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Del Monte Daniele - Mechanica 2011
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Momentum, mean reversion and value strategies: correlation and practical implementation.

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  • 1)I modelli quantitativi ci permettono di studiare una strategia di investimento scientificamente. 2) EVOLUZIONE NATURALE: STRATEGIE Più COMPLESSE, Più TECNOLOGIA, Più EFFICIENZA ________ Several financial analysts have said that some 70% of American stock trades are high frequency trading: The former head of Nasdaq said that high frequency traders account for 73% of the volume on the stock market Joseph Saluzzi - partner and co-head of equity trading for Themis TradingThemis- puts the figure at 70% As does market analyst Peter Cohan And Raymond James analyst Patrick O’Shaughnessy And Senator Ted Kaufman But the exact figure is difficult to ascertain. Read more: http://advisoranalyst.com/glablog/2010/10/28/what-percentage-of-u-s-equity-trades-are-high-frequency-trades/#ixzz1FYSxKv6a “ More calculation is better than less, Some calculation is better than none” (Sun Zi 600BC) Limiti cognitivi umani Trend inarrestabile: http://www.be.wvu.edu/divecon/econ/balvers/MFGROPP.pdf TERMINOLOGIA: QUANTITATIVE TRADING-SUSTEMATIC /MECHANICAL http://publicintelligence.net/confidential-nyse-presentation-boasts-high-frequency-trading-a-race-to-the-extremes/ As Einstein said: “Make everything as simple as possible.” But not simpler. http://blog.investireoggi.it/high-frequency-trading-evoluzione-o-tomba-del-mercato-reale/ Differenza tra HFT e algoritmic trading (questo serve er gestire gli ordini)
  • I modelli quantitativi ci permettono di studiare una strategia di investimento scientificamente. Non vuole essere esaustivo: solo I punti che mi interessa toccare oggi STRIDSMAN Nelson Freeburg per il suo lavoro scientifico sulle strategie di investimento di lungo termine.John Clayburg per le sue innovazioni sulle strategie di breve termine.Alexander Elder per la sua conoscenza delle pratiche di trading e di quello che una persona può ricavare.Infine il team di FuturesTruth per quello che fanno nel cercare di mantenere questo ambiente sano e onesto. 32. I migliori libri che tu abbia mai letto sul trading quantitativo “Evidence-based Technical Analysis” di David Aronson, per imparare come usare nel modo corretto le statistiche e conoscere le analisi boot strapping e Monte Carlo.“Maximum Adverse Excursion”, di John Sweeney, per analizzare il tuo sistema a un livello micro. Questo per capire cosa sta dietro a un trade.“New Trading Systems and Methods,” di Perry Kaufman, per conoscenza generale e la comprensione dei sistemi..“Portfolio Management Formulas”, di Ralph Vince, per padroneggiare il money management. “Trading Systems and Money Management” (il mio secondo libro), per provare a mettere insieme buona parte delle nozioni imparate nel libri che vi ho appena menzionato .
  • Attenzione all’overfitting – NON sovrapporre fenomeni Strategy without tactics is the slowest route to victory. Tactics without strategy is the noise before defeat. * Trovare vantaggio statistico, anche piccolo
  • Stridsman – Trading system that works
  • At the heart of high-frequency trading is a simple idea that properly programmed computers are better traders than humans What Does Short-Sale Rule Mean? A Securities and Exchange Commission (SEC) trading regulation that restricted short sales of stock from being placed on a downtick in the market price of the shares. Short sales could only be permitted on upticks (last trade higher than the one before) or zero-plus ticks (last trade is the same as previous, which was an uptick). The regulation was passed in 1938 to prevent selling shares short into a declining market; at the time market mechanisms and liquidity couldn't be guaranteed to prevent panic share declines or outright manipulation. This regulation was rescinded in July 2007 by decree of the SEC; as a result short sales can occur (where eligible) on any price tick in the market, whether up or down. The short sale rule was also known as the "plus-tick rule", "tick-test rule", or "uptick rule". Investopedia explains Short-Sale Rule The SEC began examining the possibility of eliminating this short-sale rule following the decimalization of the major stock exchanges in the early 2000s. Because tick changes were shrinking in magnitude following the change away from fractions, and U.S. stock markets had become more stable, it was felt that the restriction was no longer necessary. The SEC ran a test program of stocks in 2003 to see if removing the short-sale rule would have any negative effects. After reviewing the results it was decided that the rule no longer needed to exist. However, naked shorting - selling shares short that don't exist or can't be verified - is still illegal. 
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  • Qui volendo potrei aggiungere il perche di questa anomalia: size e Value effect (c’è tutto nel file (1 BILION Alpha eq 1.05 Alpha WV: 1.066
  • Non e solo sulla carta!!esempi pratici Man 2.6 bill Winton JIM SIMONS Renaissance Technologies is a hedge fund management company of over 300 employees and more than $15 billion in assets under management in three funds. MEDALLION FUND  35 %
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  • 10 trillions SP500 5.7% prezzo 3.8 div=9.5 Idea se Hurst è > 60 trend follower se <40 mean reversion system
  • 10 trilions!! Alpaha eq: 0.85 Alpha WV: 0.44
  • http://disposition-effect.behaviouralfinance.net/ DISPOSITION: vendere titoli in gudagno e tenere quelli in perdita ANCHOR: the common human tendency to rely too heavily, or "anchor," on one trait or piece of information when making decisions Anchoring – the common human tendency to rely too heavily, or "anchor," on one trait or piece of information when making decisions. Attentional Bias – implicit cognitive bias defined as the tendency of emotionally salient stimuli in one's environment to preferentially draw and hold attention. Bandwagon effect – the tendency to do (or believe) things because many other people do (or believe) the same. Related to groupthink and herd behavior . Bias blind spot – the tendency to see oneself as less biased than other people. [2] Choice-supportive bias – the tendency to remember one's choices as better than they actually were. Confirmation bias – the tendency to search for or interpret information in a way that confirms one's preconceptions. [3] Congruence bias – the tendency to test hypotheses exclusively through direct testing, in contrast to tests of possible alternative hypotheses. Contrast effect – the enhancement or diminishing of a weight or other measurement when compared with a recently observed contrasting object. [4] Denomination effect – the tendency to spend more money when it is denominated in small amounts (e.g. coins) rather than large amounts (e.g. bills). [5] Distinction bias – the tendency to view two options as more dissimilar when evaluating them simultaneously than when evaluating them separately. [6] Endowment effect – "the fact that people often demand much more to give up an object than they would be willing to pay to acquire it". [7] Experimenter's or Expectation bias – the tendency for experimenters to believe, certify, and publish data that agree with their expectations for the outcome of an experiment, and to disbelieve, discard, or downgrade the corresponding weightings for data that appear to conflict with those expectations. [8] Extraordinarity bias – the tendency to value an object more than others in the same category as a result of an extraordinarity of that object that does not, in itself, change the value. [ citation needed ] Focusing effect – the tendency to place too much importance on one aspect of an event; causes error in accurately predicting the utility of a future outcome. [9] Framing effect – drawing different conclusions from the same information, depending on how that information is presented. Hostile media effect - the tendency to see a media report as being biased due to one's own strong partisan views. Hyperbolic discounting – the tendency for people to have a stronger preference for more immediate payoffs relative to later payoffs, where the tendency increases the closer to the present both payoffs are. [10] Illusion of control – the tendency to overestimate one's degree of influence over other external events. [11] Impact bias – the tendency to overestimate the length or the intensity of the impact of future feeling states. [12] Information bias – the tendency to seek information even when it cannot affect action. [13] Interloper effect – the tendency to value third party consultation as objective, confirming, and without motive. Also consultation paradox, the conclusion that solutions proposed by existing personnel within an organization are less likely to receive support than from those recruited for that purpose. Irrational escalation – the phenomenon where people justify increased investment in a decision, based on the cumulative prior investment, despite new evidence suggesting that the decision was probably wrong. Loss aversion – "the disutility of giving up an object is greater than the utility associated with acquiring it". [14] (see also Sunk cost effects and Endowment effect ). Mere exposure effect – the tendency to express undue liking for things merely because of familiarity with them. [15] Money illusion – the tendency to concentrate on the nominal (face value) of money rather than its value in terms of purchasing power. [16] Moral credential effect – the tendency of a track record of non-prejudice to increase subsequent prejudice. Negativity bias – the tendency to pay more attention and give more weight to negative than positive experiences or other kinds of information. Neglect of probability – the tendency to completely disregard probability when making a decision under uncertainty. [17] Normalcy bias – the refusal to plan for, or react to, a disaster which has never happened before. Omission bias – the tendency to judge harmful actions as worse, or less moral, than equally harmful omissions (inactions). [18] Outcome bias – the tendency to judge a decision by its eventual outcome instead of based on the quality of the decision at the time it was made. Planning fallacy – the tendency to underestimate task-completion times. [12] Post-purchase rationalization – the tendency to persuade oneself through rational argument that a purchase was a good value. Pseudocertainty effect – the tendency to make risk-averse choices if the expected outcome is positive, but make risk-seeking choices to avoid negative outcomes. [19] Reactance – the urge to do the opposite of what someone wants you to do out of a need to resist a perceived attempt to constrain your freedom of choice. Restraint bias – the tendency to overestimate one's ability to show restraint in the face of temptation. Selective perception – the tendency for expectations to affect perception. Semmelweis reflex – the tendency to reject new evidence that contradicts an established paradigm. [20] Social comparison bias – the tendency, when making hiring decisions, to favour potential candidates who don't compete with one's own particular strengths. [21] Status quo bias – the tendency to like things to stay relatively the same (see also loss aversion , endowment effect , and system justification ). [22] [23] Unit bias — the tendency to want to finish a given unit of a task or an item. Strong effects on the consumption of food in particular. [24] Wishful thinking – the formation of beliefs and the making of decisions according to what is pleasing to imagine instead of by appeal to evidence or rationality. [25] Zero-risk bias – preference for reducing a small risk to zero over a greater reduction in a larger risk.
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  • http://www.aqrindex.com/AQR_Momentum_Indices/Momentum_Research/Content/default.fs
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  • Se isoliamo un’anomalia su di un gruppo di titoli particolare, come in qesto caso, possiamo anche studire strategie piu short-term per sfruttare in maniera più consistente il fenomeno.
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  • Oggi profitto più sul medio termine che short trading (frase tesi (lunghe waves di inefficienza///scholes: è l’imperfezione dei mercati a renderli intreressanti).
  • Se isoliamo un’anomalia su di un gruppo di titoli particolare, come in qesto caso, possiamo anche studire strategie piu short-term per sfruttare in maniera più consistente il fenomeno.
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Del Monte Daniele - Mechanica 2011 Del Monte Daniele - Mechanica 2011 Presentation Transcript

  • Pharus SICAVRelatore: Daniele Del MonteMECHANICAAuditorium BPM, Milano10/03/2011
  • Il trend delle gestioni quantitative “All models are wrong, but some are useful” (Box & Draper , 1987) Più il mercato diventa complesso, veloce ed efficiente, più necessitiamo di strategie di investimento robuste ed affidabili. Il mercato evolve e cosi evolvono le strategie e gli operatori. Per sopravvivere sui mercati ci vuole METODONel 2010 tra il 60% ed il 70% del volume contrattato sul mercato azionario USA è attribuito asistemi automatici di compravendita. 2
  • Costruzione di un strategia operativa Tattica: Trading System 1. Osservazione del mercato 3. Identificazione di un fenomeno statisticamente significativo 5. Definizione di regole di compravendita che sfruttano questo fenomeno Strategia: Money Management 2. Size dei trade 4. Correlazione tra diversi trading system 6. Risk management 3
  • Tattica Tattica: Trading System Capire e comprendere i fenomeni sottostanti: sfruttare le anomalie in maniera chiara e pulita KEEP IT SIMPLE Usare strategie scorrelate o inversamente correlate. SFRUTTARE LE RELAZIONE TRA STRATEGIE 4
  • Strategia Strategia: Money Management Money Management is the true survival key (Bill Dunn) “Strategy without tactics is the slowest route to victory. Tactics without strategy is the noise before defeat” (Sun Tzu, 600 BC) 5
  • Anomalie Fenomeni, anomalie, inefficienze nei mercati Momentum Mean-reversion Pattern di prezzo Stagionalità Index trading Arbitraggi Pairs trading Spread Gap, aste, etc... 6
  • Anomalie Tra le inefficienze più significative abbiamo: Momentum o Trend Following: il prezzo tende a seguire la direzione del trend • Periodo di analisi: 3-12 mesi • Durata: 1-3 mesi • Percentuale di successo bassa, ma profit/loss ratio alto • Volatile • Presente su diversi mercati: equity, commodity, valute, etc... Mean-reversion: i prezzi tendono a convergere verso una media. Esiste su diversi orizzonti temporali. Breve • Periodo di analisi: 1 mese • Durata: inferiore al mese Lunga (Long-term reversal) Periodo di analisi: 3-5 anni Durata: maggiore ad 1 anno 7
  • Anomalie Una buona parte degli strumenti classici del trading si basa su questi due fenomeni: Momentum o Trend Following Medie mobili Sistemi basati sui Break-out Donchian Channel Position sizing scalare Trailing Stop Mean-reversion Z-score Bollinger Bands Oscillatori RSI Supporti e Resistenze 8
  • Momentum Momentum o Trend Following: Il fenomeno viene colto nella sua essenzialità: ROC a N° periodo 10 Portafogli classificati in base alla perfomance a 11 mesi I titoli vengono rinnovati ogni mese Dal sito di Kenneth French (Fama & French 3-factors model) troviamo dati storici di lungo periodo molto interessanti: http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html 9
  • Momentum: Equal-weighted Rendimento Geometrico Rendimento Geometrico Rendimento Geometrico Port. High ROC Port. Medium ROC Port. Low ROC 20.7% 12.5% 6.1% 10
  • Momentum: Value-weighted Rend. Geo. Rend. Geo. Volatilità Volatilità. Port. High ROC EQ Port. High ROC VW Port. High ROC EQ Port. High ROC VW 20.7% 16.1% 19.7% 15.1% 11
  • Esempi di CTA Trend Follower Winton Futures Fund AUM: 5 Bilions Return Since Inception: 16.8% MAN AHL Diversified AUM: 2.6 Bilions Return Since Inception: 16.4% 12 * Per chi volesse approfondire: M. Covel “ Trend Following” .
  • Short-term Mean-Reversion Secondo fenomeno Mean-Reversion o Short-Term Reversal Il fenomeno viene colto nella sua essenzialità: ROC a N° periodo 10 Portafogli classificati in base alla perfomance a 1 mesi Titoli vengono rinnovati ogni mese * Link dati: http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html 13
  • Mean Reversion: Equal-weighted Rendimento Geometrico Rendimento Geometrico Rendimento Geometrico Port. High ROC Port. Medium ROC Port. Low ROC -3.3% 12.5% 32.5% 14
  • Mean Reversion: Value-weighted Rend. Geo. Rend. Geo. Volatilità Volatilità. Port. Low ROC EQ Port. Low ROC VW Port. Low ROC EQ Port. Low ROC VW 32.5% 13.3% 37.8% 29.9% 15
  • Cause Anomalie Le Cause sono principalmente associate a bias cognitivi (predisposizione a commettere determinati errore cognitivi) o ad euristiche (insieme di regole empiriche): Under e Over-reaction Overconfidence Bandwagon Bias o Herd Behaviour Confirmation Bias Disposition Effect Anchoring Bias 16
  • Esempio 1: Momentum Momentum Periodo di analisi: 6 mesi ROC esponenziale Si studia il comportamento del rank del titolo negli ultimi 6 mesi: viene applicato un filtro di “affidabilità” del trend. Titoli ruotati una volta al mese (150 titoli equipesati, liquidità minima 1,5 Mil euro al giorno di controvalore scambiato) Limiti settoriali e geografici (basati sulla capitalizzazione, per un fattore) Database (SQL) e software (Java) proprietario (12’000 titoli azionari, survivor bias eliminato) Costi di transazione (0.3%), management fee (1.5%) e performance fee (10%) applicate. Per isolare il fenomeno: vendita Futures sul S&P500 per il controvalore totale dell’esposizione azionaria. Cambi Coperti. 17
  • Esempio 1: Momentum Rendimento Geometrico Rendimento Geometrico Volatilità Port. Momentum Port. High ROC 11 M EQ 31.1% 21.3% 20.7% 18
  • Esempio 1: Mean Reversion Mean Reversion ROC a 2 Settimane Viene applicato un filtro di “affidabilità” del trend. Titoli ruotati ogni 5 giorni (100 titoli equipesati, liquidità minima 1,5 Mil euro al giorno di controvalore scambiato) Limiti settoriali e geografici (basati sulla capitalizzazione, per fattore ) Database (SQL) e software (Java) proprietario (12’000 titoli azionari, survivor bias eliminato) Costi di transazione (0.3%), management fee (1.5%) e performance fee (10%) applicate. Per isolare il fenomeno: vendo Futures sul S&P500 per il controvalore totale dell’esposizione azionaria. Cambi Coperti. 19
  • Esempio 1: Mean Reversion Rendimento Geometrico Rend. Geo. Volatilità Port. Momentum Port. Low ROC 1M EQ 20.5% 20.6% 32.5% 20
  • Correlazione Rendimenti Correlazione Rendimenti Corr. Rend. 1 anno Lag -0.18 -0.24 21 * Medie rendimenti a 4 mesi
  • Oscillatori Rendimenti Correlazione Ind. Norm Corr. Diff Vs Perf 3 Mesi MR Corr. Diff. Vs Per. 3 M MOM -0.18 -0.19 0.12 22 * Normalizzazione Rendimenti 1 Anno
  • Segnale Operativo Tempo in Strategia MOM Tempo in Strategia MR 70.7% 29.3% 23
  • Mix Strategie: 1996 - 2009 Rendimento Geometrico Volatilità Sharpe Mix Strategie 53.6% 24.1% 2.10 24
  • Mix Strategie: 1996-2003 Sharpe MOM Sharpe MR Sharpe Medio Ponderato 1.37 0.91 1.23 25 * Ponderato in base all’espozione percentuale alle diverse strategie (70% Momentum, 30% Mean Reverson)
  • Mix Strategie: 2004-2009 Sharpe MIX Sharpe Medio Ponderato Miglioramento 2.10 1.23 +70% 26
  • Correlazione S&P 500 Correlazione con S&P500 -0.30 27
  • Correlazione OECD Leading Indicator Corr. MOM Vs OECD LI Corr. MR Vs OECD LI +0.43 -0.30 28
  • Esempio 2: Value Selezione del gruppo di titoli in base a dati fondamentali. Liquidità sopra i 2 Mil di euro al giorno ROE medio a 5 anni > 15 ROA medio 5 anni > 12 Total Debt / EBITDA <5 PE/PE medio 5 anni < 2 PE Stimato/ Pe Medio 5 anno <1 Revisione degli EPS Next Year a 3 Mesi >0 Database e analisi: Bloomberg Posizioni rinnovate ogni 6 mesi, 150 titoli equipesati, rank in base al rendimento atteso No costi di transazioni Questo filtro può essere usato anche per aumentare efficienza di un determinato trading system. 29
  • Strategia Value 30
  • Strategia Value: over-perfomance Rendimento Geometrico Volatilità Sharpe Corr. S&P 500 Strategia Value 24.8% 14.8% 1.47 0.63 31
  • Strategia Value: Beta 32
  • Spunti di ricerca Dal paper: “Value and Momentum Everywhere” di Asness, Moskowitz, Pedersen, (2009) Le strategie Value e Momentum generano consistenti sovra-rendimenti a livello di differenti asset (azioni, commodity, bonds, valute) e diverse aree geografiche. Le strategie Value (Momentum) sono positivamente correlate tra asset class e negativamente correlate all’interno di ogni asset class. I rendimenti di queste strategie sono guidati da fattori economici comuni. Queste correlazioni crescono nei momenti di crisi. Il liquidity risk è positivamente correlato con la strategia Value e negativamente con quella Momentum. 33
  • A livello Geografico 34
  • A livello di Asset 35
  • A livello di Asset 36
  • Conclusioni AFFIANCARE TRADING SYSTEM CORRELATI CON I FENOMENI MOMENTUM, MEAN REVERSION E VALUE SFRUTTARE LA CORRELAZIONE INVERSA IN MANIERA DINAMICA 37
  • Conclusioni Grazie per l’attenzione e buon trading a tutti! Email: daniele.delmonte@pharus.ch 38