Thread by @lucianobfranca

1. Excelente thread feita por @ReformedTrader, em inglês. A base da thread é um artigo de Moskowitz, Ooi e Pedersen - Time Series Momentum.

Acho que o @felfelipepontes e @mariodeavelar vão adorar...

2. "Um portfólio diversificado entre classes de ativos, de estratégias de time series momentum, entrega retornos anormais com baixa exposição aos fatores de precificação de ativos e performa melhor durante mercados extremos."

papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…

3. O autor usou futuros líquidos e ponderação por naive risk parity (inverso da volatilidade).

A rolagem passiva dos contratos mais líquidos tenderam a gerar retornos positivos. Posições long em "Net speculator" também tendem a ser positivas.

4. Retornos de autocorrelação (tendência) tendem a existir sejam os retornos analisados usando retorno, volatilidade ou ao sinal de excesso de retorno (positivo e negativo).

Horizontes maiores que um ano (entre 2 e 5 anos) tendem a mostrar reversões de longo prazo.

5. A tabela 2 mostra a estatística t para os alfas da estratégia Long/Short baseada no excesso de retorno.

Janela de longo prazo (1 ano) apresentam maior alfa em um holding period menor e vice versa.

6. D'Souza, Srichanachaichok, Wang e Yao encontraram relação similar ao testarem time-series momentum em ações . Também encontraram que muito do benefício vem do inverso da volatilidade.

7. TSMOM (Janela 12 meses + 1 mês de holding) tem um I. Sharpe positivo em TODOS os contratos futuros (85-2009).

"Se nós regredirmos a estratégia TSMOM para cada ativo, na estratégia de sempre estar long, encontramos alfa positivo em 90% dos casos."

8. A data final de 2009 para a amostra também foi favorável para a estratégia. A AQR posteriormente investigou a performance da estratégia out of sample (Trends Everywhere).

papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…

9. De forma interessante, TSMOM carrega em UMD (up minus down) - fator mom, mesmo quando UMD usa uma diferente composição de ativos (ações americanas ao invés de contratos futuros, por exemplo).

Ele também carrega pos. no "MOM everywhere".

Alfas estatisticamente significamente.

10. Goyal e Jegadeesh quebram o TSMOM em análises de cross-section, market timing e exposições líquidas de longo prazo. Este último pode fazer o TSMOM de longo prazo ser net long em ações.

11. Enquanto o beta em relação ao mercado é insignificamente por si, o coeficiente dos retornos quadráticos do mercado são positivamente significantes, indicando que o TSMOM entrega os maiores resultados durante mercados mais extremos.

12. Estratégias TSMOM são + correlacionadas com a própria classe de ativos, mas muito menos que estratégias passivas compradas. Entretanto, entre classes, estrat. TSMOM apresenta correlação positiva entre si, enquanto estratégias long passivas apresentam correlação neg ou zero.

13. TSMOM e XSMOM (momenum cross-section) podem ter drivers de retorno similares.

TSMOM abstrai UMD e XSMOM, mas o fator HML (Valor) sobrevive estatisticamente falando.

14.Para TSMOM positivos, especuladores aumentam suas posições constantemente dos meses -12 a 0... depois dessa data marco, as posições dos especuladores começam a reverter a média.

15. "Especuladores são, na média, posicionados para se beneficiar de tendências, enquanto os hedgers possuem posições inversas."