Tren mengikuti strategi trading di futures komoditas: Sebuah pemeriksaan ulang Andrew C. Szakmary a. . , Qian Shen b. , Subhash C. Sharma c. Sebuah Departemen Keuangan, Robins School of Business, Universitas Richmond, Richmond, VA 23173, AS b Departemen Ekonomi dan Keuangan, Sekolah Bisnis, Alabama AampM University, Normal, AL 35762, AS c Departemen Ekonomi, Universitas Illinois Selatan di Carbondale, Carbondale, IL 62901, USA Diterima pada tanggal 20 Februari 2008, Diterima 7 Agustus 2009, Tersedia online 11 Agustus 2009 Makalah ini membahas kinerja strategi perdagangan berikut tren di pasar berjangka komoditas dengan menggunakan kumpulan data bulanan yang mencakup 48xA0 tahun dan 28 pasar. Kami menemukan bahwa semua parameterizations dari crossover rata-rata bergerak ganda dan strategi saluran yang kami hasilkan menghasilkan imbal hasil rata-rata positif setelah dikurangi biaya transaksi di setidaknya 22 dari 28 pasar. Ketika kami mengumpulkan hasil kami di pasar, kami menunjukkan bahwa semua peraturan perdagangan memperoleh hasil positif yang sangat signifikan yang juga dapat diperoleh dari sebagian besar data subperiod. Hasil ini sesuai dengan himpunan komoditas yang diatur dalam peraturan perdagangan, asumsi distribusi, penyesuaian penambangan data dan biaya transaksi, dan membantu menyelesaikan bukti berbeda mengenai literatur yang ada mengenai kinerja momentum dan strategi mengikuti tren murni. Jika tidak sulit untuk dijelaskan. Klasifikasi JEL Trend-following Trading rules Momentum Commodity futuresTrend Mengikuti Perdagangan Komoditas Diperbarui 20 Mei 2016 Tren adalah teman Anda. Itu adalah pernyataan yang telah beredar di kalangan pedagang komoditas untuk waktu yang lama. Ini berarti Anda harus berdagang dengan tren pasar untuk meningkatkan peluang sukses Anda. Apa itu Tren Perdagangan Komoditi Tren berarti bahwa harga terus bergerak lebih tinggi atau lebih rendah selama periode waktu tertentu. Hal ini mempertimbangkan uptrend jika harga naik dari waktu ke waktu. Hal ini dianggap sebagai tren turun jika harga menurun selama periode waktu tertentu. Alasan di balik mengikuti tren adalah bahwa harga lebih cenderung berlanjut ke arah yang sama daripada sebaliknya. Anda menempatkan peluang lebih menguntungkan Anda dengan melakukan trading dengan cara ini. Banyak manajer uang profesional berdagang dengan filosofi tren berikut dan banyak sistem perdagangan komoditas dibangun di seputar rumus berikut tren. Bukti Turtles bahwa tren mengikuti karya dapat ditemukan dalam kisah Turtles. Pada tahun 1984, seorang pedagang berjangka yang sangat sukses bernama Richard Dennis bertaruh dengan pedagang lain William Eckhardt mengenai apakah dia bisa memberi sekelompok individu seperangkat peraturan perdagangan sederhana yang akan membuat mereka menjadi pedagang yang sukses. Aturan perdagangan terdiri dari kecenderungan mengikuti sistem dan keterampilan pengelolaan uang sederhana. Ternyata eksperimen itu sukses luar biasa dan beberapa siswa melanjutkan karir karirnya. Pedagang kura-kura memiliki banyak informasi berharga mengenai tren berikut. Tips Mengikuti Trend Anda tidak pernah tahu seberapa tinggi atau rendahnya sebuah pasar akan bergerak. Oleh karena itu, jika Anda mengikuti tren, Anda cenderung menangkap beberapa pergerakan yang sangat menguntungkan di pasar komoditas. Ada dua cara umum untuk memasuki pasar saat Anda melihat tren: Beli dengan mundurnya. Jika pasar telah bergerak lebih tinggi selama sepuluh hari berturut-turut, tunggu 2-3 hari dimana harga turun dan kemudian belilah. Beli saat pasar membuat harga tertinggi baru. Anda tidak akan pernah ketinggalan memasuki tren seperti itu. Ini adalah hal tersulit bagi banyak pedagang, karena itulah teknik ini adalah salah satu teknik yang paling berhasil. Ingat bahwa tren tidak bertahan selamanya. Anda masih harus mengendalikan risiko Anda dan melindungi keuntungan Anda. Update oleh Andrew Hecht 19 Mei 2016 Ada lagi pepatah lama di pasaran, dan begitulah yang terjadi begini, mengikuti tren sampai membungkuk. Saat membelok, sebuah pasar berbalik arah. Tren penting saat melakukan perdagangan secara jangka pendek, menengah atau jangka panjang di pasar dan komoditas apa pun tidak ada pengecualian. Ada beberapa hal yang harus diingat saat mencoba menilai apakah sebuah tren kuat atau lemah. Saya suka menggunakan data volume dan open interest untuk memvalidasi kekuatan sebuah tren. Volume adalah jumlah kontrak berjangka yang diperdagangkan. Minat terbuka adalah jumlah total posisi terbuka dan pendek terbuka pada kontrak berjangka. Volume dan data minat terbuka tersedia di sebagian besar platform pasar, dan pertukaran seperti CME dan ICE mempublikasikan data ini setiap hari di situs web mereka. CFTC juga menempatkan komitmen data trader setiap minggu. Ada beberapa peraturan sederhana yang harus diikuti saat menyangkut volume dan minat terbuka. Ketika harga sebuah komoditi naik atau turun, volume meningkat dan minat terbuka menyertai pergerakan harga memvalidasi pergerakan dan arah. Ini memberitahu kita bahwa dan bahwa aktivitas harga menarik lebih banyak partisipasi pasar. Meningkatnya volume dan minat terbuka merupakan pertanda bahwa tren cenderung berlanjut. Sebaliknya, ketika harga naik atau turun, dan volume yang lebih rendah serta penurunan minat terbuka menyertai pergerakan tersebut, berarti pelaku pasar mundur dari pasar. Jatuh volume dan ketertarikan terbuka merupakan pertanda bahwa tren kehabisan tenaga dan bisa membalikkan. Ada banyak faktor yang mempengaruhi harga komoditas dan volume dan minat terbuka hanyalah dua dari banyak metrik yang harus ditonton saat melakukan perdagangan di pasar berjangka. Namun, kedua alat ini dapat berguna karena mereka memberi tahu kita banyak tentang mentalitas dan konsensus pasar. Strategi Mengikuti Strategi Perdagangan Berjangka Komoditi: Pemeriksaan Ulang (Ringkasan Digest) Penulis mengeksplorasi profitabilitas mengikuti tren dan strategi momentum. Di pasar komoditas berjangka. Mereka menguji beberapa variasi strategi ini, termasuk momentum cross-sectional, aturan crossover rata-rata bergerak ganda, dan aturan saluran. Mereka menemukan hasil positif yang signifikan dan menunjukkan bahwa hasilnya juga kuat untuk asumsi distribusi, penyesuaian penambangan data, dan biaya transaksi. Penulis meneliti tiga variasi strategi momentum. Yang pertama adalah formulasi cross-sectional yang umum dalam literature ekuitas. Pada akhir setiap bulan kalender, mereka memberi peringkat semua komoditas berdasarkan jumlah pengembalian total mereka selama periode pembentukan, yaitu 1, 2, 3, 6, 9, dan 12 bulan. Mereka kemudian mengambil posisi panjang di posisi tiga, posisi pendek di posisi ketiga, dan tidak ada posisi di sepertiga tengah. Strategi selanjutnya adalah strategi momentum eksplisit berdasarkan crossover rata-rata bergerak ganda (DMAC) pada masing-masing komoditas secara independen. Rata-rata pergerakan jangka pendek adalah 1 atau 2 bulan, dan rata-rata pergerakan jangka panjang adalah 6 atau 12 bulan. Mereka juga mempertimbangkan sebuah band netral dimana posisi tidak diambil saat rata-rata bergerak berada dalam band 5 persen satu sama lain. Strategi terakhir adalah aturan saluran. Posisi panjang diambil jika nilai komoditi melebihi nilai unit akhir bulan maksimum selama n bulan terakhir, dan posisi pendek diambil jika nilai terakhir kurang dari nilai minimum bulan terakhir. Selama n bulan terakhir Beberapa parameter dipertimbangkan untuk panjang lag, n. Termasuk 3, 4, 5, 6, 9, dan 12 bulan. Data diperoleh dari database Biro Riset Komoditi, dimana penulis dapat mengekstrak harga harian untuk 28 pasar berjangka. Untuk keperluan analisis, penulis selalu menggunakan kontrak dan roll di dekatnya pada hari terakhir bulan sebelum kontrak berakhir. Data kemudian digabungkan menjadi rangkaian bulanan untuk analisis. Pasar berjangka yang dipilih mewakili luas lintas sektor pertanian, industri, logam mulia, dan pasar berjangka energi dan secara khusus mengecualikan futures mata uang dan futures keuangan lainnya. Penulis juga menerapkan tes untuk perdagangan Goldman Sachs Commodity Index (GSCI) futures. Dengan menggunakan data volume, mereka juga dapat memeriksa pengembalian untuk subset yang mengecualikan delapan komoditas dengan volume perdagangan keseluruhan terendah. Untuk menghitung imbal hasil perdagangan, para penulis menerapkan perdagangan dengan mengalokasikan jumlah nosional yang sama ke setiap komoditas di jagat investasi untuk setiap kombinasi parameter dari masing-masing dari ketiga strategi tersebut. Pengembalian dilaporkan untuk keseluruhan sampel Juli 1959Desember 2007 dan untuk subsampel 19581971, 1972-1983, 19841995, dan 19962007. Untuk keseluruhan sampel, semua hasilnya terbukti positif secara signifikan pada tingkat 1 persen dengan menggunakan kesalahan standar NeweyWest. Rasio imbal hasil bersih yang tidak diimbangi berkisar antara 0,33 persen sampai 0,49 persen per bulan, dengan rasio Sharpe berkisar antara 0,42 sampai 0,64. Memecah data ke dalam subsampel, penulis menemukan bahwa tiga hasil subsampel pertama umumnya sebanding dengan periode keseluruhan. Untuk periode 1996/2007, perbandingannya lebih lemah, dengan strategi DMAC dan channel menunjukkan hasil positif yang signifikan secara statistik untuk tiga dari enam strategi saluran dan lima dari enam parameterisasi DMAC dibandingkan dengan tidak ada imbal hasil signifikan (pada tingkat 5 persen) untuk penampang melintang Strategi momentum Ketika membatasi analisis terhadap komoditas yang paling likuid, penulis melaporkan hasil yang serupa, walaupun pengembalian sedikit lebih rendah. Dengan menerapkan strategi ke futures GSCI, bagaimanapun, menghasilkan hasil yang beragam, dan para penulis menunjukkan bahwa alasannya adalah bahwa momentum pada umumnya dianggap sebagai efek khusus keamanan daripada efek marketwide. Penulis melakukan uji ketahanan menggunakan simulasi bootstrap untuk mengatasi asumsi normalitas t - statistik NeweyWest yang mereka gunakan. Dengan menerapkan strategi pada sejarah bootstrapped dan menunjukkan bahwa strategi terbaik mengungguli semua strategi yang diterapkan pada sejarah bootstrapped, mereka menunjukkan bahwa hasilnya tidak mungkin dijelaskan oleh pengintaian data. Mereka juga menerapkan koreksi Bonferroni, dan sekali lagi, mereka menemukan bahwa strategi terbaik masih sangat signifikan. Akhirnya, penulis menunjukkan bahwa hasilnya kuat terhadap asumsi biaya transaksi yang pesimis. Secara keseluruhan, penulis menunjukkan keampuhan mengikuti tren dan strategi momentum di pasar komoditas. Mereka menunjukkan bahwa hasil ini kuat untuk formulasi peraturan perdagangan, asumsi distribusi, penyesuaian penambangan data, dan biaya transaksi. Informasi Penulis Asli Andrew C. Szakmary ada di Robins School of Business, Universitas Richmond. Pengguna yang membaca artikel ini juga membaca
No comments:
Post a Comment