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Estrategias de trading con Time Series Momentum

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dc.contributor.advisorRamírez Jaime, Hugo Eduardo
dc.creatorAcero Ríos, Esstefanía
dc.creator.degreeMagíster en Finanzas Cuantitativasspa
dc.creator.degreetypePart timespa
dc.date.accessioned2019-07-23T14:34:19Z
dc.date.available2019-07-23T14:34:19Z
dc.date.created2019-06-17
dc.date.issued2019
dc.description.abstractConstructing a time-series momentum strategy involves the volatility-adjusted aggregation of univariate strategies and therefore relies heavily on the e ciency of the volatility estimator and on the quality of the momentum trading signal. Using a dataset with intra-day quotes of 18 assets from May 2017 to May 2019, we investigate these dependencies and their relation to time-series momentum pro tability. Momentum trading signals generated by tting a linear trend on the asset price path maximise the out-of-sample performance in small holding periods while minimising the portfolio turnover, hence dominating the ordinary momentum trading signal in literature, the sign of past returns. Regarding the volatility adjusted aggregation of univariate strategies, the Realized Volatility estimator did not present the best results as it was expected, however the Yang-Zhang range estimator and Garman and Klass Modi ed estimator constitute a good choice for volatility estimation in terms of maximising eficiency (Theorically) and minimising the ex-post portfolio turnover, althought the bias is not minimum.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_19986
dc.identifier.urihttp://repository.urosario.edu.co/handle/10336/19986
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosariospa
dc.publisher.departmentFacultad de Economíaspa
dc.publisher.programMaestría en Finanzas Cuantitativasspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
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dc.source.bibliographicCitationD. Yang and Q. Zhang. Drift-independent volatility estimation based on high, low, open, and close prices. The Journal of Business, 73(3):477{91, 2000.spa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectTrend-followingspa
dc.subjectTime Series Momentumspa
dc.subjectVolatility Estimationspa
dc.subjectTrading Signalsspa
dc.subjectPortafolio Turnoverspa
dc.subject.ddcEconomía financieraspa
dc.subject.lembAnálisis de inversionesspa
dc.subject.lembTasa de retornospa
dc.subject.lembVolatilidadspa
dc.subject.lembModelos matemáticosspa
dc.titleEstrategias de trading con Time Series Momentumspa
dc.typemasterThesiseng
dc.type.documentTesisspa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.spaTesis de maestríaspa
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