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Nosso objetivo é oferecer a tecnologia de gerenciamento de ativos mais escalável do mercado, que permite que os clientes da AIM aumentem seus ativos em investimentos existentes e se expandam rapidamente para novas classes de ativos, mercados ou estilos de investimento sem interrupções. A Bloomberg Income Income Trading (FIT) está transformando o mercado de derivativos com a primeira plataforma de negociação combinada para negociação de swap OTC e Derivativos da ALLQ. A plataforma permite que os investidores buy-side analisem preços indicativos e executem diretamente com os revendedores no serviço Bloomberg Professional. O que torna a Plataforma ALLQ única é sua capacidade de fornecer uma visão completa da liquidez do negociante e detalhes de múltiplas moedas sobre swaps de taxas de juros (IRS) e CDS. A Análise de Sensibilidade do Sistema de Gerenciamento de Investimento Automático (AIM) Robert Lichello Selecionando Variáveis ​​de Entrada AIM Para esta análise, selecionaremos três variáveis ​​de entrada do algoritmo AIM: Frequência de avaliação, investimento inicial em ações e diferentes tipos de investimentos em ações. O Sr. Lichello sugeriu olhar para o preço das ações em uma frequência mensal, vamos manter essa noção em nossa análise de sensibilidade e também olhar para tomar decisões em uma base semanal. Para o operador verdadeiramente ativo, também veremos como o algoritmo reage a tomar decisões diariamente. O Sr. Lichello primeiro sugeriu uma divisão de 50% e 50% entre capital e dinheiro. No entanto, em edições posteriores de seu livro, ele sugeriu proporções de 80 a 20 ações em dinheiro. Manteremos essas duas noções para nossa análise de sensibilidade e também exploraremos o espaço abaixo de 50 a 50. Nossas configurações começarão com 30 ações e aumentarão em 10 intervalos até alcançar 80 ações. A State Street Global Advisors vende ETFs que dividem o SampP 500 em 9 setores (Consumer Discretionary, Consumer Staples, Energy, Financial, Health Care, Industrial, Materials, Technology e Utilities) eles são chamados SPDRs de Setor Selecionado. Nesta análise, procuraremos dois ETFs setoriais, além do ETF de recibo de depósito S amp P, ticker SPY. Usaremos um ETF que tenha maior volatilidade de preço do que o SPY e outro com menor volatilidade do que o SPY. Para medir a volatilidade, usaremos um beta de ações. Usando a estimativa da Morningstars de beta de 3 anos, descobrimos que o ETF com maior volatilidade (beta de 1,24) é o estoque de energia, código XLE. O estoque do setor com o menor beta de 0,18 é o ETF Utility, ticker XLU. Então, vamos usar o SPY com um beta de 1,00, XLU com um beta de 0,18 e XLE com um beta de 1,24. Todas essas variáveis ​​de entrada e configurações são resumidas na tabela intitulada Variáveis ​​e configurações de entrada. AIM Based Software Investidor Automático: Software de Investimento em Ações Mecânico, Automatizado para Investimento a Longo Prazo Investidor Automático: Um Poderoso, Automatizado, Pacote de Software de Investimento em Ações Mecânicas Projetado para Aumentar Seus Retornos, Minimizar seu Risco e Economizar Tempo. Selecionando variáveis ​​de saída e período de tempo Para variáveis ​​de saída, precisamos ter a capacidade de medir com precisão o desempenho do investimento para cada back-test. A medida que usaremos é a taxa de retorno anualizada, também chamada de Taxa Interna de Retorno. Felizmente, o Microsoft Excel tem uma função incorporada (XIRR) que usaremos para padronizar o cálculo. Além disso, capturaremos o valor final do portfólio, qualquer perda de caixa que possa ocorrer e o número total de negociações. O prazo para os dados históricos de preços é de 22/12/1998 a 31/07/2013, ligeiramente superior a 14-1 / 2 anos. Histórico de preços e dados de dividendos fornecidos através do site de finanças do Yahoo. Para resumir, vamos mostrar todos os casos de teste de retorno que executaremos para esta análise. Existem 54 combinações distintas de variáveis ​​e configurações que serão alteradas simultaneamente. Todos os cinquenta e quatro casos de teste são exibidos em um formato gráfico, consulte a figura intitulada Casos de teste. Cada caso de teste representa um único backtest, por exemplo, um caso de teste é definir o algoritmo AIM como 30 investimento de capital inicial, definir a frequência de avaliação como diária e usar dados históricos de preços para o XLU - Utility ETF. Executar os dados através do algoritmo AIM, calcular a taxa interna de retorno, capturar o valor final da carteira, qualquer falta de dinheiro e número total de negociações. Qual variável de entrada você acha que terá o maior efeito sobre as Hipóteses de Taxa de Retorno para o Teste de AIM É sempre necessário documentar as suposições ao fazer uma análise empírica, aqui está a lista para esta análise: O total do investimento inicial é 10.000. A compra inicial é o preço de abertura em 22/12/1998 As decisões da AIM baseiam-se no preço de fechamento da ação no último dia de negociação do mês para frequência de avaliação mensal, último dia de negociação da semana para frequência semanal de avaliação ou preço de fechamento naquele dia para a frequência de avaliação diária. O preço de compra ou venda é o preço de abertura da ação no próximo dia de negociação após uma decisão do AIM. As ordens de compra ou venda são acionadas somente se a ordem de mercado da AIM for / - 5 do valor patrimonial atual da carteira. Os déficits de caixa serão financiados e a conta em dinheiro será definida como zero até que uma ordem de venda seja executada. Comissão de negociação de ações não é levada em consideração, no entanto, podemos estimar o custo total da comissão usando o número total de negociações. Taxa de retorno na reserva de caixa é de 0,5 TAE. Os dividendos são reinvestidos em ações adicionais. Resultados do teste de retorno A tabela intitulada Resultados do teste de retorno apresenta os resultados de todos os 54 testes de retorno. Usamos a análise de regressão para determinar qual das três variáveis ​​de entrada tem o efeito mais significativo na taxa de retorno e os resultados são: Tipo de ETF - Investimento de capital inicial mais significativo - Frequência Significativa de Avaliação - insignificante De fato, as duas variáveis ​​significativas, O tipo de ETF e o investimento inicial de capital representam 94 da variação que vemos na taxa de retorno (para o estatisticamente inclinado, o valor do r-quadrado ajustado é 0.937) Note-se que um significativo deficit de caixa foi observado ao investir em SPY e XLU que ocorreu em todos os níveis de freqüências de avaliação e com investimentos iniciais em ações tão baixos quanto 50. No entanto, não houve déficits de caixa ao investir em XLE independentemente da frequência de avaliação ou do investimento inicial em ações. Para entender por que não houve escassez de caixa ao investir na XLE, precisamos desconstruir o mercado altista de meados de 2002 até o pico dessa corrida de touros no final de 2007. De 23/7/2002 a 26/12/2007, preço XLE variou de 19,80 a 80,55 a 306,8 aumentos. O AIM emitia múltiplos sinais de venda durante a subida, construindo reservas de caixa para oportunidades de compra durante o inevitável declínio do mercado que se seguiu. O SPY e o XLU experimentaram uma corrida semelhante do final de 2002 até o final de 2007, mas o aumento não foi tão dramático. XLU cresceu 191,4 e SPY cresceu 100,4. Então, como o XLE é um estoque beta mais alto, isso resultou em uma taxa mais alta de aumento de preço, permitindo que a AIM capturasse mais lucros. Isso resultou em dinheiro suficiente nos cofres para aproveitar os múltiplos sinais de compra durante o declínio acentuado do mercado do final de 2008 até meados de 2009. Também vemos que o número de negócios aumenta à medida que a frequência de avaliação aumenta e aumenta com o beta do ETF. Intuitivamente, isso faz sentido, já que esperaríamos mais oportunidades de negociação se estivéssemos verificando nosso valor de portfólio com mais frequência ou se o preço do ETF aumentasse ou diminuiria de forma mais violenta. Olhando para o gráfico intitulado Efeitos do tipo de investimento, vemos que o ETF de energia, ticker XLE, teve o efeito mais significativo na taxa de retorno com uma média de 11 e um intervalo de 7,1 a 14,5. Efeitos do tipo de investimento Agora vamos examinar o gráfico intitulado Efeitos do investimento inicial em ações. Vemos que a taxa média de retorno aumenta linearmente de 5,3 com um investimento de capital inicial de 30 até 11 com um investimento inicial de 80 ações. Note que a menor taxa de retorno que observamos foi de 3,8 e a maior foi de 14,5. Efeitos do Investimento Inicial de Capital Finalmente, olhando para o gráfico intitulado Efeitos da Frequência de Avaliação, vemos que a taxa média de retorno não muda muito de avaliações diárias para mensais. De fato, houve apenas uma pequena diferença de 0,6 taxa média de retorno entre avaliações diárias e mensais. Efeitos da Frequência de Avaliação Como a frequência de avaliação é medida no tempo, podemos examiná-la de um ponto de vista diferente. Podemos calcular um retorno, em dólares por hora, pelo tempo gasto na avaliação da próxima decisão de compra / venda / retenção. Para fazer isso, precisamos estimar o aumento médio no valor final da carteira para avaliações mais frequentes e o número total de horas gastas para avaliações. Por exemplo, se gastarmos 5 minutos cada vez que atualizarmos o algoritmo AIM, durante os 14,7 anos deste estudo teríamos gasto 14,7 horas totais para avaliações mensais, 63,7 horas por semana e 318,5 horas por dia. Olhando para o gráfico intitulado Efeitos da Frequência de Avaliação no Valor Final da Carteira, vemos que o valor médio da carteira final foi de 21.445 para avaliações mensais, 23.772 para semanalmente e 25.044 para diárias. Com base nessas informações, o retorno para aumentar a avaliação de mensal para semanal é calculado da seguinte forma: (aumento no valor final da carteira) / (tempo adicional para avaliação) (23.772 - 21.445) / (63,7 - 14,7) 2.370 / 49 47,49 por hora , aumentamos nossa carteira média em 2.370, levando 49 horas adicionais para atualizar o algoritmo AIM para um retorno de 47,49 por hora, não um salário decaído. O retorno para aumentar a avaliação de mensal para diário é de 11,85 por hora e 4,99 por hora para aumentar a avaliação de semanal para diária. Efeitos da avaliação da frequência no valor final do portfólio Conclusões A partir do nosso primeiro artigo da AIM, vimos que você pode melhorar os investimentos em Compra / Retenção usando o AIM com o altamente diversificado ETF - SPY. A partir deste artigo, vemos que mais melhorias podem ser obtidas ao desmontar o SPY e usar o AIM em setores de negócios individuais. Isto deve-se aos ETF da indústria individual com um grau diferente de volatilidade (medido por Beta) do que o SPY agregado. Essa diferença permite que o AIM capture mais da volatilidade inerente não disponível para o SPY. Isto é ainda verificado pela análise de regressão dos nossos dados de back-test. Podemos concluir que o fator mais importante a considerar se você vai usar o AIM para controlar uma carteira de investimentos de capital é o tipo de ação / fundo mútuo / ETF que você escolher. Para ser mais específico, parece que o algoritmo AIM é mais eficiente com maiores investimentos beta / mais voláteis. Uma palavra de cautela, porém, esta análise é limitada a ETFs com betas que variam de 0,18 a 1,24, nós não exploramos os ETFs ultra-voláteis que são duas e três vezes mais voláteis do que os ETFs padrão. Portanto, provavelmente não é seguro extrapolar nossos resultados para esses tipos de veículos de investimento. Existe um artigo detalhado sobre seleção de ações nos arquivos do A. I.M. site de usuários, aqui está o link: Artigo de Seleção de Ações. Embora isso seja focado na seleção de ações em empresas individuais, o conceito deve ser fácil de aplicar à seleção de ETFs. O próximo fator que mostra um efeito significativo na taxa de retorno é o investimento inicial em ações. Como a taxa de retorno aumenta linearmente à medida que o patrimônio inicial investido aumenta, devemos usar esse fator como uma alavanca de risco / retorno. Por exemplo, se você é um investidor conservador e está disposto a aceitar uma taxa de retorno mais baixa para essa segurança, invista apenas 30-50 inicialmente no ETF. Por outro lado, se você estiver disposto a assumir toda a força dos investimentos arriscados, então vá para o entusiasmo de um investimento de capital inicial 60-80. Finalmente, o último fator, a frequência da avaliação parece ser insignificante em relação à taxa de retorno. No entanto, quando observamos a recompensa pelo tempo extra gasto avaliando o algoritmo AIM, vemos que o aumento no valor do portfólio é o melhor ao aumentar a frequência de avaliação de mensal para semanal (média de 47,49 por hora adicional gasta avaliando o algoritmo AIM). Naturalmente, você poderia tratar a frequência de avaliação como um fator de conveniência. Se você tem o tempo ou a predisposição para verificar seu portfólio diariamente, por todos os meios, faça o mesmo. Se você não tem muito tempo, mas tem um curto período nos fins de semana, faça o seu AIM semanal. Se os seus dias e semanas forem preenchidos com outras atividades, talvez sejam verificações mensais do portfólio para você. Em qualquer cenário, você esperaria ver taxas semelhantes de retorno, no entanto, esteja ciente de que os custos totais com comissões de negociação aumentarão à medida que a frequência da avaliação aumentar. Mais deste autor