프 비율은 0.6입니다. 버려야 할까요?

프 비율은 0.6입니다. 버려야 할까요?

이 문제를 설명하기 위해 실험을 합니다. 이 실험은 몇 가지 핵심 가정에서 시작됩니다. 우리는 20개의 거래 신호를 가지고 있으며, 이 거래 신호의 연간 합성 수익률은 8%이며 연간 셔프 비율은 0.6입니다. 이 전략 신호는 고생하지 않습니다. 이 거래 신호는 매일 발송됩니다. 실험의 전략 기간은 10년 (일간 거래) 이지만, 그 후에 관찰 샘플이 줄어들면 통계 데이터가 어떻게 변하는지 보여줍니다. 실험은 총 500번 반복되어 연간 합성 수익률과 연간 셔프 비율과 같은 관련 통계 자료의 분포를 얻습니다.

• 거래의 중요한 입력 변수 중 하나는 신호 사이의 상관성이다. 우리는 상관 계수 0에서 0.9에 따라 일련의 실험을 수행한다. 실험은 거래 비용을 고려하지 않는다. 우리는 상대적 성과에만 관심이 있기 때문에, 연간 복합 수익률의 분포는 상관성에 따라 매일 재균형된다. 분명히, 전략 관련성을 고려하지 않는 전제 조건에서, 전략이 하나 이상의 연간 수익률을 증가시키지 않을 것이다.

  

  연관성이 낮은 신호를 조합하면 수익이 증가하지는 않지만, 위의 그림은 특히 연관성이 없는 상황에서 전략의 증가를 통해 얻을 수 있는 이점을 암시한다. 그림의 왼쪽 반쪽, 즉 0에서 0.4까지의 연관 계수들은 더 좁은 분포를 가지고 있으며, 500번의 실험의 수익은 모두 긍정적이다.

  샤프 비율을 사용하여 위험 조정 수익을 측정했을 때 실험 결과는 더 명확하다. 20개의 연간 샤프 비율이 0.6이고, 서로 관련 계수가 0인 전략을 조합하여 연간 샤프 비율이 3이며, 20개의 연간 샤프 비율이 0.6이고, 서로 평균 관련 계수가 0.9인 전략을 조합하여 연간 샤프 비율이 0.64이며, 전자는 후자에 비해 370% 더 높은 수익을 창출한다.

  

  위의 그래프에서 주목할 점은 전략의 관련성이 증가함에 따라 샤프 비율이 빠르게 감소한다는 것입니다. 관련 계수율이 0에서 0.2로 증가하고, 샤프 비율은 56% 감소했습니다.

  심지어 높은 샤프 비율이 있더라도, 이 조합 전략은 거의 50,000번의 거래 신호를 가지고 있으며, 연관성이 0인 조합의 샤프 비율의 차이는 여전히 놀라울 정도이다. 행운의 투자자는 3.5의 샤프 비율을 얻을 수 있고 (어떤 사람이 억만장자가 될 수 있는) 같은 조합을 보유한 불운의 투자자는 2.5의 샤프 비율을 얻을 수 있다. 심지어 높은 샤프 비율의 조합에서도 기기는 중요한 역할을 한다.

  명백히, 관찰 샘플이 많을수록 경계가 더 명확하다. 만약 투자자가 관찰 샘플을 10년보다는 1년만 가지고 있다면 어떻게 될까요? 아래 그림은 연관성이 강화됨에 따라 샤프 비율의 차이는 지수적으로 증가하는 것을 보여줍니다.) 5,000개의 거래에도 불구하고 대부분의 포트폴리오는 무작위적인 행운의 구성 요소를 분리할 수 없습니다. 명백히, 이것이 데이터에 의해 구동되는 헤지펀드가 초파수 거래를 선호하는 이유입니다. 초파수 거래는 신호를 더 빨리 검증하여 그들의 샤프 비율의 평균을 달성합니다.

  

  만약 우리가 위의 10,000개의 개별 전략을 모방한다면, 얼마나 많은 비율의 p검사값이 5%보다 낮을까요? 답은 48%에 가깝습니다. 이것은 대부분의 연구자들이 이러한 일상적인 전략을 포기하게 할 수 있습니다. 그러나, 신호 간의 상관관계가 충분히 낮으면, 이러한 약한 신호 조합을 함께 만들어 낼 수 있는 기적은 조합의 수익률이 매우 눈에 띄게 증가합니다. 모든 0과 관련된 포트폴리오의 p값은 5% 미만입니다.

  

  연간 셔프 비율 0.6의 전략은 거래에서 어떤 매력도 없기 때문에 연구자들에 의해 포기될 수 있다. 그러나 기존 신호와 올바른 (즉 낮은) 상관관계가 있다면, 그것은 조합의 가치를 크게 증가시킬 수 있다.

  이 글은 새로운 영역을 개척하지 않습니다. 왜냐하면 분산 투자의 이점은 투자자들에게 잘 알려져 있기 때문입니다. 그러나 그것은 당신이 연평균 셔프 비율 0.6의 전략을 포기할 필요가 없다는 것을 상기시켜줍니다. 아마도 당신은 그것을 기존의 전략 포트폴리오에 추가하여 포트폴리오의 유동성을 줄이고 전체 수익을 높이기 위해 더 많은 레버링을 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

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