتيجياتنا محاكاة ورسم النتائج أدناه.
النتائج ليست جيدة كما هو يبدو عادة عمليات السحب القصوى هي في نطاق 15-20٪. تميل الاستراتيجيات إلى الإغلاق عند الشراء بمجرد أن تبدأ عمليات السحب القصوى لتجاوز 5٪، ما لم توجد ظروف مخففة، والتي يبدو أنها ترسم نهاية لاستراتيجيتنا الطويلة فقط.
القيود والإضافات والاستنتاجات.
ما سبق هو مثال مبسط لا يمكن تطبيقه عمليا. وعلى وجه التحديد، فإن الغالبية العظمى من استراتيجيات حقوق الملكية التي تدار في صناديق التحوط هي محايدة طويلة / قصيرة في السوق مع حدود بيتا صارمة تهدف إلى منع مديري المحفظة من اتخاذ الرهانات الاتجاهية في السوق أو القطاعات الفردية. بالإضافة إلى ذلك، التداول النشط على ترددات مختلفة هو أكثر واقعية من استراتيجيات شراء / عقد. ومع ذلك، وبالنظر إلى مجموعة من الأوراق المالية مدير محفظة التداول في والقيود على المخاطر على استراتيجيته، ونموذجا تقريبيا لسلوكه التداول، يمكن للمرء أن بناء محاكاة مونت كارلو ذات الصلة من المحافظ العشوائية التي تحاول التقاط نمط التداول في أقرب وقت ممكن كما أنها تتضمن ميزات إضافية مثل تكاليف المعاملات وتأثير السوق. وهذا يسمح ببناء مقياس أداء إضافي واحد لتقييم أداء الاستراتيجية.
شارك هذا:
نشرت بواسطة steve98654.
آخر الملاحة.
3 أفكار حول & لدكو؛ تقييم استراتيجيات التداول مع المحافظ العشوائية & رديقو؛
I gotta favorite this web site it seems very beneficial very beneficial.