Sistemas de comércio cta
Como funcionam as estratégias de CTA: um guia para futuros gerenciados.
Futuros gerenciados ou Commodity Trading Advisors (CTAs) estão de volta à moda, pois alguns dos nomes mais famosos do espaço ficam disponíveis no formato Ucits III.
Apesar de sua reputação, essas estratégias não são tão misteriosas quanto as pessoas pensam.
O segredo por trás deles é simplesmente indicadores de impulso, como a média móvel de preços ou os modelos de breakouts de preços. A grande maioria dos CTAs são seguidores de tendências, o que significa que, quando um mercado mostra uma clara tendência de alta, há uma forte chance de que os CTAs estejam longos nesse mercado.
É exatamente o mesmo quando um mercado cai e os CTAs podem ganhar dinheiro com a desvantagem, sendo curto. Esta característica principal os torna interessantes em termos de diversificação de portfólio. Por exemplo, o índice Barclay CTA aumentou + 14,09% em 2008, quando o S & P500 caiu -38,49%.
Os modelos que geram sinais de compra ou venda geralmente não são mais complicados do que os preços que cruzam as médias móveis ou a saída de um canal. No entanto, esses modelos às vezes cobrem mais de 100 mercados em diferentes prazos - de segundos a meses.
Uma vez que uma estratégia tenha sido estatisticamente provada rentável, se codificada no sistema quantitativo global. Esse tipo de sistema tira a emoção do investimento e coloca os negócios por conta própria. Geralmente, não há intervenção humana entre a geração do sinal comercial e as encomendas feitas no mercado.
Mas isso não significa que os seres humanos estão ausentes do processo de negociação quantitativa. Os gerentes apresentam idéias, estratégias de teste e decidem quais as que utilizam, quais tipos de instrumentos para trocar, a que velocidade e assim por diante. Alguns gerentes têm um botão de emergência que lhes permite reduzir o risco se acharem que os mercados estão se comportando fora do alcance das capacidades de seus modelos.
As estratégias quantitativas são muitas vezes ignoradas por investidores longos apenas como opacos e incompreensíveis. Mesmo os especialistas que se concentram neste nicho tendem a passar a maior parte do tempo entendendo o núcleo da estratégia.
No entanto, penso que existem muitas outras partes do processo de negociação quantitativo que devem ser entendidas e avaliadas. Vale a pena examinar modelos de custos de transação, por exemplo, o que ajuda a determinar a taxa de rotatividade correta para uma estratégia.
Os modelos de risco são outro fator e ajudam a manter a estratégia de apostar nas exposições erradas.
Finalmente, os modelos de construção de portfólio também são fundamentais, pois equilibram o processo conflitante de geração de retornos, minimizando os custos de transação e gerenciando o risco.
Também vale a pena notar que os CTA - muitas vezes chamados de fundos de futuros gerenciados - apenas negociam contratos de futuros negociados em bolsas. Não implicam riscos de contraparte e são os instrumentos mais liquidos em mercados financeiros. A contraparte é a câmara de compensação da troca. O que torna a estratégia também muito atraente é o fato de que as perdas são realizadas através do mecanismo de chamadas de margem.
Recentemente, alguns bancos de investimento estruturaram fundos Ucits III com liquidez diária ou semanal com base em contas gerenciadas de CTAs. Esses fundos Ucits III não são muito diferentes dos fundos originais, exceto que eles devem cumprir as restrições de investimento impostas pelo framework Ucits III.
Um exemplo é a regra de um limite de 35% por silo (ou mercado). Mas isso será raro com os CTA, uma vez que os modelos de gerenciamento de risco incorporados raramente deixam a exposição de um determinado mercado ser mais de 35% do fundo.
A gestão de caixa dos fundos Ucits III também pode diferir do que existe no nível do fundo offshore, enquanto as taxas também podem ser maiores, pois o banco de investimento que estrutura o fundo terá seu corte.
Em termos de diversificação, desde 1990, a correlação do Índice Barclay CTA com o S & amp; P500 foi de -0,12 e, com o índice agregado Barclays Bond, foi de +0,17.
Mas os CTAs em geral em um formato Ucits III oferecem uma oportunidade interessante para investidores longos apenas, como verdadeiros diversificadores em que você pode confiar quando os mercados vão para o sul são difíceis de encontrar.
Olivier Baumgartner-Bezelgues, CAIA, CIIA, é um consultor de hedge funds independente. Seu endereço é olivier. baumgartnersunrise. ch.
Este artigo apareceu originalmente na edição de setembro da Citywire Global.
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sistemas de comércio Cta
Os Consultores de Negociação de Mercadorias (CTAs) fornecem conselhos e serviços relacionados a estratégias de negociação e investimento utilizando contratos de futuros e opções sobre contratos de futuros sobre uma grande variedade de bens físicos, como produtos agrícolas, produtos florestais, metais e energia, além de contratos de derivativos sobre instrumentos financeiros tais como índices, títulos e moedas. Cada CTA caracteriza-se pela sua respectiva estratégia de negociação e pelos mercados comercializados. Os CTAs são regulados pelo governo federal dos Estados Unidos por meio de inscrição na Commodity Futures Trading Commission (CFTC) e na Associação Nacional de Futuros (NFA) †.
A informação do CTA apresentada no ctaperformance foi compilada pela Equinox Fund Management, LLC, com base nas informações fornecidas por cada gerente de futuros de commodities e programas de negociação de moeda estrangeira rastreados pela Equinox Fund Management e suas afiliadas. A informação de desempenho do CTA não contém opinião ou análise do Equinox Fund Management ou de qualquer das suas afiliadas, e a integridade e precisão das informações de desempenho informadas ao Equinox Fund Management não podem, em todos os casos, ser verificadas independentemente. Observe que o desempenho do CTA pode não refletir o desempenho real do fundo. Para os números de desempenho mais recentes, consulte cada site de consultoria de comercialização de commodities ou literatura de marketing.
As informações de desempenho ilustradas neste site são "líquidas" de todas as taxas e encargos, e incluem a receita de juros aplicável às contas compreendendo cada resumo de desempenho composto. Os resultados de desempenho de contas individuais podem variar de acordo com diferentes taxas, tamanho da conta, tempo de entrada de pedidos e outros fatores. Os resultados de desempenho não são indicativos dos resultados que podem ser alcançados no futuro.
selecione um gerente Aspect Capital Limited.
Aspect Core Diversified Program BH-DG Systematic Trading LLP.
Programa de negociação sistemática Campbell & Company.
Managed Futures Portfolio Chesapeake Capital Corporation.
Programa diversificado Crabel Capital Management, LLC.
Programa de produtos múltiplos Emil van Essen, LLC.
Programa de propagação FORT, L. P.
Programa global Contrarian H2O Asset Management.
Force 10 J. E. Moody & Company, LLC.
Programa relativo ao preço relativo do produto KeyQuant SAS.
Programa das tendências principais Quantica Capital AG.
Managed Futures program Quantitative Investment Management.
Programa global QuantMetrics Capital Management, LLP.
Quantmetrics Multi Strategy Fund Quest Partners, LLC.
Programa Tracker Index Winton Capital Management, Ltd.
Uma lista com curadoria de consultores de comércio de commodities a partir de 31 de outubro de 2017.
Aspect Core Diversified Program.
Programa de negociação sistemática.
Portfolio de futuros gerenciados.
Programa de spread comercial.
Programa Global Contrarian.
Programa Relativo Relativo à mercadoria.
Programa Key Trends.
Programa Managed Futures.
Quantmetrics Multi Strategy Fund.
Programa do Índice do rastreador.
* Os retornos por mais de um ano são anualizados.
Valores Mobiliários oferecidos através do Equinox Group Distributors, LLC, Membro FINRA.
47 Hulfish Street, Suite 510, Princeton, NJ 08542 1.877.837.0600.
Existem riscos substanciais e potenciais conflitos de interesse associados a programas de futuros gerenciados. O sucesso de um investimento nesse programa depende da capacidade de um consultor de comércio de commodities ("CTA") identificar oportunidades de investimento rentáveis e negociar com sucesso. A identificação de oportunidades comerciais atraentes é difícil, requer habilidade e envolve um grau significativo de incerteza. O alto grau de alavancagem geralmente obtido na negociação de futuros pode funcionar contra você, bem como para você, e pode levar a grandes perdas. Os retornos gerados a partir da negociação de um CTA, se houver, podem não compensar adequadamente os riscos comerciais e financeiros que você assume. Você pode perder toda ou uma quantidade substancial de seu investimento. As contas de futuros gerenciadas podem estar sujeitas a encargos substanciais por taxas de administração e assessoria. Pode ser necessário que as contas sujeitas a esses encargos façam lucros comerciais substanciais para evitar o esgotamento ou o esgotamento de seus ativos. Os CTAs podem negociar mercados altamente ilíquidos, ou em mercados estrangeiros, e podem não conseguir fechar ou compensar posições imediatamente após solicitação. Você pode ter exposição ao mercado mesmo após o CTA ter um pedido de encerramento ou liquidação.
O DESEMPENHO PASSADO NÃO É NECESSÁRIO INDICATIVO DOS RESULTADOS FUTUROS. HÁ RISCO DE PERDA. VOCÊ PODE PERDER O DINHEIRO EM UM PROGRAMA DE FUTUROS GERADOS.
Registo do Consultor de Comércio de Mercadorias (CTA).
Um consultor de comércio de commodities (CTA) é um indivíduo ou organização que, para compensação ou lucro, aconselha outros, direta ou indiretamente, quanto ao valor ou a conveniência de negociar contratos de futuros, opções de futuros, contratos de câmbio off-exchange de varejo ou swaps.
Todos os CTAs registrados que administram ou exercem discrição sobre contas de clientes devem ser membros da NFA. O Regulamento 4.14 da CFTC detalha os critérios que devem ser cumpridos para isenção do registro do CTA, incluindo:
O conselho foi fornecido a 15 ou menos pessoas nos últimos 12 meses e a entidade geralmente não se presta ao público como um CTA; ou a Entidade é CFTC registrada e o conselho é apenas acessório a sua empresa ou profissão; ou Aconselhamento é fornecido que não é baseado no conhecimento ou adaptado à conta de negociação particular de um cliente ou atividade de negociação.
Requisitos de registro para CTAs.
Para se registrar como um CTA e se tornar um membro NFA:
Designe um Gerenciador de Segurança para obter acesso seguro ao Sistema de Registro Online da NFA (SRO) Complete o formulário on-line 7-R Pague uma taxa de inscrição não reembolsável de US $ 200 Questionário anual on-line completo Faça o pagamento de taxas de adesão CTA não reembolsáveis.
Requisitos de Registro para Principais e Pessoas Associadas (AP) de CTAs.
Um CTA é obrigado a apresentar o seguinte para seus diretores e pessoas associadas:
Complete formulário on-line 8-R para cada diretor e AP Envie cartões de impressão digital Satisfaça os requisitos de proficiência para cada proprietário único, AP e forex AP Pagar taxa de inscrição não reembolsável de $ 160,00 para cada diretor ou AP.
Não é necessária uma taxa de inscrição para diretores e APs se o indivíduo estiver atualmente registrado na CFTC em qualquer capacidade ou estiver listado como principal de um registrante CFTC atual. Apenas uma taxa de inscrição é necessária se o indivíduo apresentar um pedido como AP e Principal. Um dos principais do CTA deve ser um AP. Um dos principais de um CTA forex deve ser um AP Forex. & # 160; Um dos principais de um CTA de troca deve ser um AP de troca.
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Alpha de Leo Reynolds.
A idéia de ter uma referência verdadeira para o Trend Following (a. k.a. Managed Futures / CTAs), independente do desempenho dos fundos existentes, poderia agitar o setor e ter sérias implicações (aumento da concorrência e redução de tarifas resultantes da comoditização do Trend Following).
O documento Beta of Managed Futures (PDF) do Grupo Conquest e sua reivindicação para um benchmark independente de tendências mecânicas, me seguiram. Eu decidi usá-lo como referência para os Assistentes da Tendência, seguimos aqui todos os meses. Os cálculos de comparação (usando métricas inovadoras) podem ser encontrados no final deste artigo.
Razão de informação: informações erradas?
Existem várias maneiras de medir a alpa e a taxa de informação é popular. O conceito por trás da Ratia de Informação (IR) é interessante porque visa medir o alfa (retorno excedente) fornecido pelo fundo em comparação com o benchmark. Também leva em consideração o erro de rastreamento do fundo (volatilidade do excesso de retorno).
Como tal, o IR pode ser expresso da seguinte forma:
No entanto, existe uma falha (comum a muitos modelos / ferramentas CAPM) neste cálculo de razão: usa o retorno médio aritmético em vez do geométrico. Essa diferença poderia dar um IR positivo para um fundo que produzia alfa negativo e vice-versa. Para se convencer, considere um gerente hipotético produzindo + 15% de alfa seguido de -14% de alfa em intervalos regulares. Calcule ambos os retornos médios: a aritmética, + 0,5% e a geométrica, -1,1%. Como é isso para pintar uma imagem alfa diferente!
Outra maneira de calcular Alpha.
Alpha é o verdadeiro valor adicionado por um gerente, independentemente do mercado / benchmark subjacente.
Se os investidores simplesmente querem obter exposição ao alfa de um gerente específico, eles poderiam simplesmente "comprar o gerente" # 8221; e curto o benchmark (com reequilíbrio constante). Uma vez que leva em consideração o beta do gerente para o benchmark (para derivar as respectivas posições longas e curtas), tudo o que resta para o investidor é o alfa produzido pelo gerente (com zero risco de mercado / beta).
Levando essa lógica em consideração, abaixo é uma maneira alternativa de calcular uma Relação de Informação (modificada) para dar uma imagem mais precisa do alfa verdadeiro conforme a lógica mencionada acima:
Calcule o beta do gerente para o benchmark:
Ranking da Tendência Seguindo os Wizards.
Abaixo está o cálculo das Razões de informação padrão e modificadas / geométricas para os Assistentes de Tendência, para os quais podemos encontrar o desempenho histórico # 8211; bem como outras informações, como alfa, beta e correlação (usando o coeficiente Pearson-produto-momento) para o benchmark. Para dar alguns antecedentes, o desempenho total e o desvio padrão dos retornos durante todo o período também foram adicionados.
Para este exercício, o Fundo de Seleção de Futuros Gerenciados do Grupo Conquest foi usado como um benchmark de Tendência A seguir (como é o que ele pretende produzir), sendo o período coberto de junho de 04 a 10 de março (histórico completo do benchmark). Todos os desembolsos de fundos abaixo são considerados líquidos de taxas.
uma. Retorno combinado total desde 2004.
b. Desvio padrão dos retornos mensais desde 2004.
c. Razão de informação clássica.
d. Beta do gerente para o benchmark.
e. Correlação (Pearson)
f. Alpha Anualizado.
g. Relação de informação modificada / geométrica.
2. Chesapeake Capital foi fundada por Jerry Parker, uma antiga Tartaruga.
3. Clarke Capital foi fundada por Michael Clarke em 1993.
4. Dunn Capital foi fundada por Bill Dunn.
5. Eckhardt Trading é a empresa administrada por William Eckhardt, que co-liderou a experiência da tartaruga com Richard Dennis.
6. A EMC Capital foi fundada por Liz Cheval, uma antiga Tartaruga.
7. A Hawksbill Capital foi fundada por Tom Shanks, uma antiga Tartaruga.
8. Hyman Beck & # 038; Os principais diretores da empresa são Alexander Hyman e Carl Beck.
9. JWH & # 038; Co. foi fundada por John W. Henry, dono dos Red Sox da Boston.
10. Originalmente ED & # 038; F Man. Tornou-se um CTA bem-sucedido sob Larry Hite e passou a fazer parte do The Man Group plc, que posteriormente comprou AHL para formar o Man AHL: a divisão de negociação sistemática do grupo Man.
11. Millburn Ridgefield tem negociado os modelos Trend Following desde o início de 1970, s. À medida que relatam valores de desempenho um mês depois, o desempenho do mês passado não é relatado neste relatório e suas estatísticas de YTD, AUM são do mês anterior.
12. Rabar Market Research é a companhia de Paul Rabar, uma ex-tartaruga.
13. Saxon Investment foi fundada por Howard Seidler, uma antiga tartaruga.
14. Fundador e CEO do Superfund: Christian Baha.
15. Transtrend é um seguidor da tendência CTA baseado na Holanda.
16. Winton Capital é um CTA com sede em Londres fundado por Dave Harding (também co-fundador da AHL).
Observe que os valores negativos da Relação de Informações geralmente não são realmente relevantes.
As medidas de coeficiente de Pearson gravitam em torno de 0,60, o que mostra algum grau de correlação com o benchmark & # 8211; talvez não tão forte como sugerido inicialmente pelo documento da Conquest. Obviamente, quanto maior o número de correlação, mais suporte para a tese de um possível benchmark de Tendência.
Curiosamente, as duas versões da Relação de Informação mostram algumas discrepâncias (esperadas de acordo com explicações anteriores), com alguns fundos que passaram de IR negativo para IR geométrico positivo (e vice-versa). O mais notável é o caso da Transtrend, que vai do IR negativo (-0,02) para o segundo melhor IR geométrico (0,24). Comparando todos os resultados individuais, parece que a Relação de Informação geométrica é uma medida muito melhor de alfa.
Pode parecer estranho que alguns fundos com desempenho inferior ao benchmark ainda parecem produzir alfa (exemplo de Chesapeake Capital: retorno de 44,60% vs 56,95% para o benchmark). Isto é devido à metodologia do cálculo, que assume o reequilíbrio constante entre o benchmark e o fundo para capturar e compilar o alfa de cada período.
Finalmente, vale a pena notar que, apesar de (muito) taxas mais elevadas para os Assistentes de Tendência (em comparação com o fundo MFS do Grupo Conquest atuando como referência), a maioria deles exibe alfa / retorno excessivo.
Abaixo estão os números do benchmark e sua correspondente versão alavancada (3x) da Conquest:
Alguns desses números são auto-evidentes (ou seja, correlação, beta do benchmark para si próprio); mas de interesse é o fato de que a opção 3x produz alfa negativo à razão de mais de 7% ao ano, mantendo uma correlação muito forte com o fundo / benchmark padrão (não é tão surpreendente, dada a discussão anterior sobre alavancagem). Enquanto isso, o IR clássico ainda indica alfa positivo # 8230;
* Observe outra aberração do cálculo clássico do IR. É teoricamente impossível calcular o IR de um benchmark com ele próprio (resulta em uma divisão 0 em 0). No entanto, o IR de TODAS as multiplicações beta diretas do benchmark (com correlação = 1) são idênticas (apenas um subproduto da linearidade do desvio padrão e padrão). Construir um benchmark virtual com um beta muito próximo de 1 (ou seja, 1.00001) e uma correlação de 1 com o benchmark real permite calcular IR (padrão e geométrico), enquanto, para todos os efeitos, o benchmark virtual pode ser considerado igual para o benchmark real. Isso resultaria, a partir do cálculo clássico de RI, de que o benchmark realmente produz alfa para si mesmo (IR> 0)! O IR geométrico calcula corretamente para 0.
Outra ferramenta na caixa.
Podemos ver que o ranking da Tendência Seguidores que usa a Relação de Informação Geométrica dá uma visão diferente de seus números de desempenho brutos.
Esperemos que você ache essa relação de informação geométrica útil para comparar vários fundos, instrumentos ou mesmo suas próprias estratégias em relação a um benchmark comum. De qualquer forma, vale a pena notar a importância de entender como funcionam as métricas de desempenho. Seguindo cegamente, os resultados da Razão de informação clássica podem resultar em conclusões incorretas.
13 Comentários até agora e darr;
Primeiro, eu gostaria de parabenizá-lo pela qualidade de suas postagens, elas são muito valiosas. Você poderia fornecer um arquivo do Excel que gera o cálculo da Relação de Informação Geométrica?
Obrigado pelo seu comentário & # 8211; É bom ouvir!
Eu estava pensando que carregar a planilha seria uma boa idéia, mas ainda preciso arrumar as várias planilhas com as quais trabalhei esta semana. Provavelmente um trabalho de fim de semana e um post de acompanhamento com uma fórmula completa e exemplos de planilha do Excel.
Continuem o bom trabalho!!
Eu acho que o que realmente faz a diferença é como você calcualte o excesso de retorno ou alfa. Enquanto você e # 8220; beta & # 8221; normalizar o retorno, ou (R-b * Rb), IR geométrico e aritmético fora dele não estão longe uns dos outros.
felicidade, você está certo, a normalização beta é provavelmente o fator mais importante na melhoria do IR. No entanto, você poderia argumentar que ainda existe a possibilidade teórica de uma alfa aritmética positiva e uma geometria negativa.
Eu computei o retorno baseado em aritmética ajustado por beta IR:
CLARKE CAP 0.082.
Os resultados estão muito em linha com os resultados GIR na publicação.
Há uma maneira muito mais simples de olhar para esta situação, a saber, como um diagrama de dispersão humilde.
Para cada período de tempo, traçar um ponto cuja coordenada x é (o retorno da referência nessa época) e cuja coordenada y é (o retorno do gerente de dinheiro nesse período). Eu carreguei um exemplo deste tipo de diagrama de dispersão neste URL, sinta-se livre para ligar para ele, como quiser: img511.imageshack. us/img511/3697/alphabeta. png.
& # 8220; Beta & # 8221; é a inclinação da linha de regressão linear e # 8220; Alpha & # 8221; é o intercepto y da regressão linear. Deixe a covariância e outras fórmulas elegantes e amp; computações para seu software de regressão e, em vez disso, se concentre na intuição fornecida por uma imagem simples.
É tão simples como o nariz no seu rosto: Beta (inclinação) mostra a quantidade de co-movimento, Alpha (y-intercept) mostra o quanto o gerente supera o benchmark. O terceiro resultado da regressão, R-squared, mostra quão bem ou com quão fraco o benchmark corresponde ao gerente.
Sua & # 8220; inovação & # 8221; neste artigo, é sugerir que, em vez de plotar (retorna), é preferível traçar (o logaritmo dos retornos). Caso contrário, é idêntico.
Obrigado por sugerir uma solução alternativa para este problema. Infelizmente, sua abordagem, ainda mais simples, não consegue capturar algumas das informações contidas no GIR, como o efeito de composição, que aparece ao usar a média geométrica dos retornos (ou, alternativamente, retornos compostos continuamente).
A abordagem sugerida na publicação é bastante diferente de simplesmente traçar o logaritmo dos retornos. De fato, usar a análise de regressão e sua interceptação para calcular o alfa resulta em classificações diferentes para os CTAs observados, ambos também diferentes do ranking com base no valor do GIR.
Para ilustrar uma das diferenças, tracei um diagrama de dispersão usando Dunn e o benchmark conforme sua sugestão. Note-se que o alfa que seria derivado desse método é positivo (de forma semelhante ao cálculo padrão de RI), enquanto o cálculo geométrico de Rácio de Informação é negativo.
Na minha opinião, existe apenas uma maneira de calcular o Alpha e é comparar a saída do sistema com as declarações do intermediário para gerar o resultado Beta. Qualquer coisa acima / abaixo Beta gerada será +/- Alpha.
Uma relação Beta / Alpha seria bem-vinda, mas requer transparência dos CTAs.
Jack & # 8211; você pode estar se referindo à alfa de execução do gerente (ou seja, preço real executado versus preço do sistema), no entanto, esta publicação estava mais relacionada ao alfa geral do gerente, em comparação com a exposição beta simples ao & # 8220; genérico & # 8221; Tendência Após retorna (de um ponto de referência transparente)
Jez & # 8211; O que realmente sabemos sobre os gerentes subjacentes em qualquer tendência sistemática (benchmark) seguindo o índice. Eles sempre viveram no sistema, ou houve uma sobreposição direcional às vezes. Quanto alfa precisamos contabilizar, se houver?
A única maneira de descobrir é comparar a saída do sistema com as declarações do corretor voltando ao tempo relatado e criar outra razão de medida chamada Systematic (Beta) / Alpha. No entanto, isso exigiria transparência total dos CTAs.
É por isso que o benchmark para Trend Following é independente do desempenho dos fundos existentes, mas, em vez disso, implementa estratégias mecânicas básicas # 8211; você pode ler o documento Beta of Managed Futures (link acima na postagem) para mais informações.
Além disso, o alfa do gerente pode e provavelmente já está incluído no próprio sistema (ou seja, o CTA alfa raramente vem de divergir do sistema, mas principalmente de métodos de pesquisa inovadores que se alimentam das regras do sistema). Bem, pelo menos, para 100% de CTAs sistemáticos.
Isso não faz muito sentido para mim. Quais são essas estratégias mecânicas básicas e como elas funcionam em comparação com o que usamos, por exemplo? É uma estratégia, ou estratégias múltiplas ?? Quais mercados, alavancagem, etc. & # 8230;.to muitas variáveis aqui até mesmo para tentar comparar maçãs com bananas. Na minha opinião, todo esse exercício não está pintando um quadro claro e nunca o fará.
Simplesmente para apontar que a vida real é sempre, mas sempre mais confusa do que isso!
Uma das nossas regras comerciais é: ignorar os clientes e concentrar-se no trabalho de ganhar dinheiro, e esse tem sido um elemento-chave que garantiu o nosso sucesso.
Abordagem matemática muito interessante. Eu acho que o método de Stan, embora mais simples, produziria resultados menos confiáveis. A normalização beta é realmente a chave que torna esta informação significativa. Muito bom resumo.
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RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS; POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDER OU DE ADESIVAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA ESPECÍFICO DE NEGOCIAÇÃO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS DE NATUREZA E NÃO REPRESENTA NEGOCIAÇÕES EM CONTAS REAIS.
Alpha de Leo Reynolds.
A idéia de ter uma referência verdadeira para o Trend Following (a. k.a. Managed Futures / CTAs), independente do desempenho dos fundos existentes, poderia agitar o setor e ter sérias implicações (aumento da concorrência e redução de tarifas resultantes da comoditização do Trend Following).
O documento Beta of Managed Futures (PDF) do Grupo Conquest e sua reivindicação para um benchmark independente de tendências mecânicas, me seguiram. Eu decidi usá-lo como referência para os Assistentes da Tendência, seguimos aqui todos os meses. Os cálculos de comparação (usando métricas inovadoras) podem ser encontrados no final deste artigo.
Razão de informação: informações erradas?
Existem várias maneiras de medir a alpa e a taxa de informação é popular. O conceito por trás da Ratia de Informação (IR) é interessante porque visa medir o alfa (retorno excedente) fornecido pelo fundo em comparação com o benchmark. Também leva em consideração o erro de rastreamento do fundo (volatilidade do excesso de retorno).
Como tal, o IR pode ser expresso da seguinte forma:
No entanto, existe uma falha (comum a muitos modelos / ferramentas CAPM) neste cálculo de razão: usa o retorno médio aritmético em vez do geométrico. Essa diferença poderia dar um IR positivo para um fundo que produzia alfa negativo e vice-versa. Para se convencer, considere um gerente hipotético produzindo + 15% de alfa seguido de -14% de alfa em intervalos regulares. Calcule ambos os retornos médios: a aritmética, + 0,5% e a geométrica, -1,1%. Como é isso para pintar uma imagem alfa diferente!
Outra maneira de calcular Alpha.
Alpha é o verdadeiro valor adicionado por um gerente, independentemente do mercado / benchmark subjacente.
Se os investidores simplesmente querem obter exposição ao alfa de um gerente específico, eles poderiam simplesmente "comprar o gerente" # 8221; e curto o benchmark (com reequilíbrio constante). Uma vez que leva em consideração o beta do gerente para o benchmark (para derivar as respectivas posições longas e curtas), tudo o que resta para o investidor é o alfa produzido pelo gerente (com zero risco de mercado / beta).
Levando essa lógica em consideração, abaixo é uma maneira alternativa de calcular uma Relação de Informação (modificada) para dar uma imagem mais precisa do alfa verdadeiro conforme a lógica mencionada acima:
Calcule o beta do gerente para o benchmark:
Ranking da Tendência Seguindo os Wizards.
Abaixo está o cálculo das Razões de informação padrão e modificadas / geométricas para os Assistentes de Tendência, para os quais podemos encontrar o desempenho histórico # 8211; bem como outras informações, como alfa, beta e correlação (usando o coeficiente Pearson-produto-momento) para o benchmark. Para dar alguns antecedentes, o desempenho total e o desvio padrão dos retornos durante todo o período também foram adicionados.
Para este exercício, o Fundo de Seleção de Futuros Gerenciados do Grupo Conquest foi usado como um benchmark de Tendência A seguir (como é o que ele pretende produzir), sendo o período coberto de junho de 04 a 10 de março (histórico completo do benchmark). Todos os desembolsos de fundos abaixo são considerados líquidos de taxas.
uma. Retorno combinado total desde 2004.
b. Desvio padrão dos retornos mensais desde 2004.
c. Razão de informação clássica.
d. Beta do gerente para o benchmark.
e. Correlação (Pearson)
f. Alpha Anualizado.
g. Relação de informação modificada / geométrica.
2. Chesapeake Capital foi fundada por Jerry Parker, uma antiga Tartaruga.
3. Clarke Capital foi fundada por Michael Clarke em 1993.
4. Dunn Capital foi fundada por Bill Dunn.
5. Eckhardt Trading é a empresa administrada por William Eckhardt, que co-liderou a experiência da tartaruga com Richard Dennis.
6. A EMC Capital foi fundada por Liz Cheval, uma antiga Tartaruga.
7. A Hawksbill Capital foi fundada por Tom Shanks, uma antiga Tartaruga.
8. Hyman Beck & # 038; Os principais diretores da empresa são Alexander Hyman e Carl Beck.
9. JWH & # 038; Co. foi fundada por John W. Henry, dono dos Red Sox da Boston.
10. Originalmente ED & # 038; F Man. Tornou-se um CTA bem-sucedido sob Larry Hite e passou a fazer parte do The Man Group plc, que posteriormente comprou AHL para formar o Man AHL: a divisão de negociação sistemática do grupo Man.
11. Millburn Ridgefield tem negociado os modelos Trend Following desde o início de 1970, s. À medida que relatam valores de desempenho um mês depois, o desempenho do mês passado não é relatado neste relatório e suas estatísticas de YTD, AUM são do mês anterior.
12. Rabar Market Research é a companhia de Paul Rabar, uma ex-tartaruga.
13. Saxon Investment foi fundada por Howard Seidler, uma antiga tartaruga.
14. Fundador e CEO do Superfund: Christian Baha.
15. Transtrend é um seguidor da tendência CTA baseado na Holanda.
16. Winton Capital é um CTA com sede em Londres fundado por Dave Harding (também co-fundador da AHL).
Observe que os valores negativos da Relação de Informações geralmente não são realmente relevantes.
As medidas de coeficiente de Pearson gravitam em torno de 0,60, o que mostra algum grau de correlação com o benchmark & # 8211; talvez não tão forte como sugerido inicialmente pelo documento da Conquest. Obviamente, quanto maior o número de correlação, mais suporte para a tese de um possível benchmark de Tendência.
Curiosamente, as duas versões da Relação de Informação mostram algumas discrepâncias (esperadas de acordo com explicações anteriores), com alguns fundos que passaram de IR negativo para IR geométrico positivo (e vice-versa). O mais notável é o caso da Transtrend, que vai do IR negativo (-0,02) para o segundo melhor IR geométrico (0,24). Comparando todos os resultados individuais, parece que a Relação de Informação geométrica é uma medida muito melhor de alfa.
Pode parecer estranho que alguns fundos com desempenho inferior ao benchmark ainda parecem produzir alfa (exemplo de Chesapeake Capital: retorno de 44,60% vs 56,95% para o benchmark). Isto é devido à metodologia do cálculo, que assume o reequilíbrio constante entre o benchmark e o fundo para capturar e compilar o alfa de cada período.
Finalmente, vale a pena notar que, apesar de (muito) taxas mais elevadas para os Assistentes de Tendência (em comparação com o fundo MFS do Grupo Conquest atuando como referência), a maioria deles exibe alfa / retorno excessivo.
Abaixo estão os números do benchmark e sua correspondente versão alavancada (3x) da Conquest:
Alguns desses números são auto-evidentes (ou seja, correlação, beta do benchmark para si próprio); mas de interesse é o fato de que a opção 3x produz alfa negativo à razão de mais de 7% ao ano, mantendo uma correlação muito forte com o fundo / benchmark padrão (não é tão surpreendente, dada a discussão anterior sobre alavancagem). Enquanto isso, o IR clássico ainda indica alfa positivo # 8230;
* Observe outra aberração do cálculo clássico do IR. É teoricamente impossível calcular o IR de um benchmark com ele próprio (resulta em uma divisão 0 em 0). No entanto, o IR de TODAS as multiplicações beta diretas do benchmark (com correlação = 1) são idênticas (apenas um subproduto da linearidade do desvio padrão e padrão). Construir um benchmark virtual com um beta muito próximo de 1 (ou seja, 1.00001) e uma correlação de 1 com o benchmark real permite calcular IR (padrão e geométrico), enquanto, para todos os efeitos, o benchmark virtual pode ser considerado igual para o benchmark real. Isso resultaria, a partir do cálculo clássico de RI, de que o benchmark realmente produz alfa para si mesmo (IR> 0)! O IR geométrico calcula corretamente para 0.
Outra ferramenta na caixa.
Podemos ver que o ranking da Tendência Seguidores que usa a Relação de Informação Geométrica dá uma visão diferente de seus números de desempenho brutos.
Esperemos que você ache essa relação de informação geométrica útil para comparar vários fundos, instrumentos ou mesmo suas próprias estratégias em relação a um benchmark comum. De qualquer forma, vale a pena notar a importância de entender como funcionam as métricas de desempenho. Seguindo cegamente, os resultados da Razão de informação clássica podem resultar em conclusões incorretas.
13 Comentários até agora e darr;
Primeiro, eu gostaria de parabenizá-lo pela qualidade de suas postagens, elas são muito valiosas. Você poderia fornecer um arquivo do Excel que gera o cálculo da Relação de Informação Geométrica?
Obrigado pelo seu comentário & # 8211; É bom ouvir!
Eu estava pensando que carregar a planilha seria uma boa idéia, mas ainda preciso arrumar as várias planilhas com as quais trabalhei esta semana. Provavelmente um trabalho de fim de semana e um post de acompanhamento com uma fórmula completa e exemplos de planilha do Excel.
Continuem o bom trabalho!!
Eu acho que o que realmente faz a diferença é como você calcualte o excesso de retorno ou alfa. Enquanto você e # 8220; beta & # 8221; normalizar o retorno, ou (R-b * Rb), IR geométrico e aritmético fora dele não estão longe uns dos outros.
felicidade, você está certo, a normalização beta é provavelmente o fator mais importante na melhoria do IR. No entanto, você poderia argumentar que ainda existe a possibilidade teórica de uma alfa aritmética positiva e uma geometria negativa.
Eu computei o retorno baseado em aritmética ajustado por beta IR:
CLARKE CAP 0.082.
Os resultados estão muito em linha com os resultados GIR na publicação.
Há uma maneira muito mais simples de olhar para esta situação, a saber, como um diagrama de dispersão humilde.
Para cada período de tempo, traçar um ponto cuja coordenada x é (o retorno da referência nessa época) e cuja coordenada y é (o retorno do gerente de dinheiro nesse período). Eu carreguei um exemplo deste tipo de diagrama de dispersão neste URL, sinta-se livre para ligar para ele, como quiser: img511.imageshack. us/img511/3697/alphabeta. png.
& # 8220; Beta & # 8221; é a inclinação da linha de regressão linear e # 8220; Alpha & # 8221; é o intercepto y da regressão linear. Deixe a covariância e outras fórmulas elegantes e amp; computações para seu software de regressão e, em vez disso, se concentre na intuição fornecida por uma imagem simples.
É tão simples como o nariz no seu rosto: Beta (inclinação) mostra a quantidade de co-movimento, Alpha (y-intercept) mostra o quanto o gerente supera o benchmark. O terceiro resultado da regressão, R-squared, mostra quão bem ou com quão fraco o benchmark corresponde ao gerente.
Sua & # 8220; inovação & # 8221; neste artigo, é sugerir que, em vez de plotar (retorna), é preferível traçar (o logaritmo dos retornos). Caso contrário, é idêntico.
Obrigado por sugerir uma solução alternativa para este problema. Infelizmente, sua abordagem, ainda mais simples, não consegue capturar algumas das informações contidas no GIR, como o efeito de composição, que aparece ao usar a média geométrica dos retornos (ou, alternativamente, retornos compostos continuamente).
A abordagem sugerida na publicação é bastante diferente de simplesmente traçar o logaritmo dos retornos. De fato, usar a análise de regressão e sua interceptação para calcular o alfa resulta em classificações diferentes para os CTAs observados, ambos também diferentes do ranking com base no valor do GIR.
Para ilustrar uma das diferenças, tracei um diagrama de dispersão usando Dunn e o benchmark conforme sua sugestão. Note-se que o alfa que seria derivado desse método é positivo (de forma semelhante ao cálculo padrão de RI), enquanto o cálculo geométrico de Rácio de Informação é negativo.
Na minha opinião, existe apenas uma maneira de calcular o Alpha e é comparar a saída do sistema com as declarações do intermediário para gerar o resultado Beta. Qualquer coisa acima / abaixo Beta gerada será +/- Alpha.
Uma relação Beta / Alpha seria bem-vinda, mas requer transparência dos CTAs.
Jack & # 8211; você pode estar se referindo à alfa de execução do gerente (ou seja, preço real executado versus preço do sistema), no entanto, esta publicação estava mais relacionada ao alfa geral do gerente, em comparação com a exposição beta simples ao & # 8220; genérico & # 8221; Tendência Após retorna (de um ponto de referência transparente)
Jez & # 8211; O que realmente sabemos sobre os gerentes subjacentes em qualquer tendência sistemática (benchmark) seguindo o índice. Eles sempre viveram no sistema, ou houve uma sobreposição direcional às vezes. Quanto alfa precisamos contabilizar, se houver?
A única maneira de descobrir é comparar a saída do sistema com as declarações do corretor voltando ao tempo relatado e criar outra razão de medida chamada Systematic (Beta) / Alpha. No entanto, isso exigiria transparência total dos CTAs.
É por isso que o benchmark para Trend Following é independente do desempenho dos fundos existentes, mas, em vez disso, implementa estratégias mecânicas básicas # 8211; você pode ler o documento Beta of Managed Futures (link acima na postagem) para mais informações.
Além disso, o alfa do gerente pode e provavelmente já está incluído no próprio sistema (ou seja, o CTA alfa raramente vem de divergir do sistema, mas principalmente de métodos de pesquisa inovadores que se alimentam das regras do sistema). Bem, pelo menos, para 100% de CTAs sistemáticos.
Isso não faz muito sentido para mim. Quais são essas estratégias mecânicas básicas e como elas funcionam em comparação com o que usamos, por exemplo? É uma estratégia, ou estratégias múltiplas ?? Quais mercados, alavancagem, etc. & # 8230;.to muitas variáveis aqui até mesmo para tentar comparar maçãs com bananas. Na minha opinião, todo esse exercício não está pintando um quadro claro e nunca o fará.
Simplesmente para apontar que a vida real é sempre, mas sempre mais confusa do que isso!
Uma das nossas regras comerciais é: ignorar os clientes e concentrar-se no trabalho de ganhar dinheiro, e esse tem sido um elemento-chave que garantiu o nosso sucesso.
Abordagem matemática muito interessante. Eu acho que o método de Stan, embora mais simples, produziria resultados menos confiáveis. A normalização beta é realmente a chave que torna esta informação significativa. Muito bom resumo.
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