استراتيجية التداول الفصلية

كوانسترات ترادر.

التداول، كوانتسترات، R، وأكثر من ذلك.

الاستراتيجية التكتيكية الفصلية (ويعرف أيضا باسم كتس)

هذا المقال يدخل استراتيجية التكتيكية الفصلية، التي قدمها كليف سميث على البحث عن المادة ألفا. وهو يقدم تباينا على استراتيجية الزخم المزدوج النموذجية التي تتداول فقط أكثر من مرة واحدة في الربع، ومع ذلك يسلم على ما يبدو الصلبة خطر / عودة الشخصية. غير أن هذه المادة تترك فترة طويلة من الأداء غير المعتدل في مطلع الألفية.

أولا، بسبب عدم دقة اللغة الإنجليزية، تلقيت بعض المساعدة من تريندكسبلورر في تنفيذ هذه الاستراتيجية. يتم تشجيع أولئك الذين هم من المشجعين من أميبروكر لزيارة مدونته.

وعلى أية حال، فإن هذه الاستراتيجية بسيطة إلى حد ما:

اتخاذ مجموعة من الأوراق المالية (في هذه الحالة، 8 صناديق الاستثمار)، والقيام بما يلي:

تصنيف زخم طويل (105 أيام) وزخم قصير (20 يوما)، والاستثمار في الأمن مع أعلى رتبة مركبة، مع العلاقات الذهاب إلى الزخم الطويل (أي .501 * لونغرانك + .499 * شورترانك، ل حتة). إذا كان الأمن مع أعلى مرتبة مركب أكبر من ثلاثة أشهر سما، والاستثمار في ذلك الأمن، وإلا، وعقد النقدية.

هناك نوعان من النقاط الحاسمة التي يجب القيام بها هنا:

1) ثلاثة أشهر سما * لا * سما سما لمدة 63 يوما. هذا هو بالضبط ثلاث نقاط سما حتى تلك النقطة على نقاط النهاية الشهرية لهذا الأمن.

2) على عكس التوزيع المرن للأصول أو توزيع الأصول المرنة، لا تعامل الأصول النقدية كأصل رسمي.

دعنا ننظر إلى الشفرة. هنا البيانات & # 8211؛ بيانات صندوق الاستثمار المتبادل بيانات (على الرغم من مع دوران ربع سنوي، والقيود التجارية المتداولة لعدم التداول من الأمن راض، على الرغم من أنني لا أعرف كيفية توزيع الأرباح بمعنى أن ما إذا كان مستثمر التجزئة سيحقق هذه العائدات فعليا أقل تكلفة صفقة صغيرة أمل من خلال وسطاءهم & # 8211؛ ويعرف أيضا أن لا يزيد كثيرا عن 1 دولار لكل معاملة):

لم يشاهد أي شخص قبل هذه النقطة. الحصول على البيانات، وبدء تشغيله في الصندوق المشترك أحدث التأسيس، وفصل أسعار النقد، والانتقال على طول.

ما يلي هو التنفيذ الخام نوعا ما من كتس، لا ملفوفة في أي نوع من وظيفة يمكن للآخرين التوصيل والتشغيل مع (على الرغم من أنني آمل أن جعلت رمز للقراءة بما فيه الكفاية للآخرين أن العبث مع).

واسمحوا & # 8217؛ s تحديد المعلمات وحساب الزخم.

الآن يأتي بعض وظائف النهاية (أو، أكثر العامية، السحر) التي توفر مكتبة شتس. وهو ما يتيح للناس الحصول على العمل المنجز في R أسرع بكثير مما هو عليه في لغات البرمجة الأخرى.

باختصار، الحصول على نقاط النهاية الفصلية (وشهرية، ونحن بحاجة لتلك الشهرية سما التي سوف نر قريبا) ومجموعة فرعية الحسابات الزخم لدينا على تلك النقاط الفصلية. الآن دعنا نحصل على الترتيب الكلي لتلك الحسابات الزخم على مجموعة فرعية على أرباع.

كما ترون، أنا ترتيب الحسابات الزخم من قبل صف، واتخاذ مبلغ مرجح (لصالح طفيف من الزخم الطويل)، وبعد ذلك ببساطة اتخاذ الأمن مع أعلى رتبة في كل فترة، ويعطيني واحد 1 في كل صف و 0 ثانية.

الآن دعونا نفعل الطرف الآخر من ما يحدد الموقف، وهو مرشح سما. في هذه الحالة، نحن بحاجة إلى نقاط بيانات شهرية لثلاثة أشهر سما، ثم نضعها في الربع لتكون على نفس الجدول الزمني للصفوف الفصلية.

الآن دعونا نضع معا للحصول على المواقف النهائية لدينا. موقفنا النقدي هو ببساطة واحد إذا لم يكن لدينا استثمار واحد في الفترة الزمنية، صفر آخر.

الآن يمكننا أخيرا حساب عوائد إستراتيجيتنا.

إذا، ماذا تبدو الأمور؟

وبما أن منحنى رأس المال الأول لا يعطي الكثير من المؤشرات في السنوات الأولى، فإنني سأأخذ توني كوبر & # 8217؛ s (من رقمين الأرقام الرقمية) المشورة وتظهر منحنى الأسهم سجل كذلك.

وباختصار، من عام 1997 حتى عام 2002، يبدو أن هذه الاستراتيجية لا تذهب إلى أي مكان، ثم انطلقت. كما كنت قادرا على الحصول على هذا باكتست العودة إلى عام 1997، يجعلني أتساءل لماذا بدأ فقط في عام 2003 لمقالة سيكينغالفا، لأنه حتى مع 1997-2002 القيت في، لا تزال هذه الاستراتيجية & # 8217 الصورة المخاطر / مكافأة تبدو صلبة إلى حد ما. كار حوالي 1 (أقل قليلا، ولكن هذا & # 8217؛ ق بخير، لشيء الذي يتحول نادرا جدا، وفي عدد قليل جدا من الأوراق المالية!)، و شارب أعلى من 1. بالتأكيد أفضل مما قدمه السوق نفسه خلال نفس الفترة من الوقت للمستثمرين الأفراد. ربما كليف سميث نفسه يمكن أن تتناغم في اختياره من الإطار الزمني.

وعلى أية حال، قام كليف سميث بتسويق الإستراتيجية على أنها تمتلك معدل نمو سنوي مركب أعلى من 28٪، ونشرت مقالته في 15 أغسطس 2018، وبدأت من عام 2003. دعونا نرى ما إذا كنا نستطيع تكرار تلك النتائج.

مما ينتج عنه:

تحسن كبير في المخاطر / العائد الشخصي دون 1997-2002 (أو خارج العينة بعد فترة كليف سميث & # 8217؛ s تاريخ النشر). وهنا منحني الأسهم في العينة.

وباختصار، فإن النتائج تبدو أفضل، ويتم التحقق من صحة المقال سيكينغالفا & # 8217؛ s.

الآن، دعنا ننظر إلى فترات خارج العينة من تلقاء نفسها.

في ما يلي النتائج:

ومع منحنى الأسهم المقابلة (التي لا تحتاج إلى سجل النطاق هذه المرة).

وباختصار، فإنه لم يفعل شيئا في الأساس لمدة خمس سنوات كاملة. هذا & # 8217؛ ق الخام، وأنا بالتأكيد دون & # 8217؛ ر مثل حقيقة أنه قد ترك من مقالة سيكينغالفا، كما في أي وقت يمكنني تمديد باكتست أبعد من استراتيجية & # 8217؛ ق المؤلف الأصلي ومن ثم العثور على الهياكل العظمية في خزانة الملابس (كما حدث لكل من استراتيجيات هاري لونغ & # 8217)، فإنه ينطلق إشارات حمراء على هذه الغاية، لذلك أنا & # 8217؛ على أمل أن هناك & # 8217؛ s بعض التفسير الجيد للخروج من 1997 -2002 أن أنا & # 8217؛ م ببساطة عدم ذكر.

وأخيرا، دعنا ننظر إلى الأداء خارج العينة.

مع النتائج التالية:

ومنحنى الأسهم التالي:

في الأساس، في حين أنه 'ق قبيحة، جعلت أعلى مستويات الأسهم الجديدة على اثنين فقط من المعاملات أكثر (وفي مثل هذه العينة الصغيرة الحجم، يمكن أن يحدث أي شيء)، لذلك أنا & # 8217؛ وضع هذا واحد أسفل كما صغيرة، ، ولكن الفوز مع ذلك.

إذا كان أي شخص لديه أي أسئلة أو تعليقات حول هذه الاستراتيجية، أنا & # 8217؛ d أحب أن نراهم، وهذا هو في الأساس نسخة متماثلة أول. إلى رصيد السيد كليف سميث & # 8217؛ s، تحقق من النتائج، وعندما أسوأ شيء يمكن للمرء أن يقول عن استراتيجية هو أنه كان فترة من الأداء المسطح (ويعرف أيضا باسم عندما توجت السوق في نهاية إدارة كلينتون الحق قبل انفجار دوت كوم)، حسنا، أن & # 8217؛ s ليس أسوأ شيء في العالم.

وستكون هناك المزيد من المكررات (بما في ذلك المكرر الذي طلبه العديد من القراء).

شكرا للقراءة.

ملاحظة: أنا مستشار مستقل في التحليل الكمي على الموضوعات المتعلقة بهذه المدونة. إذا كان لديك عقد أو بدوام كامل الأدوار المتاحة للبحوث الملكية التي يمكن أن تستفيد من مهاراتي، يرجى الاتصال بي من خلال ينكدين هنا.

شارك هذا:

ذات صلة.

آخر الملاحة.

25 أفكار حول & لدكو؛ الاستراتيجية التكتيكية الفصلية (ويعرف أيضا باسم كتس) & رديقو؛

لطيفة جدا، شكرا جزيلا لهذا التحليل. يمكنني الإجابة على السؤال حول تواريخ البدء. الجرف يفعل كل ما يختبره على إتفريبلاي، وهناك الكثير من القيود هناك. بالنسبة للمبتدئين، لا يوجد لديهم أي بيانات قبل عام 2003. كما أنهم غالبا ما يدرجون صناديق الاستثمار المتداولة، ولديهم عدد محدود فقط من الصناديق المشتركة المتاحة لأغراض الاختبار. لذلك لا توجد طريقة يمكن أن يكون تمديد باكتست تمديدها مرة أخرى باستخدام إعادة إتف.

وهذا سبب واحد يجعل هذه الدراسة قيمة.

شكرا جزيلا على هذا التوضيح. يفهم. العار حول ذلك. يبدو أن أنا & # 8217؛ م أول شخص ثم أن ننظر إلى 1997. حسنا.

إيليا، شيء آخر: هل يمكنك حساب توزيع جميع العوائد المتداول لمدة 12 شهرا، جنبا إلى جنب مع متوسط ​​/ متوسط ​​/ سد / سي / ماكس / دقيقة وخاصة، حدود فاصل الثقة 95٪؟ أيضا، بعض مؤامرة الاتجاه في العوائد المتداول 12 شهرا، وربما باستخدام المتوسط ​​المتحرك أو شيء من هذا؟

وسيكون ذلك كبيرا إذا كنت تستطيع القيام بذلك.

شكرا على العمل العظيم،

هذا & # 8217؛ s ممكن بالتأكيد. العائد التراكمي مقسوما على تأخر 252 يوم العائد التراكمي سيكون 252 يوما (الملقب أبكس 12 شهرا) المتداول العودة، والباقي هو الإحصاءات الأساسية. ويمكن بالتأكيد أن يتم ذلك.

شكرا، إيا، لإنتاج هذه النتائج. أعتقد، بشكل عام، قمت بتكرار النتائج التي نشرت على البحث عن ألفا من 2003-منتصف 2018 (منتصف 2018 كان عندما تم نشر المقال). عملت مع تندكسبلورر كما كان يحاول مطابقة نتائجي، وأعتقد أنه باستثناء اثنين من التحديدات، ونحن مطابقة تماما. وأعتقد أننا قررنا أخيرا أن الاختلافات كانت ناجمة عن البيانات التي استخدمناها. يستخدم تريندكسبلورر البيانات المعدلة ياهو المالية. لقد استخدمت إتفريبلاي في حساباتي، وأعتقد أن بياناتهم أكثر دقة من بيانات ياهو. لقد نشرت عن بعض القضايا مع بيانات ياهو على بلدي إنستابلوغ سا. إليك الروابط:

I & # 8217؛ لست متأكدا من البيانات المعدلة التي استخدمتها. ربما فاتني ذلك في نشر الخاص بك.

اسمحوا لي أن أشرح بعض الأشياء بالنسبة لك حتى أنت والقراء دون & # 8217؛ ر الحصول على الانطباع الخاطئ أنني كنت & # 8220؛ يختبئ & # 8221؛ اى شى. كما قلت، لقد استخدمت إتفريبلاي لحساباتي. حدود إتفريبلاي الحسابات إلى 2003 لطريقة باكتستينغ اعتدت. هذا سبب عدم نشر النتائج إلا من عام 2003 حتى الآن (منتصف 2018 في حالة مقالتي).

حاولت أن تأخذ نتائج كتس مرة أخرى إلى عام 1999 على بلدي إنستابلوغ سا باستخدام حسابات اليد وبيانات المخزونات المؤامرة. كانت عملية شاقة جدا كما قد تتخيل. ولكن كنت حذرا جدا، ونأمل أن لا & # 8217؛ ر جعل أي أخطاء. وأظهرت استراتيجية كتس جيدا من 1999-2003 باستخدام هذه الحسابات اليد. أعتقد أن بيانات المخزونات دقيقة جدا (بنفس جودة بيانات إتفريبلاي & # 8217 في تقديري). تظهر نتائج حسابات يدي هنا: سيكينغالفا / إنستابلوغ / 8190911-كليف-سميث / 3218375-إكستندينغ-ذي-باكتستينغ من-ربع-- تكتيكية-- استراتيجية-- إلى-- ميدمينوس-- 1999.

لذلك يقودني إلى محاولة فهم لماذا كانت الاستراتيجية سيئة نسبيا باستخدام & # 8220؛ خارج العينة & # 8221؛ البيانات في الحسابات الخاصة بك. I & # 8217؛ لا تحاول أن تقول & # 8220؛ خارج العينة & # 8221؛ النتائج غير صالحة، ولكن أعتقد إذا كنت تستخدم بيانات ياهو للوكيل صندوق الاستثمار المشترك، قد تكون هناك أسباب لماذا النتائج قبل عام 2003 قد تكون مشبوهة. إذا نظرتم إلى البيانات المعدلة لصناديق الاستثمار المشتركة قبل عام 2000، سترى أن بعضهم قد تم تعديل قيم صغيرة جدا، في مكان ما بين 10.00 $ و 1.00 $. ياهو فقط بتحميل قيم السعر المعدلة إلى 0.01 $، حتى تتمكن من رؤية عدم دقة كبيرة في البيانات عندما تكون القيم صغيرة جدا. I & # 8217؛ لست متأكدا مما إذا كان يمكن أن يتم تحديد عوائد لمدة 5 أشهر أو عوائد لمدة 20 يوما بدقة في هذه الحالة.

أعتقد أن إثبات ما إذا كانت كتس تنتج نتائج جيدة في المستقبل سيتم تحديد ونحن نذهب. ولأن التحديث الفصلي مستخدم، هناك نقاط بيانات قليلة نسبيا حتى لو عدنا إلى عام 1997.

ویمکننا تقدیر فترة الثقة الإحصائیة 95٪ بطریقة خامیة من خلال أخذ معدل النمو السنوي المرکب کعائد سنوي متوسط ​​والانحراف المعیاري للاستراتیجیة (أي 16.3٪ استنادا إلی حسابات إتفريبلاي). ويعرف فاصل الثقة 95٪ بأنه زائد أو ناقص 2 الانحراف المعياري عن المتوسط. وبالتالي، يمكن للمرء أن يكون ثقة 95٪ في المستقبل أن العائد السنوي سوف بين -4.6٪ و 60.6٪.

شكرا جزيلا، كليف.

كنت أشتبه في أنه كان هناك سبب لعدم العودة إلى عام 1997، وكنت متأكدا تماما من أنه لم يكن السبب في ذلك هو & # 8221؛ أوه لم يترك النتائج وأمل أن لا أحد أسئلة & # 8221 ؛.

هذا هو نقطة ممتازة حول بيانات ياهو، وأن & # 8217؛ s بالضبط حيث أحصل على البيانات من. لذلك افترض أن هذه النتائج يجب أن تكون النجمة. وأنا أتفق مع الدليل على ما تنتجه نتائج الخدمة الميدانية (أوس). أما بالنسبة لفترات الثقة على العوائد، فهذه نقطة صالحة، بل ستكون تقديرا خطيرا، حيث أنها ستفترض أن جميع ظروف السوق التي ولدت الملاحظات متطابقة، والتي لا توجد فيها. ولكن، على سبيل المثال، انها أفضل من لا شيء عند مقارنة القول، وهما تيار العودة مختلفة (إغ، استراتيجية مقابل معيار)، لأنها كانت قد واجهت ظروف السوق متطابقة.

إذا كنت تريد، يمكننا مقارنة منتصف 1999-2003 يختار / النتائج أنا محسوبة باستخدام بيانات المخزونات مع اللقطات / العوائد التي تحسب باستخدام بيانات ياهو. كانت اللقطات / العوائد:

يوليو-سبتمبر 1999 نمو بريمكس = + 4.98٪

أوكت-ديك 1999 نمو بريمكس = + 19.22٪

1999 (جزئي) = + 25.5٪؛ سبي = + 8.0٪؛ الفرق = 17.5٪

يناير-آذار / مارس 2000 النمو فييكس = -2.40٪

أبريل-يونيو 2000 نمو بريمكس = + 2.94٪

يوليو-سبتمبر 2000 نمو بريمكس = + 6.47٪

أوكت-ديك 2000 فييكس غراوث = + 3.71٪

2000 = + 11.1٪؛ سبي = -9.8٪؛ الفرق = 20.9٪

يناير - مارس 2001 نمو بريمكس = + 4.62٪

أبريل-يونيو 2001 النمو فيكس = + 1.23٪

يوليو - سبتمبر 2001 النمو فغسيكس = -2.48٪

أوكت-ديك 2001 نمو بريمكس = + 7.44٪

2001 = + 11.1٪؛ سبي = -12.1٪؛ الفرق = 23.2٪

يناير - مارس 2002 نمو فيكس = + 10.39٪

أبريل-يونيو 2002 النمو فغسيكس = + 4.80٪

يوليو - سبتمبر 2002 النمو فغسيكس = -8.45٪

أكتوبر-ديسمبر 2002 نمو فيككس = + 1.59٪

2002 = + 7.6٪؛ سبي = -21.5٪؛ الفرق = 29.1٪

يناير-مارس 2003 نمو بريمكس = + 5.85٪

أبريل-يونيو 2003 نمو بريمكس = + 13.76٪

يوليو-سبتمبر 2003 نيسكس النمو = + 8.65٪

أوكت-ديك 2003 فييكس غراوث = + 18.85٪

2003 = + 55.5٪؛ سبي = + 28.2٪؛ الفرق = 27.3٪

في ما يلي اختيارات السنة الأولى للفترة الزمنية التي تجري فيها مراجعتك.

يبدو أن ياهو أسقط الكرة على هذا واحد، حيث أن نتائجنا تحتوي على عدد قليل من الاختلافات.

يبدو أننا نتطابق لعامي 2002 و 2003، ولكن هناك ستة مفقود من عشرة لمنتصف عام 1999 حتى عام 2001. وهذا مشابه لما أظهره تريندكسبلورر إذا كنت أتذكر بشكل صحيح.

كما ذكرت تيري في تعليقات سا ولقد ذكرت عن بلدي البحث عن وظائف إنستاابلوغ ألفا، والخطأ الآخر مع البيانات ياهو هو أنها تفوت دوريا أرباح. هذه الأرباح يغيب عشوائية جدا، ويمكن أن يطفو على السطح في أي وقت. من الصعب حل مشكلة أرباح الأرباح المفقودة بسبب عدم وجود رقم هاتف أو عنوان بريد إلكتروني في ياهو للإبلاغ عن الأخطاء.

اتضح أن ياهو يفتقد خمسة أرباح ل بريمكس في عامي 2002 و 2003. وهنا يخطئ:

أعتقد أن ھذه الإستراتیجیة قد تعاني من الإفراط في الریاضات، والتي قد تفسر الفقراء من نتائج العینة.

اختبار تريندكسبلورر فعلا مجموعة واسعة جدا من عوائد الزخم طويلة وقصيرة، وحتى تنوع الانقسام بين الزخم الطويل والزخم القصير. ووجد أن هناك عددا من المعلمات التي أنتجت نتائج قوية جدا (ارتفاع معدل نمو سنوي مركب مع انخفاض ماكسدس). متانة يعني أن المعلمات يمكن أن تختلف قليلا مع القليل من التدهور في الأداء. المعلمات الأكثر قوة ليست تلك التي استخدمتها في البداية وذكرت في مقالتي (حيث كنت محدودة للغاية من إتفريبلاي).

وجود درجة عالية من المتانة يعني أنه لم يكن هناك درجة عالية من منحنى المناسب. بالإضافة إلى أنني أود أن أقترح أن النتائج خارج العينة باستخدام بيانات عالية الدقة أعطت أداء جيدا (انظر التعليقات التي أدليت بها أعلاه).

غريغور، أن استجابة ركلة الركبة المشتركة لأي استراتيجية خوارزمية. انظروا إلى أي مدونة أو مقالة تقدم اختبار الاستراتيجيات الخوارزمية، وسوف يكون هناك عادة بعض التي تجعل نفس الاتهام، دائما من دون وجود أدلة من الأدلة لدعم الافتراض. والمشكلة ذات شقين: 1) من السهل التكهن بأن هذا قد يحدث، ولكن آخر تماما لتقديم أي دليل لدعم ذلك؛ و 2) منحنى المناسب ليس بالضرورة سيئة على الإطلاق، وفي الواقع يمكن أن يكون شيئا جيدا جدا.

المسألة ليست كذلك ما إذا كان منحنى المناسب قد حدث (أن & # 8217؛ s معين؛ لا أحد يختبر استراتيجيات عشوائية تتألف من أي المعلمات العشوائية القديمة). والقضايا الحقيقية هي ما إذا كان من المرجح أن تكون نتائج الاختبار المسبق نتيجة للصدفة، وما هي الصفة التنبؤية. وفيما يتعلق بالأول، إذا كان اختبار الإجهاد يوفر دليلا على المتانة، فإن ذلك يجادل بقوة بأن النتائج لم تكن نتيجة للصدفة. وفيما يتعلق بهذا الأخير، إذا كان هناك صحة تنبؤية معقولة، ثم منحنى المناسب هو غير قضية.

مثال واحد: عندما تذهب إلى طبيبك ويقيس الكولسترول وضغط الدم، ثم يعطيك وصفة طبية ل ستاتين أو دواء ضغط الدم، وقال انه هو بالتأكيد بالتأكيد منحنى المناسب. في هذه الحالة، كان استخراج البيانات على بلدة فرامينغهام ماجستير. وقد أدى تقريب الناس في هذه المدينة مباشرة إلى خوارزميات & # 8212؛ - that & # 8217؛ الحق، خوارزميات & # 8212؛ - that التنبؤ خطر النوبات القلبية، وما إلى ذلك حتى الطبيب هو الإفراط في تجهيز البيانات عندما يحاول تحديد ما إذا كنت يمكن أن تستفيد من ستاتين. ولكن إذا كان هذا يمنعك من التقبيل أكثر من القتلى من أزمة قلبية، ثم يمكنك أن تقول أن تركيب منحنى الطبيب الخاص بك كان شيئا سيئا؟

وبالمثل، إذا كان & # 8220؛ أوفيرفيتد & # 8221؛ البيانات لديها ما يكفي من صحة التنبؤية لكسب المال بالنسبة لك، يمكنك أن تقول حقا أن منحنى المناسب كان شيئا سيئا؟

وأظن أن هناك الكثير من الإفراط في هذه الاستراتيجية. ثلاثة أدلة:

(1) كليف يقول & # 8220؛ تريندكسبلورر فعلا اختبار مجموعة واسعة جدا من عودة الزخم طويلة وقصيرة. & # 8221؛ & # 8220؛ فري وايد & # 8221؛ هي إشارة الخطر هنا. وكلما كنت اختبار التجاوز المرجح هو.

(2) كانت العوائد من العينة سيئة.

(3) 2003 إلى 2018 هي الفترة التي كان هناك الثور، الدب، تسلسل السوق الثور. لديك فقط للحصول على اثنين من التواريخ الحق ويمكنك الحصول على عائدات سنوية 22٪ ل سبي. فمن السهل جدا العثور على استراتيجية أن يختار هذين التاريخين أن قطتي يمكن أن تفعل ذلك. ومن المؤكد أن أي استراتيجية لاستخراج البيانات على مدى العقد الماضي ستتجاوز هذه التواريخ.

& # 8220؛ وجود درجة عالية من المتانة يعني أنه لم يكن هناك درجة عالية من منحنى المناسب. & # 8221؛ هذا صحيح & # 8217؛ t صحيح. وترتبط الاستراتيجيات المماثلة ارتباطا وثيقا ببعضها البعض. (على سبيل المثال، قاعدة 19 يوما سيكون لها ارتباط كبير بقاعدة 20 يوما). يجب ألا تفسر الارتباطات المرتفعة على أنها & # 8220؛ متانة. & # 8221؛

كما أنه لا يعني أنه لا يوجد تجهيز زائد & # 8211؛ يمكن أيضا أن ترتبط الاستراتيجيات المجهزة بشكل كبير مع بعضها البعض، وبالتالي يبدو أن & # 8220؛ قوية. & # 8221؛

& # 8220؛ باد ثينغ & # 8221؛ & # 8211؛ أوفيرفيتينغ هو، بحكم تعريف سيئة. هذا & # 8217؛ s & # 8220؛ أكثر & # 8221؛ يعني & # 8211؛ كثير جدا. في هذا السياق الإفراط يعني أن الاستراتيجية فازت & # 8217؛ ر العمل عند وضع المال الحقيقي على ذلك.

نيس إكسيرسيس & # 8211؛ شكرا إيليا و كليف.

هل هناك إجراء معين تذهب من أجل تحديد ما إذا كانت استراتيجية أوفيرفيت؟

& # 8220؛ كيف تحدد متى تكون الاستراتيجية ملائمة أو غير صالحة & # 8221؛ & # 8211؛ أنا لا & # 8217؛ ر. أنا لا & # 8217؛ ر العمل بهذه الطريقة. أنا دون & # 8217؛ ر وضع استراتيجية ومن ثم اختبار لمعرفة ما إذا كان أوفيت. يمكنني استخدام أسلوب التحسين الذي يتجنب الإفراط في التجميع في المقام الأول. أنت تعرف الأسلوب & # 8211؛ انها & # 8217؛ ق يسمى التحقق من صحة الصليب.

على وجه التحديد هو & # 8217؛ s سلسلة زمنية عبر التحقق من صحة. أنا إضافته إلى ر حزمة ر. ويمكن استخدامه لتحسين إستراتيجية في & # 8220؛ قوية & # 8221؛ الطريقة. بمعنى قوي يعني قوية عبر فترات زمنية ليس عبر المعلمات كما هو موضح سابقا.

لا يمكنني وصفها هنا. التحقق من صحة الصليب مع البيانات المترابطة هو فن. لبيانات السوق يرتبط كل شيء مع كل شيء آخر. هناك الكثير من الفخاخ ل أونورياري.

قبل أن تفعل أي شيء قراءة عناصر التعلم الإحصائي القسم 7.10.2 & # 8220؛ الطريق الخطأ واليمين للقيام التحقق من صحة. & # 8221؛

ثم قراءة إحصائيا تعلم آلة الصوت لتجارة خوارزمية من الأدوات المالية. انها قراءة صعبة ولكن إذا كنت تريد أن تكون & # 8220؛ الصوت & # 8221؛ إنه المرجع الوحيد الذي أعرفه.

لم أكن أقول أن الترابطات العالية شيء سيء & # 8211؛ قلت للتو أن اختبارات المتانة يجب أن تأخذها بعين الاعتبار. و & # 8220؛ الفقراء & # 8221؛ يعني الفقراء نسبيا و أن & # 8217؛ s جميلة جدا للبيانات أوفيرفيتد & # 8211؛ فإنه لا يثبت أن الإفراط في التجاوز قد حدث، إنه دليل عادل.

& # 8220؛ قواعد مفاهيمية مختلفة جدا & # 8221؛ & # 8211؛ أن & # 8217؛ s صحيح. جئت من التعلم آلة صارمة / منظور استخراج البيانات. أشخاص آخرين يأتون من منظور تجاري ولا يدركون حتى أنهم يقومون بتعلم الآلة. الفرق هو مضحك جدا. لقد سرقت بعض المصطلحات لدينا وغيرت معناها. لا عجب أننا يمكن & # 8217؛ ر التواصل. لا أدري لماذا تستخدم المصطلح & # 8220؛ منحنى المناسب & # 8221؛ يعني النقل الزائد. ليس لدي أي فكرة عما & # 8220؛ 85،000 اختبارات تكرارية متميزة & # 8221؛ يعني.

توني، أنت & # 8217؛ حصلت على عدة أشياء خاطئة.

أولا وقبل كل شيء، والخروج من عوائد العينة لم يكن الفقراء. تحليل إيليا & # 8217؛ s خاطئ، لأن بيانات المدخلات معيبة ميؤوس منها.

أعتقد أن لدينا قواعد مفاهيمية مختلفة جدا. ربما يمكنك توضيح ما تعنيه بالضبط & # 8220؛ الكتابة الزائدة & # 8221 ؛، مقابل مجرد & # 8220؛ المناسب. & # 8221؛ كيف تحدد متى تكون إستراتيجية & # 8220؛ ملائمة & # 8221؛ أو & # 8220؛ أوفيرفيت؟ & # 8221؛

أنا لا أختلف أن الارتباط المرتفع بالضرورة أمر سيء. انها ليست سوى شيء سيئ إذا كانت الاستراتيجيات لا تعمل. إذا قمت بتطوير استراتيجية تتداول سبس وقدمت إشارة بيع في يونيو 2008، وإشارة شراء في مارس 2009، ثم وضعت استراتيجية مماثلة أخرى التي تتعامل مع كيو كيو التي أعطت أيضا إشارة بيع في يونيو 2008 وإشارة شراء مارس 2009، وترتبط هذه الاستراتيجيات إلى حد كبير. فهل ينبغي أن يرفض المرء فقط لأنهما مترابطان إلى حد كبير؟ وجهة نظري هي أن الارتباط لا يقول شيئا عن الأداء أو الصلاحية التنبؤية (أو عدم وجودها). وهذا هو جوهر القضية: هل الاستراتيجية لها صلاحية تنبؤية؟

ري يور بوينت # 3: لديك بعض الأشياء الخاطئة. إذا قرأت المناقشة، سترى أن هذه الاستراتيجية قد تم اختبارها ليس فقط عام 2003، ولكن حتى عام 1999. وشمل ذلك سوقين محتملين، وتصحيحات عدة، وأزمة اقتصادية عالمية، وفترة من ارتفاع أسعار الفائدة (وإن كان ذلك أقل من عام) ، وفترة من انخفاض أسعار الفائدة. لذلك، حدثت بعض تواريخ البدء في أسوأ الأوقات الممكنة، على سبيل المثال. في أعلى مستوياتها في السوق، وأدرجت في التحليلات العامة. لاحظ أننا لم نحسب معدل النمو السنوي المركب فقط من تاريخ بداية واحد وتاريخ انتهاء واحد. لقد حسبنا معدل نمو سنوي مركب من عدة آلاف من تواريخ البدء وتواريخ الانتهاء، ثم احصاءات ملخص محسوبة تصف توزيع العائدات، جنبا إلى جنب مع حدود سي 95٪. هل أنت تؤكد أن أربعة أو خمسة آلاف النتائج كلها حدثت بالصدفة، وأن جميعها لا علاقة لها بالأداء إلى الأمام؟ هل أنت أيضا تؤكد أن 85،000 اختبارات تكرارية متميزة وقعت أيضا بالصدفة؟ وإذا كان الأمر كذلك، فما هي الأدلة التي تدعم هذا الاستنتاج؟

شكرا لتعليقاتكم. هو محل تقدير كبير. في كل هذه الاستراتيجيات التكتيكية، هناك درجة من منحنى المناسب حسب التعريف. الشيء الذي نريد تجنبه هو الإفراط في تركيب، حيث مجموعة واحدة فقط من المعلمات يعمل، وجميع مجموعات أخرى لا تعمل. أن & # 8217؛ s حيث يأتي المتانة في. إذا كنا نستطيع استخدام مجموعة واسعة من المعلمات ولا يزال الحصول على الأداء الجيد وانخفاض منخفض نسبيا، ثم نحن لم تستخدم منحنى المفرط المناسب في رأيي.

عندما قلت لقد اختبرنا مجموعة واسعة من عوائد الزخم طويلة وقصيرة، فإنه لم يتم اختيار & # 8220؛ أفضل & # 8221؛ مجموعة من المعلمات للأداء، ولكن للعثور على المعلمات الأكثر قوة. لقد وجدنا مجموعة من المعلمات التي سمحت لنا بتغيير الإعدادات بنحو 15٪ ولا تزال ترى نتائج جيدة. لذلك إذا كانت المعلمة الزخم منخفضة 50 يوما، فإنه يمكن تغييرها من 43 يوما إلى 57 يوما دون التأثير على النتائج الإجمالية.

ولم تكن النتائج خارج العينة سيئة. في تعليقات أخرى على هذه بلوق أوضحت خيانة ياهو البيانات المعدلة التي إيليا المستخدمة. عندما استخدمت بيانات المخزونات، أظهرت أن شركة كتس قد حققت نتائج جيدة منذ منتصف 1999-2002.

نعم، من المهم أن تحقق أداء جيدا في عامي 2002 و 2003 و 2008 لمعرفة الأداء المقبول، ولكن يجب أن تحقق الاستراتيجية أيضا أداء جيدا في حالات أخرى، على سبيل المثال. والتصحيح في عام 2018، وارتفاع أسعار الفائدة لعام 2018، والسوق متقلبة الذهاب عام 2018، وما إلى ذلك منذ منتصف عام 1999، وقد اختار كتس الفائز في 85٪ من أرباع. وهذا يعني أنها قد فعلت بشكل جيد في معظم الأحيان.

إحدى الطرق لاختبار المتانة هي حساب معدل النمو السنوي المركب عن طريق إبعاد العائد لمدة سنتين أو ثلاث من السنوات مع أعلى عوائد. وإذا تغير معدل النمو السنوي المركب كثيرا، يبدو أن الاستراتيجية قد استفادت من بعض الأحداث المفردة.

غريغور، ما تقترحه هو أن معدل النمو السنوي المركب يتأثر بشكل غير ملائم بعدد قليل من السنوات الخارجة. وأوافق على أن هذا يمكن أن يحدث. المشكلة هي واحدة من أخذ العينات: إذا كنت تدرس فقط عوائد السنة التقويمية، ثم ربما لديك 20 نقطة البيانات أو نحو ذلك. إن ذلك لا يقترب من كونه كافيا للحصول على فكرة عما يمكن أن تكون عليه العائدات بشكل واقعي.

يصبح معدل نمو سنوي مركب غير ذي صلة على نحو متزايد مع زيادة سد من العائدات. في الحد، عندما سد من عوائد عالية جدا، معدل نمو سنوي مركب هو كل شيء ولكن غير مجدية ومضللة تماما.

وهذا هو السبب في أننا قمنا بحساب جميع العوائد المتداولة المحتملة (الشهر والربع و 12 شهرا)، ثم وصف توزيع العائدات. إذا كان لديك 21 عاما من العوائد، ثم سيكون لديك حوالي 5000 المتداول فترات 12 شهرا، حتى 5000 معدل نمو سنوي مركب. يمكن للمرء أن يصف هذا التوزيع باستخدام إحصائيات موجزة، ولكن أفضل إحصائية واحدة في رأيي هي حدود فاصل الثقة 95٪. وهذا يعطي مجموعة من العائدات يمكن للمرء أن يتوقع مع احتمال 95٪.

لقد غيرت جميع الدرجات إلى صناديق الاستثمار المتداولة وخرجت ببعض النتائج الرائعة مع قائمة الرموز هذه.

الرموز & لوت؛ - c (& كوت؛ ف & كوت ؛، #small كاب (فسماكس، نيسكس)

& كوت؛ إيت & كوت ؛، # الخزينة المتوسطة الأجل.

& كوت؛ فسيت & كوت ؛، #intermediate إنفستمنت غريد (فيككس)

& كوت؛ فمبس & كوت ؛، #GNMA مورتغاد (فيجكس)

& كوت؛ فسوس & كوت ؛، #total إنتل ستوك إدكس (أميرال فتياكس)

استراتيجيات لفصل الأرباح الربع سنوية.

لأفضل أو للأسوأ، يتم تقييم الشركات من قبل قدرتها على التغلب على توقعات السوق. كل العيون هي على ما إذا كانت الشركات "ضرب أرقامهم" - وبعبارة أخرى، ما إذا كانوا قادرين على مطابقة تقديرات المحللين وول ستريت "توافق الآراء. إن معرفة أهمية تلك التقديرات يمكن أن يساعد المستثمرين على إدارة نتائج الأرباح الفصلية. قراءة على لمعرفة بعض النصائح للبقاء على قيد الحياة.

مشاهدة تلك التقديرات.

قدرة الشركة على ضرب تقديرات الأرباح مهمة لسعر الأسهم الخاصة بك. إذا تجاوزت الشركة التوقعات، فإنه عادة ما يكافأ مع قفزة في سعر سهمها. إذا كانت الشركة أقل من التوقعات - أو حتى لو كانت تلبي التوقعات فقط - فإن سعر السهم يمكن أن يأخذ الضرب.

ويقول الضرب في تقديرات الأرباح شيئا عن الرفاهية العامة للأسهم. الشركة التي تتجاوز بشكل روتيني التوقعات ربع-- بعد-- الربع على الأرجح تفعل شيئا الحق. النظر في أداء أنظمة سيسكو في التسعينات. وبالنسبة ل 43 أرباع متتالية، واجه لاعب معدات الإنترنت توقعات وول ستريت الجائعة لتحقيق أرباح أعلى. وعلى الرغم من ذلك، شهد سعر سهمها زيادة هائلة بين عامي 1990 و 2000. وكقاعدة عامة، فإن الشركات التي تحقق أرباحا يمكن التنبؤ بها تكون أسهل في التقييم، وغالبا ما تكون استثمارات أفضل. (لمزيد من القراءة، انظر توقعات الأرباح: A التمهيدي، نتائج الأرباح المدهشة وتوجيهات الأرباح: الخير، سيئة وجيدة ريدانس؟)

وعلى العكس من ذلك، فإن الشركة التي تنقص باستمرار التقديرات لعدة أرباع متتالية من المحتمل أن تواجه مشاكل. على سبيل المثال، انظر لوسنت تيشنولوجيز. وخلال الفترة 2000-2001، فقدت عملاق التكنولوجيا مرارا وتكرارا تقديرات الأرباح، في كثير من الحالات من هوامش واسعة. اتضح أن لوسنت لم تتمكن من التعامل مع تقلص المبيعات، وارتفاع المخزونات، والنفقات المتضخمة النقدية وغيرها من المشاكل التي أرسلت قيمة حصتها تنخفض من 80 $ إلى 75 سنتا في غضون عامين. وكما يوحي هذا المثال، غالبا ما تتبع أخبار الأرباح المخيبة للآمال المزيد من خيبات الأمل.

لا يستريح سهلة مع التقديرات.

فقط لأن الشركة تفتقد التقديرات لا يعني أنه لا يمكن أن يكون آفاق النمو كبيرة. وعلى نفس المنوال، فإن الشركة التي تتجاوز التوقعات يمكن أن تواجه صعوبات في النمو.

تقديرات الإجماع هي في الأساس مجموع جميع التقديرات المتاحة مقسوما على عدد التقديرات. لذلك عندما تقرأ في الصحافة المالية أنه من المتوقع أن تحقق الشركة 4 سنتات للسهم الواحد، فإن هذا الرقم هو ببساطة المتوسط ​​المأخوذ من مجموعة من التوقعات الفردية. وقد يرى محللان مختلفان أن الشركة تحصل على سنتين للسهم الواحد و 6 سنتات للسهم على التوالي.

والحقيقة هي أن الأرباح يصعب التنبؤ بها. قد تكون تقديرات أرباح بيت الوساطة، في بعض الحالات، أقل بكثير من التخمينات المتعلمة. بعد كل شيء، الشركات نفسها في كثير من الأحيان غير قادرين على التنبؤ بمستقبلهم بدقة. لماذا يجب أن يكون مراقبو وول ستريت أكثر اطلاعا؟

قبل الحصول على متحمس جدا عندما شركة لا تمكن من تلبية أو التغلب على التوقعات، نضع في اعتبارنا أن الشركات تأخذ آلام كبيرة لضمان أعدادهم على الهدف. ما ينساه المستثمرون في كثير من الأحيان هو أن الشركات أحيانا "تدير" الأرباح لتصل إلى أرقام المحللين. (لقراءة المزيد، انظر الكشف عن اثنين من الخدع من التجارة والطبخ كتب 101).

على سبيل المثال، قد تحاول الشركة زيادة الأرباح عن طريق تسجيل الإيرادات في الربع الحالي مع تأخير الاعتراف بالتكاليف المرتبطة بها إلى ربع مستقبلي. أو قد تلبي تقديرات ربع سنوية عن طريق بيع المنتجات بسعر أقل في نهاية الربع. والمشكلة هي أن الأرباح المدارة من هذا النوع لا تعكس بالضرورة اتجاهات الأداء الحقيقية. يجب على المستثمرين محاولة اكتشاف هذه الأنواع من الحيل عند تقييم مدى تطابق الأرقام الفصلية مع التقديرات.

ما وراء توافق الآراء.

تذكر أن تقدير الإجماع هو في الأساس تجميع للتوقعات الفردية. وقد لا تسلط الضوء على أفضل المحللين الذين يفكرون في توقعات الشركة. وهناك عدد قليل من المحللين يميلون إلى جعل توقعات أرباح دقيقة بشكل ملحوظ؛ والبعض الآخر يمكن أن تفوت عليها ميل. لذلك، فمن الحكمة بالنسبة للمستثمرين معرفة أي المحللين لديهم أفضل سجل حافل واستخدام توقعاتهم بدلا من توافق الآراء.

عندما يكون هناك الكثير من الخلاف بين المحللين، فإن التوقعات على شركة سوف تنتشر على نطاق واسع حول متوسط ​​التقدير الإجماع. في مثل هذه الحالات، يمكن أن يكون السهم صفقة على أساس التقدير الأكثر تفاؤلا، ولكن ليس على عدد توافق الآراء. يمكن للمستثمرين أن يحققوا أرباحا إذا تبين أن المحلل ذو التقدير الأعلى من المتوسط ​​كان على الهدف.

مع الأخذ في الاعتبار الدقة المحدودة من توافق الآراء، وتقلبات قيمة الأسهم التي تصاحب الأرباح التي تغلب أو تفوت التقديرات قد تكون غير مبررة. في الواقع، فإن انخفاض سعر السهم الناتج عن الأرقام القادمة قد يخلق فرصة شراء. وبالمثل، فإن النتائج الأفضل من المتوقع ليست بالضرورة أخبارا جيدة إما ويمكن أن توفر فرصة جيدة لأخذ الأرباح.

الصفحة غير موجودة!

الصفحة التي تبحث عنها غير موجودة على إكيتماستر. نحن نعتذر عن أي إزعاج.

إذا كنت تبحث عن معلومات عن إكيتماستر، فإليك كيفية القيام بذلك:

عرض خريطة موقعنا البحث في إكيتماستر (باستخدام جوجل البحث المخصص مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني وسوف نقوم بإرشادك إلى الصفحة التي تبحث عنها على إكيتماستر انتقل إلى الصفحة الرئيسية من إكيتماستر.

حول إكيتيماستر.

منذ عام 1996، إكيتماستر كان مصدرا للآراء صادقة وموثوق بها بشأن الاستثمار في الهند. مع البحوث الصلبة والتحليل المتعمق تكرس إكيتماستر نحو جعل القراء أكثر ذكاء، وأكثر ثقة وأكثر ثراء كل يوم. وهنا لماذا مئات الآلاف من القراء انتشرت في أكثر من 70 بلدا الثقة إكيتماستر.

النشرات المجانية.

منتجات متميزة.

روابط سريعة.

كوبيرايت & كوبي؛ إكيتماستر أغورا البحوث الخاصة المحدودة.

إكيتماستر أغورا البحوث الخاصة المحدودة. 103، ريجنت تشامبرس، أبوف ستاتوس ريستورانت، ناريمان بوينت، مومبي - 400 021. إنديا.

هاتف: + 91-22-61434055. فاكس: + 91-22-22028550. البريد الإلكتروني: إنفو @ إكيتماستر. الموقع الإلكتروني: مدير الاستثمار. CIN: U74999MH2007PTC175407.

كل الحقوق محفوظة. أي عمل من نسخ أو إعادة إنتاج أو توزيع هذه النشرة سواء كليا أو جزئيا، لأي غرض دون إذن من إكيتماستر ممنوع منعا باتا ويعتبر انتهاكا لحقوق الطبع والنشر.

سيبي (محللون البحوث) اللوائح 2018، رقم التسجيل INH000000537.

كيفية التداول حول تقارير الأرباح مع الحد الأقصى للأرباح وانخفاض المخاطر.

التحدي المتمثل في التداول حول تقارير الأرباح الفصلية.

عندما بدأت حياتي التجارية منذ حوالي 15 عاما، لم يكن لدي أي فكرة عن كيفية إدارة الصفقات التي تزامنت مع تقارير الأرباح الفصلية من مختلف الأسهم. كلما كنت مجرد عقد مواقف بلدي من خلال الأرباح وأمل في أفضل، وكنت على نحو ما خاطئة معظم الوقت، والأسهم بحدة بشدة ضد لي. على العكس من ذلك، وجدت أن فاتني على الكثير من الأرباح المحتملة كلما كنت ببساطة وقف جانبا والسماح للأسهم تتفاعل وتفعل الشيء بعد الأرباح.

لحسن الحظ، وبعد سنوات عديدة، اكتشفت نظاما للتداول حول تقارير الأرباح التي مكنتني من الحد الأدنى من المخاطر، في حين لا تزال تستفيد من معظم المكاسب. أصبح أفضل من كلا العالمين، وهذا هو ما أريد أن أشاطركم في هذه المقالة، وذلك باستخدام مثال التجارة الأخيرة الفعلية.

كيف تداولنا لينكيدين كورب ($ لكد) للحصول على ما مجموعه 22٪ مكاسب حول الربع الأول، تقرير أرباح عام 2018.

Throughout January and February of this year, we made two separate swing trades to buy LinkedIn Corp ($LNKD) in The Wagner Daily newsletter. The first $LNKD swing trade netted a gain of 11% over a 14-day holding period. Our second trade in $LNKD also scored an 11% gain, but over just a 9-day hold.

What’s notable about that total 22% gain with a total holding period of 23 days is that the trades were made ahead of and immediately after the quarterly earnings report of $LNKD.

In the 4-minute video below, we walk you through the Earnings Trading Technique that enabled us to lock in these solid gains, despite both trades being centered around earnings reports. For best quality, view the video in full-screen HD mode by clicking the icon on the bottom right of the video player window:

If you would like to learn more about our disciplined, rule-based trading methodology, there are two things you may want to check out: our online Swing Trading Success Course and our nightly Wagner Daily ETF and stock picking report .

Have you got any questions about our Earnings Trading Strategy? Have you got a better way you want to share? Drop us a comment below.

استمتع؟ اطلع على المقالات ذات الصلة:

5 تعليقات.

Swing trading is dangerous. Because the days after earnings the stock price can pop and drop for any number of reasons.

Much of the risk is removed if you wait to see the initial price reaction after earnings. When there are large “breakaway” gaps on high momentum, that momentum typically carries the stock much higher (or lower if a gapdown). This is the basis of momentum trading and you can read more about how that works in this post: blog. morpheustrading/2780.

The key when buying opening gaps immediately after earnings is to set a stop below the low of the day on the first day it gaps up. If the intraday low of that day is violated, it is a false breakout and you simply execute the stop order and cut the loss quickly. But when they move in the right direction, the moves are explosive, thereby giving much greater than a 2 to 1 reward-risk ratio.

Swing trading is no more dangerous than daytrading or long-term “buy and hold” investing IF preset stop orders are always used on each and every order, which minimizes risk. But without stop orders on every trade, ANY type of trading is “dangerous.”

In the video a buy-stop was placed at $128 but LNKD opened over $140. So the buy-stop was honored at $128? I guess I’m a little confused.

Yes, that is correct, the buy stop was honored because LNKD opened AT OR ABOVE $128. This would therefore trigger the buy stop, which becomes a market order after the buy stop price is reached.

You may be confusing a buy stop order with a buy limit order. With the latter, we would only get filled at a price that is at or BELOW the $128.

If you have any other questions, just let us know.

ترك تعليقك أدناه! إلغاء الرد.

الأعلى 20 مشاركات شعبية - اقرأ المزيد!

اخر التغريدات.

تتبعنا في الويب:

أحدث المشاركات.

&نسخ؛ 2002-2017، مورفيوس ترادينغ، ليك.

الاستنساخ دون إذن خطي ممنوع منعا باتا.

Investment Patterns and Quarterly Trading Flexible Strategies of Indian Mutual Funds Industry.

Manoj Kumar Sharma Email author Deepak Kumar.

This work first provides a basic understanding of the internal business processes related to mutual fund industry of India; then decipher that all players follow translucent flexible strategies in their disclosures of portfolios and the resultant outcome explains that external actors have equal flexible strategies. The momentum profit seasonality and the relation between this seasonality and institutional ownership, suggests tax loss selling and institutional window dressing play substantial roles in driving stock return momentum. This work suggests that investors trying to optimise return momentum concentrate their focus on quarter-ending and on institutions having large chunk of securities. In contrast, internally managed funds for educational institutions and foundations, which have own asset management services are not interested in window dressing of their portfolio. Finally, this work explores the flexible strategies adopted by different mutual fund management organisations on time line of their operations.

Appendix I: Details of Funds Used as Sample for the Study.

Axis Equity Fund.

Axis Long-Term Equity Fund.

Birla Sun Life Dividend Yield Plus Fund.

Birla Sun Life Equity Fund.

Birla Sun Life Frontline Equity Fund.

Birla Sun Life Mid Cap Fund.

Birla Sun Life MNC Fund.

Birla Sun Life Tax Relief 96.

Canara Robeco Equity Diversified Fund—Regular Plan.

Canara Robeco Equity Tax Saver Fund—Regular Plan.

DSP BlackRock Equity Fund.

DSP BlackRock Equity Fund—Institutional Plan.

DSP BlackRock Micro Cap Fund—Regular Plan.

DSP BlackRock Opportunities Fund.

DSP BlackRock Small and Mid Cap Fund—Regular Plan.

DSP BlackRock T. I.G. E.R. Fund—Regular Plan.

DSP BlackRock Tax Saver Fund.

DSP BlackRock Top 100 Equity Fund—Institutional Plan.

DSP BlackRock Top 100 Equity Fund—Regular Plan.

Franklin India Bluechip Fund.

Franklin India Flexi Cap Fund.

Franklin India High Growth Companies Fund.

Franklin India Prima Fund.

Franklin India Prima Plus Fund.

Franklin India Smaller Companies Fund.

Franklin India Taxshield Fund.

HDFC Capital Builder Fund.

HDFC Equity Fund.

HDFC Growth Fund.

HDFC Infrastructure Fund.

HDFC Long-Term Advantage Fund.

HDFC Mid Cap Opportunities Fund.

HDFC Taxsaver Fund.

HDFC Top 200 Fund.

HSBC Equity Fund.

ICICI Prudential Dynamic Fund—Institutional I Plan.

ICICI Prudential Dynamic Fund—Institutional Plan.

ICICI Prudential Dynamic Fund—Regular Plan.

ICICI Prudential Focused Bluechip Equity Fund—Institutional I Plan.

ICICI Prudential Focused Bluechip Equity Fund—Regular Plan.

ICICI Prudential Infrastructure Fund—Regular Plan.

ICICI Prudential Tax Plan—Regular Plan.

ICICI Prudential Top 100 Fund—Regular Plan.

ICICI Prudential Top 200 Fund—Regular Plan.

ICICI Prudential Value Discovery Fund—Regular Plan.

IDFC Premier Equity Fund—Regular Plan.

IDFC Sterling Equity Fund—Regular Plan.

Kotak Select Focus Fund.

L&T India Special Situations Fund.

L&T Tax Advantage Fund.

Reliance Banking Fund.

Reliance Diversified Power Sector Fund.

Reliance Equity Opportunities Fund.

Reliance Equity Opportunities Fund—Institutional Plan.

Reliance Focused Large Cap Fund.

Reliance Growth Fund.

Reliance Growth Fund—Institutional Plan.

Reliance Long-Term Equity Fund.

Reliance Pharma Fund.

Reliance Regular Savings Fund—Equity Option.

Reliance Small Cap Fund.

Reliance Tax Saver Fund.

Reliance Top 200 Fund—Retail Plan.

Reliance Vision Fund.

Reliance Vision Fund—Institutional Plan.

SBI Bluechip Fund.

SBI Contra Fund.

SBI Emerging Businesses Fund.

SBI Infrastructure Fund.

SBI Magnum Equity Fund.

SBI Magnum Global Fund.

SBI Magnum Multiplier Plus Scheme.

SBI Magnum Taxgain Scheme.

Sundaram Infrastructure Advantage Fund—Regular Plan.

Sundaram Select Mid Cap Fund—Institutional Plan.

Sundaram Select Mid Cap Fund—Regular Plan.

Tata Infrastructure Fund—Plan A.

Tata Pure Equity Fund—Plan A.

Templeton India Equity Income Fund.

UTI Dividend Yield Fund.

UTI Equity Fund.

UTI Infrastructure Fund.

UTI Leadership Equity Fund.

UTI Master Equity Plan Unit Scheme.

UTI Mastershare Fund.

UTI Mid Cap Fund.

UTI Opportunities Fund.

UTI Top 100 Fund.

المراجع.

معلومات حقوق التأليف والنشر.

المؤلفين والانتماءات.

Manoj Kumar Sharma 1 Email author Deepak Kumar 2 1. Department of Management Studies Indian Institute of Technology Delhi New Delhi India 2. Dr. A. P.J. Abdul Kalam Technical University - Estb. by Govt. of UP (Formerly Uttar Pradesh Technical University, Estb. by Govt. of UP) Lucknow India.

حول هذا الفصل.

توصيات شخصية.

استشهد الفصل.

المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.

.BIB بيبتكس جابريف منديلي.

تحميل فوري للقراءة على جميع الأجهزة التي تملكها إلى الأبد ضريبة المبيعات المحلية وشملت إذا كان ذلك ساريا.

استشهد الفصل.

المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.

.BIB بيبتكس جابريف منديلي.

أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك.

تبديل الطبعة.

&نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر.