Quantitative Finance Collector es un blog sobre análisis de finanzas cuantitativas, métodos de ingeniería financiera en finanzas matemáticas centrado en la fijación de precios de derivados, el comercio cuantitativo y la gestión cuantitativa de riesgos. Pensamientos aleatorios sobre los mercados financieros y personal personal se publican en el blog sub personal. Trackback URI: Nota: La url de retroceso caducará después de las 23:59:59 de hoy Journal of Econometrics acepta varios trabajos sobre precios de opciones, algunos son bastante interesantes y representan los desarrollos recientes de este campo. Los lista aquí solo en caso de que usted también esté interesado. Smile from the Past: Un marco general de precios de opciones con volatilidad múltiple y componentes de apalancamiento Han, Y. F. Y Zhou, G. F. Tienen un interesante documento de trabajo sobre el desempeño de un factor de tendencia que propusieron: En este artículo, proponemos un factor de tendencia para capturar las tendencias de los precios de las acciones en sección. En contraste con el factor de impulso popular construido mediante la clasificación de las acciones basadas en un único criterio de rendimiento del año pasado, formamos nuestro factor de tendencia con un enfoque de regresión transversal que utiliza indicadores de tendencia múltiples que contienen información diaria, semanal, mensual y anual. Encontramos que el rendimiento promedio del factor de tendencia es de 1.61% por mes, más del doble del factor de impulso. La proporción de Sharpe es más de dos veces también. Además, durante la reciente crisis financiera, el factor de tendencia gana 1,65% al mes, mientras que el factor de impulso pierde 1,33% al mes. El retorno del factor de tendencia es robusto a una variedad de variables de control, incluyendo tamaño, rendimiento del mes anterior, libro a mercado, volatilidad idiosincrásica, liquidez, etc., y es mayor bajo una mayor incertidumbre de la información. Además, el factor de tendencia explica bien los retornos de la cartera de deciles de la sección transversal clasificados por inversión a corto plazo, impulso e inversión a largo plazo, así como varias relaciones de precios (por ejemplo, E / P) y tiene un rendimiento mucho mejor que el factor de momento . La idea básica es calcular primero la serie de tiempo medio móvil de diferentes retrasos, y luego regresar regresivamente los rendimientos mensuales a la fecha t en todas las series de media móvil en la fecha t-1, finalmente predecir los rendimientos mensuales a la fecha t + 1 Utilizando las estimaciones de regresión y la serie de media móvil en la fecha t. Este procedimiento garantiza que prevemos rendimientos de acciones en t + 1 con información establecida hasta t. Luego clasificamos todas las poblaciones con base en las predicciones en cinco quintiles, largo el quintil con los pronósticos más altos y corto el quintil con el más bajo, y reequilibrándolo una vez al mes. Esta estrategia genera, en promedio, un retorno mensual del 1,61% y una relación de Sharpe de 0,29 utilizando todas las acciones de Estados Unidos, tiene un desempeño especialmente bueno durante la recesión y supera a varios factores existentes. Además, el buen desempeño de esta estrategia no puede explicarse por fundamentos firmes.
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