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Estratégias de negociação de Tendência em Futuros de Mercadorias: Um Reexame (Sumário Sumário)

Os autores exploram a rentabilidade das tendências de tendências e das estratégias de impulso nos mercados de futuros de commodities. Eles testam várias variações dessas estratégias, incluindo o ímpeto transversal, uma regra de cruzamento de média móvel e uma regra de canal. Eles encontram retornos positivos significativos e demonstram que os resultados também são robustos para premissas distributivas, ajustes de mineração de dados e custos de transação.

Os autores examinam três variações de estratégias de impulso. A primeira é uma formulação transversal que é comum na literatura de equidade. No final de cada mês do calendário, eles classificam todas as mercadorias com base em seu respectivo retorno total durante os períodos de formação, que são 1, 2, 3, 6, 9 e 12 meses. Eles então ocupam posições longas no terceiro lugar, posições curtas no terceiro fundo e nenhuma posição no terço médio. A próxima estratégia é uma estratégia de impulso explícita baseada em um cruzamento médio de média móvel (DMAC) em cada mercadoria de forma independente. A média móvel de curto prazo é de 1 ou 2 meses ea média móvel de longo prazo é de 6 ou 12 meses. Eles também consideram uma banda neutra na qual nenhuma posição é tomada quando as médias móveis estão dentro de uma faixa de 5% entre si. A estratégia final é a regra do canal. Uma posição longa é tomada se o valor da mercadoria exceder os valores máximos máximos de fim de mês nos últimos n meses, e uma posição curta é tomada se o valor mais recente for inferior ao mínimo dos valores de fim de mês nos últimos n meses. Vários parâmetros são considerados para o comprimento de atraso, n, incluindo 3, 4, 5, 6, 9 e 12 meses.

Os dados são obtidos no banco de dados do Commodity Research Bureau, dos quais os autores podem extrair preços diários para 28 mercados de futuros. Para fins de análise, os autores sempre utilizam o contrato próximo e rolam no último dia do mês anterior à expiração do contrato. Os dados são então agregados em uma série mensal para a análise. Os mercados de futuros escolhidos representam uma ampla seção transversal de mercados de futuros agrícolas, industriais, de metais preciosos e de energia e excluem especificamente futuros cambiais e outros futuros financeiros. Os autores também aplicam os testes para negociar os futuros do índice Goldman Sachs Commodity Index (GSCI). Ao usar dados de volume, eles também são capazes de examinar retornos para um subconjunto que exclui as oito commodities com o menor volume de negociação geral.

Para calcular os retornos comerciais, os autores implementam negociações atribuindo um valor nocional igual a cada mercadoria no universo de investimento para cada combinação de parâmetros de cada uma das três estratégias. Os retornos são reportados para toda a amostra de julho de 1959 a dezembro de 2007 e para as subamostra de 1958-1971, 1972-1983, 1984-1995 e 1996-2007. Para toda a amostra, todos os resultados mostraram ser significativamente positivos no nível de 1 por cento usando erros padrão do Newey-West. Os retornos de excesso líquidos médios desalavancados reunidos variam de 0,33 por cento a 0,49 por cento por mês, com índices de Sharpe variando de 0,42 a 0,64. Descrevendo os dados para as subamostra, os autores acham que os três primeiros resultados da subamostra são geralmente comparáveis ​​aos de todo o período. Para o período 1996-2007, a comparação é mais fraca, com o DMAC e estratégias de canais apresentando retornos positivos estatisticamente significativos para três das estratégias de seis canais e cinco das seis parametrizações de DMAC em comparação com nenhum retorno significativo (no nível de 5 por cento) para a cruz estratégias de impulso estrutural.

Ao limitar a análise às commodities mais líquidas, os autores relatam resultados semelhantes, embora os retornos sejam ligeiramente inferiores. Aplicar as estratégias para os futuros da GSCI, no entanto, produz resultados mistos, e os autores apontam que o motivo é que o impulso geralmente é assumido como um efeito de segurança específico do que um efeito de marketwide.

Os autores realizam testes de robustez usando simulações de bootstrap para abordar a suposição de normalidade da estatística t de Newey-West que eles usaram. Ao aplicar as estratégias para as histórias de bootstrapped e demonstrar que a melhor estratégia supera todas as estratégias aplicadas aos históricos de inicialização, eles mostram que o resultado é improvável que seja explicado pelo snooping de dados. Eles também aplicam uma correção de Bonferroni, e novamente, eles acham que as melhores estratégias ainda são muito significativas. Finalmente, os autores mostram que os resultados são robustos para hipóteses mais pessimistas de custos de transação.

Em geral, os autores demonstram a eficácia das estratégias de acompanhamento e tendência das tendências nos mercados de commodities. Eles demonstram que esses resultados são robustos para a formulação de regras comerciais, os pressupostos de distribuição, os ajustes de mineração de dados e os custos de transação.