Tuesday, 10 April 2018

Estratégias de negociação de impulso lucrativo para investidores individuais


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2004b. 833 Fields, Barbara. 106 Capítulo 5 (a) Fenótipo (tipo sanguíneo) Reações receptoras de sangue a anticorpos do doador-sangue Genótipo Tipo de antígeno Anticorpos produzidos pelo corpo A (Anticorpos B) B (Anticorpos A) AB (sem anticorpos) O ( Anticorpos A e B) IAIA A ou AB IAi IBIB B ou BA IBi AB IAIB A e B Nenhum O ii Nenhum AandB Os glóbulos vermelhos que não reagem com o anticorpo receptor permanecem uniformemente dispersos.


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&cópia de; 2018. Todos os direitos reservados. Estratégias rentáveis ​​de negociação de impulso para investidores individuais.


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Foltice, B. & Langer, T. (2015) Estratégias de negociação de impulso rentável para investidores individuais. Mercado Financeiro e Gestão de Carteira, 29 (2), 85-113.


32 páginas postadas: 8 de abril de 2014 Última revisão: 30 de abril de 2015.


Bryan Foltice.


Thomas Langer.


Universidade de Muenster - Centro Financeiro.


Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.


Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.


Data escrita: 24 de janeiro de 2015.


Por quase três décadas, estudos científicos exploraram estratégias de investimento dinâmicas e observaram rendimentos excessivos estáveis ​​em diversos mercados financeiros. No entanto, as estratégias de negociação normalmente analisadas em tais pesquisas não são acessíveis a investidores individuais devido a restrições de vendas curtas, nem são rentáveis ​​devido a altos custos de negociação. Incorporando essas restrições, exploramos uma estratégia de negociação de impulso simplificada que só explora os retornos excessivos do impulso inicial para um pequeno número de ações individuais. Com base nos dados dos EUA da Bolsa de Valores de Nova York de julho de 1991 a dezembro de 2010, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos realistas de transações. Achamos que a estratégia pode realmente funcionar para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000. Em novas tentativas de melhorar essa estratégia de negociação prática, analisamos uma estratégia de negociação de impulso sobreposta consistindo em uma negociação mais freqüente de um número menor de ações "vencedoras". Achamos que aumentar a frequência de negociação aumenta inicialmente os retornos ajustados ao risco dessas carteiras até um ponto ótimo, após o qual os custos de transação excessivos começam a dominar a cena. Em um estudo de calibração, descobrimos que, dependendo do valor inicial do investimento da carteira, a freqüência de negociação de impulso ideal varia de dois a três a cada mês.


Palavras-chave: Momentum Investing, Finanças Pessoais, Gestão de Carteira.


Classificação JEL: G11, G12, G14.


Bryan Foltice (Autor do Contato)


Universidade Butler (email)


Indianapolis, IN 46208.


Thomas Langer.


Universidade de Muenster - Centro de Finanças (e-mail)


+49 251 83 22033 (Telefone)


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Estratégias rentáveis ​​de negociação de momentum para investidores individuais.


Abstrato.


Por quase três décadas, estudos científicos exploraram estratégias de investimento dinâmicas e observaram rendimentos excessivos estáveis ​​em diversos mercados financeiros. No entanto, as estratégias de negociação normalmente analisadas em tais pesquisas não são acessíveis a investidores individuais devido a restrições de vendas curtas, nem são rentáveis ​​devido a altos custos de negociação. Incorporando essas restrições, exploramos uma estratégia de negociação de impulso simplificada que só explora os retornos excessivos do impulso inicial para um pequeno número de ações individuais. Com base nos dados dos EUA da Bolsa de Valores de Nova York de julho de 1991 a dezembro de 2010, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos realistas de transações. Achamos que a estratégia pode realmente funcionar para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000. Em novas tentativas de melhorar essa estratégia de negociação prática, analisamos uma estratégia de negociação de impulso sobreposta consistindo em uma negociação mais freqüente de um número menor de ações "vencedoras". Achamos que aumentar a frequência de negociação aumenta inicialmente os retornos ajustados ao risco dessas carteiras até um ponto ótimo, após o qual os custos de transação excessivos começam a dominar a cena. Em um estudo de calibração, descobrimos que, dependendo do valor inicial do investimento da carteira, a freqüência de negociação de impulso ideal varia de dois a três a cada mês. Copyright Swiss Society for Financial Market Research 2015.


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Volume (Ano): 29 (2015)


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Referências.


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K. Rouwenhorst, 1996. "International Momentum Strategies", Yale School of Management Working Papers ysm36, Yale School of Management, revisado em 01 de fevereiro de 2008. Laurent Barras e Olivier Scaillet & Russ Wermers, 2010. "Descobertas falsas no desempenho do Fundo Mútuo: Medição Sorte em Alphas estimado, "Journal of Finance, American Finance Association, vol. 65 (1), páginas 179-216, fevereiro.


Olivier Scaillet e Laurent Barras e Russell R. Wermers, 2005. "Descobertas falsas no desempenho do Fundo Mútuo: Medindo a sorte em Alphas estimados", documentos de trabalho CEB 05-014.RS, ULB - Universite Libre de Bruxelles. Laurent BARRAS & Olivier SCAILLET & Russ WERMERS, 2005. "Descobertas falsas no desempenho do fundo mútuo: medir a sorte em Alphas estimados", Instituto de Finanças Suiças Research Paper Series 08-18, Swiss Finance Institute, revisado em setembro de 2008. Laurent BARRAS & Olivier SCAILLET & Russ WERMERS, 2005. "Descobertas falsas no desempenho do Fundo Mútuo: Medindo Sorte em Alphas Estimados", a Série de Documentos de Pesquisa FAME rp163, Centro Internacional de Gestão de Ativos Financeiros e Engenharia. Barras, Laurent & Scaillet, Olivier & Wermers, Russ, 2009. "Falsas descobertas no desempenho do fundo mútuo: Medindo a sorte em alphas estimados", documentos de trabalho CFR 06-02, Universidade de Colônia, Centro de Pesquisa Financeira (CFR). Sam Agyei-Ampomah, 2007. "A rentabilidade pós-custo das estratégias de negociação Momentum: evidências adicionais do Reino Unido," European Financial Management, European Financial Management Association, vol. 13 (4), páginas 776-802. Eugene F. Fama e Kenneth R. French, 2008. "Dissecando anomalias", Jornal das Finanças, American Finance Association, vol. 63 (4), páginas 1653-1678, agosto. William N. Goetzmann e Alok Kumar, 2008. "Equity Portfolio Diversification," Revisão de Finanças, European Finance Association, vol. 12 (3), páginas 433-463.


Alok Kumar e William N. Goetzmann, 2001. "Diversificação da carteira de ações", Yale School of Management Working Papers ysm236, Yale School of Management. William N. Goetzmann e Alok Kumar, 2004. "Diversificação da carteira de ações", Yale School of Management Working Papers ysm17, Yale School of Management. William N. Goetzmann e Alok Kumar, 2001. "Diversificação da carteira de recursos próprios", NBER Working Papers 8686, National Bureau of Economic Research, Inc.


K. Rouwenhorst, 1998. "Fatores locais de retorno e volume de negócios em mercados de ações emergentes", Yal School of Management Working Papers ysm97, Yale School of Management, revisado 01 de março de 2001. Grinblatt, Mark & ​​Moskowitz, Tobias J., 2004. "Previsão Movimentos dos preços das ações dos retornos passados: o papel da consistência e da venda de perda de impostos, "Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 71 (3), páginas 541-579, março. Fama, Eugene F. & French, Kenneth R., 1993. "Fatores de risco comuns nos retornos de ações e títulos", Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 33 (1), páginas 3-56, fevereiro. William F. Sharpe, 1964. "Preços de ativos de capital: uma teoria do equilíbrio de mercado sob condições de risco", Journal of Finance, American Finance Association, vol. 19 (3), páginas 425-442, setembro. Newey, Whitney & West, Kenneth, 2014. " A simple, positive semi-definite, heteroscedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix ," Applied Econometrics, Publishing House "SINERGIA PRESS", vol. 33(1), pages 125-132.


Newey, Whitney K & West, Kenneth D, 1987. " A Simple, Positive Semi-definite, Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix ," Econometrica, Econometric Society, vol. 55(3), pages 703-708, May.


Whitney K. Newey & Kenneth D. West, 1986. " A Simple, Positive Semi-Definite, Heteroskedasticity and AutocorrelationConsistent Covariance Matrix ," NBER Technical Working Papers 0055, National Bureau of Economic Research, Inc.


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Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.


Foltice, B. & Langer, T. (2015) Estratégias de negociação de impulso rentável para investidores individuais. Mercado Financeiro e Gestão de Carteira, 29 (2), 85-113.


32 páginas postadas: 8 de abril de 2014 Última revisão: 30 de abril de 2015.


Bryan Foltice.


Thomas Langer.


Universidade de Muenster - Centro Financeiro.


Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.


Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.


Data escrita: 24 de janeiro de 2015.


Por quase três décadas, estudos científicos exploraram estratégias de investimento dinâmicas e observaram rendimentos excessivos estáveis ​​em diversos mercados financeiros. No entanto, as estratégias de negociação normalmente analisadas em tais pesquisas não são acessíveis a investidores individuais devido a restrições de vendas curtas, nem são rentáveis ​​devido a altos custos de negociação. Incorporando essas restrições, exploramos uma estratégia de negociação de impulso simplificada que só explora os retornos excessivos do impulso inicial para um pequeno número de ações individuais. Com base nos dados dos EUA da Bolsa de Valores de Nova York de julho de 1991 a dezembro de 2010, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos realistas de transações. Achamos que a estratégia pode realmente funcionar para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000. Em novas tentativas de melhorar essa estratégia de negociação prática, analisamos uma estratégia de negociação de impulso sobreposta consistindo em uma negociação mais freqüente de um número menor de ações "vencedoras". We find that increasing the trading frequency initially increases the risk-adjusted returns of these portfolios up to an optimal point, after which excessive transaction costs begin to dominate the scene. Em um estudo de calibração, descobrimos que, dependendo do valor inicial do investimento da carteira, a freqüência de negociação de impulso ideal varia de dois a três a cada mês.


Palavras-chave: Momentum Investing, Finanças Pessoais, Gestão de Carteira.


Classificação JEL: G11, G12, G14.


Bryan Foltice (Contact Author)


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Como os profissionais são diferentes dos comerciantes individuais.


O comércio parece ser uma área onde os indivíduos podiam ser profissionais e profissionais, mas isso raramente é o caso. Os indivíduos enfrentam uma série de desafios quando se trata de negociação e um desafio é entender que é improvável vencer profissionais em algumas áreas. Os indivíduos podem encontrar sucesso no comércio diário, por exemplo, mas isso será difícil porque as instituições e as empresas de negociação de alta frequência (HFT) têm acesso a dados mais rápidos e a custos de execução mais baixos.


Uma área em que os indivíduos podem competir no mesmo ponto que os profissionais estão em troca de negociação, onde os cargos são ocupados por um dia ou vários dias por vez. O comércio de Momentum, a negociação de metas de lucro rápido e as estratégias de seguimento de tendências são outras áreas que também podem ser lucrativas para investidores individuais. Os profissionais geralmente possuem regras de negociação bem definidas focadas nessas estratégias.


Além de usar estratégias bem definidas, uma das chaves para o sucesso de muitos profissionais é a diversificação. Os profissionais costumam usar estratégias diversificadas para negociar, enquanto os indivíduos tendem a favorecer uma única abordagem. Com estratégias diversificadas, os profissionais diminuem o risco e são capazes de encontrar oportunidades de negociação sob uma variedade de condições de mercado. Eles aplicam estratégias múltiplas para colocar as chances de sucesso do seu lado.


Uma diferença final entre os dois grupos a considerar é o uso de dados quantificados. Os profissionais tendem a usar estratégias que tenham resistido ao teste do tempo e demonstrado que funcionem através de testes quantificados. Alguns profissionais têm uma percepção intuitiva dos mercados, mas muitos aplicam uma abordagem quantificada que pode ser replicada por qualquer pessoa com acesso a descrições ou ao código de computador de suas regras de negociação.


Larry Connors e TradingMarkets têm proporcionado aos investidores individuais o acesso a estratégias e o código de computador para muitas de suas estratégias há mais de 20 anos. A TradingMarkets agora oferece um conjunto de ferramentas com mais de 100 estratégias de negociação quantificadas que podem ser usadas para negociar sua própria conta ou para se juntar ao grupo de traders profissionais com as soluções necessárias para um negócio de trading profissional.


Agora, vamos olhar para as ações mais compradas e vendidas (de acordo com o ConnorsRSI) em negociação para 16 de setembro de 2014. ConnorsRSI é um oscilador de dinâmica proprietário e quantificado desenvolvido pela Connors Research que indica o nível em que uma segurança está sobrecomprada (valores altos) ou sobrevenda (valores baixos).


SNX (Synnex Corp) é o estoque mais vendido com uma leitura ConnorsRSI de 0,54.


O EPP (iShares MSCI Pacific Ex-Japan) é o ETF mais sobrevendido sem alavancagem com uma leitura ConnorsRSI de 1,49.


YINN (Direxion Daily FTSE China Bull 3x) é a ETF alavancada mais vendida com uma leitura ConnorsRSI de 3,60.


CNC (Concert Pharmaceuticals Inc.) é o estoque mais comprado com uma leitura ConnorsRSI de 96.64.


TMV (iShares Short-Treasury Bond) é o ETF mais com overgought com uma leitura ConnorsRSI de 92.28.


As Listas de TradingMarkets fornecem aos usuários listas pré-preenchidas de ações e ETFs identificando símbolos com leituras ConnorsRSI e Bollinger Bands® de sobrecompra e sobrevenda. As listas de Screener são alimentadas pelo The TradingMarkets Screener.


Todos os dados são no final do dia em 15/9/2014.


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Não se deve presumir que os métodos, técnicas ou indicadores apresentados nesses produtos serão lucrativos ou que não resultarão em perdas. Os resultados passados ​​de qualquer comerciante ou sistema de negociação individual publicado pela Companhia não são indicativos de retornos futuros desse comerciante ou sistema, e não são indicativos de retornos futuros que sejam realizados por você. Além disso, os indicadores, estratégias, colunas, artigos e todas as outras características dos produtos da Companhia (coletivamente, a "Informação") são fornecidos apenas para fins informativos e educacionais e não devem ser interpretados como conselhos de investimento. Os exemplos apresentados no site da empresa são apenas para fins educacionais. Essas configurações não são solicitações de qualquer ordem para comprar ou vender. Consequentemente, você não deve confiar unicamente na Informação ao fazer qualquer investimento. Em vez disso, você deve usar a Informação apenas como ponto de partida para fazer pesquisas independentes adicionais para permitir que você forme sua própria opinião sobre os investimentos. Você sempre deve verificar com seu conselheiro financeiro licenciado e conselheiro fiscal para determinar a adequação de qualquer investimento.


OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL E NÃO PODEM SER IMPACTOS POR CORREÇÃO E OUTRAS TAXAS DE SLIPPAGE. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.


Profitable momentum trading strategies for individual investors.


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Por quase três décadas, estudos científicos exploraram estratégias de investimento dinâmicas e observaram rendimentos excessivos estáveis ​​em diversos mercados financeiros. No entanto, as estratégias de negociação normalmente analisadas em tais pesquisas não são acessíveis a investidores individuais devido a restrições de vendas curtas, nem são rentáveis ​​devido a altos custos de negociação. Incorporando essas restrições, exploramos uma estratégia de negociação de impulso simplificada que só explora os retornos excessivos do impulso inicial para um pequeno número de ações individuais. Com base nos dados dos EUA da Bolsa de Valores de Nova York de julho de 1991 a dezembro de 2010, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos realistas de transações. Achamos que a estratégia pode realmente funcionar para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000. Em novas tentativas de melhorar essa estratégia de negociação prática, analisamos uma estratégia de negociação de impulso sobreposta consistindo em uma negociação mais freqüente de um número menor de ações "vencedoras". We find that increasing the trading frequency initially increases the risk-adjusted returns of these portfolios up to an optimal point, after which excessive transaction costs begin to dominate the scene. Em um estudo de calibração, descobrimos que, dependendo do valor inicial do investimento da carteira, a freqüência de negociação de impulso ideal varia de dois a três a cada mês.


Classificação JEL.


Agradecimentos.


We would like to thank the anonymous referee for the valuable comments on an earlier draft of this paper. We are also indebted to the participants of the Finance Center Münster econometrics research seminar at the University of Münster for their helpful comments and insights.


Capital asset pricing model—monthly alpha “ \(\alpha \) ” (in %) by trading frequency.


To control for the autocorrelation of the overlapping data, the Newey and West ( 1987 ) estimator with an 11-month lag was applied.


We use \(\mathrm - R_\mathrm = \beta (K_\mathrm - R_\mathrm ) + \alpha \) , where “ \(R_\mathrm \) ” is the risk-free rate from French’s Data Library, “Nr” is the net monthly real turnover portfolio returns, and “ \(K_\mathrm \) ” is the performance of the S&P 500.


* 10 % statistical significance, ** 5 % statistical significance, *** 1 % statistical significance.


Fama-French three-factor model—monthly alpha “ \(\alpha \) ” (in %)


For the Fama-French three-factor model, the following regression was used: \(\mathrm - R_\mathrm = \beta (K_\mathrm - R_\mathrm )+b_\mathrm \times \mathrm + b_\mathrm \times \mathrm + \alpha \) , where “ \(R_\mathrm \) ” is the yearly risk. free rate. The high minus low book to market ratio (HML) and small minus big (SMB) data are from Kenneth French’s Data Library. Similar to the capital asset pricing model, we use “Nr” to signify the net monthly real turnover portfolio returns and “ \(K_\mathrm \) ” to signify the performance of the S&P 500.


* 10 % statistical significance, ** 5 % statistical significance, *** 1 % statistical significance.


Abnormal sharpe ratios (compared to the S&P 500) all periods (1992–2010), based on initial portfolio amount and trading frequency.


The Sharpe ratio equation is: Sharpe = (Nr - \(R_\mathrm \) ) / \(\sigma \) . The abnormal monthly Sharpe ratio is the monthly Sharpe ratio of each portfolio minus the monthly Sharpe ratio of the S&P 500 (1992–2010)


Statistical significance (conventional parametric \(t\) tests) * 90 %; ** 95 %; *** 99 %


Referências.


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Bryan Foltice 1 Email author Thomas Langer 1 1. Finance Center Münster University of Münster Münster Germany.


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