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Diversifikation


Modelle lassen sich in mehrfacher Weise unterscheiden. Wichtige Modell-Eigenschaften sind:

  • Trade-Frequenz
  • Inputdaten-Intervalle, die eine feste Länge besitzen oder Preis-abhängig erzeugt werden
  • Inputdaten-Raster (Tages-, 8h, 1h oder 10min Raster)
  • Level- oder Zeitpunkt-gesteuerte Signale
  • Signalzustände
  • Trading-Zeitpunkte
  • Trade-FrequenzPerformancekurven Verlauf
  • Stärken-Schwächen-Profil

Unterschiede bei Trade-Frequenz, Trading-Zeitpunkten, Signal-Steuerungs- und Inputdaten- Eigenschaften lassen sich leicht für eine Vorselektion von Modellen einsetzen. Die Bewertung der Unterschiede von Performancekurven, Signalzuständen und Stärken-Schwächen-Profile ist aufwändiger.

Ein bekanntes Maß für die Unterschiedlichkeit von Modellen ist die Korrelation der zugehörigen Performancekurven. Ein ähnliches Maß lässt sich für die Signalzustände zweier Modelle definieren. Auf die Messung der Modell-Unterschiedlichkeiten bezüglich ihres Stärken-Schwächen-Profils möchte ich auf der Seite Vektor Abstand näher eingehen.

Alle Maße zur Bewertung der Unterschiedlichkeit von Modellen liefern Aussagen zur Unterschiedlichkeit von Paaren von Modellen. Eine einfache Möglichkeit aus diesen paarweise vorliegenden Daten ein Portfolio zusammen zu setzen, besteht darin, als weiteres Modell dasjenige auszuwählen, das zu den bisher ausgewählten Modellen die geringste Ähnlichkeit besitzt.

Sind mehrere Portfolios aus einer vorgegebenen Menge von Modellen konstruiert worden, stellt sich die Frage nach der Bewertung dieser Portfolios hinsichtlich der Diversifikation.

Ein Maß für die Güte der Zusammenstellung eines Portfolios P ist die Differenz des Portfolio MDD zum Mittelwert der Modell MDDs.

Diversification Benefit: = avg (MDD(M)) - MDD(P), wobei der Mittelwert avg über alle Modelle des Portfolios genommen wird.

Je besser es gelungen ist, ein diversifiziertes Portfolio zu konstruieren, desto höher ist der Diversification Benefit.

Damit schließe ich dieses Thema hier ab, um mich dem Stärken-Schwächen-Profil eines Modells zuwenden. Die Umsetzung dieses Profils in Vektoren, die aus Modell Performance und Drawdown gewonnen werden, erlaubt die Untersuchung der Unterschiedlichkeit von Modellen anhand des Vektor Abstands.

 

 
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