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AIM é usado por mais de 14.000 profissionais em quase 90 países em mais de 700 empresas clientes, incluindo alguns dos maiores gestores de ativos, fundos de hedge, companhias de seguros, fundos de pensão e agências governamentais. Nosso objetivo é oferecer a tecnologia de gerenciamento de ativos mais escalonável no mercado, que permita aos clientes do AIM desenvolver ativos em investimentos existentes e expandi-los rapidamente em novas classes de ativos, mercados ou estilos de investimento sem interrupção. A Bloomberg Fixed Income Trading (FIT) está transformando o mercado de derivativos com a primeira plataforma de negociação mista para negociação de swap OTC e ALLQ Derivatives. A plataforma permite que os investidores compradores revisem os preços indicativos e executem diretamente com os revendedores no serviço Bloomberg Professional. O que torna a ALLQ Platform única é sua capacidade de fornecer uma visão completa da liquidez do negociante e detalhes em várias moedas sobre swaps de taxa de juros (IRS) e CDS. A Análise de Sensibilidade do Sistema de Gerenciamento Automático de Investimentos (AIM) Robert Lichello Selecionando Variáveis de Entrada AIM Para esta análise, selecionaremos três variáveis de entrada do algoritmo AIM: Freqüência de avaliação, de investimento inicial de capital e diferentes tipos de investimentos de capital. Sr. Lichello sugeriu olhar para o preço das ações em uma freqüência mensal, vamos manter essa noção em nossa análise de sensibilidade e também olhar para tomar decisões em uma base semanal. Para o comerciante verdadeiramente ativo também veremos como o algoritmo reage a tomar decisões diariamente. O Sr. Lichello sugeriu pela primeira vez uma divisão de 50-50 entre capital próprio e caixa. No entanto, em edições posteriores de seu livro, ele sugeriu proporções tão altas quanto 80-20 patrimônio líquido. Vamos manter ambas as noções para a nossa análise de sensibilidade e também explorar o espaço abaixo de 50-50. Nossas configurações começarão em 30 patrimônio líquido, e aumentarão em 10 intervalos até alcançar 80 patrimônio líquido. A State Street Global Advisors vende ETFs que dividem o SampP 500 em 9 setores (Consumer Discretionary, Consumer Staples, Energy, Financial, Health Care, Industrial, Materiais, Tecnologia e Utilitários). Nesta análise, iremos procurar dois ETFs setoriais além do ETF de recebimento de depósito S amp P, ticker SPY. Usaremos um ETF que tenha maior volatilidade de preços do que o SPY e outro com menor volatilidade que o SPY. Para medir a volatilidade, usaremos um beta de estoque. Usando Morningstars estimativa de 3 anos beta, encontramos que o ETF com a maior volatilidade (beta de 1,24) é o estoque de energia, ticker XLE. O estoque do setor com o menor beta de 0,18 é o Utility ETF, 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 de entrada e configurações. AIM Inovador Automático de Investimento: Mecânico, Software de Investimento de Estoque Automatizado para Investimento a Longo Prazo Investidor Automático: Um Pacote de Software Potente, Automatizado, Mecânico de Investimento de Estoque Projetado para Aumentar seus Retornos, Minimizar seu Risco e Economizar Tempo. Selecionando Variáveis de Saída e Tempo Para as variáveis de saída precisamos da 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 vamos usar para padronizar o cálculo. Além disso, vamos capturar o valor final da carteira, qualquer falta de dinheiro que possa ocorrer eo número total de negócios. O período de tempo para os dados de preços históricos é de 12/22/1998 a 31/7/2017, um pouco mais de 14-1 / 2 anos. Dados históricos de preços e dividendos fornecidos através do site de finanças da Yahoo. Para resumir, vamos mostrar todos os casos de back-test que vamos executar para esta análise. Existem 54 combinações distintas de variáveis e configurações que vamos mudar simultaneamente. Todos os cinqüenta e quatro casos de teste são exibidos em um formato gráfico, consulte a figura intitulada Test Cases. Cada caso de teste representa um único back-test, por exemplo, um caso de teste é definir o algoritmo AIM para 30 investimento de capital inicial, definir a frequência de avaliação para diariamente e usar dados históricos de preço 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 caixa e número total de negócios. Qual variável de entrada você acha que terá o maior efeito sobre a Taxa de Retorno Suposições para Testar AIM É sempre necessário documentar as suposições ao fazer uma análise empírica, aqui está a lista para esta análise: Total montante do investimento inicial é 10.000. A compra inicial é o preço em aberto em 12/22/1998 As decisões AIM são baseadas no preço de fechamento das ações no último dia de negociação do mês para a freqüência de avaliação mensal, último dia de negociação da semana para a freqüência de avaliação semanal ou preço de fechamento para Dia para frequência de avaliação diária. O preço de compra ou venda é o preço de venda das ações no próximo dia de negociação após uma decisão da AIM. As ordens de compra ou de venda são acionadas somente se a ordem de mercado AIM for / - 5 do valor patrimonial atual da carteira. As insuficiências de caixa serão financiadas ea conta de caixa será definida como zero até que uma ordem de venda seja executada. Comissão de negociação de ações não é levado em consideração, no entanto, podemos estimar o custo global de comissão, usando o número total de comércios. Taxa de retorno sobre reserva de caixa é de 0,5 TAEG. Os dividendos são reinvestidos em ações adicionais. Back-Test Results A tabela intitulada Back-Test Results apresenta os resultados de todos os 54 back-tests. Utilizou-se análise de regressão para determinar qual das três variáveis de entrada tem o efeito mais significativo sobre a taxa de retorno e os resultados são: Tipo de ETF - Investimento de capital inicial mais Significativo - Frequência Significativa de Avaliação - insignificante De facto, as duas variáveis significativas, Tipo de ETF e conta de investimento de capital inicial para 94 da variação que vemos na taxa de retorno (para o estatístico minded o valor r-quadrado ajustado é 0,937) Observe que um déficit de caixa significativo foi observado ao investir em SPY e XLU que Ocorreu em todos os níveis de frequências de avaliação e com investimentos iniciais de capital tão baixos como 50. No entanto, não houve insuficiência de caixa ao investir em XLE, independentemente da frequência de avaliação ou investimento inicial de capital. Para entender por que não houve falta de caixa ao investir no XLE precisamos desconstruir o mercado de alta de meados de 2002 para o pico daquele touro correr no final de 2007. De 7/23/2002 a 26/12/2007 XLE preço Variou de 19,80 a 80,55 a 306,8 aumento. AIM emitiria vários sinais de venda durante essa subida, criando reservas de caixa para comprar oportunidades durante o inevitável declínio do mercado que se seguiu. O SPY e 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. Assim, porque XLE é um estoque beta mais elevado, resultou em uma taxa mais elevada do aumento do preço, permitindo que AIM capture mais lucros. Isso resultou em dinheiro suficiente nos cofres para tirar proveito de vários sinais de compra durante o declínio do mercado íngreme de finais de 2008 a meados de 2009. Também vemos que o número de comércios aumentam à medida que aumenta a frequência de avaliação e como ETF beta aumenta. Intuitivamente isso faz sentido como esperávamos mais oportunidades de negociação se estamos verificando nosso valor de carteira com mais freqüência ou se o preço da ETF oscila para cima / para baixo mais violentamente. Olhando para o gráfico intitulado Efeitos do Tipo de Investimento vemos que a 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 olhar para o gráfico intitulado Efeitos do investimento inicial de capital. 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 de capital inicial de 80. Observe que a menor taxa de retorno que observamos foi de 3,8 e a mais alta foi de 14,5. Efeitos do Investimento em Patrimônio Inicial Finalmente, observando o gráfico intitulado Efeitos da Freqüência de Avaliação, vemos que a taxa média de retorno não muda muito de avaliações diárias para avaliações mensais. Na verdade, houve apenas uma ligeira diferença de 0,6 taxa média de retorno entre avaliações diárias e mensais. Efeitos da frequência de avaliação Uma vez que a frequência de avaliação é medida em tempo, podemos olhar para ele de um ponto de vista diferente. Podemos calcular um retorno, em dólares por hora, pelo tempo gasto avaliando a próxima decisão de compra / venda / retenção. Para fazer isso, precisamos estimar o aumento médio no valor final da carteira para avaliações mais freqüentes eo número total de horas gastas para avaliações. Por exemplo, se gastamos 5 minutos cada vez que atualizamos o algoritmo AIM, então ao longo dos 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. Observando o gráfico intitulado Efeitos da Freqüência de Avaliação no Valor da Carteira Final, observa-se que o valor médio da carteira final foi de 21.445 para as avaliações mensais, 23.772 para as semanais e 25.044 para as diárias. Com base nessas informações, o retorno para aumentar a avaliação 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 Então , 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 gasto. O retorno para aumentar a avaliação de mensal para diária é 11,85 por hora e 4,99 por hora para aumentar a avaliação de semanalmente para diariamente. Efeitos da frequência de avaliação no valor final da carteira Conclusões A partir do nosso primeiro artigo do AIM vimos que você pode melhorar o investimento Buy / Hold usando o AIM com o altamente diversificado ETF - SPY. A partir deste artigo vemos que mais melhoria pode ser obtida por desmontar SPY e usando AIM em setores de negócios individuais. Isto é devido aos ETFs individuais da indústria que têm um grau diferente de volatilidade (medido por Beta) do que o SPY agregado. Essa diferença permite que a AIM capture mais da volatilidade inerente não disponível para 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 estiver indo para usar AIM para controlar uma carteira de investimentos de capital é o tipo de ações / fundos mútuos / 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, não exploramos esses ETFs ultra volátil 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 a seleção de ações nos arquivos da A. I.M. Site de usuários, aqui está o link: Artigo Seleção de ações. Embora este seja focado na seleção de ações em empresas individuais, o conceito deve ser fácil de aplicar à seleção ETF. O fator seguinte que mostra um efeito significativo na taxa de retorno é o investimento inicial de capital. Como a taxa de retorno aumenta linearmente à medida que o capital investido inicialmente aumenta, então devemos usar esse fator como alavanca de risco / retorno. Por exemplo, se você é um investidor conservador e disposto a aceitar uma menor taxa de retorno para que a segurança, em seguida, apenas investir 30-50 inicialmente no ETF. Por outro lado, se você está disposto a assumir toda a força de investimentos de risco, em seguida, ir para o gosto de um investimento de capital inicial 60-80. Finalmente, o último fator, freqüência de avaliação parece ser insignificante em relação à taxa de retorno. No entanto, ao analisarmos o retorno do tempo extra gasto na avaliação do algoritmo AIM, vemos que nosso aumento no valor da carteira é o melhor quando se aumenta a frequência de avaliação de mensal para semanal (média de 47,49 por hora adicional avaliando o algoritmo AIM). Claro, você poderia tratar a freqüência de avaliação como um fator de conveniência. Se você tem o tempo ou a predisposição para verificar sua carteira diariamente por todos os meios têm a ele. Se você não tem muito tempo, mas tem um curto período nos fins de semana, em seguida, fazer o seu AIMing semanal. Se os seus dias e semanas são preenchidos com outras atividades, em seguida, talvez carteira mensal verificações são para você. Em qualquer cenário, você esperaria ver taxas semelhantes de retorno, no entanto, estar ciente de que seus custos de comissão de negociação total vai subir à medida que a freqüência de avaliação aumenta. Mais deste autor
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