Empirische Merkmale von dynamischen Handelsstrategien: Der Fall von Hedge Fonds Motivation (en) Die meisten Investmentfonds haben Investmentmandate, die den traditionellen Vermögensverwaltern mit relativen Renditezielen ähnlich sind. Sie sind typischerweise beschränkt, Vermögenswerte in einer wohldefinierten Anzahl von Anlageklassen zu halten und sind häufig auf wenig oder keine Hebelwirkung (Quantität) beschränkt. Ihre Mandate sollen die Erträge ihrer Vermögensklassen erfüllen oder übertreffen. Diese Einschränkungen ermöglichten Sharpe, die stilistischen und Leistungsunterschiede zwischen den Managern zu modellieren. Eine weitere Klasse von Managern sind Hedgefondsmanager und Rohstoffhandelsberater (CTAs). Ihre Mandate sind, ein absolutes Renditeziel unabhängig vom Marktumfeld zu machen. Um den Mandaten gerecht zu werden, können sie unter vielen Assetklassen wählen und dynamische Handelsstrategien (z. B. Leerverkäufe, Leverage, Derivate) nutzen. Leider ist diese neue Flexibilität nicht in Sharpe8217s Asset-Class-Faktor-Modell berücksichtigt. Die einzige von der Hedgefondsbranche öffentlich offenbarte Analyse ist eine Kategorisierung von Handelsstrategien: SystemsTrend Folgend Beschreibt Manager, die technische Handelsregeln verwenden. SystemsOpportunistic Technisch getriebene Trader, die auch gelegentliche Wetten auf regelbasierte Modelle setzen. GlobalMacro Manager, die hauptsächlich auf den liquidesten Märkten der Welt tätig sind (z. B. Währungen, Staatsanleihen), die typischerweise auf makroökonomische Ereignisse (z. B. Änderungen der Zinspolitik, Währungsabwertungen) setzen und sich überwiegend auf ihre Einschätzungen der wirtschaftlichen Fundamentaldaten verlassen. Value Trader, die Wertpapiere von Unternehmen kaufen, die sie aufgrund ihrer Mikroanalyse der Fundamentaldaten als unterbewertet ansehen. Distressed Manager, die in Unternehmen investieren in der Nähe, in oder vor kurzem aus Insolvenz Umstrukturierung. Vorgeschlagene Lösung (en) Die Autoren schlagen das Hinzufügen neuer Faktoren zu Sharpe8217s Modell vor, um den Absolute Return Investitionsstil zu erfassen. Die Rendite der Sharpe8217s-Regression auf die Renditen von Hedge-Fonds ergab eine niedrige und manchmal negative Korrelation mit den Renditen der Anlagenklasse, die reflektierend ist, wie Leverage (Quantität) beeinflussen kann, was der Regressionskoeffizient konvergiert. Die zusätzlichen Stilfaktoren bieten einen analytischen Rahmen für die Verwaltung von Portfolios mit einer besseren Vielfalt von Stilen. Im Gegensatz zu den qualitativen Deskriptoren des Hedge Fund Industry8217 kann die Faktoranalyse die tatsächlichen Renditen dieser Anlageformen quantifizieren. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass die Stildiversifizierung die Performance eines traditionellen Aktienanleiheportfolios verbessern kann, ohne ihr Risiko wesentlich zu erhöhen. Evaluation (en) Die Autoren analysierten einen neu zusammengestellten Datensatz bestehend aus 3.327 US-Investmentfonds und 409 HedgefondsCTA-Pools. Jeder Fonds hatte mindestens 3 Jahre monatliche Rendite und die Nicht-Investmentfonds wurden benötigt, um mindestens 5 Millionen in verwalteten Vermögen zu haben. Die Anwendung der vorgeschlagenen Modell auf die Investmentfonds bekräftigte die hohe Korrelation zwischen Investmentfondsrenditen und Asset-Klassen, was darauf hinweist, dass Investmentfonds Stile sind im Grunde Buy-and-Hold-Strategien mit verschiedenen Asset-Klassen. Die Analyse der Hedge-Fonds erfordert Rückkehr-Standardisierung (d. H. Skala bis null Mittelwert und Einheitsvarianz), um Unterschiede in den Abweichungen zu beseitigen, die durch Leveragedifferenzen verursacht werden (z. B. zwei Fonds, die die exakt gleiche Handelsstrategie verwenden, aber unterschiedliche Hebelwirkung unterschiedliche Renditeabweichungen aufweisen). Behandelt man die Hedgefonds als eine Gruppe, so haben die Autoren fünf gegenseitig orthogonale Hauptkomponenten entnommen, die annähernd 43 der quadratischen Rückkehrvarianz erklärten. Für jeden der Stilfaktoren bildete der Autor ein Portfolio unter Verwendung von HedgefondsCTA-Pools, die nur mit dieser Hauptkomponente korreliert sind. Die Portfoliogewichte wurden ausgewählt, um die Korrelation zwischen den Portfolioerträgen und der entsprechenden Hauptkomponente zu maximieren. Da sich dynamische Handelsstrategien mit Extrem - oder Schwanzereignissen befassen, konzentrierten sich die Autoren auf ökonomische Bedeutung statt auf statistische Signifikanz. Sie teilten die monatlichen Renditen der einzelnen Asset-Klasse in fünf Umgebungen von schweren Rückgängen bis hin zu scharfen Rallyes. Die empirische Evidenz zeigt, dass nur der Value-Stil dem Buy-and-Hold entspricht. Die Distressed-Stil ist einfach empfindlich für High-Yield-Unternehmensanleihen und ist kein Buy-and-Hold. Die anderen Stile sind nicht empfindlich für die Asset-Märkte in den normalen Staaten, können aber empfindlich auf selektive Märkte in extremen Staaten. Die Autoren davor gewarnt, dass die vorgeschlagenen Stile nicht auf Arbitrage-Strategien (z. B. Leerverkäufer, Spread Trader) und nicht blind verwendet werden, um Performance-Attribution zu bestimmen. Zukünftige Direktion (en) Da Hedge-Fondsmanager nicht verpflichtet sind, ihre Performance und Vermögenswerte öffentlich zu veröffentlichen, kann Data Mining diese Informationen aufdecken. Sind marktneutrale Strategien stärker auf den Volatilitätshandel oder die Indexfonds abgestimmt. Vorhersage der Diversifizierungsimplosion mit bestehenden Data-Mining-Techniken Wie viel kostet die Überlebenschance beeinflussen die Rückkehr der vorgeschlagenen Stile Frage (n) Nicht ganz sicher, wie die Stilfaktoren berechnet wurden. Einbeziehung Stilfaktoren ist ein Weg, um die tatsächlichen Renditen von Hedgefonds zu quantifizieren. Die Methodik ist immer noch umstritten: Am Ende des Tages geht es nicht auf Risiko, Geld und Rückkehr Es ist nicht offensichtlich, warum man verschiedene Kategorien festlegen muss. Während die empirischen Ergebnisse vernünftig waren, wäre das Papier überzeugender gewesen, wenn es einen Vergleich mit Impulsstrategien gegeben hätte. Es ist sehr interessant, dass Performance-Attribution solche tiefen Gedanken erfordert. Man würde denken, wenn ein Algorithmus erreichen können ähnliche Gewinne, dann ist der Netto-Unterschied der Manager8217s Fähigkeiten Glücklicherweise Hedge-Fonds-Manager müssen alle Verluste erholen, bevor sie ihre Provision. Obwohl die Autoren ihren Dataset nicht frei verfügbar machten, hat eine der Homepage von author8217s andere Datensätze, die für das Backtesting nützlich sein könnten. William Fung und David A Hsieh. Empirische Merkmale von dynamischen Handelsstrategien: der Fall von Hedgefonds. Überprüfung der Finanzstudien. 10 (2): 275302, 1997.Hedge Fund Research Zusammenfassung - David A. Hsieh Veröffentlichungen über Hedge Fonds Peer-Review Zeitschriftenartikel: 1 Empirische Merkmale von dynamischen Handelsstrategien: Der Fall von Hedge Fonds, mit William Fung, Review of Financial Studies . 10 (1997), 275 & ndash; 302. Zusammenfassung. Abstrakt. PDF Datei . Zusammenfassung: Dies ist der erste Artikel über Hedge-Fonds in einer referierten akademischen Zeitschrift veröffentlicht. In diesem Artikel zeigen wir, dass Hedge-Fonds-Renditen sind sehr unterschiedlich von Investmentfondsrenditen. Darüber hinaus sind Hedge-Fonds-Renditen sehr heterogen - die ersten fünf Hauptkomponenten können grob 45 der Querschnittsvariation erklären. 2 Survivorship Bias und Investment Style in den Retouren von CTAs, mit William Fung, Journal of Portfolio Management. 24 (1997), 30 & ndash; 41. Zusammenfassung. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: In diesem Artikel finden wir, dass die Abgrenzung der Mittel von Rohstoffhandel Berater (CTAs) sind höher als die der Investmentfonds. Allerdings zeigen sowohl aufstrebende als auch aufgelöste Gelder ähnliche optionsorientierte Ertragsmuster in Bezug auf die globalen Aktienmärkte. 3 Ist Mean-Variance-Analyse anwendbar für Hedge Fonds mit William Fung, Economic Letters. 62 (1999), 53-58. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Während Hedge-Fonds-Renditen nicht-normale Ausschüttungen haben, ist das Standardmittel-Varianz-Framework nicht anwendbar. Allerdings zeigen wir, dass Mittelwert-Varianz-Analyse annähernd die Klassifizierung von Hedge-Fonds auf der Grundlage von Standard-Utility-Funktionen. 4 Ein Primer auf Hedge Fonds, mit William Fung, Journal of Empirical Finance. 6 (1999), 309 & ndash; 331. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Der Artikel schlägt ein Geschäftsmodell für Hedge-Fonds, um ihren Wunsch nach Geheimhaltung und die Risiko-Sharing-Funktionen zwischen Führungskräften und Investoren zu erklären. Wir diskutieren auch, wie statistische Methoden eingesetzt werden, um die Risikofaktoren in verschiedenen Hedge-Fonds-Strategien zu modellieren. 5 Leistungsmerkmale von Hedge-Fonds und CTA-Fonds: Natürlich versus Sporious Biases, mit William Fung, Journal of Financial and Quantitative Analysis. 35 (2000), 291 & ndash; 307. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Dieser Artikel untersucht verschiedene Vorurteile in Hedge-Fonds-Datenbanken und schlägt vor, Mittel-of-Fonds als eine genauere Messung der aggregierten Hedge-Fonds-Performance zu verwenden. 6 Messung der Marktwirkung von Hedgefonds, mit William Fung, Journal of Empirical Finance. 7 (2000), 1-36. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Dieser Artikel schätzt Hedge-Fonds-Engagements während einer Reihe von Marktereignissen, von Oktober 1987 Börsencrash bis zur Asien-Währungs-Krise von 1997. Wir finden wenig Beweise dafür, dass Hedge-Fonds systematisch verursacht Marktpreise von wirtschaftlichen Fundamentaldaten abweichen. 7 Das Risiko in Hedge-Fonds-Strategien: Theorie und Evidenz aus Trendfolger, mit William Fung, Review of Financial Studies. 14 (2001), 313 & ndash; 341. PDF Datei. Gewinner der Fischer Black Memorial Foundation 1999 Robert J. Schwartz Gedenkpreis für das beste Papier zu Hedgefonds. Frühere Versionen dieses Aufsatzes wurden betitelt: Ein risikoneutrales Konzept zur Bewertung der Tendenz nach Strategien, Nichtlineare Dynamik der Trendfolgenden Strategien. Zusammenfassung: Dieser Artikel modelliert die Trendfolgerungsstrategie vieler Rohstofffonds und Managed Futures-Fonds unter Verwendung von Look-Back-Straddles. Wir zeigen, dass Portfolios von Lookback-Straddles Trend-Follow-Renditen besser als Standard-Asset-Indizes erklären können. 8 Benchmarks der Hedge Fund Performance: Informationsinhalte und Messungen, mit William Fung, Financial Analyst Journal. 58 (2002), 22-34. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Dieser Artikel aktualisiert die Schätzungen von Verzerrungen in Hedge-Fonds-Datenbanken und zeigt, wie Mittel-of-Fonds verwenden, um genauer die Renditen von Hedgefonds zu messen. 9 Asset-basierte Style Factors für Hedge Fonds, mit William Fung, Financial Analyst Journal. 58 (2002), 16-27. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Dies ist der erste Artikel, der vorschlägt, Marktpreise von gehandelten Wertpapieren zu verwenden, um Asset-basierte Benchmarks für Hedgefonds zu schaffen. Wir zeigen, dass Small Cap Stocks, High Yield Bonds und Schwellenmarktaktien in vielen Hedgefondsstrategien eine erhebliche Renditevariation erklären können. 10 Das Risiko in Fixed-Income Hedge Fund Styles, mit William Fung, Journal of Fixed Income. 12 (2002), 6-27. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung Dieser Artikel zeigt, dass festverzinsliche Hedge-Fonds in der Regel ein Engagement in Zinsspreads wie Credit Spreads, Hypothek Spreads, etc. Durch die Verknüpfung von Fixed-Income-Hedge-Fonds-Strategien auf Zinsspreads, können wir die Leistung dieser Strategien, wenn die Spreads zu modellieren Sind volatiler, wie in den 1970er Jahren. Dies kann nicht mit der kurzen Geschichte der Hedgefonds in den 1990er Jahren geschehen, wenn die Volatilität der Spread deutlich niedriger ist. 11 Hedgefonds-Benchmarks: Ein risikoorientiertes Konzept mit William Fung, Financial Analyst Journal. 60 (2004), 65 & ndash; 80. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Dieses Papier erhielt ein CFA Institut Graham und Dodd Award of Excellence für 2004. Zusammenfassung: Der Artikel schlägt ein Modell mit sieben Faktoren für Hedgefonds vor. Wir verwenden zwei Aktienfaktoren (aus der For - schung an Aktien-Hedgefonds), zwei Anleihefaktoren (aus der For - schung an festverzinslichen Hedgefonds) und drei Trendfolgen (aus der For - schung von Rohstofffonds und Managed Futures Funds). Diese sieben Faktoren können bis zu 80 der Renditevariation der Dachfonds und verschiedener Hedge-Fonds-Indizes erklären. 12 Extrahieren portabler Alphas aus Eigenkapital-Long-Short-Hedge-Fonds, mit William Fung, Journal of Investment Management. 2 (2004), 57- 75. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Nachgedruckt in H. Gifford Fong (Hrsg.), The World of Hedge Funds: Charakteristik und Analyse. New Jersey: World Scientific, 2005, 161 & ndash; 180. Zusammenfassung: Dieser Artikel zeigt, dass Long-Short-Equity-Hedgefonds im Vergleich zu herkömmlichen Faktoren (z. B. SampP 500) signifikante Alpha-Werte aufweisen sowie alternative Faktoren (z. B. kleine Cap-Large Cap-Aktien). Diese alternativen Alphas können durch Absicherung der wichtigsten Risikofaktoren gewonnen werden. Konferenzvolumen, Buchkapitel, Eingeladene Papiere: 13 Do Hedge Fonds stören Schwellenmärkte, mit William Fung und Konstantinos Tsatsaronis, Brookings-Wharton Papers on Financial Services. 2000, 377 & ndash; 421. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Dieses Papier liefert detaillierte quantitative Schätzungen von Hedge-Fonds-Exposures während der Asian Currency Crisis von 1997. Wir zeigen, dass Hedgefonds-Positionen nur ein kleiner Teil von viel größeren spekulativen Wetten von Investoren in dieser Episode sind. Selbst Hedge-Fonds-Positionen hätten die Fähigkeit der asiatischen Zentralbanken, ihre Wechselkurspolitik aufrechtzuerhalten, nicht überwältigen können. 14 Die Risiken in Hedgefonds-Strategien: Alternative Alphas und alternative Betas, mit William Fung, in Lars Jaeger (Hrsg.), Die neue Generation des Risikomanagements für Hedgefonds und Private Equity-Fonds. London: Euromoney Institutional Investors PLC, 2003, 72-87. PDF-Datei (letzte Version vor Veröffentlichung). Zusammenfassung: Dieser Artikel prägt die Begriffe alternative alpha und alternative Beta. Wir betrachten die Standard-Beta als mit den üblichen Risikofaktoren wie Aktien und Anleihen. Alternative Beta bezieht sich auf Exposure zu Long-Short - oder Trendfolgen-Risikofaktoren wie Small Cap-Large Caps, Credit Spreads und die in Fung und Hsieh (RFS, 2001) untersuchten Lookback-Straddles. Alternatives Alpha bezieht sich auf das Alpha relativ zu diesen (alternativen) Risikofaktoren. 15 Hedge Funds: Eine Branche in ihrer Jugend, mit William Fung. PDF Datei. Federal Reserve Bank von Atlanta Economic Review, 2006 (Viertes Viertel), 91, 1-33. Zusammenfassung: Dieser Artikel bietet eine Zusammenfassung der Hedge-Fonds-Forschung für die letzten 10 Jahre. Der Schwerpunkt liegt auf Bias in Hedge-Fonds-Datenbanken und Asset-basierte Stilfaktoren, um das Risiko von Hedge-Fonds-Strategien zu modellieren. Performance-Attribution und Style-Analyse: Von Mutual Funds zu Hedge Fonds, mit William Fung, 1996. PDF-Datei. Hedge Fonds: Performance, Risiko und Kapitalbildung mit William Fung, Narayan Naik und Tarun Ramadorai. PDF Datei. Plan Sponsor Magazine, Jul-Aug 1998, QampA: Hedging für Diversifikation, von Gregory J. Millman. Barrons, 27. März 2006. Anyone Here Seen Alpha von Jack Willoughby. Empirische Merkmale der dynamischen Handelsstrategien: Der Fall von Hedge Fonds William Fung und David A Hsieh Zusammenfassung: Dieser Artikel stellt einige neue Ergebnisse auf einem unerforschten Datensatz auf Hedge-Fonds-Performance. Die Ergebnisse zeigen, dass Hedgefonds Strategien verfolgen, die sich stark von Investmentfonds unterscheiden und die Behauptung unterstützen, dass diese Strategien hochdynamisch sind. Der Artikel findet fünf dominante Anlagestile in Hedge-Fonds, die, wenn hinzugefügt, Sharpes (1992) Asset-Class-Faktor-Modell kann ein integriertes Framework für Stil-Analyse sowohl Kauf-und-Hold-und dynamische Handelsstrategien. Artikel veröffentlicht von Oxford University Press im Namen der Society for Financial Studies in seiner Zeitschrift, The Review of Financial Studies. Es gibt keine Downloads für diesen Artikel, siehe die EconPapers FAQ für Hinweise zum Erhalt. 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