Retorno extremo negativo
factor.formula
Retorno Diario Mínimo = -min(R_1, R_2, ..., R_K)
La fórmula significa tomar el valor mínimo y luego tomar el valor negativo en la secuencia de rendimientos diarios de los últimos K meses. R_1, R_2, ..., R_K representan los rendimientos diarios de los últimos K meses.
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La tasa de rendimiento de la acción en el día de negociación i-ésimo. El método de cálculo de la tasa de rendimiento se puede definir según sea necesario (por ejemplo, tasa de rendimiento simple, tasa de rendimiento logarítmica).
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La longitud del período de observación, es decir, el número de meses de la serie de retornos diarios utilizada para calcular el mínimo.
factor.explanation
Este factor mide el riesgo a la baja de una acción capturando su peor retorno diario en el período reciente. La lógica detrás de esto es: si la distribución de retornos de una acción tiene una asimetría negativa, entonces es más probable que la acción tenga retornos negativos extremos a corto plazo. Por lo tanto, las acciones con altos retornos extremos negativos también pueden tener un riesgo a la baja y un riesgo de cola relativamente altos. Este factor se puede utilizar para:
- Gestión de riesgos: Identificar acciones con mayor riesgo a la baja y ayudar en la construcción de estrategias de control de riesgos.
- Estrategia de reversión del rendimiento: Los retornos negativos extremos a menudo van acompañados de oportunidades de rebote, y este factor se puede utilizar como una señal de referencia para estrategias de reversión del rendimiento.
- Investigación de finanzas conductuales: Examinar las reacciones de los inversores ante retornos negativos extremos y el impacto de las preferencias sesgadas en la fijación de precios de las acciones.
En contraste con el factor de "retorno máximo", este factor se centra en los retornos extremos negativos. En la investigación académica, los retornos extremos negativos se utilizan a menudo para probar si los inversores requieren mayores rendimientos esperados para las acciones con asimetría negativa.