Alocação de Ativos Adaptive (AAA) nasceu como uma das várias estratégias de irmãos para a aplicação Moderna Teoria do Portfolio (MPT), que foi proposto pela primeira vez em 1967 como uma forma de otimizar a carteira ganhos. Ainda, many traders and financial strategists who truly believe in the math of MPT are disillusioned because the real-world results while using AAA haven’t met their calculated expectations for gains, ea volatilidade dessas carteiras tem sido maior do que o esperado.
Estudos recentes deste tópico têm sugerido que esse descompasso entre as expectativas ea realidade pode ser principalmente devido à duração dos períodos de tempo usado para médias de entrada e carteira de reequilíbrio: Aparentemente, quando os cálculos são baseados em dados de entrada utilizando as médias obtidas por períodos muito curtos de tempo, os retornos da carteira, são melhores do que quando essas médias são calculadas com base em números de longo prazo. E, quando os intervalos portfólio reequilíbrio são mais curtos, desempenho é melhor e volatilidade e risco são reduzidos.
Para recapitular, MPT depende de 3 parâmetros para criar portfolios ideais, geralmente envolvendo um conjunto de classes de ativos, incluindo ações em os EUA, Europeu, Japonês e mercados emergentes, mais U.S. e REITs internacionais, E.U.. de longo prazo e Treasuries intermediários, bem como o ouro e outras commodities. Os parâmetros são:
- A volatilidade esperada
- Retornos esperados
- Correlação esperada
Parece que o uso de médias de curto prazo para cenários MPT leva a resultados mais precisos. Uma deficiência do modelo de alocação da geração anterior, Alocação de ativos estratégicos (O CLIMA), torna-se aparente porque esse modelo se aplica MPT com base nas médias de longo prazo em relação aos parâmetros acima. Conforme detalhado na recente novo trabalho sobre este tema, usando médias de longo prazo leva a erros significativos em retornos calculados.
Na prática, médias de longo prazo para um horizonte de tempo de 5 a 20 anos são pobres preditores de volatilidade, retornos e correlação. The statistical gap between calculations using 20-year averages and those using 3-or-4-year averages with regard to stocks’ annualized returns is huge, variando de retorno negativo para quase 14%. Tendo em conta os horizontes temporais de investimento relativamente curtas de hoje em dia a maioria dos investidores, parece claro que o uso de parâmetros de curto prazo nos cálculos trará resultados mais realistas.
Para reconhecer a realidade sem disavowing cálculos de prazo mais longo inteiramente, alguns investidores optam por ajustar seus cálculos, aplicando a longo prazo valor em vez de uma abordagem de longo prazo média aproximação, que tende a pesar carteiras em favor de acções, quando os preços das ações caem, e, inversamente, para reduzir a ponderação em acções como os seus preços se tornam mais caros.
Ainda, with advancing technology there are some new alternatives to using long-term valuation for “handicapping” the calculated returns. No extremo do horizonte de curto prazo encontram-se os investidores de alta frequência, que aproveitar as tendências de curto prazo, correlações e reversões-à média, a fim de gerar estimativas mais realistas de retornos. Não há atualmente muita emoção na comunidade de negociação com base no sucesso dos comerciantes que usam sistemas de HFT. Ainda, à medida que mais comerciantes lotam este nicho, it’s possible that the spreads will thin or perhaps vanish altogether.
O valor preditivo de momentum
Momentum é uma excelente maneira para os investidores para estimar o desempenho a curto prazo. De acordo com o velho ditado: O melhor preditor de preço futuro de curto prazo é o preço atual. E, como o horizonte de investimento é alargada de intraday ou diário de negociação, para fora, para os períodos semanais, o efeito da quantidade de movimento torna-se mais perceptível. Talvez devido a maior, investidores de movimento mais lento, os preços tendem a continuar se movendo na mesma direção por várias semanas. Dada essa probabilidade, it’s logical to account for momentum when building a portfolio, independentemente das médias de longo prazo já observado.
Volatilidade
Volatilidade, muito, foi mal aplicado em relação aos MPT. Por exemplo, embora volatilidade anualizada média de longo prazo é de cerca de 20% para os preços das ações e sobre 7% para 10 anos do Tesouro, volatilidade real medido durante os horizontes da maioria dos investidores de tempo mais curtos flutua muito mais descontroladamente, e é, portanto, muito menos precisos para projetar condições futuras. Assim, volatilidade real pode ter um impacto muito mais negativo sobre uma carteira do que a volatilidade calculada implica.
E, embora muitos investidores tentam equilibrar mais ou menos a diferença de volatilidade entre ações e títulos ponderando carteiras com 60% stocks e 40% títulos, ainda, as volatilidades reais experimentou pode até substituir um tal método de balanceamento de crude. Portanto, quanto às hipóteses de volatilidade parece mais seguro para contar com o ditado mencionado acima, que é, the least-biased guess of tomorrow’s price is based on today’s price. Da Mesma Maneira, the least-biased guess of tomorrow’s price range is the price range during the recent past, que, naturalmente, representa a volatilidade recente.
Desde recente volatilidade parece oferecer o melhor palpite sobre volatilidade futuro próximo, e a maioria dos investidores têm um horizonte de curto prazo, parece lógico usar volatilidade de curto prazo como o parâmetro para MPT em vez de volatilidade de longo prazo. Como uma volatilidade relativa estaladiça, um investidor mais experiente reequilibrar uma carteira pode calcular a sua volatilidade e, a fim de manter o risco de volatilidade a um nível estável ao longo do tempo, poderia reduzir a exposição movendo em parte em dinheiro quando a volatilidade excede o nível alvo.
Correlação & retornos
Mesmo que as correlações de longo prazo entre os preços das classes de ativos, como ações e títulos do Tesouro, ou ações e ouro, são baixos ou negativos, ao longo de períodos de tempo mais curtos as correlações reais variam muito. Assim, por exemplo, a volatilidade de um 50-50 carteira de ações-e-bond pode diminuir 50% como a correlação diminui.
Similarmente, although many traders intuitively understand that a portfolio’s risk is reduced by apportioning the volatility of its components, uma observação menos intuitiva a partir dos estudos recentes tem sido que retorna de carteiras de gestão de risco também foram melhorados em até 25%. Finalmente, uma vez que a natureza humana de investidores torna difícil de se concentrar em retornos sozinho enquanto desconsiderando os riscos, especialmente por um longo prazo, quando os levantamentos de crédito pode acumular, it’s also prudent to consider maximum drawdown along with volatility when seeking maximum returns.
Resumo
Se cenários MPT com base em valores médios de curto prazo dar estimativas mais precisas do que aquelas baseadas em valores de longo prazo, então parece melhor para os comerciantes HFT e outros investidores de curto horizonte de usar valores observados atuais para otimização de portfólio. Nos estudos recentes aqui citadas, os autores têm defendido o reequilíbrio mensal das carteiras usando um verdadeiro Allocation Adaptive ativo com base em retornos no curto prazo, tendo em vista a sua dinâmica, juntamente com as médias adequadas volatilidade e de correlações de curto prazo.
Uma abordagem algorítmica pode ser a criação de carteiras frescos no momento da reequilíbrio mensalmente com base no topo poucos ativos de acordo com seis meses ou momento ainda mais curto, e para alocar ativos de acordo com um algoritmo especificando variação mínima na volatilidade, em vez de repartir cada ativo de acordo com a sua volatilidade indivíduo. Esta abordagem conta da volatilidade e as correlações entre os top poucos bens, a fim de criar um portfólio impulso com a volatilidade da carteira menos se espera, juntamente com um perfil de risco palatável.