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[+3]    #426 23/04/2019 13h37 → Stratégie Momentum ETF : 10-20% par an depuis 2006 et + (backtest, etf, momentum, tracker)

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Cet article peut vous intéresser: TRUTHS ABOUT STOP-LOSSES THAT NOBODY WANTS TO BELIEVE

La stratégie semble etre proche de celle que vous évoquez:
"The strategy used a simple 10% stop loss value. When exceeded the portfolio was sold and the cash invested in long term US government bonds. Cash would be moved back into the stock market once the 10% fall in the stock market was recovered (the 10% stop-loss was recovered)."

Bonne journée

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#427 23/04/2019 14h38 → Stratégie Momentum ETF : 10-20% par an depuis 2006 et + (backtest, etf, momentum, tracker)

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Le dernier article cité est très intéressant.
A vrai dire, après tous les retours négatifs reçus sur ma stratégie stop-loss, j’avais fini par me pencher sur le logiciel Pro-Real Time avec l’aide d’un ami, et nous avions réussi à modéliser différentes stratégies à appliquer sur l’ETF S&P500. Et malgré toutes nos tentatives, pas moyen de faire mieux qu’un simple buy and hold, quelle que soit la période étudiée ! Les stops semblent se déclencher de façon trop intempestive, ou à contre-temps, bref, je commençais à me dire que mon idée toute simple était aussi une idée toute pourrie…

Et puis voici cet article, en fait la somme de 3 études, qui semble dire exactement le contraire !

Alors j’ai bien tout lu (et en anglais c’est pas toujours facile) et les auteurs on l’air de conseiller plutôt un stop de 20% que 8%, ils ne parlent pas vraiment des conditions de retour sur le marché (très important à mon avis), mais malgré tout, les éléments semblent pencher en faveur de ce système ! En tout cas , versus un traditionnel buy and hold.

Bref, je ne sais plus trop quoi penser… je vais sans doute retourner à mes backtests…

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#428 23/04/2019 14h52 → Stratégie Momentum ETF : 10-20% par an depuis 2006 et + (backtest, etf, momentum, tracker)

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Oui cet article est très intéressant mais il date un peu, les thèses de 2009, disent notamment (la première) que rien n’est vraiment démontré car l’overfitting (l’excès d’optimisation) peut avoir un effet sur les résultats obtenus (ici -10%)
Ils ne mettent pas non plus de vrai vérification. Ils mettent  l’exemple optimisé et c’est souvent source de déboire quand on l’applique à une autre période.

Dans la dernière étude, ils mettent aussi en jeux une double stratégie momentum + stop loss. Mais mon point de vue reste que le stop loss est aussi visible et peu attiré nos robots en créant des ramassages possibles de nos jours, donc attention aux effets de bords et à l’influence de la stratégie sur les cours également.

Mais nous ne fermerons certainement pas le débat ici.

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