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2022-05-30
英文标题:
《101 Formulaic Alphas》
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作者:
Zura Kakushadze
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We present explicit formulas - that are also computer code - for 101 real-life quantitative trading alphas. Their average holding period approximately ranges 0.6-6.4 days. The average pair-wise correlation of these alphas is low, 15.9%. The returns are strongly correlated with volatility, but have no significant dependence on turnover, directly confirming an earlier result based on a more indirect empirical analysis. We further find empirically that turnover has poor explanatory power for alpha correlations.
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中文摘要:
我们给出了101个真实定量交易字母的显式公式(也是计算机代码)。它们的平均保存期约为0.6-6.4天。这些字母的平均成对相关性较低,为15.9%。收益率与波动率密切相关,但对营业额没有显著依赖性,直接证实了基于更间接的实证分析的早期结果。我们进一步从经验上发现,营业额对阿尔法相关性的解释力很差。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Portfolio Management        项目组合管理
分类描述:Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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2022-5-30 11:32:30
在本文中,我们采取了另一个步骤,给出了101个真实定量交易字母的显式公式,这些公式也是计算机代码。我们的公式化字母——尽管不一定都那么“简单”——旨在让读者一瞥一些更简单的现实生活字母的样子。它还使读者能够根据历史数据复制和测试这些字母,并进行新的研究和其他实证分析。希望它能进一步激励(年轻的)研究人员提出新的想法并创建自己的Alpha。alpha是数学表达式、计算机源代码和配置参数的组合,可与历史数据结合使用,预测各种金融工具的未来走势【Tulchinsky等人,2015年】这里的“阿尔法”——遵循常见的交易者行话——通常是指人们可能希望交易的任何合理的“预期回报”,不一定与“学术”阿尔法相同。在实践中,通常关于alpha如何构建的详细信息甚至可能不可用,例如,唯一可用的数据可能是头寸数据,因此“alpha”是一组指令,用于在某些时候实现特定股票(或其他工具)的持有  (例如,根据持有量矩阵为每个).我们选择这些Alpha很大程度上是基于简单性的考虑,因此它们可以在论文的固有模拟中呈现。还有无数其他的“非公式化”(编码和太复杂,无法呈现)字母。我们在第2节讨论了公式化字母的一些一般特征。
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2022-5-30 11:32:33
这些alpha主要是基于“价格-成交量”(每日接近收盘回报、开盘、收盘、高、低、成交量和vwap),尽管一些alpha中使用了“基本”输入,包括一个alpha utilizingmarket cap,以及一些alpha采用某种二元行业分类,如GIC、BIC、NAIC、SIC等,用于行业中和各种数量。在第3节中,我们根据单个alphaSharpe比率、营业额和每股美分的数据以及样本协方差矩阵讨论了alphas的经验特性。平均保存期约为0.6至6.4天。这些字母的平均(中位数)成对相关性较低,为15.9%(14.3%)。回报 与波动性密切相关, 正如【Kakushadze和Tulchinsky,2015】中所述,我们发现了一个经验标度具有   对于我们的101 Alpha。此外,我们发现收益率对营业额没有显著的依赖性.  这直接证实了【Kakushadzeand Tulchinsky,2015】的早期结果,该结果基于更间接的实证分析。我们进一步从经验上发现,营业额本身对字母相关性的解释力很差。这并不是说营业额不会增加价值,例如,通过因子模型对卵巢矩阵进行建模。更精确的说法是成对关联阿尔法家族的(   标记 阿尔法,  ) 与产品相关性不高, 哪里 , 和 是一个先验任意规范化常量。我们在第4节中简要总结。附录A包含我们的公式化字母,以及其中使用的函数、运算符和输入数据的定义。
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2022-5-30 11:32:37
附录B包含一些法律术语。2、公式化字母在本节中,我们描述了101个公式化字母的一些一般特征。Alphasar是WorldQuant LLC的专有信息,在获得其明确许可的情况下在此使用。我们尽可能在Alpha专有性质的限制范围内提供许多细节。附录A中给出了公式化表达式(也是计算机代码)。更准确地说,根据所使用的alpha和行业分类,中和可以是w.r.t.部门、行业、子行业等。不同的分类对类似粒度的级别使用不同的术语。在【Kakushadze和Tulchinsky,2015年】中,阿尔法回报波动率并不是直接可用的,而是直接基于夏普比率、每股美分和营业额数据进行估计的。这里我们使用直接实现的波动率数据。根据施工情况,营业额可能通过阿尔法的特定(特殊)风险先验地增加价值。在这里,我们使用营业额的对数,而不是营业额本身,因为后者有一个扭曲的、大致对数正态分布,而成对的相关性取值 (事实上,他们的分布更为紧密——见下文)。粗略地说,人们可以认为阿尔法信号是基于平均值反转或动量的。均值回归alpha有一个与它所基于的回报相反的符号。E、 g.,单纯形回归α由下式给出如果交易日是今天,昨天的收盘价将根据任何分割和股息进行调整。这里的想法(或希望)是,股票将意味着恢复并返还部分收益(如果今天的开盘价高于昨天的收盘价)或弥补部分损失(如果今天的开盘价低于昨天的收盘价)。
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2022-5-30 11:32:40
这就是所谓的“延迟-0”α。通常,“延迟-0”表示阿尔法中使用的某些数据(例如价格)的时间与阿尔法打算交易的时间一致。E、 理想情况下,alpha(2)将在今天的开盘价上进行交易,或者更现实地说,尽量在今天的开盘价上进行交易。更广泛地说,这可能是其他时间,例如收盘。动量α的一个简单示例如下所示:在这里,价格调整与否没有关系。这里的想法(或希望)是,如果股票昨天上涨(下跌),趋势将在今天继续,收益(亏损)将进一步增加。如果目的是在今天进行交易(例如,从公开开始),这就是所谓的“延迟1”α。通常,“delay-1”是指alpha在计算中使用的最新数据日期之后的第二天进行交易。A“延迟-” alpha的定义与之类似 计算所用数据超出样本的天数。在复杂的阿尔法中,均值反转和动量的元素可以混合在一起,使它们在这方面不那么明显。然而,人们可以认为这种字母的较小构建块是基于均值反转或动量的。例如,附录A中的Alpha#101是adelay-1动量Alpha:如果该股票在盘中上涨(即收盘>开盘,高点>低点),则第二天将在该股票中持有多头头寸。另一方面,附录a中的α#42通常是一个延迟-0均值回归α:如果股票在下半天上涨(收盘>vwap),而不是下跌(收盘<vwap),则排名(vwap–收盘)较低。Denominator降低了较富股票的权重。
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2022-5-30 11:32:43
“反向”头寸接近尾盘。就长期而言,关于均值反转(反转)和动量(趋势跟踪)策略的讨论,请分别参见【Avellanida和Lee,2010】和【Jegadeesh和Titman,1993】以及其中的参考文献。附录A中101个字母中的四个,即编号为42、48、53和54的字母,是延迟0字母。假设它们在计算它们的交易日收盘时或尽可能接近收盘时进行交易。另一方面,如果alpha(3)尽可能靠近昨天的收盘点执行,则为delay-0。这里的“vwap”通常代表“成交量加权平均价格”。3、alphas的数据和经验属性在本节中,我们描述了基于WorldQuant LLC专有数据的公式化alphas的经验属性,该数据在此处使用时得到了WorldQuant LLC的明确许可。我们在该数据集的专有性质的限制范围内提供尽可能多的详细信息。对于Alpha,我们采用年化日夏普比率, 每日营业额, 和美分/人.  让我们用索引标记字母  , 哪里   是Alphas数。
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