Visão geral das estratégias de negociação

Estratégias de negociação.

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Este site está atualmente inativo, já que decidi afastar-se de negociação exclusiva de Forex em 2010 e, como tal, não assumirá novos clientes de treinamento nessa área.

Eu retomei meu foco no coaching como mentor do mercado de ações onde eu executo um programa de mentoring garantido de estoque garantido.

Além disso, agora você pode acessar o que considero ser o melhor serviço de alerta de negociação de opções de ações.

Claro que estou tendenciosa e com uma taxa de sucesso variando entre 68,2% e 72,4%, é difícil não ser tendencioso.

Se você quer acompanhar o que estou fazendo todos os dias, você pode obter acesso ao meu relatório do mercado de ações dail.

10 Opções Estratégias para saber.

10 Opções Estratégias para saber.

Muitas vezes, os comerciantes saltam no jogo de opções com pouca ou nenhuma compreensão de quantas estratégias de opções estão disponíveis para limitar seus riscos e maximizar o retorno. Com um pouco de esforço, no entanto, os comerciantes podem aprender a aproveitar a flexibilidade e o poder total das opções como veículo comercial. Com isso em mente, reunimos esta apresentação de slides, que esperamos reduzir a curva de aprendizado e apontar você na direção certa.

10 Opções Estratégias para saber.

Muitas vezes, os comerciantes saltam no jogo de opções com pouca ou nenhuma compreensão de quantas estratégias de opções estão disponíveis para limitar seus riscos e maximizar o retorno. Com um pouco de esforço, no entanto, os comerciantes podem aprender a aproveitar a flexibilidade e o poder total das opções como veículo comercial. Com isso em mente, reunimos esta apresentação de slides, que esperamos reduzir a curva de aprendizado e apontar você na direção certa.

1. Chamada coberta.

Além de comprar uma opção de chamada nua, você também pode se envolver em uma chamada coberta básica ou estratégia de compra e gravação. Nesta estratégia, você compraria os ativos de forma direta e, simultaneamente, escreveria (ou venderia) uma opção de compra sobre esses mesmos ativos. Seu volume de ativos de propriedade deve ser equivalente ao número de ativos subjacente à opção de compra. Os investidores costumam usar essa posição quando tiverem uma posição de curto prazo e uma opinião neutra sobre os ativos e buscam gerar lucros adicionais (através do recebimento do prêmio de chamada) ou proteger contra uma potencial queda no valor do ativo subjacente. (Para mais informações, leia Estratégias de chamada coberta para um mercado em queda.)

2. Married Put.

Em uma estratégia de colocação casada, um investidor que compra (ou atualmente possui) um ativo particular (como ações), compra simultaneamente uma opção de venda para um número equivalente de ações. Os investidores usarão essa estratégia quando tiverem alta no preço do imobilizado e desejam se proteger contra potenciais perdas a curto prazo. Esta estratégia funciona essencialmente como uma apólice de seguro, e estabelece um piso se o preço do activo mergulhar dramaticamente. (Para obter mais informações sobre como usar essa estratégia, consulte Married Puts: A Relação de Proteção.)

3. Bull Call Spread.

Em uma estratégia de propagação de chamadas de touro, um investidor irá simultaneamente comprar opções de compra a um preço de exercício específico e vender o mesmo número de chamadas a um preço de exercício mais alto. Ambas as opções de compra terão o mesmo mês de vencimento e ativo subjacente. Este tipo de estratégia de spread vertical é freqüentemente usado quando um investidor é otimista e espera um aumento moderado no preço do ativo subjacente. (Para saber mais, leia o Vertical Bull e Bear Credit Spreads.)

4. Bear Put Spread.

O urso coloca a estratégia de propagação é outra forma de propagação vertical, como a propagação do touro. Nesta estratégia, o investidor irá simultaneamente comprar opções de venda a um preço de exercício específico e vender o mesmo número de posições a um preço de exercício menor. Ambas as opções seriam para o mesmo bem subjacente e terão a mesma data de validade. Este método é usado quando o comerciante é descendente e espera que o preço do ativo subjacente diminua. Oferece ganhos limitados e perdas limitadas. (Para mais informações sobre esta estratégia, leia Bear Put Spreads: uma alternativa rujir para venda a descoberto.)

Investopedia Academy "Opções para iniciantes"

Agora que você aprendeu algumas estratégias de opções diferentes, se você estiver pronto para dar o próximo passo e aprender a:

Melhore a flexibilidade em seu portfólio adicionando opções Abordagem Chamadas como pagamentos pendentes, e Coloca como seguro Interprete as datas de validade e distingue o valor intrínseco do valor do tempo. Calcule os breakevens e a gestão de riscos Explore conceitos avançados, tais como spreads, straddles e strangles.

5. Colar de proteção.

Uma estratégia de colar de proteção é realizada pela compra de uma opção de venda fora do dinheiro e na escrita de uma opção de compra fora do dinheiro ao mesmo tempo, para o mesmo objeto subjacente (como ações). Esta estratégia é frequentemente utilizada pelos investidores depois de uma posição longa em um estoque ter experimentado ganhos substanciais. Desta forma, os investidores podem bloquear lucros sem vender suas ações. (Para mais informações sobre esses tipos de estratégias, consulte Não esquecer seu colar de proteção e como funciona um colar de proteção.)

6. Long Straddle.

Uma estratégia de opções longas de straddle é quando um investidor compra uma opção de chamada e venda com o mesmo preço de exercício, o ativo subjacente e a data de validade simultaneamente. Um investidor geralmente usará essa estratégia quando acreditar que o preço do ativo subjacente se moverá de forma significativa, mas não tem certeza de qual direção o movimento irá demorar. Essa estratégia permite ao investidor manter ganhos ilimitados, enquanto a perda é limitada ao custo de ambos os contratos de opções. (Para mais, leia Straddle Strategy A Simple Approach to Neutral de mercado.)

7. Strangle longo.

Em uma estratégia de opções de estrangulamento longo, o investidor compra uma opção de compra e oferta com o mesmo vencimento e ativos subjacentes, mas com preços de exercício diferentes. O preço de exercício da tabela normalmente será inferior ao preço de exercício da opção de compra, e ambas as opções estarão fora do dinheiro. Um investidor que usa essa estratégia acredita que o preço do recurso subjacente experimentará um grande movimento, mas não tem certeza de qual direção o movimento irá demorar. As perdas são limitadas aos custos de ambas as opções; Os estrangulamentos normalmente serão menos caros do que estradas porque as opções são compradas fora do dinheiro. (Para mais, veja Obter uma forte retenção no lucro com Strangles.)

8. Mariposa espalhada.

Todas as estratégias até este ponto exigiram uma combinação de duas posições ou contratos diferentes. Em uma estratégia de opções de propagação de borboleta, um investidor irá combinar uma estratégia de spread de touro e uma estratégia de spread de urso e usar três preços de exercício diferentes. Por exemplo, um tipo de propagação de borboleta envolve a compra de uma opção de chamada (colocada) no preço de ataque mais baixo (mais alto), enquanto vende duas opções de compra (colocadas) em um preço de ataque mais alto (mais baixo) e, em seguida, uma última chamada (colocar) opção em um preço de exercício ainda maior (menor). (Para mais informações sobre esta estratégia, leia Configurando Traps de lucro com Butterfly Spreads.)

9. Condor de ferro.

Uma estratégia ainda mais interessante é o condador de ferro. Nesta estratégia, o investidor simultaneamente mantém uma posição longa e curta em duas estratagemas diferentes. O condor de ferro é uma estratégia bastante complexa que definitivamente requer tempo para aprender, e pratica dominar. (Recomendamos ler mais sobre esta estratégia em Take Flight With A Iron Condor, você deve rebarrar para Iron Condors? E tente a estratégia para si mesmo (sem risco!) Usando o Simulador Investopedia.)

10. Borboleta de ferro.

A estratégia de opções finais que demonstraremos aqui é a borboleta de ferro. Nesta estratégia, um investidor irá combinar uma estrada longa ou curta com a compra ou venda simultânea de um estrangulamento. Embora semelhante a uma propagação de borboletas, esta estratégia difere porque usa chamadas e colocações, em oposição a uma ou outra. Os lucros e perdas são ambos limitados dentro de um intervalo específico, dependendo dos preços de exercício das opções usadas. Os investidores geralmente usarão opções fora do dinheiro em um esforço para reduzir os custos e limitar o risco. (Para saber mais, leia o que é uma estratégia de opção de borboleta de ferro?)

Ensaios de finanças gratuitas.

Ao contrário dos gerentes de portfólio normais que realizam várias análises sobre o desempenho fundamental das ações de ações, um portfólio de momentum apenas se preocupa com os padrões das ações. A carteira terá então uma posição longa ou curta sobre o estoque, a fim de arbitrar da continuação de seu movimento ascendente ou descendente, o chamado impulso. Inspirado por Jegadeesh e Titman (2011), foco a atenção no desempenho pós-crise da estratégia de negociação de impulso, com foco especial no retorno negativo do ano de 2009. Uma amostra de 1294 empresas da NYSE de julho de 2009 a junho de 2015 é investigado e o resultado da regressão mostra que o retorno da estratégia de impulso desapareceu nos EUA. Com base na pesquisa, os retornos ajustados, com base no modelo fator fama-francês, de todas as carteiras de vencedores e perdedores não são significativamente diferentes de zero. O resultado da regressão indica que o desaparecimento do retorno anormal descoberto em Jegadeesh e Titman (1993). Portanto, este trabalho emprega modelo de comportamento e atribui o retorno ao mercado sobre ou sob reação à informação. Esta conclusão também pode fornecer suporte para testar a hipótese de mercado eficiente, a que o efeito momentum é fortemente contra.

Capítulo 1 Introdução.

Desde 1960, a hipótese de mercado eficiente foi amplamente aceita pelo mercado financeiro. A teoria das finanças tradicionais proposta por Fama e o francês declara que há uma compensação entre risco e retorno, e ninguém consegue alcançar lucros mais elevados sem correr riscos adicionais. Mais tarde, a teoria de preços de arbitragem lançada por Stephen Ross forneceu uma explicação adicional para o movimento de preços sob a situação de mercado eficiente. No entanto, esses documentos não impedem a paixão dos indivíduos gananciosos de explorar lucros de risco zero. Pesquisadores e investidores encontraram consistentemente problemas com a hipótese de mercado eficiente e APT, o mais proeminente é a anomalia de momentum descoberta por Jegadeesh e Titman. A estratégia de momentum baseia-se no fenômeno de que as melhores ações (mais desfavoráveis) nos últimos meses tendem a continuar a desempenhar boas (más) nos próximos meses. De acordo com Jegadeesh e Titman (1993), esta estratégia poderia gerar consistentemente um retorno anormal de cerca de 1% por mês para o mercado americano durante o período 1965-1989. No seguinte artigo, Jegadeesh e Titman (2011) mostram que as estratégias de impulso ainda persistem para serem rentáveis ​​até a década de 1990 e há evidências empíricas em todos os países para apoiá-la. Além disso, também ampliou sua pesquisa até 2004 e conseguiu obter um resultado consistente. No entanto, as estratégias experimentaram a primeira perda para o período de cinco anos desde 2004. Mais cinco anos já passou desde que o papel e o mercado financeiro sobreviveu e está se recuperando da crise financeira. É interessante para o pesquisador saber como a estratégia de impulso foi realizada após a crise financeira e qual é a razão por trás da mudança dramática no lucro momentum.

Então, minha pergunta de pesquisa é:

Qual é o desempenho do portfólio de momentos após a crise financeira global?

Em particular, este artigo se concentrará na estratégia momentum com um período de classificação de seis meses e um período de detenção de também seis meses. Usando os mesmos períodos de classificação e tempo de espera como Jegadeesh e Titman (2001), estamos em uma tentativa de comparar com o resultado para ver se o sucesso da estratégia de impulso ainda persiste. No nosso estudo de acompanhamento, a pesquisa também será realizada sobre o desempenho da estratégia momentum com um período de classificação de seis meses e um período de espera de três meses para verificar se o resultado é consistente.

Para ilustrar o nosso processo em poucas palavras, a amostra consiste em todas as ações de 1991 listadas na bolsa NASDAQ que têm um registro de preço contínuo de 30 de junho de 2009 a 31 de maio de 2013. Desta amostra pequenas empresas de tamanho e ações de baixo preço são excluídas evite problemas de liquidez. As 1315 empresas restantes são usadas para formar carteiras de vencedores / perdedores no final de cada período de classificação com base nos últimos seis meses de retorno. Essas carteiras são realizadas nos próximos seis meses. A estratégia de roteamento mensal é aplicada, o que significa que, durante cada período consecutivo de doze meses em nosso período de amostragem a partir de julho de 2009 a maio de 2013, é formado um período de classificação e retenção. O vencedor dos vencedores / perdedores retorna para um mês em particular é a média dos retornos de todas as carteiras dos vencedores / perdedores realizadas naquele mês. As séries mensais calculadas de tempo de retorno dos vencedores / vencedores são então usadas para testar os retornos ajustados ao risco usando o modelo CAPM / Fama-French de três fatores. Além disso, o valor médio do livro para o mercado e a capitalização de mercado média das empresas sob cada carteira momentum e o retorno mensal médio de cada carteira momentum também são relatados para auxiliar na interpretação do resultado.

O restante deste artigo é construído da seguinte forma: o Capítulo 2 fornece um breve histórico de estudos de impulso. O Capítulo 3 detalha nosso processamento de dados e metodologia. O Capítulo 4 demonstra os resultados e as análises, e o Capítulo 5 conclui o documento.

Capítulo 2 Revisão da literatura e evidências empíricas anteriores.

2.1 O que é estratégia de negociação momentum.

O fenômeno de que os melhores e piores resultados dos últimos três a doze meses continuam a realizar, respectivamente, altos e baixos retornos nos próximos três a doze meses, é chamado de impulso de preços (Nico L. van der Sar, Preços de ações e Eventos Corporativos, 2ª edição 2011). A estratégia de negociação, teoricamente melhor, baseada nesse fenômeno que, basicamente, ocupa uma posição longa nos vencedores do passado, ao mesmo tempo em que os últimos perdedores se chama, é chamada de estratégia de negociação momentânea.

Esta estratégia consiste em dois períodos de tempo. O período A é o período de classificação em que as ações são classificadas em função de seus retornos passados, enquanto o período C é o período de retenção para quando as carteiras das ações selecionadas são mantidas. Às vezes, também há um período B chamado o período de omissão adicionado entre A e C para auxiliar o desempenho desta estratégia. No entanto, este artigo não inclui esse período, como Jegadeesh e Titman (2001).

Os investidores que seguem esta estratégia podem construir diferentes carteiras, escolhendo diferentes períodos de classificação e retenção que variam de 3, 6 a 12 meses. O grande lucro que conseguiram através da aplicação desta estratégia no momento inicial dos preços encontrados levanta a questão de saber se este fenômeno deve persistir, ou se é apenas uma compensação pelo risco.

2.2 Teorias por trás do lucro momentum.

Ao explicar a fonte do lucro momentum, a teoria das finanças tradicionais e o campo das finanças comportamentais se desviam muito. Na teoria das finanças tradicionais, o mercado é considerado globalmente eficiente. Um mercado de finanças informativo eficiente refere-se a um mercado onde os preços refletem completamente todas as informações relevantes disponíveis em qualquer momento (Fama, 1970). Para esta eficiência informacional, Fama (1970) distingue três formas, cada uma dessas formas está relacionada a uma coleção específica de informações, uma contendo mais do que a outra. A forma fraca que está no fundo desta hipótese de mercado eficiente é válida quando os preços refletem completamente todos os dados do mercado de segurança atualmente disponíveis. De acordo com isso, os futuros movimentos de preços são completamente independentes dos padrões de preços passados. Estratégias como o impulso comercial são, portanto, em vão. Os retornos anormais ajustados ao risco alcançados por Jegadeesh e Titman (1993) são, portanto, considerados uma anomalia que tenta rejeitar a EMH. No entanto, devido ao problema da hipótese conjunta, nunca se pode rejeitar a EMH, pois sempre há uma voz que julga que o modelo do fator de risco pode não ser perfeito. Conrad e Kaul (1998) argumentaram que os ganhos momentum poderiam ser inteiramente explicados devido à variação transversal em rendimentos médios, em vez de qualquer variação previsível de séries temporais no retorno de estoque.

A teoria das finanças tradicionais tem lutado durante anos para tentar explicar essa anomalia. Fama e French (1996) abordaram o fenômeno do impulso de preços como o principal constrangimento de seu modelo para o qual outros testes de robustez em outros conjuntos de dados recentes seriam apropriados. Grundy e Martin (2001) demonstraram que o lucro de grande impulso também não poderia ser explicado pelo modelo Fama-French três fator, mesmo que a dinâmica do fator betas fosse levada em consideração.

Onde as finanças tradicionais falharam, as finanças comportamentais ofereceram numerosas explicações sobre o impulso dos preços. Essas explicações podem ser resumidas como sobre-e / ou sub-reações de médio prazo como resultado dos investidores # 8217; percepção errônea de informações ou vieses cognitivos. Vários modelos teóricos foram construídos para explicar essas ineficiências. Entre eles estão o modelo construído por Daniel, Hirshleifer e Subrahmanyam (1998) com base no excesso de confiança e auto-atribuição do investidor, o modelo desenvolvido por Barberis, Shleifer e Vishny (1998), que tem uma segurança assumida para seguir uma caminhada aleatória e um investidor que acredita em qualquer um dos dois regimes incorretos e o modelo desenvolvido por Hong e Stein (1999), que separa a população em dois grupos - # 8216; os observadores de notícias & # 8217; e & # 8216; tradutores de momentum & # 8217; - e deixe a informação se difundir gradualmente entre eles.

2.3 Evidências empíricas anteriores.

Além dos modelos teóricos construídos para ilustrar o lucro do impulso, evidências empíricas foram documentadas para demonstrar a força de sua existência e o desempenho das estratégias de impulso. De longe, Shleifer, Summers e Waldmann (1990) mostraram uma forte evidência de troca de feedback positivo na maioria dos 32 mercados futuros e futuros de mercado de ações maduros e maduros. Rouwenhorst (1998) demonstrou a existência de um lucro de impulso ajustado de alto risco de mais de 1% por mês em doze países europeus de 1980 a 1995. De Haas (1999) examinou o efeito de impulso de preços para todos os estoques nos Países Baixos de 1976 a 1998 e também obteve um retorno anormal significativo de mais de 1% por mês. Os resultados também foram positivos embora baixos para os mercados asiáticos emergentes documentados por Chui, Titman e Wei (2000).

Os estudos mostraram que um desaparecimento do lucro momentâneo também chamou nossa atenção. Muga e Santamaria (2007) ao examinar o efeito momentum no mercado de ações espanhol durante a década de 1990 mostraram que a evidência de impulso desapareceu após a crise de 1997. Grinblatt e Titman (1989) e Grinblatt, Titman e Wermers (1995) mostraram que uma grande quantidade de fundos mútuos de sucesso parecia ter uma preferência por ações de vencedores do passado. Surge uma questão de saber se a intensa negociação institucional dos últimos anos corroeu o efeito momentâneo do seu desaparecimento.

Capítulo 3 Dados e metodologia.

3.1 Visão geral dos dados.

Os dados usados ​​neste documento provêm do banco de dados Datastream [TBD]. Ele contém todos os títulos de capital de 1991 listados na bolsa de ações do NASDAQ de 30 de junho de 2009 a 31 de maio de 2013. Essas empresas de 1991 não incluem as que foram divulgadas ou retiradas durante esse período. Assim, todas as empresas incluídas possuem um recorde mensal contínuo de preços durante todo o período. O número de empresas que foram públicas durante esse período é 329 dentro do qual não há nenhuma empresa que também tenha sido cancelada durante esse período. Infelizmente, não temos o número de empresas que sobreviveram até 30 de junho de 2009, mas foram retiradas da lista durante os 4 anos seguintes de período de amostra. Mais pesquisas serão realizadas sobre isso. Mas não esperamos que este número seja grande e espero que o número total de empresas excluídas não conte com mais de 20% da amostra total. Além disso, as empresas tendem a enfrentar um declínio no seu valor de mercado antes de serem retirados da lista. Eles são susceptíveis de cair no & # 8216; estoque pequeno & # 8217; categoria, definimos mais tarde, de qualquer forma, serão excluídos do conjunto de dados na seleção de amostra ex-post. Portanto, acreditamos que a exclusão dessas empresas não tornará nossos resultados tendenciosos por causa de viés de sobrevivência ou mineração de dados em seção transversal.

Os dados de preços mensais que usamos para essas empresas de 1991 são o preço de fechamento ajustado no final de cada mês a partir de 30 de junho de 2009 a 31 de maio de 2013. O preço ajustado é definido como o preço de fechamento que foi historicamente ajustado por bônus e direitos . Os dados também contêm o valor diário de mercado e o preço diário para o valor contábil de cada empresa durante o período. O valor de mercado é definido como o preço da ação multiplicado pelo número de ações ordinárias em questão. Nós também temos a corporação diária & # 8216; valor de mercado & # 8217; dados disponíveis para cada empresa que também leva em consideração os valores de mercado de outras ações listadas e não cotadas. Mas achamos que isso não faz diferença significativa para nós definir ações pequenas. Assim, apenas o valor de mercado é usado. O preço do valor contábil é definido como o preço da ação dividido pelo valor contábil por ação.

3.2 Seleção de amostra e estatística descritiva.

As pequenas empresas e os estoques de preços baixos são excluídos da nossa amostra para garantir que nossos resultados não sejam impulsionados principalmente por ações pequenas e não liquidas ou pelo salto de oferta e oferta apontado por Conrad e Kaul (1993) para De Bondt e Thaler (1985). Para conseguir isso, definimos a capitalização de mercado de cada empresa como a média de três anos do seu valor diário de mercado de 1º de janeiro de 2010 a 31 de maio de 2013. Para as empresas de 1991 no total, classificamos-as primeiro de acordo com essa média e excluímos essas que pertencem ao decil inferior. 200 empresas estão excluídas da amostra e as restantes 1791 firmas têm a capitalização de mercado de US $ 28,9 milhões para o mais alto US $ 377 bilhões. Em seguida, contamos o número de vezes para cada uma das empresas restantes a preços abaixo de US $ 5 por ação no final do total de 36 períodos de classificação de 31 de dezembro de 2009 a 30 de novembro de 2012. O comprimento que usamos para um período de classificação é de seis meses. Assim, o primeiro período de classificação é de 1º de julho de 2009 até 31 de dezembro de 2009, enquanto o último é de 1º de junho de 2012 até 30 de novembro de 2012 após 35 roll-overs mensais. As empresas com preços abaixo de US $ 5 por ação acima de 10 vezes nos fins dos 36 períodos de classificação (ou seja, os períodos de espera & # 8217; começos) são excluídos da amostra. Estes são o que definimos como empresas de baixo preço. 476 empresas estão excluídas neste caso, e as restantes 1315 são as que finalmente foram usadas para formar carteiras. A estatística descritiva da capitalização de mercado, a média de três anos do preço diário para o valor contábil e o retorno mensal médio dessas 1315 empresas podem ser encontradas na Tabela 1 do Apêndice. Devido às limitações de dados, existem 30 empresas que não possuem diariamente preço a reservar disponível. [TBD]

Ao usar os preços de fechamento ajustados mensalmente, primeiro os retornos mensais para cada empresa de julho de 2009 a maio de 2013 são calculados. Em seguida, os retornos compostos de cada seis meses consecutivos para cada empresa são calculados, a partir de 1º de julho de 8217 e 31 de dezembro de 2009 até 1º de junho a 31 de novembro de 2012. Estes são os 36 períodos de classificação discutidos na seção anterior. Seguindo Jegadeesh e Titman (1993), no final de cada período de classificação, classificamos as ações 1315 em nossa amostra com base em seus últimos retornos compostos de seis meses e, em seguida, agrupá-los em 5 carteiras igualmente ponderadas com base nessas classificações. Cada carteira é constituída por 263 empresas e é realizada nos próximos seis meses.

Período de classificação do período de retenção.

(Mês -5 a Mês 0) (Mês 1 a Mês 6)

Portfólio Eu sempre consigo ações classificadas de 1-263, que são aquelas ações que apresentam pior no período de classificação. O Portfolio II sempre contém ações classificadas de 264 a 789, e assim por diante. É o Portfolio V que detém os últimos vencedores. Cada carteira em nosso período de retenção é reequilibrada mensalmente por simplicidade. Uma vez que cada carteira é mantida apenas por seis meses, acreditamos que nossos retornos mensais para cada portfólio não se desviam muito daqueles, se não reequilibrados.

Para aumentar o poder de nossos testes, também construímos carteiras sobrepostas como Jegadeesh e Titman (1993): neste caso, um portfólio de quintil momentum em qualquer mês específico mantém ações classificadas nesse quintil em qualquer um dos seis meses anteriores. Por exemplo, uma carteira vencedora de dezembro compreende vinte por cento das ações com os retornos mais altos em relação ao período anterior de junho a novembro, de maio a outubro anteriores, e assim por diante até o período anterior de janeiro a junho. Cada coorte mensal recebe um peso igual neste portfólio.

Para colocar de outra forma, para cada mês (exceto o começo cinco e o final de cinco meses), temos agora seis portfólio I s, seis Portfolio II s e assim por diante, e o retorno do portfólio vencedor / perdedor (denotado como Portfolio 5 / Portfolio1) nesse mês é a média dos retornos dos seis Portfolio Vs / Portfolio Is. TBD.

Capítulo 4 Resultados e análises.

4.1 Retornos mensais médios.

Apêndice A Tabela 2 apresenta o retorno mensal médio de janeiro de 2010 a maio de 2013 para cada uma das cinco carteiras de momentum. A amostra é o estoque 1315 que selecionamos. EWI é o retorno mensal médio de uma carteira igualmente ponderada que contém todas as ações da nossa amostra, também reequilibrada mensalmente. O retorno mensal médio é calculado no caso composto mensalmente. P1 é a carteira igualmente ponderada de 20% das ações com os menores retornos nos últimos seis meses, enquanto a P2 é a carteira igualmente ponderada de 20% das ações com os próximos seis meses mais baixos, e assim por diante. Comparado com Jegadeesh e Titman (2001), o padrão monotônico crescente de retornos sobre as classificações de carteira observadas em seu resultado agora desaparece. Em vez disso, nosso resultado revela uma forma simétrica de retorno de U ao longo das fileiras. São os vencedores e as carteiras de perdedores (P5 e P1) que atingem os maiores retornos mensais médios. É o portfólio mais modesto P3 que atinge o menor retorno mensal médio. Um tanto irônico é que o portfólio de perdedores ainda supera os vencedores.

No entanto, essas diferenças não são estatisticamente significativas. A diferença entre os retornos da carteira P5 e P1 é de -0,037% e a estatística t é apenas -0,1068. Isso contrasta com a diferença de 1,17% e a estatística de 4,96 t encontrada em Jegadeesh e Titman (1993). Também tomamos a diferença entre os retornos da carteira P1 e P3 e descobrimos que sua estatística t também é menor que 1.

[Inserir o Apêndice Tabela 2]

Para ver se o nosso resultado da carteira de perdedores P1 que supera a carteira de vencedores P5 no caso médio é devido a um efeito potencial de um mês específico, os retornos mensais das duas carteiras de janeiro de 2010 a maio de 2013 são apresentados no Apêndice Figura 1 . De fato, há um mês (janeiro de 2012) em que o portfólio de perdedores P1 supera significativamente o portfólio de vencedores P5. No entanto, a partir da figura, não há evidências que sugerem que a maior parte do P5 supera a P1 nos outros meses. Depois de excluir os retornos de janeiro de 2012, muito ligeiramente a P1 ainda supera a P5, indicando que o efeito momentum já está desaparecido.

[Inserir Apêndice Figura 1]

4.2 Preço médio a valores contábeis e capitalizações médias de mercado.

Apêndice A Tabela 3 informa o preço médio do valor contábil das empresas em cada carteira. O preço do valor contábil de uma empresa neste caso é definido como a média de três anos de seu preço diário para o valor contábil. Também transformei o preço pelo valor contábil para a relação livro-mercado e reportar na Tabela 3.

[Inserir Apêndice Tabela 3]

Existe um padrão cada vez maior da relação entre o livro e o mercado de P5 a P1, indicando que o portfólio de ganhos do passado P5 é, em grande medida, construído por essas ações de glamour designadas por Lakonishok, Shleifer e Vishny (1994), enquanto o portfólio de perdedores tende a conter os estoques de valor. O padrão não é muito robusto e os índices de book-to-market são realmente muito próximos uns dos outros. Isso pode ser porque apenas dividimos a amostra em cinco quintis, e o que é mais importante é que usamos a média de três anos (que não varia com o tempo) para definir um livro-a-mercado da empresa em cada período de retenção que varia com o tempo e com as mudanças de posição da empresa dentro dos cinco quintis.

A Tabela 3 também relata a capitalização de mercado média das empresas sob cada portfólio de momentum. Há também um padrão crescente de P1 para P5, indicando que o portfólio de perdedores do passado é, em grande medida, construído por esses estoques de empresas de pequeno porte, enquanto os vencedores passados ​​tendem a conter grandes empresas. Semelhante ao preço do valor contábil, aqui a capitalização de mercado sofre com o problema de usar a média de mercado de três anos para definir a capitalização de mercado de uma empresa em cada período de retenção.

Os resultados acima sugerem que o maior retorno mensal médio da P1 parece ser em parte devido à sua menor capitalização de mercado e maior relação livro-mercado. Isso é consistente com o modelo Fama-French de três fatores (Fama e French, 1993), pois as empresas de pequeno porte e as empresas com índices mais elevados de livro para mercado tendem a ter maiores coeficientes de fatores de risco. No entanto, esse raciocínio não pode explicar o retorno mensal médio observado dos últimos vencedores P5. Isso pode ser devido ao problema que discutimos anteriormente que faz com que nosso índice médio de livro para mercado e indicações de capitalização de mercado médio não sejam precisos em tempo hábil para cada período de retenção. Também não consideramos a sensibilidade de cada carteira ao fator de risco do mercado e sua magnitude, o que explica o retorno ajustado ao risco em parte também. Para analisar mais adiante, na próxima seção, testaremos o retorno anormal ajustado ao risco usando o modelo de três fatores e verificamos os padrões de coeficientes de fator entre as cinco carteiras.

4.3 Os retornos anormais ajustados ao risco.

Embora a carteira de ganhadores P5 e a carteira de perdedores P1 em média superem P2 P3 e P4, temos que verificar se esse desempenho superior é atribuído ao risco. Tabela Apêndice 4 O Painel A resume as sensibilidades dos fatores de cada carteira para o modelo CAPM e o modelo Fama-French de três fatores com suas estatísticas t relatadas entre parênteses. A sensibilidade do mercado ao modelo CAPM é estimada regressando o retorno mensal de cada carteira momentum menos a taxa livre de risco (exceto as carteiras P1-P3 e P5-P1 de investimento zero) no retorno mensal do índice composto NASDAQ menos o taxa livre de risco, enquanto a sensibilidade ao fator ao modelo Fama-French de três fatores é estimada pela regressão dos retornos mensais dos três fatores Fama-French.

FF: R-R_f = �� (R_m-R_f) + b_s (SMB) + b_v (HML) + ��

A taxa livre de risco utilizada em ambos os casos é a taxa de juros mensal da conta do Tesouro. Estes dados são do Wharton Research Data Services. E os dados para os retornos mensais dos três fatores Fama-French são da Kenneth R. French Data Library. Devido às limitações de dados, a taxa de juros mensal apenas tem um registro disponível até dezembro de 2012. No entanto, como resultado da política de flexibilização quantitativa do Federal Reserve, as taxas de juros mensais durante todo o período de amostragem são muito próximas a zero, com o máximo apenas 0,01% . Assim, mesmo sem menos estas taxas de juros, os resultados são os mesmos. Além disso, testámos que, nos últimos cinco meses, os nossos resultados mudaram pouco.

Capítulo 5 Conclusão.

Todos os resultados estão de acordo?

Eles realmente contam uma história?

Como é a história que emerge diferente dos resultados anteriores na literatura?

Como os resultados contribuirão ou avançarão nosso conhecimento atual?

Jegadeesh, N. e S. Titman (1993), Retorna para comprar vencedores e vender perdedores: Implicações para a eficiência do mercado de ações, Journal of Finance 48, 65-91.

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Retornos mensais dos vencedores e das carteiras de perdedores.

Este número relata os retornos mensais da carteira de vencedores P5 e da carteira de perdedores P1 de janeiro de 2010 a maio de 2013. P1 é a carteira igualmente ponderada de 20% das ações com os menores retornos nos últimos seis meses e P5 é igualmente ponderada carteira de 20% das ações com os maiores retornos nos últimos seis meses. As amostras de ações usadas para formar essas carteiras são as 1315 empresas selecionadas de todas as ações listadas na bolsa NASDAQ durante o período de amostra de 30 de junho de 2009 até 31 de maio de 2013. A seleção das 1315 empresas é baseada nos critérios ilustrados na seção 3.2 seguindo as empresas que foram divulgadas ou retiradas durante o período da amostra, as empresas com uma capitalização de mercado pertencem ao decompo inferior e as ações com preços abaixo de US $ 5 por mais de 10 vezes nas 36 extremidades dos períodos de classificação estão excluídas.

Resumo das estatísticas descritivas.

Esta tabela apresenta as estatísticas descritivas do valor médio diário de mercado (capitalização de mercado) e do preço diário médio ao valor contábil de 1º de janeiro de 2010 a 31 de maio de 2013 para o 1315 (exceto para a PTBV média onde faltam dados para 30 empresas) empresas selecionadas de todas as ações listadas na troca do NASDAQ durante o período de amostra de 30 de junho de 2009 até 31 de maio de 2013. Também é relatada a estatística descritiva do retorno mensal médio de janeiro de 2010 a maio de 2013 das 1315 empresas. Este retorno mensal médio é calculado no caso composto mensalmente. A seleção das empresas 1315 baseia-se nos critérios ilustrados na seção 3.2, após o que as empresas ficaram públicas ou foram retiradas da lista durante o período de amostra, as empresas com uma capitalização de mercado pertencem ao decil inferior e as ações apresentaram preço inferior a US $ 5 por mais de 10 vezes aos 36 os limites dos períodos de classificação são excluídos. A unidade para MKT_CAP é em milhões.

Retornos mensais médios.

Esta tabela apresenta o retorno mensal médio de cada uma das cinco carteiras de momentum formadas com base em retornos de seis meses passados ​​e mantidos por seis meses. O retorno mensal médio é calculado no caso composto mensalmente. P1 é a carteira igualmente ponderada de 20 por cento das ações com os menores retornos nos últimos seis meses, P2 é a carteira igualmente ponderada de 20 por cento das ações com os próximos retornos mais baixos, e assim por diante. A amostra NASDAQ Stocks é as 1315 empresas selecionadas de todas as ações listadas na troca do NASDAQ durante o período de amostra de 30 de junho de 2009 até 31 de maio de 2013. A seleção das 1315 empresas é baseada nos critérios ilustrados na seção 3.2, após o que as empresas foram públicos ou retirados durante o período da amostra, as empresas com uma capitalização de mercado pertencem ao décimo inferior e as ações com preços abaixo de US $ 5 por mais de 10 vezes nas 36 extremidades dos períodos de classificação são excluídas.

Preço médio a valores contábeis e capitalizações médias de mercado.

Esta tabela informa o preço médio do valor contábil, o índice médio de livro para mercado e a capitalização de mercado média das empresas em cada portfólio. O preço do valor contábil / capitalização de mercado de uma empresa neste caso é definido como seu preço diário médio para valor contábil / valor de mercado de 1º de janeiro de 2010 a 31 de maio de 2013. P1 é a carteira igualmente ponderada de 20% das ações com a menores retornos nos últimos seis meses, P2 é o portfólio igualmente ponderado de 20% das ações com os próximos retornos mais baixos, e assim por diante. A amostra NASDAQ Stocks é as 1315 empresas selecionadas de todas as ações listadas na troca do NASDAQ durante o período de amostra de 30 de junho de 2009 até 31 de maio de 2013. A seleção das 1315 empresas é baseada nos critérios ilustrados na seção 3.2, após o que as empresas foram públicos ou retirados durante o período da amostra, as empresas com uma capitalização de mercado pertencem ao décimo inferior e as ações com preços abaixo de US $ 5 por mais de 10 vezes nas 36 extremidades dos períodos de classificação são excluídas. A unidade para MKT_CAP é em milhões.

PANEL A CAPM e Fama-French Factor Sensitivities.

Esta tabela apresenta as sensibilidades dos fatores de cada carteira momentum para o modelo CAPM e o modelo Fama-French three-factor. CAPM market sensitivities/FF factor sensitivities are the slope coefficients in the CAPM model/Fama-French three factor model time-series regressions. Their t statistics are reported in parentheses. The testing period is from January 2010 to December 2012. ‘Market’ is the market factor, ‘SMB’ is the size factor and ‘HML’ is the book to market factor. P1 is the equally weighted portfolio of 20 percent of the stocks with the lowest returns over the previous six months, P2 is the equally weighted portfolio of 20 percent of the stocks with the next lowest returns, and so on. The sample of firms used is the 1315 firms selected from all the stocks listed on the NASDAQ exchange during the sample period of June 30th 2009 to May 31st 2013. The selection of the 1315 firms is based on the criteria illustrated in section 3.2 following which firms went public or got delisted during the sample period, firms with a market capitalization belong to the bottom decile and stocks priced below $5 for above 10 times at the 36 ends of ranking periods are excluded.

PANEL B The Risk Adjusted Abnormal Returns.

This table reports the risk adjusted returns of each momentum portfolio to the CAPM model and the Fama-French three-factor model. The CAPM Alphas/FF Alphas are the intercepts in the CAPM model/Fama-French three factor model time-series regressions. Their t statistics are reported in parentheses. The testing period is from January 2010 to December 2012. P1 is the equally weighted portfolio of 20 percent of the stocks with the lowest returns over the previous six months, P2 is the equally weighted portfolio of 20 percent of the stocks with the next lowest returns, and so on. The sample of firms used is the 1315 firms selected from all the stocks listed on the NASDAQ exchange during the sample period of June 30th 2009 to May 31st 2013. The selection of the 1315 firms is based on the criteria illustrated in section 3.2 following which firms went public or got delisted during the sample period, firms with a market capitalization belong to the bottom decile and stocks priced below $5 for above 10 times at the 36 ends of ranking periods are excluded.

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A Estratégia Completa de Negociação Swing.

Agora, vamos colocar tudo em uma estratégia de troca de swing. Este plano de negociação é para comerciantes discricionários. Seu sucesso dependerá de quão bem você use seu critério!

Depois de entender os conceitos, modifique esta estratégia de negociação em uma estratégia própria.

Sinta-se livre para mudar as coisas um pouco. Talvez você queira adicionar algum outro tipo de indicador técnico. Ou talvez você queira incorporar alguns fundamentos no mix. Seja o que for que você decidir, faça o seu próprio.

Você será muito mais bem sucedido com uma estratégia de negociação que você design, ao invés de seguir cegamente o plano de outra pessoa! Ok, vamos começar com nossa estratégia comercial. Começaremos por preparar a semana seguinte.

Preparando-se para a semana de negociação.

Nos domingos de manhã, levanto-me cedo, pego uma xícara de café e dirijo-me ao computador para me preparar para a semana de troca. Estou desejando saber quais tipos de negociações eu vou focar na próxima semana (longa ou curta). Esta parte é fácil. Usando nossa estratégia de timing de mercado, analisamos as médias móveis para determinar se seremos tendenciosos para o lado longo ou curto do mercado.

Lembre-se de que permanecer em dinheiro (sem cargos) e fora do mercado é uma estratégia. Você não precisa trocar!

Uma vez que descobrimos o tipo de negociação que faremos, é uma boa idéia ter uma idéia do que provavelmente afetará o mercado para a semana seguinte. Estas são algumas das coisas que eu olho:

Eu olho para o calendário econômico para ver quais são os tipos de relatórios que podem influenciar o mercado. Eu também olho em gráficos para todos os principais grupos da indústria para ver quais são fortes, que são fracos e quais potenciais fazer grandes movimentos.

Tenha um caderno acessível ao lado do seu computador para anotar idéias sobre a próxima semana. Quando você está negociando, você esquecerá sua pesquisa de fim de semana! Ter notas ao seu lado será útil.

Pesquisa de estoque.

Agora vamos executar nossas varreduras para encontrar alguns negócios em potencial. Lembre-se de que estamos à procura de ações que tenham puxado para trás na Zona de ação dos comerciantes. Aqui está um exemplo:

Especificamente, estamos procurando estoques que:

Sprime os resultados da sua varredura e encontre aqueles que mostrem essas características específicas. Adicione estes à sua lista de observação.

Percorra o exemplo de trades nesta página para ter uma melhor idéia do que você deveria procurar em um gráfico de ações.

Estratégia de negociação.

Usando esta estratégia de negociação, aguardamos que Williams% R nos dê um sinal para ir longo ou curto (veja a página de timing do mercado para obter detalhes). Uma vez que isso acontece, então percorra sua lista de observação para encontrar trocas potenciais. Pode ser que a varredura que você executou no domingo não ofereça nenhuma configuração boa, então execute sua verificação novamente para procurar negócios usando os mesmos critérios descritos acima.

Agora você está procurando uma entrada específica em um estoque usando padrões de castiçal.

ESPERAR! Antes de trocar um estoque, verifique se a empresa não está prestes a divulgar seu relatório de ganhos. Caso contrário, isso pode acontecer com você:

Uma ordem de perda de parada não irá protegê-lo contra uma lacuna durante a noite como esta! Você acha que pode prever de antemão se a versão de ganhos será ou não boa ou não? Pense de novo. Isso não é comercializado - é jogo. Você pode perder muito dinheiro comprando ou cortando um estoque antes de uma liberação de resultados.

Você pode verificar facilmente quando um estoque está prestes a divulgar seu relatório de ganhos usando o Yahoo Finance. Basta digitar o símbolo do ticker e mostrará a data do próximo relatório de ganhos. Muito fácil, hein?

Agora, uma vez que você estiver no comércio, esquecer o mercado, esquecer as novidades e esquecer as opiniões! Troque o gráfico. Use sua estratégia de saída para obter lucros ou perdas. Se você gerenciou seu dinheiro corretamente, então você deve ter pequenas perdas e, por fim, seus lucros irão cobrir isso e mais!

O sucesso desta estratégia de negociação depende do seu critério para encontrar boas ações para negociar e quão bem você gerencia seu dinheiro. Embora eu não possa garantir que você terá sucesso com esta estratégia de negociação, garantiverei que alguns desses conceitos melhorarão seu sucesso como comerciante de swing.

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