Pusiau nepastovumo valdomi portfeliai
Daniel Batista da Silva (Ženevos U.) ir M. Fernandes (Getulio Vargas Fnd.)
2024 m. liepos mėn
Yra daug įrodymų, kad nepastovumo valdymas padeda pagerinti pagal riziką įvertintus impulsų portfelių rezultatus. Tačiau mažiau aišku, kad tai tinka kitiems veiksniams ir anomalijų portfeliams. Mes parodome, kad kontroliuojant aukštyn ir neigiamomis nepastovumo sudedamosiomis dalimis gaunami patikimesni pagal riziką koreguoti rezultatai, atsižvelgiant į daugybę veiksnių ir anomalijų portfelius, taip pat biržoje prekiaujamus fondus. Visų pirma siūlome pusiau nepastovumo valdomus portfelius, kurie, be įsiskolinimų mažinimo, kai svyruoja didelis neigiamas svyravimas, taip pat išnaudoja didesnę tikėtiną grąžą gero nepastovumo metu. Pastebime, kad mūsų pusiau nepastovumo valdomų portfelių, kurie kontroliuoja ir iškrypimą, ir neigiamą nepastovumą, rezultatai yra geresni nei pirminiai portfeliai ir esami (pusiau) nepastovumo valdymo pasiūlymai.
Ar sisteminė uodegos rizika yra svarbi?
Evarist Stoja (Bristolio universitetas) ir kt.
2024 m. liepos mėn
Sisteminė uodegos rizika laikoma svarbiu veiksniu, lemiančiu laukiamą rizikingo turto grąžą. Nagrinėjame jo poveikį iš dviejų perspektyvų vieningoje sistemoje, kuri kyla iš paprasto turto kainodaros modelio. Žvelgiant iš pirmos perspektyvos, sisteminė uodegos rizika yra prilyginama apibendrintam priklausomybės nuo uodegos koeficientui ir kompensuojama ekonomiškai nemaža ir statistiškai reikšminga priemoka. Žvelgiant iš antrosios perspektyvos, sisteminė uodegos rizika yra prilyginama to paties koeficiento sandaugai su normalizuotu uodegos rizikos matu ir neatrodo, kad ji uždirbtų priemoką. Mes išnagrinėjame šias prieštaringas išvadas ir bandome jas suderinti. Įrodymai rodo, kad mūsų antrosios sisteminės uodegos rizikos priemonės komponentams gali būti būdingi bendri bruožai. Ši išvada gali padėti paaiškinti prieštaringus literatūros įrodymus.
Beyond Trend Following: gilus mokymasis rinkos tendencijų prognozavimui
Fernando Berzal (Granados JAV) ir Alberto Garcia (ACCI Capital Inv.)
2024 m. birželio mėn
Tendencijų sekimas ir investavimas į impulsą yra įprastos turto valdytojų strategijos. Nors jie gali būti naudingi tinkamose situacijose, jie yra riboti ta prasme, kad jie veikia tik žiūrint į praeitį, tarsi vairuotume sutelkę dėmesį į galinio vaizdo veidrodėlį. Šiame straipsnyje mes pasisakome už dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodų naudojimą, kad būtų galima numatyti ateities rinkos tendencijas. Šios prognozės, tinkamai atliktos, gali pagerinti turto valdytojų veiklą, padidindamos grąžą ir sumažindamos lėšų išmokėjimą. Indekso sąlygos – tendencijų sekimas, impulsų investavimas, akcijų prognozavimas, rinkos prognozavimas, tendencijų numatymas, investavimo strategija, mašininis mokymasis, gilus mokymasis, hiperparametrų derinimas.
Investavimo rizika ir atlygis
Ronaldas Q. Doeswijkas (nepriklausomas) ir Laurensas Swinkelsas („Erasmus U. Rotterdam“)
2024 m. rugpjūčio mėn
Mes tiriame investavimo riziką ir naudą kurdami visapusį rinkos portfelį, kurio pasaulinis turtas yra 150 trilijonų USD ir apimantis 1970–2022 m., kas mėnesį. Mėnesio dažnis leidžia tiksliau įvertinti investavimo riziką, palyginti su ankstesniais tyrimais. Nors pasaulinės rinkos portfelio Sharpe rodiklis nėra daug didesnis nei akcijų, laikui bėgant jis yra daug stabilesnis. Be to, pasaulinės rinkos portfelio skolos yra ne tokios gilios ir trumpesnės. Kai rinkos portfelis išreiškiamas kitomis valiutomis nei JAV doleris, investavimo rizika atrodo didesnė.
Išmokite naudoti R portfelio analizei
Kiekybinė investicijų portfelio analizė R:
R įvadas, skirtas modeliuoti portfelio riziką ir grąžą
James Picerno
