Technical trading revisited: False discoveries, persistence tests, and transaction costs
重新审视技术交易：错误发现、持续性检验与交易成本AI 解读 ↓
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重新审视技术交易：错误发现、持续性检验与交易成本
- 研究问题
- 技术交易规则在历史数据中的优异表现，能否经受数据窥探校正、事前规则选择和交易成本的共同检验？
- 方法与思路
- 作者使用1897—2011年道琼斯工业指数日价格，以错误发现率方法筛选交易规则，并检验表现持续性及交易成本影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，错误发现率方法可筛出更多优胜规则，但无法事前选出未来最佳规则；较低交易成本也足以抵消样本内表现。
- 阅读关注点
- 应核对规则集合、错误发现率控制方式、事前选择的信息边界，以及交易成本口径和持续性检验的时间划分。
- 阅读边界
- 结论来自所给摘要描述的指数、时期和规则集合；摘要未说明成本数值及检验细节，不能外推为所有技术策略均无效。
原文摘要
We revisit the apparent historical success of technical trading rules on daily prices of the Dow Jones Industrial Average index from 1897 to 2011, and we use the false discovery rate (FDR) as a new approach to data snooping. The advantage of the FDR over existing methods is that it selects more outperforming rules, which allows diversifying against model uncertainty. Persistence tests show that, even with the more powerful FDR technique, an investor would never have been able to select ex ante the future best-performing rules. Moreover, even in-sample, the performance is completely offset by the introduction of low transaction costs. Overall, our results seriously call into question the economic value of technical trading rules that has been reported for early periods.