Système De Négociation Rotatif

Momentum sectoriel - système rotatif Les systèmes de négociation rotatifs dans les secteurs actions sont presque aussi vieux que les marchés boursiers. Les commerçants et les investisseurs ont remarqué que les stocks de différents secteurs ont une sensibilité différente au cycle économique et ont toujours essayé d'exploiter cette relation. Il existe plusieurs approches différentes pour la rotation du secteur, et une rotation basée sur l'élan est l'une des plus réussies. L'univers d'investissement dans notre exemple comprend 10 secteurs industriels, et l'investisseur choisit à plusieurs reprises les secteurs d'actions ayant la plus forte dynamique (performance passée) dans son portefeuille. L'objectif de cette stratégie est de surperformer simple buy and hold de l'indice des actions. Il y a un long seulement (version de stratégie qui est présentée ici) et une version à long terme de cette stratégie (où les investisseurs détiennent les secteurs les plus performants et court-circuitent le marché global ou les secteurs les moins performants). Motif fondamental Les secteurs de capitaux propres ont une sensibilité différente au cycle économique, il est donc possible de faire la rotation entre eux et de ne retenir que les secteurs ayant la plus forte probabilité de gain et la plus faible probabilité de perte. L'anomalie de la quantité de mouvement est souvent expliquée par des défauts de comportement, tels que la volatilité des investisseurs, la sous-réaction des investisseurs et la sous-réaction et le biais de confirmation. Stratégie de négociation simple Utilisez 10 ETF sectoriels. Choisissez 3 ETFs avec l'élan le plus fort de 12 mois dans votre portefeuille et poids eux également. Maintenez la position pendant 1 mois puis rééquilibrez. Résumé Cet article a pour but de présenter des méthodes quantitatives simples qui améliorent les rendements ajustés au risque pour investir dans les secteurs d'actions américains et les portefeuilles de catégories d'actifs mondiaux. Source: Mebane Faber. Un modèle de force relative est testé sur les données du secteur des actions américaines françaises-Fama aux années 1920, ce qui entraîne une augmentation des rendements absolus avec un risque similaire. Les portefeuilles de force relative surpassent l'indice d'achat et de détention dans environ 70 de toutes les années et les rendements sont persistants à travers le temps. L'ajout d'un paramètre de suivi des tendances pour couvrir dynamiquement le portefeuille diminue à la fois la volatilité et le retrait. Le modèle de force relative est ensuite testé sur un portefeuille de classes d'actifs globales avec des résultats de soutien. Résumé: Cet article documente un effet de momentum fort et prévalent dans les composantes de l'industrie des rendements de stock qui explique une grande partie de l'anomalie de momentum de stock individuel. Plus précisément, les stratégies de placement de momentum, qui achètent des actions gagnantes passées et vendent des actions perdues passées, sont nettement moins rentables une fois que nous contrôlons l'élan de l'industrie. En revanche, les stratégies d'investissement de l'industrie, qui achètent des actions des industries gagnantes passées et vendent des stocks des industries perdantes, semblent très rentables, même après avoir tenu compte de la taille, de l'évaluation comptable à la valeur du marché, de la dynamique des stocks individuels, Les rendements moyens et les influences potentielles de la microstructure. Chen, Jiang, Zhu: Les indices de style et de secteur portent-ils de l'ampleur apjfs. org2009cafm20090403Do20Style20and20Sector20Indexes. pdf Résumé: Les documents existants de la littérature montrent que les rendements de stock transversaux présentent des modèles de prix et de dynamique des gains. Cependant, la mise en œuvre de ces stratégies est coûteuse en raison du grand nombre de stocks concernés et certaines études montrent que les bénéfices de la dynamique ne survivent pas aux coûts de transaction. Dans cet article, nous examinons si les indices de style et de secteur couramment utilisés dans l'industrie financière ont également des modèles de dynamique. Nos résultats montrent que les indices de style et de secteur affichent une dynamique de prix et que les indices sectoriels affichent également une dynamique de croissance. Surtout, ces stratégies de momentum sont rentables même après ajustement pour les coûts de transaction potentiels. De plus, nous montrons que l'élan des prix dans les indices de style est déterminé par la dynamique des rendements des actions individuelles, tandis que la dynamique des prix dans les indices sectoriels est déterminée par la dynamique des résultats. Enfin, en utilisant des index de style comme illustration, nous montrons que la performance de l'investissement de style peut être considérablement améliorée en incorporant l'effet de momentum. Andreu, Swinkels, Tjong-A-Tjoe: Les fonds négociés en bourse peuvent-ils être utilisés pour exploiter l'élan du pays et de l'industrie efmaefm. org0EFMAMEETINGSEFMA20ANNUAL20MEETINGS2011-Bragapapers0166.pdf Résumé: Il existe des preuves empiriques sur l'existence des effets de momentum du pays et de l'industrie. Cette ligne de recherche suggère que les investisseurs qui achètent des pays et des industries avec des rendements passés relativement élevés et vendent des pays et des industries avec des rendements passés relativement bas obtiendront des rendements ajustés au risque positifs. Ces études se concentrent sur les indices des pays et de l'industrie qui ne peuvent être négociés directement par les investisseurs. Cela justifie la question de savoir si les effets de la dynamique du pays et de l'industrie peuvent vraiment être exploités par les investisseurs ou sont illusoires par nature. Nous analysons la rentabilité des stratégies de dynamique du pays et de l'industrie en utilisant les données de prix réelles sur les fonds négociés en bourse. Nous constatons qu'au cours des périodes d'échantillonnage auxquelles ces ETF ont été échangés, un investisseur aurait pu exploiter les stratégies de dynamique du pays et de l'industrie avec un rendement excédentaire d'environ 5 par année. Les écarts entre les cours moyen et postérieur sur les FNB sont nettement inférieurs aux niveaux de coûts de transaction implicites. Par conséquent, nous concluons que les investisseurs qui ne sont pas disposés ou capables de négocier des actions individuelles sont en mesure d'utiliser les FNB de bénéficier des effets de momentum dans les portefeuilles du pays et de l'industrie. Szakmary, Zhou: L'élan de l'industrie dans un temps plus tôt: Evidence des données de Cowles efmaefm. org0EFMAMEETINGSEFMA20ANNUAL20MEETINGS2014-RomepapersEFMA20140079fullpaper. pdf Résumé: Pratiquement toutes les preuves sur l'efficacité des stratégies de momentum découlent de l'ère post-1962, Les classes sont fortement corrélées positivement. Nous examinons l'élan de l'industrie dans une époque antérieure, et de trouver ces stratégies aurait obtenu des retours au cours des périodes 1871-1925 et 1871-1938 qui sont modérément similaires à ceux de l'ère moderne. Nous montrons également que la dépendance de l'État du marché des stratégies de dynamique de l'industrie est similaire entre les deux époques. Dans l'ensemble, nos résultats confirment que la rentabilité et la dépendance de l'état des stratégies de dynamique sont omniprésentes et ne sont probablement pas dues uniquement à l'exploration de données. Résumé: Nous considérons deux formes de pondération de la volatilité (volatilité propre et volatilité sous-jacente) appliquées aux stratégies de momentum en coupe transversale et en séries chronologiques. Nous présentons quelques résultats théoriques simples pour les ratios de Sharpe des stratégies pondérées et montrons des résultats empiriques pour les stratégies de momentum appliquées aux portefeuilles de l'industrie américaine. Nous constatons que l'effet de synchronisation et l'effet stabilisateur de la pondération de la volatilité sont pertinents. Nous introduisons également un schéma de pondération de dispersion qui traite la dispersion transversale comme volatilité (partiellement) prévisible. Bien que la pondération de la dispersion améliore le ratio de Sharpe, elle semble moins efficace que la pondération de la volatilité. Résumé: Étendre les tests de dynamique de retour de prix aux plus longs antécédents d'actifs financiers mondiaux (en dollars américains), selon Geczy, Samonov: 215 ans d'internationalisation multi-actifs: 1800-2014 (Actions, Secteurs, Devises, Obligations, Commodités et Stocks) Les rendements, y compris les secteurs spécifiques au pays et les stocks, les titres à revenu fixe, les devises et les matières premières, ainsi que les actions américaines, nous créons une histoire de 215 années de dynamisme multi-actifs et nous confirmons l'importance de la prime de momentum à l'intérieur et à travers l'actif des cours. Conformément aux résultats au niveau des stocks, nous documentons une grande variation des portefeuilles du portefeuille de mouvement, sous réserve de la direction et de la durée du rendement de la catégorie d'actifs dans laquelle le portefeuille de mouvement est construit. Une hausse récente significative des corrélations du portefeuille de momentum paire suggère des caractéristiques des données importantes pour les empiristes, les théoriciens et les praticiens. Résumé: Le présent article se concentre sur les stratégies de momentum basées sur les rendements passés récents et intermédiaires des portefeuilles de l'industrie des États-Unis. Huhn: Momentum de l'industrie: le rôle des facteurs de variation du temps et les conditions du marché. srnsol3papers. cfmabstractid2650378 Notre analyse empirique montre que les stratégies basées sur les rendements passés intermédiaires donnent des rendements moyens plus élevés. De plus, les stratégies impliquant à la fois des spécifications de retour présentent des expositions de facteurs variables dans le temps, en particulier le modèle à cinq facteurs de Fama et French (2015). Après ajustement du risque pour ces expositions dynamiques, la rentabilité des stratégies de dynamique de l'industrie diminue et devient insignifiante pour les stratégies basées sur les rendements passés récents. Cependant, la plupart des stratégies construites sur des rendements passés intermédiaires restent rentables et très significatives. D'autres analyses révèlent que les stratégies de dynamique de l'industrie sont perturbées par des périodes de rendements fortement ajustés au risque négatif. Ces accidents dits de momentum semblent être motivés par des conditions de marché spécifiques. Nous constatons que les stratégies de dynamique de l'industrie sont liées aux états du marché et au cycle conjoncturel. Cependant, rien ne prouve clairement que la dynamique de l'industrie puisse être liée à la volatilité ou au sentiment du marché. Résumé: Plusieurs études ont attribué les hauts rendements excédentaires de la stratégie de momentum sur le marché boursier aux biais comportementaux des investisseurs. Cependant, si les effets de momentum se produisent en raison de la sous-réaction des investisseurs ou en raison de la réaction excessive des investisseurs reste une question. En utilisant un modèle simple pour illustrer le lien entre la volatilité idiosyncratique et la réaction exagérée des investisseurs ainsi que le roulement des stocks comme une autre mesure de la réaction excessive, je présente des preuves qui soutiennent l'explication de l'overreaction des investisseurs comme la source des effets momentum. En outre, je montre que lorsque la réaction excessive des investisseurs est faible, les effets de momentum sont davantage dus aux industries (dynamique de l'industrie) plutôt qu'aux stocks. Relié par les marchés: Lorsqu'il est placé au sommet de la formule du système, il active le mode de négociation par rotation (aka fond-switching) du backtester. Remarque: cette fonction est maintenant marquée comme obsolète. Utilisez SetBacktestMode (backtestRotational) dans de nouvelles formules. REMARQUE IMPORTANTE: À moins que vous ne souhaitiez spécifiquement implémenter un système de négociation de trading de fonds, vous ne devez PAS utiliser ce mode. Le commerce de rotation est la méthode populaire pour les fonds communs de placement. Il est également connu sous le nom de fonds de commutation ou de scoringranking. Son permise de base est de faire tourner des symboles tout le temps afin que les seuls haut N des questions classées en fonction de certains score définissable par l'utilisateur sont échangés. Le nombre de positions ouvertes dépend de Max. Le positionnement des positions ouvertes et la taille de la position des fonds disponibles. Une fois que la position est entrée, elle reste en place jusqu'à ce que le niveau des sécurités descend en dessous de WorstRankHeld (réglable via SetOption (WorstRankHeld, 5)). Les signaux buysellshortcover réguliers ne sont pas utilisés du tout. Le mode de rotation n'utilise que la variable score (PositionScore) pour classer et faire pivoter les titres. Cette idée a été mise en œuvre plus tôt dans PortfolioTrader AFL formule écrite par Fred Tonetti avec GUI écrit par Dale Wingo. Pour entrer dans ce mode, vous devez appeler la fonction EnableRotationalTrading () au tout début de votre formule. A partir de ce moment, l'utilisation de variables buysellshortcover n'est pas autorisée. Seule la variable PositionScore sera utilisée pour classer les titres et négocier les principaux titres N. Une formule de rotation simple (les actions à haut RSI sont les meilleurs candidats pour le court-circuit tandis que les actions avec RSI faible sont les meilleurs candidats pour les positions longues): PositionSize 50 - RSI () PositionScore a la même signification que rScore dans PT Le score (PositionScore) pour tous les titres est calculé en premier. Ensuite, tous les scores sont triés en fonction de la valeur absolue de PositionScore. Puis N haut sont choisis pour être échangés. N dépend des fonds disponibles et du montant max. Position des positions ouvertes. Backtester entre successivement les métiers à partir de la sécurité la plus élevée jusqu'à ce que le nombre de positions ouvertes atteigne max. Postes ouverts ou il n'y a plus de fonds disponibles. Le pointage a la signification suivante: score positif plus élevé signifie meilleur candidat pour entrer dans le commerce plus long score négatif inférieur signifie meilleur candidat pour entrer dans le commerce à court le score de zéro signifie pas de commerce (sortie du métier s'il ya déjà position ouverte sur le symbole donné) Égal à scoreNoRotate signifie que les métiers déjà ouverts doivent être conservés et qu'aucun nouveau métier n'entraîne le score égal à scoreExitTout constante provoque le retour en arrière du mode de rotation pour quitter toutes les positions indépendamment de HoldMinBars. Notez qu'il s'agit d'un drapeau global et qu'il suffit de le définir pour n'importe quel symbole unique pour quitter toutes les positions actuellement ouvertes, quel que soit le symbole que vous utilisez scoreExitAll (il peut même s'agir d'un symbole qui n'est pas actuellement détenu). En définissant PositionScore à scoreExitAll vous quittez toutes les positions immediatelly indépendamment du réglage HoldMinBars Les sorties sont générées automatiquement lorsque le rang des titres tombe en dessous du pire rang détenu. Il n'existe pas de véritable contrôle sur le moment où les sorties se produisent, à l'exception du réglage du score bas pour forcer les sorties. Vous pouvez également définir le score sur n'importe quel (au moins un) de sécurité à la valeur de scoreNoRotate pour empêcher la rotation (donc les positions déjà ouvertes sont conservées). Mais ceci est global et ne vous donne pas le contrôle individuel. Important: Le mode de négociation par rotation utilise le prix d'achat et le délai d'achat à partir de la page Paramètres de négociation en tant que prix de négociation et délai pour les entrées et les sorties (long et court) EnableRotationalTrading () SetOption (WorstRankHeld. Security PositionScore 50 - RSI () PositionScore a le même sens que rScore dans PTAsset Classe Momentum - Rotational System Plusieurs stratégies peuvent être utilisées pour exploiter un effet de momentum. Les investisseurs peuvent utiliser un filtre de momentum séparément dans chaque classe d'actifs et ensuite combiner les classes d'actifs en un seul portefeuille (comme il est fait dans la Stratégie de la stratégie de la stratégie de type «Asset»). Une autre façon est d'utiliser le système de rotation momentum trading. Le système de moment de rotation compare la performance des classes d'actifs et sélectionne uniquement les actifs les plus performants de l'univers d'investissement dans le portefeuille d'investisseurs. Le portefeuille est rééquilibré tous les mois et les placements du portefeuille sont pivotés de sorte que seuls les actifs les plus performants sont détenus - donc le système de rotation du surnom. Différents actifs pourraient être utilisés dans ce système. Nous présentons le système de rotation de Mebane Faber comme source de papier (et son choix d'actifs). D'autres variantes que nous recommandons d'examiner sont présentées dans la section Quotes-parts. Justification fondamentale Les classes d'actifs ont une sensibilité différente au cycle économique (de même que les stocks des différents secteurs de l'industrie ont également une sensibilité différente), il est donc possible de faire une rotation entre les classes d'actifs et de ne détenir que des catégories d'actifs présentant la plus forte probabilité de gain et la plus faible probabilité de perte. Actions, obligations, matières premières, REIT Stratégie de négociation simple Utilisez 5 ETFs (SPY - actions américaines, EFA - actions étrangères, BND - obligations, VNQ - REIT, GSG - matières premières). Choisissez 3 ETFs avec l'élan le plus fort de 12 mois dans votre portefeuille et poids eux également. Maintenez la position pendant 1 mois puis rééquilibrez. Résumé Cet article a pour but de présenter des méthodes quantitatives simples qui améliorent les rendements ajustés au risque pour investir dans les secteurs d'actions américains et les portefeuilles de catégories d'actifs mondiaux. Source: Mebane Faber. Un modèle de force relative est testé sur les données du secteur des actions américaines françaises-Fama aux années 1920, ce qui entraîne une augmentation des rendements absolus avec un risque similaire. Les portefeuilles de force relative surpassent l'indice d'achat et de détention dans environ 70 de toutes les années et les rendements sont persistants à travers le temps. L'ajout d'un paramètre de suivi des tendances pour couvrir dynamiquement le portefeuille diminue à la fois la volatilité et le retrait. Le modèle de force relative est ensuite testé sur un portefeuille de classes d'actifs globales avec des résultats de soutien. Autres documents Antonacci: Optimal Momentum naaim. orgfiles2011F2011OptimalMomentum2garyantonacci. pdf Résumé: Momentum est largement accepté parmi les chercheurs universitaires comme l'un des plus forts facteurs générant le retour, mais il reste largement inconnu par le public investisseur. Cet article explore cette dichotomie en examinant l'élan d'un point de vue pratique. À l'aide de données sur les fonds négociés en bourse de 2002 à 2010, nous comparons l'industrie, le style et les applications géographiques de l'élan. Les fonds d'indices boursiers mondiaux utilisant quatre régions géographiques sont considérés comme donnant les meilleurs résultats corrigés des risques, mais avec un niveau très élevé de volatilité. Au lieu d'abaisser la volatilité du portefeuille par la méthode habituelle d'ajout de titres à revenu fixe à notre portefeuille de dynamique, nous adoptons une approche alternative pour intégrer les revenus fixes dans le processus de dynamique proprement dite. Les titres à revenu fixe ne deviennent actifs dans le portefeuille que s'ils affichent une dynamique plus forte que les actions. Cela crée une superposition temporelle du marché qui permet à l'élan d'être utilisé pour l'allocation d'actifs tactique, ainsi que stratégique. Les résultats sont des rendements extraordinaires ajustés en fonction du risque. La performance du portefeuille est encore améliorée en ajoutant d'autres actifs diversifiés, comme l'or, au portefeuille de dynamiques. Kessler, Scherer: Macro Momentum et l'économie space. imperial. ac. ukbusiness-schoolPublicresearchannadvanceshedgefunds512Kessler. pdf Résumé: Nous trouvons des preuves solides de l'élan entre les classes d'actifs. Une stratégie d'investissement qui examine simultanément l'élan relatif entre les monnaies, les actions, l'immobilier, les matières premières et les actions conduit à une performance supérieure stable et robuste qui survit à la fois aux coûts de transaction et aux divers tests de stabilité. Le succès de la stratégie peut être attribué à des variations prévisibles de l'ensemble des opportunités d'investissement. Les rendements excédentaires peuvent être interprétés comme des gains pour les investisseurs rationnels qui couvrent les changements prévisibles des opportunités d'investissement. Bien que cela confirme davantage l'existence de la prévisibilité des primes de risque globales, il établit également l'élan macro comme une version pauvre de la régression prédictive plus sophistiquée. Nous constatons que la dynamique des classes d'actifs est particulièrement efficace en période d'incertitude macroéconomique. Butler, Philbrick: Allocation d'actifs adaptative: une véritable révolution dans la gestion de portefeuille gestaltu. blogspot. ca201205adaptive-asset-allocation-true. html Résumé: La théorie du portefeuille moderne (MTP) a été ridiculisée par les praticiens, les universitaires et les médias au cours des dix dernières Années parce que l'application dominante de la théorie, Strategic Asset Allocation, a fourni des performances médiocres et une volatilité élevée depuis le crash technologique millénaire. L'allocation d'actifs stratégiques mérite probablement la pression négative qu'elle reçoit, mais l'identité mathématique décrite par Markowitz dans son article de 1967 est axiomatique de la même manière que les équations de Pythagore décrivent les propriétés des triangles droits, ou les équations de Schrôdinger décrivent les probabilités de position des électrons. Le problème de la répartition stratégique des actifs n'est pas le résultat du calcul de la MPT. Le problème réside dans l'hypothèse que les meilleures estimations pour les rendements, la volatilité et les corrélations sont les moyennes à long terme. Antonacci: Risque Premia récolte à travers Momentum double papers. ssrnsol3papers. cfmabstractid2042750 Résumé: Momentum est l'anomalie premier marché. Il est presque universel dans son applicabilité. Plutôt que de se concentrer sur l'élan appliqué à des actifs particuliers ou des classes d'actifs, ce document explore l'élan par rapport à ce qui le rend le plus efficace. Nous constatons que la dynamique absolue et relative sont efficaces pour améliorer le rendement, mais que le momentum absolu fait plus pour atténuer la volatilité et la baisse. La combinaison de la dynamique absolue et relative donne les meilleurs résultats. Nous explorons également un facteur hautement récompensé par la dynamique - les rendements passés extrêmes, c'est-à-dire la volatilité des prix. Nous identifions une forte volatilité à travers les primes de risque en devises étrangères. Des actions, des obligations à rendement élevé, des FPI en actions et des obligations d'or. En utilisant des modules de paires d'actifs comme éléments constitutifs, nous sommes en mesure d'isoler les facteurs de risque liés à la volatilité et de tirer profit de la diversification croisée des actifs en combinant l'inertie relative et absolue pour saisir les bénéfices des primes de risque. Résumé: Dans cet article, nous allons étendre le modèle de dynamique momentanée (ou trendfollowing) à un modèle de momentum généralisé, appelé Flexible Asset Allocation (FAA - Allocation Flexible d'Actifs) (FAA) ). Ceci est fait en ajoutant de nouveaux facteurs de momentum au facteur de momentum traditionnel R basé sur les rendements relatifs parmi les actifs. Ces nouveaux facteurs sont appelés Moment absolu (A), Moment de volatilité (V) et Moment de corrélation (C). Chaque actif est classé sur chacun des quatre facteurs R, A, V et C. En utilisant une représentation linéarisée d'une fonction de perte représentant le risque de rendement, nous sommes en mesure d'arriver à des solutions simples fermées pour notre stratégie flexible d'allocation d'actifs fondée sur ces quatre facteurs. Nous démontrons le modèle de momentum généralisé en utilisant un modèle de portefeuille d'actifs, que nous retraçons de 1998 à 2012, tant dans l'échantillon que dans l'échantillon. Du Plesis, Hallerbach, Spreij: Dynamique démystifiante: séries chronologiques et mouvement transversal, volatilité et dispersion science. uva. nlonderwijsthesiscentraalfilesf233479199.pdf Résumé: Les variations de plusieurs stratégies de dynamique sont examinées dans un cadre d'allocation d'actifs ainsi que pour un ensemble Des portefeuilles de l'industrie. Des modèles simples de retours de momentum sont considérés. La différence entre l'impulsion de la série temporelle et la quantité de mouvement transversale, en particulier en ce qui concerne les sources de profit pour chacun, est clarifiée à la fois théoriquement et empiriquement. Les raisons théoriques et empiriques de l'efficacité de la pondération de la volatilité sont fournies et la relation de la quantité de mouvement avec la dispersion transversale et la volatilité est examinée. Résumé: Après de grands retours positifs en 2008, les CTA ont reçu une attention et des allocations accrues de la part des investisseurs institutionnels. Le rendement ultérieur a été inférieur à sa moyenne à long terme. Cela s'est produit dans une période qui a suivi la plus grande crise financière depuis la grande dépression. Dans cet article, nous utilisons presque un siècle de données pour étudier ce qui arrive habituellement à la stratégie fondamentale poursuivie par ces fonds dans les crises financières mondiales. Nous examinons également le comportement chronologique des marchés négociés par les CTA durant ces périodes de crise. Nos résultats montrent que, dans une période prolongée suivant les crises financières, la tendance après les rendements moyens est inférieure à la moitié de celles obtenues en période de crise. Les évidences des crises régionales montrent un schéma similaire. Nous constatons également que les marchés à terme n'indiquent pas la forte prévisibilité du rendement des séries chronologiques qui prévaut en période de crise, ce qui se traduit par des rendements relativement faibles des stratégies de suivi des tendances au cours des quatre années suivant immédiatement le début d'une crise financière. Résumé: Étendre les tests de dynamique de retour de prix aux plus longs antécédents d'actifs financiers mondiaux (en dollars américains), selon Geczy, Samonov: 215 ans d'internationalisation multi-actifs: 1800-2014 (Actions, Secteurs, Devises, Obligations, Commodités et Stocks) Les rendements, y compris les secteurs spécifiques au pays et les stocks, les titres à revenu fixe, les devises et les matières premières, ainsi que les actions américaines, nous créons une histoire de 215 années de dynamisme multi-actifs et nous confirmons l'importance de la prime de momentum à l'intérieur et à travers l'actif des cours. Conformément aux résultats au niveau des stocks, nous documentons une grande variation des portefeuilles du portefeuille de mouvement, sous réserve de la direction et de la durée du rendement de la catégorie d'actifs dans laquelle le portefeuille de mouvement est construit. Une hausse récente significative des corrélations du portefeuille de momentum paire suggère des caractéristiques des données importantes pour les empiristes, les théoriciens et les praticiens. Relié par les marchés: