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The correlation structure of anomaly strategies

机译:异常策略的相关结构

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摘要

We consolidate a large number of mean-significant anomalies into cluster portfolios. More than a third of cluster portfolios remain significant under the Hou et al. (2020) five-factor model - the best performing among six benchmark models tested. A best-first search yields nine factors that subsume all cluster portfolios as well as all significant anomalies, demonstrating the feasibility of a parsimonious description of average realised returns. The expected growth factor (EG) and a cluster portfolio linked to accruals are prominent factors that improve pricing performance. The search-generated model produces a monthly maximum squared Sharpe ratio of 0.51, considerably higher than current benchmark models. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们巩固大量的含义显着的异常成群组合。在HOU等人下,超过三分之一的集群投资组合仍然是重要的。 (2020)五因素模型 - 在测试的六种基准模型中表现最佳。最好的首先搜索产生9个因素,将所有群集投资组合以及所有重要的异常集成,展示了平均普通的平均返回的解析描述的可行性。与应计数相关的预期增长因子(例如)和集群组合是提高定价性能的突出因素。搜索生成的模型产生每月最大平方比率为0.51,远远高于当前基准模型。 (c)2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Journal of banking & finance》 |2020年第10期|105934.1-105934.39|共39页
  • 作者

    Geertsema Paul; Lu Helen;

  • 作者单位

    Univ Auckland Dept Accounting & Finance Business Sch Owen G Glenn Bldg 12 Grafton Rd Auckland New Zealand|Univ Auckland Business Sch Private Bag 92019 Auckland 1142 New Zealand;

    Univ Auckland Dept Accounting & Finance Business Sch Owen G Glenn Bldg 12 Grafton Rd Auckland New Zealand|Univ Auckland Business Sch Private Bag 92019 Auckland 1142 New Zealand;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Anomalies; Correlation; Cluster analysis; Machine learning; Asset pricing;

    机译:异常;相关;集群分析;机器学习;资产定价;

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