The most common method for calculating data for quantitative trading systems is to define one day’s action as the change in price from one day’s closing price to the following day’s closing price. Este método abrange todo o período de 24 horas, que é composto por um dia de negociação. É por isso que é a definição mais utilizada para os dados diariamente.
Um artigo que foi publicado no 2010 por Joseph Rudy, Christian L. Duni, e Jason Leis aponta que poderia haver uma vantagem quantitativa encontrado em usando open-para-fechar ou fechar-se aberto de dados para média diária estratégias de reversão, em vez de dados fim-a-fim. Os autores exaustivamente citado muitas fontes que sugerem que poderia haver informações valiosas obtidas a partir de factoring em preços de abertura.
Os autores acreditam que alterar o conjunto de dados desta maneira seria ideal para a negociação de um diário significar estratégia de reversão que olhou para lucrar com reações exageradas seguinte grandes quedas de preços em ações individuais. Eles partiram para provar que tanto close-to-aberto e aberto para fechar dados poderia superar close-a-fim de dados usando este tipo de estratégia.
Os Dados
Os dados utilizados para backtest os autores’ teoria era as ações que compunham o S&P 500 Índice, o S&P 400 Índice MidCap, e o S&P 600 Índice SmallCap. O período de backtesting variou de Maio 30, 2000 até fevereiro 12, 2010.
A fim de contabilizar os custos de transação, um factor de 0.05% foi cobrada de cada comércio. Este custo foi concebido para reproduzir o tipo de taxas que um investidor individual estaria exposta a.
A Estratégia
O objetivo dessa estratégia é explorar os maiores estoques de perder em qualquer período decisão proferida, esperando um salto imediato de volta no próximo período. A estratégia é dividido em duas versões, com base nos dois períodos diferentes de dados que cada dia foi segmentados em.
A primeira versão da estratégia utiliza os dados do fim-de-aberto como o seu período de decisão. Em Seguida, ele compra os stocks pior desempenho durante esse período no aberto e prende-los até o fim do mesmo dia.
A segunda versão da estratégia utiliza os dados abertos para fechar como o seu período de decisão. Em Seguida, ele compra os stocks pior desempenho durante esse período imediatamente antes da terminação e vende-los na abertura do dia seguinte.
O Backtesting Estratégia
A fim de determinar quantos baixo desempenho stocks de compra após cada período de decisão, as de papel fornecido resultados backtesting para todas as ações no S&P 600 Índice SmallCap. Houve resultados semelhantes para os outros dois índices que foram incluídas no apêndice do papel.
O documento divide todas as ações em dez grupos diferentes a cada dia, com base no seu desempenho durante o período de tomada de decisão. A compra de todas as ações no grupo de pior desempenho produziu um retorno médio anual de 215% com um máximo de rebaixamento 48% para a primeira versão. A segunda versão da estratégia produziu um retorno médio anual de 73% com um máximo de rebaixamento 11%.
Como você pode ver, a segunda versão, que detém as posições de fim-de-aberto tem um retorno anual inferior, mas muito menor volatilidade. Os autores afirmam que ambas as versões produzidas melhores retornos do que usar o padrão close-to close-período.