Momentum de Series Temporales (TSMOM)
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Factor de Momentum de Series Temporales (TSMOM):
Rendimientos excedentes de acciones individuales:
Media Móvil Exponencial de Rendimientos:
Volatilidad del Rendimiento:
en:
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Representa el mes, utilizado para identificar un punto específico en el tiempo en datos de series temporales.
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Representa una acción específica y se utiliza para identificar un individuo específico en datos transversales.
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representa el rendimiento excedente de la acción $i$ en el mes $m$ en relación con sus propios rendimientos históricos. Es la diferencia entre el rendimiento real $r_{m,i}$ en el mes actual y la media móvil exponencial $\bar{r}_{m,i}$ de rendimientos pasados. Los rendimientos excedentes están destinados a capturar la desviación de los rendimientos de acciones individuales en relación con sus propios niveles históricos.
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representa el rendimiento de la acción $i$ en el mes $m$, generalmente definido como el cambio porcentual en el precio de la acción durante ese mes.
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Representa la media móvil exponencial de los rendimientos mensuales de la acción $i$ antes del mes $m$, que se utiliza para suavizar la serie temporal de rendimientos, eliminar el ruido y capturar tendencias potenciales. Su método de cálculo consiste en tomar una media ponderada de los rendimientos históricos, y el peso decae exponencialmente con el tiempo, de modo que los rendimientos recientes tienen un mayor impacto en la media móvil actual.
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Representa la volatilidad del rendimiento de la acción $i$ en el mes $m$. Es la raíz cuadrada de la media ponderada de las desviaciones de los rendimientos pasados de la media móvil exponencial, donde el peso decae exponencialmente con el tiempo. Este indicador mide el grado de cambio en el rendimiento durante un período de tiempo y refleja el nivel de riesgo de la acción.
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Representa el coeficiente de decaimiento exponencial, que es un parámetro entre 0 y 1, y determina el grado de influencia de los rendimientos históricos en la media móvil exponencial. Cuanto menor sea el valor de $\delta$, más rápido será el decaimiento de los rendimientos históricos, haciendo que la media móvil preste más atención a los rendimientos recientes.
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Representa el número de meses utilizados para calcular el rendimiento medio en el pasado, aquí 12 meses. $\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{12}\hat{r}_{m-j,i}$ representa el rendimiento excedente medio en los últimos 12 meses.
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El factor de momentum de series temporales (TSMOM) predice los rendimientos futuros analizando la tendencia de los rendimientos históricos propios de una acción. La idea central es que si una acción ha mostrado rendimientos excedentes positivos (negativos) durante un período de tiempo en el pasado, es probable que la tendencia continúe en el futuro (aunque la investigación muestra que suele ser lo contrario). El factor primero calcula la media de los rendimientos excedentes durante los últimos 12 meses y toma su signo como un indicador direccional. Luego, el rendimiento excedente del mes actual se divide por la volatilidad del mes actual para la normalización. El propósito de esto es hacer que la señal de momentum sea más robusta y reducir el peso de las acciones altamente volátiles. Por lo tanto, el factor TSMOM se puede utilizar para capturar el efecto de reversión a corto plazo de los precios de las acciones y construir una cartera de inversión correspondiente.