Trading Quantitativo: Modello di Hedge Fund +98,96% in 17 Mesi

April 7, 2016

Modello di Hedge Fund

Correzione Quotidiana con lo Swing Trading

Azioni + Tassi d’Interesse + Valute

Orizzonte temporale: 1° luglio 2014 – 30 novembre 2015

Azioni (60%), Tassi d’Interesse (30%), Valute G10 (10%) – queste ultime con una leva di 10

In seguito agli sviluppi della comprensione del Dr. Lipa Roitman circa l’utilizzo della media mobile su 5 giorni come indicatore secondario per l’ingresso e l’uscita dai mercati, il team R&D di I Know First ha sviluppato un modello complementare per sostenere la sua tesi. I risultati sono stati positivi e incorporare la media mobile su 5 giorni (SMA) come indicatore, ci ha permesso di progettare strategie giornaliere di trading che aumentano ulteriormente i rendimenti e riducono i rischi connessi. Il seguente portafoglio investe nelle migliori azioni, ETF, tassi di interesse e coppie di valute identificati dall’algoritmo con il processo di selezione specificato poc’anzi. La selezione dei titoli si svolge ogni giorno prima dell’apertura dei mercati. Le migliori opportunità sono continuamente sostituite da altre ancora migliori, per garantire che il portafoglio rimanga ottimale rispetto alle previsioni dell’algoritmo. Entrambe le posizioni lunghe e corte vengono prese in considerazione, indipendentemente dalla direzione e il trend di mercato. Il patrimonio netto è attribuito per il 60% in azioni, il 30% in tassi di interesse e il 10% in valute G10 con x10 di leva finanziaria. Il rendimento complessivo nel periodo di un anno, dal 1 ° luglio 2014 al 30 novembre 2015 è stato del 98,96%, mentre quello di S&P 500 è stato dello 6,13% nello stesso periodo di tempo.

Di seguito viene proposta una sintesi per la performance giornaliera e annua, compresi i rispettivi parametri di rischio – per ciascuno dei gruppi di allocazione considerati separatamente, così come per la loro combinazione totale nel fondo. Per le valute abbiamo inserito la differenza tra leveraged (x10) e senza leva finanziaria. Inoltre, nella pagina successiva vengono presentate le statistiche di trading per ogni classe di asset.