ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

Empirical investigation of state-of-the-art mean reversion strategies for equity markets

เมื่อวานพูดถึงการผสมสองกลยุทธ์คือ Mean reversion และ Trendfollowing ไป ไอเดียคือแทนที่จะเทรดสินค้า asset class เดียว ด้วยกลยุทธ์เดียว ก็ผสม 2 กลยุทธ์ที่มีความได้เปรียบ ในพฤติกรรมตลาดแตกต่างกัน เพื่อขยายโอกาสการสร้าง return และ limit ผลกระทบจาก market volatility ตัวนี้คือ paper ที่ได้กล่าวถึงให้ลองไปศึกษาเพิ่ม ชื่อ Empirical investigation of state-of-the-art mean reversion

Mean reversion จริงๆเป็น volatility based ซึ่งใช้โอกาสจาก volatility ได้ ซึ่งใน paper นี้ผู้วิจัยทดสอบให้เห็นถึงการตอบสนองของกลยุทธ์จากข้อมูล S&P500 ช่วงปี 2000-2017 โดยทดสอบกับโมเดลย่อย ซึ่งเป็นการใส่ tactic ลงไปใน mean reversion ได้แก่
-passive aggressive mean reversion (PAMR) strategy,
-on-line moving average reversion (OLMAR) strategy
- transaction cost optimization (TCO) strategies





key take away ที่น่าสนใจคือมันการคุม risk การหาจังหวะสร้าง return และปรับส่วนของ transaction cost ให้เหมาะสมกับภาวะตลาดผันผวน อีกประเด็นหนึ่งถ้าเทรด MR มาพอควรจะพบจุด exit สำคัญไม่แพ้จุด entry ทำอย่างไรจะ optimize ให้เกิดการสูญเสียกำไรน้อยที่สุด ในบางช่วงภาวะราคาไม่ปกติ

ลองเข้าไปอ่านฉบับเต็ม และรายละเอียดกลยุทธ์แต่ละโมเดลได้จาก link ด้านล่างครับ

ปล. ไม่ได้บอกว่า Mean Reversion ดีหรือไม่ดีนะครับ แต่อยากให้เห็นว่ามันมีข้อจำกัด ถ้าเราจะนำไปใช้คงต้องวางแผนรับมือกับข้อจำกัดเหล่านั้นให้เป็น