El impulso de la estrategia alfa

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-23 11:34:40
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Resumen general

La estrategia Momentum Alpha juzga si un activo subyacente tiene un impulso positivo calculando su ratio Sharpe y valor alfa.

Principio de la estrategia

Los indicadores centrales de esta estrategia son el índice Sharpe y el índice alfa. El índice Sharpe refleja el rendimiento ajustado al riesgo de un activo, mientras que el índice alfa refleja su rendimiento excesivo sobre el índice de referencia del mercado. Cuando ambos son positivos, indica que el activo tiene altos rendimientos ajustados al riesgo y supera el índice de referencia del mercado. Por lo tanto, se toma una posición larga. Cuando ambos se vuelven negativos, significa que el impulso se ha ido y la posición se aplana.

Específicamente, la estrategia primero calcula la relación Sharpe durante los últimos 180 días. La relación Sharpe se calcula como: (rendimiento diario promedio rendimiento libre de riesgo) / desviación estándar de los rendimientos diarios. Aquí, la media y la desviación estándar de los rendimientos diarios se calculan utilizando el precio de apertura y el precio de cierre anterior. Cuando la relación Sharpe es mayor que 1, significa que el activo tiene un rendimiento ajustado al riesgo relativamente alto.

Al mismo tiempo, se calcula el alfa durante los últimos 180 días. El alfa se calcula a través del modelo de mercado: Alpha = Retorno de activos reales (retorno de mercado x Beta). Aquí se utilizan los rendimientos diarios del activo subyacente y el índice S&P 500. Cuando el alfa es mayor que 0, significa que el rendimiento real del activo es mayor que el del índice de referencia del mercado.

Por lo tanto, cuando tanto la relación Sharpe como el alfa son positivos, se toma una posición larga.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es que, al juzgar el impulso, puede capturar las oportunidades de crecimiento del mercado en general y de algunas acciones individuales durante ciertos períodos, controlando al mismo tiempo el riesgo para evitar caídas prolongadas del mercado.

  1. El cálculo del índice de Sharpe refleja las condiciones de impulso recientes y puede capturar las tendencias alcistas de algunos mercados y acciones.

  2. Al considerar de manera integral ambos indicadores en diferentes horizontes temporales, se puede determinar con mayor precisión el impulso positivo.

  3. Cuando el impulso desaparece, las paradas oportunas evitan grandes pérdidas.

  4. En comparación con los indicadores de impulso únicos, esta estrategia es más estable y, al mismo tiempo, es lo suficientemente flexible como para utilizarla tanto en acciones como en índices.

Análisis de riesgos

A pesar de las ventajas, la estrategia presenta los siguientes riesgos:

  1. Los indicadores de impulso pueden retraerse. Cuando el mercado gira, las acciones de impulso pueden caer rápidamente. Esto puede conducir a grandes pérdidas. Los parámetros pueden ajustarse o combinarse con otros indicadores.

  2. Los índices de Alfa y Sharpe tienen retrasos de tiempo. Cuando los mercados se mueven rápidamente, los valores del indicador pueden retrasarse y no reflejar las últimas tendencias. El período de cálculo podría acortarse.

  3. No existe un control del tamaño de las posiciones, lo que conduce a riesgos concentrados.

  4. Los datos de las pruebas de retroceso pueden ser insuficientes y el rendimiento en vivo incierto. Se deben realizar más pruebas de retroceso de tiempo e instrumento. Las ventanas de optimización de parámetros deben acortarse para evitar el sobreajuste.

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Añadir mecanismos de stop loss. Establecer puntos de stop loss cuando los precios caen bruscamente en un día para evitar pérdidas enormes.

  2. Control del capital por operación basado en la volatilidad del mercado para limitar la pérdida por operación.

  3. Optimización de parámetros. Prueba de diferentes plazos para adaptarse a las características de diferentes subyacentes y condiciones del mercado. También se podrían evaluar diferentes combinaciones de parámetros.

  4. Añadir condiciones de filtrado. Establecer filtros tales como los volúmenes de negociación o la volatilidad evitar quedarse atascado en situaciones de flujos o baja liquidez.

  5. Considere la posibilidad de combinar con otras estrategias de seguimiento de tendencias, lo que podría aumentar la estabilidad y diversificar los riesgos fuera de una sola estrategia.

Resumen de las actividades

La estrategia Momentum Alpha captura dinámicamente las oportunidades de impulso al juzgar tanto los rendimientos ajustados al riesgo como el rendimiento relativo del mercado de los activos. En comparación con los indicadores de impulso únicos, tiene las ventajas de juicios más precisos, una mayor aplicabilidad y una mayor resistencia al riesgo. Pero la estrategia todavía conlleva riesgos de reducciones y retrasos.


/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-16 04:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Alpha strategy - simple version", overlay=true)

//by NIKLAUS
//USE ON DAILY TIMEFRAME TO DETECT MOMO STOCKS & ETFs AND TRADE THEM
//USE ON 5MIN CHART FOR INTRADAY USAGE
//examples to try this on: GER30, NAS100, JPN225, AAPL, IBB, TSLA, FB, etc.

//This Strategy goes long when Sharpe Ratio is > 1 and Alpha against the S&P500 is generated. It exits when conditions break away.

//https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_(finance)
//------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Alpha is a measure of the active return on an investment, the performance of that investment compared to a suitable market index. 
//An alpha of 1% means the investment's return on investment over a selected period of time was 1% better than the market during that same period, 
//an alpha of -1 means the investment underperformed the market. 
//Alpha is one of the five key measures in modern portfolio theory: alpha, beta, standard deviation, R-squared and the Sharpe ratio.


//simplified sharpe
src = ohlc4, len = input(180, title = "Sharpe/Alpha/Beta Period")
pc = ((src - src[len])/src)
std = stdev(src,len)
stdaspercent = std/src
sharpe = pc/stdaspercent


//alpha
sym = "BTC_USDT:swap", res=timeframe.period, src2 = close
ovr = request.security(sym, res, src2)

ret = ((close - close[1])/close)
retb = ((ovr - ovr[1])/ovr)
secd = stdev(ret, len), mktd = stdev(retb, len)
Beta = correlation(ret, retb, len) * secd / mktd

ret2 = ((close - close[len])/close)
retb2 = ((ovr - ovr[len])/ovr)

alpha = ret2 - retb2*Beta
//plot(Beta, color=green, style=area, transp=40)


smatrig = input(title="Sensitivity",  defval=2, minval=1, maxval=3) 
bgcolor (sma(sharpe,len/smatrig) > 1 and sma(alpha,len/smatrig) > 0 ? green : red, transp=70)

if (close > open) and (sma(sharpe,len/smatrig) > 1) and (sma(alpha,len/smatrig) > 0)
    strategy.entry("Alpha", strategy.long)
strategy.close("Alpha", when = (sma(sharpe,len/smatrig) < 1) or (sma(alpha,len/smatrig) < 0))


Más.