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Propiedades estadísticas de los procesos estocásticos para que funcione el trading de promedio móvil

La sabiduría común sostiene que un enfoque de promedio móvil es más exitoso que comprar y mantener. Existe evidencia cuantitativa para eso en diferentes clases de activos (ver, por ejemplo, este libro, o este artículo del mismo autor Mebane Faber).

Mi pregunta toma un rumbo diferente: Estoy tratando de generalizar estos hallazgos empíricos a una clase general de procesos estocásticos.

Mi pregunta:
¿Qué propiedades debe tener un proceso estocástico para que el trading de promedio móvil supere a la simple estrategia de comprar y mantener? Por el momento, solo estoy hablando de estrategias de promedio móvil simples, como cuando el proceso cruza el promedio desde arriba/abajo vender/comprar. También podría haber suposiciones simplificadas como que no hay costos de trading, etc.

El plan detrás de esto es encontrar propiedades generales que sean empíricamente comprobables por sí solas. De alguna manera, quiero encontrar los elementos básicos para que funcionen las estrategias de promedio móvil.

¿Tienes algunas ideas, artículos, referencias...? ¡Gracias!

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syntheticbrain Puntos 549

Estas estrategias de movimiento también son conocidas como seguimiento de tendencias. Si los retornos tienen autocorrelación positiva, un exponente de Hurst > 0.5 sería bueno para estas estrategias.

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penti Puntos 93

De hecho, ahora hay disponible un documento exhaustivo sobre este tema:

"¡La tendencia no es tu amiga! Por qué el éxito empírico en el timing está determinado por las características del precio subyacente y la eficiencia del mercado es irrelevante"
por Peter Scholz y Ursula Walther, Documento de trabajo de la Escuela de Frankfurt, CPQF No. 29, 2011

¡Lectura fascinante - altamente recomendada!

Finanhelp.com

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