nya dihitung sebagai hasil lebih minus hasil spot:
Hasil Gulir yang Direalisasikan =
(
Hasil Lebih Indeks
Hasil Lebih Indeks−1
)
−
(
Hasil Spot Indeks
Hasil Spot Indeks−1
)
(24.8)
Untuk sebagian besar indeks, guliran terjadi hanya pada beberapa hari per bulan, dan Here is the translation of the provided text into Indonesian:
"imbalan berlebih
yaitu sama dan imbalan roll yaitu nol. Perhatikan bahwa bobot minyak mentah dalam indeks
naik. Ini karena indeks memegang posisi tetap di setiap komoditas, jadi dengan
harga minyak mentah naik dengan persentase yang lebih tinggi daripada penurunan tembaga, proporsi dari
indeks yang diwakili oleh minyak mentah juga meningkat.
Kolom berikutnya dalam tampilan (Hari 3) menunjukkan rangkaian perhitungan yang sama tetapi
pada tanggal ketika indeks bergulir. Pada tanggal gulir, kontrak berjangka yang mendekati kedaluwarsa
TAMPILAN 24.3 Contoh Perhitungan Imbalan Indeks Komoditas
Hari 1 Hari 2 Hari 3
Harga Kontrak
Minyak Mentah (Oktober) 80 85 81
Tembaga (Desember) 320 310 300
Minyak Mentah (November) 80
Tembaga (Maret) 290
Jumlah Kontrak
Minyak Mentah 60 60 60
Tembaga 8 8 8
Bobot Indeks
Minyak Mentah 65,22% 67,28% 67,42%
Tembaga 34,78% 32,72% 32,58%
Total 100,00% 100,00% 100,00%
Tingkat Bunga
T-Bill AS 2,00% 2,10% 2,20%
Nilai Indeks
Indeks Spot 7.360 7.580 7.120
Indeks Imbalan Berlebih 10.000 10.299 9.864
Total"
Please let me know if you need further assistance! Here is the translation of the provided text to Indonesian:
Indeks Pengembalian) ×
(1 + T1/360)
(Istilah Pengembalian Total)
× (1 + Indeks Pengembalian Berlebihan) ×
(1 + T2/360)
Pengembalian Indeks
Pengembalian Spot (Indeks Spot Hari 2)/
(Indeks Spot
Hari 1) – 1
(Indeks Spot Hari 3)/
(Indeks Spot
Hari 2) – 1
Pengembalian Berlebihan (Indeks Pengembalian Berlebihan
Hari 2)/(Indeks
Berlebihan Hari 1) – 1
(Indeks Pengembalian Berlebihan
Hari 3)/
(Indeks Berlebihan
Hari 2) – 1
Pengembalian Total (Indeks Pengembalian Total
Hari 2)/(Indeks
Pengembalian Total
Hari 1) – 1
(Indeks Pengembalian Total
Hari 3)/(Indeks
Pengembalian Total
Hari 2) – 1
Pengembalian Roll yang Direalisasi
Pengembalian Berlebihan – Pengembalian
Spot
Pengembalian Berlebihan –
Pengembalian Spot
644 BAGIAN 4: KOMODITAS
diganti dalam indeks dengan kontrak baru. Perubahan terjadi setelah pasar berjangka tutup. Dalam contoh kami, minyak mentah untuk pengiriman bulan Oktober diganti dengan kontrak untuk pengiriman bulan November. Juga, tembaga untuk pengiriman bulan Desember diganti dengan kontrak untuk pengiriman bulan Maret berikutnya. Perubahan tersebut diasumsikan terjadi setelah penutupan perdagangan pada Hari 3.
Pada tanggal di mana terjadi roll. Here is the translation of the provided text into Indonesian:
indeks, yang mengatasi banyak keterbatasan dari indeks generasi pertama tradisional. Terakhir, kami menyajikan primer dan contoh perhitungan relevan untuk menentukan berbagai komponen nilai indeks komoditas dan hasil terkait.
CATATAN
1. Gorton dan Rouwenhorst (2006); Bhardwaj et al. (2015).
2. Stulz (1996).
3. Schneeweis (2006).
4. Gorton dan Rouwenhorst (2006); Bhardwaj et al. (2015).
5. Burkart (2006).
6. Untuk deskripsi tentang agribisnis dan kategori yang dilacak, silakan merujuk ke dana yang diperdagangkan di bursa MOO.
7. Silakan lihat diskusi di bagian 24.2.2, atau merujuk kepada Jensen dan Mercer (2011).
8. Lihat Guo dan Leung (2014b); Murphy dan Wright (2010).
9. Benham et al. (2015).
10. Benham et al. (2015).
11. Jensen dan Mercer (2011).
12. Burkart (2006).
13. Till dan Eagleeye (2005).
14. Rumus akan berubah untuk ETF pendek yang terlever. Lihat Avellanded dan Zhang (2009); Hill dan Teller (2009).
15. SEC (2011).
16. Kazemi et al. (2008).
17. Till dan Dalam Campuran Investasi. Proceedings Konferensi CFA, CFA Institute.
Chambers, D.R., dan Zdanowicz, J. 2015. "Keterbatasan Pengembalian Diversifikasi." Journal of Portfolio Management. 40 (4): 65–77.
Erb, C. B., dan C. R. Harvey. 2006. "Nilai Strategis dan Taktis dari Kontrak Berjangka Komoditas." Financial Analysts Journal 62 (2): 69–97.
Komisi Eropa. 2011. Penilaian Dampak Kebijakan Pertanian Bersama menjelang 2020, Lampiran 4, SEC (2011) 1153 final/2.
Fuertes, A. M., J. Miffre, dan A. Fernández-Pérez. 2014. "Strategi Komoditas Berdasarkan Momentum, Struktur Jangka, dan Volatilitas Idiosinkratik." The Journal of Futures Markets 35 (3): 274–97.
Garyn-Tal, S. 2013. "Menjelaskan dan Memprediksi Alpha ETF: Metodologi Rs." The Journal of Index Investing. 4 (4): 19–32.
Gorton, G., dan K.G. Rouwenhorst. 2006. "Fakta dan Fantasi tentang Kontrak Berjangka Komoditas." Financial Analysts Journal, CFA Institute.
Guo, K., dan T. Leung. 2014a. "ETF Komoditas Terpadu: Melacak ETF yang Dikelola. Symmetry Partners dan Universitas Central Michigan.
646 BAGIAN 4: KOMODITAS
Rallis, G., J. Miffre, dan A. Fuertes. 2013. “Peran Strategis dan Taktis Indeks Komoditas yang Ditingkatkan.” The Journal of Futures Markets 33 (10): 965–992.
Schneeweis, T., dan R. Spurgin. 2006. “Efek Pelaporan Awal pada Pengembalian Hedge Fund dan CTA.” The Journal of Alternative Investments 9 (2): 30–45.
Stulz, R. M. 1996. “Merenungkan Kembali Manajemen Risiko.” Journal of Applied Corporate Finance 9 (3): 8–25.
Till, H. 2006. “Sumber Struktural Pengembalian dan Risiko dalam Investasi Futures Komoditas.”
Makalah kerja, Pusat Penelitian Manajemen Risiko dan Aset EDHEC.
Till, H., dan J. Eagleeye. 2005. “Komoditas: Strategi Aktif untuk Pengembalian yang Ditingkatkan.” The Journal of Wealth Management 8 (2): 42–62.
Willenbrock, Scott. 2011. “Pengembalian Diversifikasi, Penyesuaian Portofolio, dan Teka-teki Pengembalian Komoditas.” Financial Analysts Journal 67 (4): 42–49.
BAGIAN
5
Hedge Fund dan
Dikelola kelas aset tambahan (seperti portofolio saham dan obligasi hanya panjang) atau investasi alternatif lainnya (seperti hedge fund, real estat, ekuitas swasta, atau komoditas hanya panjang).
25.1 STRUKTUR INDUSTRI FUTURES YANG DIOPERASIKAN
Managed futures yaitu kelas strategi yang relatif luas yang memiliki dua fitur kunci. Pertama, mereka "dikelola," yang berarti bahwa manajer uang profesional atau penasihat perdagangan komoditas (CTA) membuat keputusan perdagangan atas nama sebuah akun. "Futures" menunjukkan fokus utama industri ini pada penggunaan kontrak berjangka atau instrumen serupa. Produk-produk ini diinginkan untuk strategi-strategi ini karena transparansi dan risiko rekanan serta risiko kredit yang lebih rendah yang terkait dengan instrumen yang diperdagangkan di bursa. Sebagai contoh, kontrak berjangka yaitu transparan karena mereka distandarisasi dan sangat spesifik dan diperdagangkan di pasar yang mengumpulkan jaminan semua peserta. Untuk kontrak ini, lembaga kliring mengambil posisi di sisi lain perdagangan. tertarik untuk kontrak berjangka baik secara langsung oleh CPO atau melalui satu atau lebih penasihat perdagangan komoditas. CPO dapat bersifat publik atau privat. Di Amerika Serikat, persyaratan untuk berinvestasi dalam dana berjangka publik umumnya berbeda dari negara bagian ke negara bagian; dan secara global, persyaratan bervariasi dari negara ke negara. Bab 26 akan menjelaskan berbagai pendekatan untuk menyusun investasi dalam berjangka terkelola.
Secara global, industri perdagangan berjangka memiliki sejarah regulasi yang relatif singkat. Di Amerika Serikat, Komisi Perdagangan Berjangka Komoditas (CFTC) didirikan pada tahun 1974 sebagai badan regulasi federal untuk semua perdagangan berjangka dan derivatif. Badan regulasi ini kemudian dilengkapi dengan bursa berjangka AS dan Asosiasi Berjangka Nasional (NFA), sebuah badan regulasi mandiri yang didukung oleh industri yang dibentuk pada tahun 1982. Di Eropa dan Asia, dana berjangka terkelola diatur di bawah kerangka yang sama seperti dana lindung nilai. Misalnya, di Eropa, Memberikan insentif untuk memindahkan banyak kontrak OTC tradisional dari kontrak bilateral ke struktur kontrak yang dibersihkan secara multilateral di pasar berjangka. Banyak orang di industri ini menyebut pergerakan ini dari kontrak OTC tradisional ke kontrak yang dibersihkan secara multilateral sebagai futurisasi kontrak OTC. Bagi industri futures terkelola, ini berarti ada insentif untuk pertumbuhan di pasar berjangka dan potensi peningkatan jumlah kontrak futures yang dapat diperdagangkan ke depan. Industri futures terkelola telah berkembang seiring dengan ukuran pasar berjangka. Pameran 25.1 menggambarkan jumlah program unik dalam futures terkelola sejak 1975. Pameran 25.2 menggambarkan pertumbuhan dalam aset yang dikelola dalam futures terkelola sejak 1980. Mengingat kedua grafik ini, jelas bahwa program futures terkelola dan aset yang dikelola telah tumbuh secara substansial selama beberapa dekade terakhir. Pasar berjangka telah berkembang secara bersamaan. Untuk menunjukkan hal ini, Pameran 25.3 menggambarkan pertumbuhan dalam volume sebagai pelipatgandaan. Strategi fundamental bergantung pada data seperti perkiraan ekonomi, penawaran dan permintaan, serta jadwal rotasi tanaman, sementara strategi teknis biasanya menganalisis informasi historis seperti harga dan volume. Strategi juga dikategorikan ke dalam gaya implementasi, baik sistematis atau Sure! Here’s the translation of the text into Indonesian:
**Frekuensi**
Jangka Pendek
Makro Global
Nilai Relatif
Perdagangan Carry
Multistrategi
Jangka Menengah
Jangka Panjang
**TAMPILKAN 25.4 Dimensi Strategi Futures Terkelola**
Futures Terkelola 653
banyak pasar futures, mempertahankan collateral, dan mengontrol serta memantau sejumlah besar posisi.
25.2.2 Gaya Implementasi sebagai Dimensi Utama Futures Terkelola
Program sistematik biasanya lebih luas terdiversifikasi dibandingkan dengan trader diskresioner, baik dalam jumlah pasar yang dianalisis maupun dalam jenis strategi yang digunakan. Strategi futures terkelola diskresioner diterapkan atas kebijaksanaan seorang manajer CTA. Strategi ini bertujuan untuk berpartisipasi secara oportunistik dalam aksi harga yang dipicu oleh pasar, dengan keputusan perdagangan akhir dibuat atas kebijaksanaan manajer dana. Karena banyak manajer diskresioner juga menggunakan model kuantitatif untuk menentukan posisi, batas antara diskresioner murni dan sistematik terkadang dapat menjadi kabur (Park, Tanrikulu, dan Wang 2009).
25.2.3 Strategi Momentum yaitu fenomena yang terdokumentasi dengan baik dalam kelas aset tradisional dalam literatur, dimulai dengan Jegadeesh dan Titman (1993, 2011), yang mendokumentasikan momentum dalam imbal hasil saham. Sebagian besar temuan dalam literatur mendokumentasikan momentum dalam potongan lintas dari kelas aset tertentu. Misalnya, momentum lintas sektoral dalam ekuitas akan mengasumsikan bahwa saham yang telah berkinerja buruk atau baik di masa lalu akan terus melakukannya untuk beberapa waktu. Strategi momentum lintas sektoral akan membeli saham yang berkinerja baik dan menjual saham yang berkinerja buruk.
Di pasar berjangka, strategi yang analog yaitu membeli aset yang berkinerja baik dan menjual aset yang berkinerja buruk. Misalnya, jika harga minyak telah bergerak turun dan harga kapas telah bergerak naik, strategi momentum akan mengambil posisi pendek dalam kontrak berjangka minyak dan posisi panjang dalam kontrak berjangka kapas. Alih-alih fokus pada satu kelas aset, strategi momentum di pasar berjangka akan panjang. strategi, tren perlu diukur berdasarkan harga-harga masa lalu. Jika strategi mengikuti tren menggunakan horizon pendek untuk mengukur tren, itu disebut mengikuti tren jangka pendek, sementara penggunaan horizon panjang disebut mengikuti tren jangka panjang. Metode sederhana untuk mengukur suatu tren (atau kekuatan sinyal momentum) yaitu dengan menggunakan rata-rata bergerak dan membandingkannya dengan harga saat ini. Pertimbangkan strategi momentum jangka pendek pada minyak. Jika dalam seminggu terakhir minyak memiliki harga rata-rata $45 per barel dan harga saat ini yaitu $40 per barel, tren dianggap turun, dan posisinya akan pendek minyak. Jika harga rata-rata dalam seminggu terakhir yaitu $35 per barel, tren akan dianggap naik, dan posisinya akan panjang minyak.
Meskipun ada banyak cara untuk mengukur tren di seluruh industri, ada dua jenis strategi inti sederhana yang sering memberikan dasar untuk sinyal tren. Jenis pertama yaitu strategi rata-rata bergerak dan yang kedua yaitu breakout. Rata-rata Bergerak pada Indeks S&P 500 dari Juni 2013 hingga Desember 2013
Futures Terkelola 655
rata-rata dan rata-rata bergerak lambat. Lebih eksplisit, rata-rata bergerak 150 hari dari harga bisa menjadi rata-rata bergerak lambat (yaitu, mempertimbangkan jendela yang lebih panjang), dan rata-rata bergerak 50 hari dari harga bisa menjadi rata-rata bergerak cepat (yaitu, mempertimbangkan jendela yang lebih pendek). Strategi crossover rata-rata bergerak memiliki sinyal tren panjang ketika rata-rata bergerak cepat lebih besar daripada yang lambat, dan sinyal tren pendek ketika rata-rata bergerak cepat kurang dari yang lambat. Salah satu masalah utama dengan aplikasi sederhana dari strategi ini yaitu bahwa sinyal tren berdasarkan rata-rata bergerak dapat sering berubah tanda. Ini dapat mengakibatkan perdagangan yang tidak diinginkan dan biaya perdagangan yang terkait. Pada intinya, sinyal tren berdasarkan rata-rata bergerak mengikuti tren saat mereka berkembang.
Strategi breakout menciptakan sinyal tren positif atau negatif ketika harga melampaui rentang nilai. Rentang nilai ini seringkali... agar sama dengan 2% di bawah posisi tertinggi terbaru. Jika harga saat ini yaitu $100, maka posisi akan ditutup jika harga turun di bawah $98. Jika harga naik menjadi $110, maka harga trailing stop akan naik menjadi $107,80.
Baik strategi rata-rata bergerak maupun strategi breakout mendefinisikan serangkaian aturan untuk menciptakan sinyal perdagangan. Sinyal perdagangan yaitu sinyal yang mendefinisikan posisi di pasar tertentu, apakah panjang atau pendek. Sinyal-sinyal ini dapat berupa sinyal tren mentah, versi terfilter dari sinyal tren, atau kombinasi keduanya. Dalam praktiknya, sinyal perdagangan sering menggabungkan sinyal tren dari berbagai metode dan berbagai set parameter.
Misalnya, sinyal perdagangan mungkin merupakan rata-rata dari beberapa sinyal rata-rata bergerak dari berbagai jangka waktu dan berbagai jendela lihat kembali. Strategi mengikuti tren mengukur kekuatan tren di pasar berjangka. Strategi perdagangan berjangka dibangun dengan mengalokasikan risiko di berbagai posisi di pasar berjangka. Bagian terakhir dampak ekonomi pada
komoditas, pasar saham global, dan suku bunga jangka pendek dan jangka panjang. Strategi makro lainnya mungkin menggunakan input dan data fundamental untuk mengukur perubahan dalam permintaan minyak. Jika model manajer makro global memprediksi peningkatan permintaan, maka manajer akan mengambil posisi beli minyak; jika permintaan diprediksi akan menurun, maka manajer akan menjual posisi short minyak.
Manajer makro global dan Harga kontrak minyak jatuh sekitar 60%. Momentum dalam seri harga ini sangat jelas, dan banyak strategi mengikuti tren menangkap sinyal momentum dan melakukan posisi short pada minyak. Namun, peristiwa khusus ini tidak mudah diprediksi oleh model makro global, dengan banyak pelaku pasar merasa bahwa tidak mungkin harga minyak jatuh dengan begitu agresif. Dalam skenario ini, strategi mengikuti tren akan mendapatkan keuntungan dari posisi short, sementara banyak strategi fundamental akan terus mempertahankan posisi long pada minyak.
Strategi Nilai Relatif sebagai Fokus Strategi
Strategi nilai relatif fokus pada pencarian kesalahan harga relatif antara berbagai aset di berbagai pasar atau di berbagai waktu. Ada banyak cara untuk menerapkan strategi nilai relatif dalam kontrak berjangka. Strategi carry dirancang untuk memanfaatkan perbedaan dalam carry berbagai komoditas. Secara umum, carry suatu aset yaitu imbal hasil yang diperoleh dari memegangnya (jika positif) atau biaya untuk memegangnya (jika negatif). Misalnya, komoditas biasanya merupakan aset dengan carry negatif, karena mereka memerlukan biaya penyimpanan dan mungkin mengalami depresiasi; namun, komoditas yang dihedge dengan tepat dapat menjadi aset dengan carry positif jika pasar berjangka bersedia membayar premi yang cukup untuk pengiriman di masa depan. Perdagangan carry, yang melibatkan posisi panjang dalam kontrak berjangka pendapatan tetap dari negara-negara dengan suku bunga tinggi, dan posisi pendek dalam kontrak berjangka pendapatan tetap dari negara-negara dengan suku bunga rendah, dijelaskan lebih detail dalam Bab 28. CTAs multistrategi menggabungkan berbagai fokus strategi untuk menyediakan serangkaian sumber potensi imbal hasil dan profil risiko-imbalan yang terdiversifikasi. Biaya ion dikenakan berdasarkan setiap perdagangan. Akibatnya, biaya transaksi sangat penting untuk strategi jangka pendek yang mungkin memerlukan transaksi yang sering. Strategi jangka menengah hingga jangka panjang lebih fokus pada efek jangka panjang. Oleh karena itu, mereka tidak menyesuaikan posisi mereka secepat atau sesering program jangka pendek. Kapasitas perdagangan penting untuk strategi yang mengambil posisi besar relatif terhadap minat terbuka. Jika suatu strategi memerlukan perubahan posisi jangka pendek yang besar, strategi tersebut dapat menggerakkan pasar melawan strategi tersebut. Karena CTAs mengelola akun atas nama klien, mereka sering kali memperdagangkan beberapa akun secara bersamaan. Ini dapat menyebabkan slippage. Slippage terjadi ketika performa aktual menyimpang atau "meluncur" dari hasil perdagangan yang diharapkan menggunakan sinyal komputer.
25.3 FUNDAMENTAL FUTURES YANG DITERAPKAN
Strategi dinamis berusaha menangkap peluang di pasar keuangan. Konsep efisiensi pasar memiliki implikasi langsung untuk memahami , mungkin diperlukan.
25.3.1 Hipotesis Pasar Adaptif
Seperti yang pertama kali diusulkan oleh Lo (2004), hipotesis pasar adaptif (AMH) yaitu pendekatan untuk memahami bagaimana pasar berevolusi, bagaimana peluang muncul, dan bagaimana para pelaku pasar berhasil atau gagal berdasarkan prinsip-prinsip biologi evolusi. Menurut AMH, konsep-konsep yang menjadi pusat biologi evolusi mengatur dinamika pasar melalui kekuatan persaingan, mutasi, reproduksi, dan seleksi alam:
Harga mencerminkan sebanyak informasi yang ditentukan oleh kombinasi kondisi lingkungan dan jumlah serta sifat "spesies" dalam ekonomi, atau . . . ekologi. Spesies didefinisikan sebagai kelompok pelaku pasar yang berbeda: misalnya, dana pensiun, investor ritel, dana lindung nilai. (Lo 2004)
Menurut AMH, peluang keuntungan ada ketika lebih banyak sumber daya tersedia dan persaingan lebih rendah. Melalui mekanisme seleksi alam, seiring meningkatnya persaingan, para pelaku yang memiliki keunggulan kompetitif atas yang lain Here is the translation of the provided text to Indonesian:
Peserta.
3. Penyesuaian untuk kesuksesan dan kelangsungan hidup. Penting untuk menggunakan pendekatan investasi yang dapat disesuaikan untuk menangani perubahan dalam lingkungan pasar. Peluang tidak selalu ditemukan di tempat yang sama; oleh karena itu, strategi perdagangan harus diubah seiring dengan perkembangan lingkungan ekonomi.
4. Degradasi alpha yang tak terhindarkan. Seiring waktu, apa yang dulunya alpha menjadi, karena inovasi dan kompetisi, beta. Peluang alpha yang berkelanjutan tidak mungkin; namun, peluang alpha yang sesaat mungkin saja ada.
660 BAGIAN 5: DANA HEDGING DAN FUTURES TERKELOLA
Berdasarkan implikasi dari hipotesis pasar adaptif, penggunaan strategi futures sistematis dapat dipertimbangkan dari perspektif yang berbeda. Menurut implikasi pertama, premi risiko bervariasi seiring waktu, yang menyiratkan bahwa strategi yang mengalokasikan secara dinamis dari waktu ke waktu mungkin dapat menangkap premi risiko ini. Kedua, karena efisiensi pasar bersifat relatif sepanjang waktu, mungkin ada periode ketika pasar mungkin... Perubahan struktural dalam ekonomi. Jika pasar keuangan sepenuhnya efisien dan berkembang dengan cara yang tanpa gesekan, maka perbedaan dalam harga pasar tidak akan menyebabkan munculnya peluang dengan imbal hasil yang disesuaikan dengan risiko yang secara abnormal tinggi.
AMH menyatakan bahwa pasar beradaptasi dan menyesuaikan diri dengan perubahan dalam lingkungan keuangan. Ketika lingkungan berubah, persaingan meningkat di antara para pelaku pasar, dan guncangan mengganggu proses pasar. Harga mencerminkan lingkungan saat ini dan tingkat persaingan di antara peserta pasar. Mirip dengan sistem biologi, guncangan membawa pasar ke kondisi keseimbangan baru. Proses perubahan dan adaptasi ini menyebabkan pergeseran. Artinya, lingkungan ekonomi yang berubah dan reaksi peserta pasar terhadap perubahan ini memindahkan harga menjauh dari level tanpa arbitrase, menciptakan peluang keuntungan sementara. Proses ini tidak simultan dan dapat berkembang perlahan hingga harga berkonvergensi ke level tanpa arbitrase. Tentu saja, ini Here is the translation of the provided text into Indonesian:
Definisi biologis dan interpretasi keuangan yang sesuai dari setiap istilah disajikan, untuk menunjukkan paralel antara keduanya serta hubungan dengan biologi evolusi.
Managed Futures 661
PAMPANGAN 25.8 Divergensi, Dislokasi, dan Momentum
Istilah Definisi Biologis
Interpretasi Keuangan Penyebab
Divergensi Kecenderungan evolusi
atau proses di mana
hewan atau tanaman yang
turun dari nenek moyang
yang sama berevolusi
menjadi bentuk yang
berdifferent saat hidup
di bawah kondisi yang
berbeda
Proses di mana
peserta pasar dan
kelompok spesies pasar
berevolusi dan
mengadaptasi diri
terhadap kondisi pasar
yang baru
Perubahan dalam
selera risiko, perubahan
dalam penawaran dan
permintaan,
bias perilaku,
sentimen, krisis,
friksi pasar,
risiko sistemik
Dislokasi Tindakan memindahkan atau
keadaan yang dipindahkan;
gangguan dari norma
atau keadaan stabil
Harga bergerak menjauh
dari hubungan tanpa arbitrase
Divergensi yang lambat atau
berkelanjutan
Momentum Gaya atau kecepatan dari rasio sinyal-terhadap-gangguan. Rasio sinyal-terhadap-gangguan yaitu perbandingan antara tren keseluruhan dengan serangkaian perubahan harga selama periode yang sama. Rasio sinyal-terhadap-gangguan dapat dipandang sebagai rasio magnitudo sebuah tren terhadap volatilitas di sekitar tren tersebut. Jika, misalnya, tren naik di pasar dicapai melalui sejumlah perubahan harga yang positif dan negatif, maka rasio sinyal-terhadap-gangguan akan kecil. Di sisi lain, jika tren naik yaitu hasil dari sejumlah perubahan positif dalam harga, maka rasio sinyal-terhadap-gangguan akan tinggi. Memeriksa rumus yang menghitung rasio sinyal-terhadap-gangguan akan membantu dalam memahami konsep ini. Untuk setiap hari tertentu, pada waktu t, rasio sinyal-terhadap-gangguan (SNRt) untuk serangkaian harga tertentu dengan periode pengamatan (n) dapat dihitung secara matematis menggunakan rumus berikut:
SNRt(n) =
|Pt − Pt−n|
∑
i=0
n−1
|Pt−i − Pt−i+1| (25.1) e tren). Selanjutnya, misalkan kenaikan harga ini terjadi secara bertahap selama n hari terakhir, dengan harga naik sedikit setiap harinya. Dalam hal ini, rasio akan sama dengan 1, menunjukkan bahwa tidak ada noise. Di sisi lain, misalkan harga naik dengan cara yang tidak merata, naik pada beberapa hari dan turun pada hari-hari lainnya. Akhirnya, peningkatan bersih sama dengan pembilang, tetapi karena penyebut menggunakan nilai absolut dari perubahan, rasio akan kurang dari 1, menunjukkan bahwa ada beberapa noise dalam tren tersebut. Sebenarnya, jika rasio terlalu kecil, seorang CTA mungkin menyimpulkan bahwa tidak ada tren sama sekali dan bahwa pergerakan harga sepenuhnya dipicu oleh noise.
Managed Futures 663
Untuk pengikut tren jangka menengah hingga jangka panjang, panjang jendela tampilan biasanya dipilih sekitar 100 hari.
APLIKASI 25.3.4a
Untuk contoh numerik, jika n = 5, ada lima hari dalam periode pengamatan sinyal, dan jika deret harga yaitu 50, 51, 52, 50, dan 53, maka Mengurangi volatilitas terhadap serangkaian harga dapat mengurangi daya tarik tren harga. Di sisi lain, ketika tren baru muncul dalam harga, serangkaian harga menunjukkan volatilitas yang lebih tinggi karena mereka bergerak menjauh dari nilai rata-rata yang ditetapkan selama periode tanpa tren. Ini kadang-kadang disebut sebagai volatilitas arah. Sisi kanan dari Paparan 25.9 menggambarkan tren yang lebih pendek, dengan peningkatan harga yang sama selama periode 100 hari. Dalam hal tingkat, kedua pergerakan harga ini yaitu sama, namun tren harga kedua akan kurang diinginkan dari perspektif 100 hari. Perhatikan bahwa SNR untuk tren harga linier yang bising yaitu 0,1728 dibandingkan 0,1598 untuk tren harga jangka pendek. Serangkaian noise yang sama digunakan dalam contoh ini untuk membuat SNR dapat dibandingkan. Ketika volatilitas tahunan yaitu 40%, baik tren harga linier yang sangat bising maupun tren harga jangka pendek relatif tidak berguna. SNR dapat dihitung untuk masing-masing pasar individu. Langkah selanjutnya yaitu melihat tingkat agregat dari divergensi dalam , dan
0,3, masing-masing. Minyak mentah memiliki SNR terbesar, yang berarti bahwa sinyal tren yaitu yang tertinggi untuk minyak mentah selama 100 hari terakhir. Harga gandum memiliki SNR terkecil, yang berarti bahwa sinyal tren yaitu yang terendah. Menggunakan Persamaan 25.2, MDI untuk semua pasar yang termasuk akan menjadi rata-rata SNR. Dalam hal ini, MDI = 0,267. Angka ini dapat dibandingkan dengan SNR dari periode sebelumnya untuk menentukan apakah pasar sedang tren. MDI yaitu ukuran yang berguna untuk CTA yang terdiversifikasi.
Menurut AMH, karena pasar berjangka sangat kompetitif, penyimpangan harga yang terukur seharusnya sangat rendah, dengan periode-periode sesekali di mana harga pasar menyimpang dari pergerakan acak. Gambar 25.10 menggambarkan histogram penyimpangan pasar yang terukur di seluruh sekumpulan besar pasar berjangka dari tahun 2001 hingga 2013, di mana sumbu horizontal yaitu nilai MDI, dan sumbu vertikal yaitu jumlah sampel di setiap bin dari nilai MDI. Titik dengan penyimpangan pasar yang tinggi, di sisi kanan dari Program Trend-Following Murni Aktif sebagai Fungsi MDI fungsi dari divergensi pasar (MDI 100-hari). Di sini, sumbu horizontal yaitu nilai MDI, dan sumbu vertikal yaitu rata-rata kondisional dari pengembalian 100-hari untuk setiap nilai MDI yang bersangkutan. Gambar ini menunjukkan bagaimana strategi sistematis dapat memanfaatkan peluang ketika divergensi pasar yang terukur telah tinggi. Korelasi antara MDI 100-hari dan kinerja program trend-following yang representatif yaitu 0,74 dalam periode sampel.
25.3.5 Cris yaitu Alpha
Mengingat bahwa strategi futures terkelola cenderung berkinerja baik ketika pasar mengalami divergensi, mereka yaitu pelengkap alami bagi banyak strategi tradisional yang mungkin menderita selama periode tekanan pasar. Krisis keuangan memberikan contoh ekstrem namun relevan. Waktu krisis pasar, baik karena alasan perilaku maupun kelembagaan, merupakan waktu ketika peserta pasar menjadi terkoordinasi dalam tindakan mereka, menciptakan tren di pasar. Hanya saja yang... TAMPILKAN 25.12 Karakteristik Mengikuti Tren dan Implikasinya selama Periode Krisis Pasar Saham
Karakteristik Mengikuti Tren Implikasi selama Krisis Pasar Saham
Strategi yang sangat likuid dan dapat disesuaikan, berbasis eksklusif pada kontrak berjangka dengan eksposur kredit minimal
Kurang rentan terhadap illikuiditas dan jebakan kredit yang dialami sebagian besar investor selama krisis pasar saham
Strategi perdagangan sistematis, kurang bias pada ekuitas jangka panjang
Kurang rentan terhadap bias perilaku dan pengambilan keputusan berbasis emosi yang dipicu oleh kehilangan yang dialami
Aktif di berbagai kelas aset dalam kontrak berjangka
Siap untuk mendapatkan keuntungan dari tren di berbagai kelas aset
Penting untuk dicatat bahwa strategi sistematis tidak mengatur saat terjadinya peristiwa ekstrem, seperti krisis pasar saham, tetapi dapat mendapatkan keuntungan dari peluang setelah krisis di mata uang, obligasi, suku bunga jangka pendek, ekuitas, dan komoditas.
Menggunakan mengikuti tren sistematis sebagai一个 Dia menantang dan mendukung hasil-hasilnya. Serangkaian studi oleh Elton, Gruber, dan Rentzler (1987, 1989, 1990), yang dikenal sebagai studi EGR, memeriksa kumpulan komoditas publik dan, berbeda dengan Lintner, menemukan sedikit bukti manfaat dari masa depan yang dikelola. Namun, analisis lain mengenai masa depan yang dikelola mendukung penyertaan mereka dalam portofolio investasi. Beberapa analisis kemudian mencoba mengatasi masalah data dalam studi EGR. Studi EGR melihat pada kumpulan komoditas publik, yang diketahui telah menjadi cara yang sangat mahal untuk berinvestasi dalam masa depan yang dikelola. Analisis selanjutnya secara langsung memeriksa pengembalian pedagang masa depan yang dikelola dan menemukan bukti bahwa, rata-rata, masa depan yang dikelola memberikan pengembalian yang menarik yang disesuaikan dengan risiko, terutama jika kinerja diukur dalam konteks portofolio terdiversifikasi saham dan obligasi.
Masa Depan yang Dikelola 667
Berbeda dengan studi-studi sebelumnya yang memeriksa manfaat CTA baik sebagai investasi mandiri atau dalam konteks portofolio yang terdiri dari Beberapa studi telah menunjukkan bahwa strategi mengikuti tren yang sistematis cenderung mengungguli strategi diskresi berdasarkan penyesuaian risiko (Aldridge 2009). Studi-studi ini menunjukkan bahwa berdasarkan pengembalian bulanan absolut, dana sistematis mengungguli dana diskresi kapan pun pasar yang relevan sedang turun. Namun, ketika pasar sedang naik, dana diskresi cenderung memberikan pengembalian absolut yang lebih tinggi dibandingkan dengan dana sistematis. Di berbagai metrik, dana sistematis menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan dana diskresi. Secara khusus, berdasarkan analisis setelah fakta, dana sistematis menghasilkan penarikan yang kurang ekstrem, rasio Sharpe yang lebih tinggi, dan alpha Jensen yang lebih tinggi (diukur terhadap kelas aset tradisional). Selain itu, dana sistematis menunjukkan skewness dan kurtosis yang lebih rendah dibandingkan dengan dana diskresi. Hasilnya menunjukkan bahwa sebagian besar keunggulan kinerja dana sistematis berasal dari kemampuan yang lebih baik untuk mengelola peristiwa ekstrem, dan berkinerja lebih baik daripada dana diskresi dalam kondisi krisis. Sumber Pengembalian untuk CTA
Sumber pengembalian dari futures yang dikelola secara profesional pada dasarnya berbeda dari yang terkait dengan saham, obligasi, atau bahkan hedge fund tradisional. Misalnya, futures, swap, dan kontrak forward dapat memberikan eksposur langsung ke pasar keuangan dan komoditas yang mendasari, tetapi seringkali dengan likuiditas yang lebih besar dan dampak pasar yang lebih sedikit. Futures dan opsi memungkinkan trader untuk mengambil posisi pendek tanpa perlu meminjam sekuritas dari investor lain. Ini memungkinkan trader untuk secara aktif mengalokasikan aset antara posisi panjang dan pendek di dalam kompleks perdagangan pasar futures/opsi. Selain itu, trader opsi juga dapat langsung memperdagangkan karakteristik pasar/sekuritas, seperti volatilitas harga, yang mendasari kontrak. Peluang pengembalian unik dari futures yang dikelola juga dapat berasal dari sifat global kontrak futures yang tersedia untuk diperdagangkan dan berbagai strategi perdagangan yang lebih luas.
Penting untuk dicatat. dari pendapatan yang lebih tinggi atau risiko yang lebih rendah. Kasus klasik seorang petani jagung yang melakukan lindung nilai dan bersedia mengalami kerugian kecil pada kontrak berjangka sebagai imbalan untuk menghindari paparan terhadap fluktuasi harga jagung di masa depan menggambarkan skenario ini. Tanpa adanya lindung nilai, petani ini bisa kehilangan seluruh bisnisnya jika harga jagung tiba-tiba anjlok. Oleh karena itu, dia akan bersedia menanggung kerugian kecil di pasar berjangka untuk menghindari risiko kebangkrutan.
Karena dalam istilah yang lebih luas, berjangka bukanlah permainan jumlah nol bersih, strategi berjangka yang dikelola dapat menghasilkan tingkat pengembalian positif jika mereka memberikan pelayanan atau manfaat kepada peserta pasar yang bersedia menerima kerugian kecil di pasar berjangka sambil mengalami keuntungan yang lebih tinggi, kerugian yang lebih rendah, atau risiko yang lebih rendah di pasar lain. Manajer berjangka yang dikelola dapat memenuhi fungsi-fungsi berikut: (1) memungkinkan peserta lain untuk melakukan lindung nilai terhadap posisi dan dengan demikian mengurangi risiko mereka, (2) menyediakan likuiditas sehingga peserta lain dapat memenuhi kebutuhan mereka. harga
mewakili harga untuk membeli atau menjual sesuatu pada saat ini. Harga futures
mewakili harga untuk membeli atau menjual sesuatu di masa depan. Kontrak futures memungkinkan
untuk transfer risiko dan lindung nilai. Tabel 25.13 mencantumkan rasio Sharpe, imbal hasil bulanan,
dan risiko bulanan untuk kinerja strategi mengikuti tren yang representatif
Managed Futures 669
TABEL 25.13 Kinerja Total Harga Futures dan Harga Spot Hanya untuk
Sistem Murni Mengikuti Tren yang Representatif, 1980–2013
Rasio
Sharpe
Imbal Hasil
Bulanan (%)
Risiko
Bulanan (%)
Semua Futures 0.74 1.01 4.65
Spot 0.46 0.63 4.64
Futures Pendapatan Tetap 0.51 1.45 9.64
Spot 0.21 0.60 9.63
Futures Suku Bunga Jangka Pendek 1.12 2.95 8.90
Spot 0.98 2.57 8.88
Futures Ekuitas 0.08 0.20 8.08
Spot 0.09 0.21 8.08
Futures Komoditas 0.73 1.00 4.60
Spot 0.35 0.47 4.59
Futures Mata Uang 0.39 0.93 8.10
Spot 0.28 0.66 8.10
Sumber: Greyserman dan Kaminski (2014).
pada kedua seri harga spot dan harga futures Here is the translated text in Indonesian:
Diskusi tentang manfaat ini, lihat Schneeweis (2009) dan Burghardt dan Walls (2011).
Diversifikasi. Futures terkelola merupakan kelas aset alternatif yang telah mencapai kinerja kuat baik di pasar ekuitas, komoditas, dan mata uang yang naik maupun turun, dan telah menunjukkan korelasi rendah dengan kelas aset tradisional, seperti saham, obligasi, uang tunai, dan properti. Futures terkelola, ketika digunakan bersamaan dengan kelas aset tradisional, dapat mengurangi risiko sambil berpotensi meningkatkan imbal hasil portofolio.
Kinerja. Secara historis, futures terkelola telah memberikan profil risiko-imbal hasil yang sebanding dengan banyak kelas aset tradisional dan lebih unggul dibandingkan dengan yang ditawarkan oleh investasi jangka panjang di komoditas. Misalnya, rasio Sharpe historis dari portofolio terdiversifikasi futures terkelola bisa empat kali lebih tinggi daripada portofolio jangka panjang komoditas.
Akses ke banyak pasar. Ada lebih dari 150 futures likuid. Teksnya tidak lengkap, tetapi saya akan menerjemahkan bagian yang telah diberikan:
"t terasa. Tidak ada kolam likuiditas gelap, seperti yang ditemukan di pasar ekuitas. Tidak ada metode interpolasi yang mirip dengan beberapa pasar obligasi, di mana hanya segelintir obligasi yang benar-benar diperdagangkan pada hari tertentu. Selain itu, tidak ada model yang diperlukan untuk menentukan nilai sekuritas terstruktur. Akibatnya, pengembalian yang dialami yaitu nyata dan tidak telah diratakan.
Likuiditas. Likuiditas telah disebutkan sebelumnya, tetapi hanya dalam konteks melikuidasi posisi dan mengekstrak uang tunai. Sebenarnya, biaya transaksi di pasar berjangka lebih rendah dibandingkan dengan pasar tunai yang mendasarinya. Akibatnya, manfaat dari jenis manajemen aktif dan perdagangan yang diterapkan oleh CTA tersedia dengan dampak pasar yang lebih rendah dibandingkan dengan jenis perdagangan yang sama di pasar dasar.
Ukuran. Sebagai alternatif investasi, berjangka yang dikelola telah tersedia sejak tahun 1970-an dan mengalami pertumbuhan signifikan selama beberapa dekade terakhir. Menurut National"
Jika ada bagian lain dari teks yang ingin Anda terjemahkan atau jika ada konteks lain yang perlu ditambahkan, silakan beri tahu saya! ks
tetapi juga pada perubahan harga euro. Dalam kasus kontrak berjangka, risiko mata uang investor dibatasi pada jumlah margin yang relatif kecil yang harus disetor di bursa di seluruh dunia dan pada setiap keuntungan atau kerugian yang telah direalisasikan yang belum dikonversi kembali ke mata uang domestik investor.
Untuk memahami manfaat ini, perhatikan bahwa posisi dalam kontrak berjangka mirip dengan posisi panjang dalam aset yang sama di pasar tunai, di mana posisi tersebut dibiayai melalui pinjaman. Ini berarti posisi berjangka dalam aset yang denominasi mata uang asing mirip dengan posisi tunai dalam aset yang sama dengan investasi yang dibiayai melalui pinjaman dalam mata uang asing yang sama. Akibatnya, fluktuasi mata uang akan memiliki efek yang sama pada aset dan kewajiban investor, dengan efek bersih nol. Misalnya, dari sudut pandang investor Jepang, posisi dalam kontrak berjangka Euro Stoxx hanya menghasilkan atau kehilangan uang ketika indeks naik atau turun. A . Karena saldo ini cenderung kecil relatif terhadap nilai nominal dari posisi yang diambil, risiko mata uang asing, untuk semua tujuan praktis, terpisah dari risiko yang terkait dengan aset atau komoditas yang mendasarinya. Pemisahan ini memungkinkan CTAs untuk mengambil pandangan yang jauh lebih nuansa mengenai eksposur mata uang daripada yang mungkin dilakukan oleh sebagian besar manajer uang konvensional, bagi mereka yang menghadapi biaya tinggi untuk lindung nilai eksposur mata uang.
25.5 KONSESTRUKSI PORTOFOLIO FUTURES SISTEMATIS
Pengambilan posisi yaitu fitur tertentu dari perdagangan futures, yang berbeda dari investasi dalam aset tradisional. Di pasar futures, seseorang mengambil posisi alih-alih memegang aset yang mendasarinya. Cara pasar futures mendekati risiko memiliki implikasi penting bagi cara CTAs menjalankan bisnis dan cara seseorang mungkin memilih untuk berinvestasi di pasar ini. Seperti dibahas dalam kurikulum CAIA Level I, (1) pasar futures mengharuskan keuntungan dan kerugian diselesaikan dalam bentuk tunai setiap hari, (2) kontrak futures tidak memiliki net. em dapat secara bersamaan mempertimbangkan sejumlah besar data, memproses data, membuat sinyal perdagangan, dan menghitung serta mengalokasikan risiko, serta menentukan ukuran posisi, stop, dan batas di seluruh posisi kontrak berjangka. Di dalam sistem ini, ada beberapa komponen yang terpadu dalam konstruksi portofolio: (1) pemrosesan data, (2) penentuan ukuran posisi, (3) alokasi pasar, dan (4) eksekusi perdagangan. Masing-masing akan dijelaskan di bagian berikutnya.
25.5.2 Pemrosesan Data dalam Konstruksi Portofolio Kontrak Berjangka
Input data untuk sistem perdagangan berjangka dapat mencakup data fundamental dan teknis. Ketika berurusan dengan harga kontrak berjangka, aspek pengalihan kontrak berjangka yang akan segera kedaluwarsa harus diperhatikan. Lebih spesifik lagi, posisi perlu dipindahkan dari kontrak yang akan kedaluwarsa ke kontrak yang lebih baru. Aspek pengalihan kontrak berjangka ini menciptakan celah dalam rangkaian harga yang memerlukan penyesuaian di sekitar tanggal kedaluwarsanya kontrak berjangka. Rangkaian harga yang kontinu dibuat dengan Risiko loading yaitu parameter yang dipilih oleh trader untuk mencerminkan jumlah eksposur yang ingin mereka miliki terhadap pasar tertentu. Nilai risiko loading ditentukan oleh trader berdasarkan lingkungan pasar dan jumlah risiko yang ingin diambil oleh trader. Perhatikan bahwa risiko loading dikalikan dengan jumlah ekuitas dalam portofolio. Risiko loading dikalikan dengan ekuitas atau modal kadang-kadang disebut sebagai modal yang berisiko. Sebagai contoh, jika USD 1 juta yaitu ekuitas atau modal yang tersedia, dan risiko loading yaitu 0,02, maka USD 20.000 yaitu modal yang berisiko. Penyebutnya yaitu nilai nominal dari kontrak berjangka. Istilah terakhir di sisi kanan Persamaan 25.3 terkait dengan penargetan volatilitas. Di sini, RVolT yaitu target volatilitas yang direalisasikan, dan RVolR yaitu perkiraan volatilitas di masa depan. Perkiraan ini bisa diperoleh dari volatilitas tersembunyi dari harga opsi atau didasarkan pada volatilitas yang direalisasikan, yang dihitung menggunakan jendela yang telah ditentukan sebelumnya (misalnya, 30 harian). e 38 kontrak dalam portofolio. Pendekatan alternatif yaitu menentukan ukuran posisi berdasarkan serangkaian faktor selain target volatilitas. Pendekatan ini dapat dinyatakan sebagai berikut:
Jumlah Kontrak = Fungsi Penetapan Ukuran × Beban Risiko × Modal PVolR × Ukuran Kontrak
Dalam ekspresi ini, fungsi penetapan ukuran mirip dengan apa yang dibahas dalam Persamaan 25.3, dan mencerminkan arah taruhan (yaitu, panjang atau pendek) serta kepercayaan trader terhadap sinyal (yaitu, kekuatan sinyal). Dalam hal ini, beban risiko yaitu parameter yang dipilih oleh trader untuk mencerminkan jumlah eksposur yang ingin dia miliki terhadap pasar tertentu dan akan memasukkan target volatilitas serta informasi lain yang ingin dia pertimbangkan saat menentukan alokasi untuk pasar ini. Mirip dengan kasus sebelumnya, beban risiko dikalikan dengan jumlah ekuitas atau modal untuk menentukan alokasi ke pasar ini. Pada penyebut dari... Here is the translation of your text into Indonesian:
nt change (misalnya, USD 1) dalam harga futures. Risiko dolar yang dialokasikan yaitu
jumlah modal yang diinvestasikan dalam risiko aktif, yang merupakan jumlah nominal dikalikan dengan skalar untuk berapa banyak risiko yang akan diambil (beban risiko). Jumlah risiko ini kemudian harus dibagi dengan risiko dolar kontrak futures. Risiko dolar kontrak futures yaitu ukuran dari risiko aset dasar dari kontrak futures selama K periode perdagangan terbaru dan merupakan penyebut dalam Persamaan 25.4. Ini bergantung pada ukuran kontrak atau nilai poin dan volatilitas dari masing-masing kontrak futures tertentu. Penting untuk diingat bahwa nilai nominal dari satu kontrak sama dengan nilai poin (pengganda) dikalikan dengan harga kontrak. Sebagai contoh, mengingat ukuran kontrak futures Minyak Mentah Brent (1.000 barel) dan harga per barel (USD 50), nilai nominal dari setiap kontrak yaitu USD 50.000.
25.5.4 Alokasi Pasar dalam Konstruksi Portofolio Futures
Alokasi pasar yaitu Berikut yaitu terjemahan teks tersebut ke dalam bahasa Indonesia:
perdagangan setara risiko dolar, setiap pasar akan dialokasikan 100/100, atau USD 1 juta. Ukuran posisi untuk setiap pasar akan tergantung pada risiko yang dialokasikan dan jumlah volatilitas yang direalisasikan di setiap pasar. Ini berarti bahwa eksposur nominal di setiap pasar dapat bervariasi secara substansial tergantung pada volatilitas masing-masing pasar. Meskipun alokasi risiko akan sama, eksposur nominal mungkin berbeda. Managed Futures 675 Terdapat berbagai metodologi untuk menerapkan alokasi modal. Beberapa dari metode ini cocok dengan struktur sederhana yang diusulkan dalam bagian ini. Metode lain mungkin memerlukan struktur yang lebih rumit atau baru untuk menerapkannya. Cara utama untuk mengalokasikan risiko yaitu melalui alokasi risiko dolar yang sama; kontribusi risiko yang sama, yang mirip dengan paritas risiko, sebuah topik yang dibahas sebelumnya dalam buku ini; dan pembobotan kapasitas pasar, di mana alokasi disesuaikan untuk mengurangi dampak pasar dari sistem perdagangan berjangka. Singkatnya: Here is the translation of the provided text into Indonesian:
eksekusi perdagangan. Pendekatan implementasi untuk mengubah sinyal perdagangan menjadi posisi nyata dapat bervariasi dari satu sistem ke sistem lainnya. Alpha decay yaitu kecepatan di mana kinerja menurun seiring dengan penundaan eksekusi. Dalam perspektif jangka panjang, alpha decay jauh lebih tidak penting untuk mengikuti tren dibandingkan dengan banyak strategi berjangka jangka pendek. Akibatnya, pertimbangan yang lebih penting terkait dengan eksekusi untuk sistem mengikuti tren yaitu biaya daripada kecepatan eksekusi. Sistem perdagangan berjangka yang lebih lambat membuat pesanan yang dapat dieksekusi dengan cara yang cukup pasif. Beberapa pengelola juga dapat memilih untuk mengambil sampel harga sepanjang periode likuiditas hari untuk menghasilkan sinyal, dan membagi pesanan harian menjadi beberapa pesanan intraday. Untuk kasus mengikuti tren, eksekusi biasanya dilakukan melalui pesanan pasar sederhana. Pesanan stop-loss dan pesanan limit yang lebih rumit kurang umum digunakan.
25.6 KESIMPULAN
Mungkin pertanyaan tersulit yang diajukan oleh investor yang sedang... Here is the translated text into Indonesian:
BAB 26
Investasi dalam CTA
Strategi masa depan yang dikelola sering kali merupakan strategi sistematis yang fokus pada pasar yang sangat likuid serta efisien secara informasi dan operasional. Pasar berjangka
efisien secara operasional karena biaya transaksi yang rendah dan spread bid-ask yang kecil. Efisiensi operasional ini menjadikan pasar-pasar ini juga efisien secara informasi karena sejumlah besar trader dengan jumlah modal yang besar dapat berpartisipasi di pasar ini. Selain itu, fakta bahwa aset dasar dari kontrak berjangka merupakan kelas aset utama atau variabel ekonomi, yang berarti bahwa sejumlah besar informasi tentang mereka tersedia bagi sebagian besar peserta pasar, berkontribusi pada peningkatan efisiensi informasi mereka. ruang futures terkelola, bagian ini juga mengkaji strategi ini dengan lebih detail. Untuk pembahasan lebih lanjut tentang kinerja historis dari CTA dan sumber pengembalian mereka, lihat Elton et al. (1987), Edwards dan Park (1996), serta McCarthy et al. (1996).
26.1.1 Properti Statistika dari Pengembalian CTA
Exhibit 26.1A dan 26.1B menyajikan statistik dasar dari dua indeks CTA—Barclay Trader Index Discretionary dan Barclay Trader Index Systematic—bersama dengan statistik serupa untuk ekuitas, obligasi, dan komoditas. Beberapa isu harus ditangani sehubungan dengan hasil yang dilaporkan di sini. Pertama, indeks CTA mewakili portofolio CTAs yang diberi bobot sama; oleh karena itu, volatilitas, skewness, dan kurtosis mereka tidak selalu mewakili properti yang ditampilkan oleh 1%
CTAs Dari CTA sistematik individu. Alasan perbedaannya yaitu sebagai berikut: Karena CTA diskresioner memiliki korelasi yang lebih rendah satu sama lain, portofolio yang terdiri dari sejumlah besar CTA diskresioner akan memiliki volatilitas yang relatif kecil.
Kedua, baik indeks CTA diskresioner maupun sistematik menunjukkan skewness nol hingga positif selama periode ini. Ini kontras dengan sifat yang ditampilkan oleh banyak gaya hedge fund dan kelas aset tradisional selama periode yang sama. Pameran 26.2 menggambarkan skewness yang terwujud dari beberapa gaya hedge fund dibandingkan dengan strategi mengikuti tren yang representatif. Strategi mengikuti tren tampaknya menunjukkan skewness positif. Strategi hedge fund memiliki skewness negatif. Sifat statistik dari imbal hasil hedge fund diperiksa dalam penelitian Fung dan Hsieh (1997) serta Kat (2002).
Strategi mengikuti tren yang terdiversifikasi secara sistematik menyebar risiko di banyak kelas aset dan memotong kerugian ketika harga bergerak melawan sinyal mereka. Ketika sinyal mereka berhasil, mereka mengikuti pemenang mereka sampai mulai berbalik. Sebagai akibat dari pendekatan pengambilan risiko ini, kinerja terburuk berasal dari banyak pemotongan kerugian kecil yang bersifat aditif. Secara empiris, rasio kemenangan perdagangan, yang didefinisikan sebagai rasio jumlah perdagangan yang menguntungkan terhadap total jumlah perdagangan, sering kali kurang dari 50%. Sebaliknya, kinerja terbaik berasal dari menemukan tren dalam harga yang cenderung menghasilkan kemenangan besar dan sering. Secara empiris, baik jumlah perdagangan yang menguntungkan maupun besarnya perbedaan antara perdagangan yang menguntungkan dan yang merugikan berkaitan dengan kinerja terbaik. berinvestasi dalam CTA 681
PAMERAN 26.4 Paparan CTA terhadap Berbagai Faktor Risiko, Januari 2000–Desember 2014
Dunia Global AS Tahunan Tinggi
Beta Multivariat Saham Obligasi Hasil Komoditas Estimasi α R2
Indeks Trader Barclay
Discretionary
0.05∗ 0.09 −0.12∗∗ 0.05∗∗ 4.75%∗∗ 14.89%
Indeks Trader Barclay
Sistematis
−0.02 0.61∗∗ −0.22∗∗ 0.09∗∗ 2.88% 19.07%
Dunia Global AS Tinggi %Δ Kredit
Beta Univariat Saham Obligasi Hasil Komoditas Spread %Δ VIX
Indeks Trader Barclay
Discretionary
0.03 0.08 −0.02 0.05∗∗ 0.00 −0.00
Indeks Trader Barclay
Sistematis
−0.05 0.53∗∗ −0.14∗∗ 0.07∗∗ 0.00 0.01
Dunia Global AS Tinggi %Δ Kredit
Korelasi Saham Obligasi Hasil Komoditas Spread %Δ VIX
Indeks Trader Barclay
Discretionary
0.12∗ 0.08∗∗ −0.06 0.31∗∗ 0.01 −0.08
Indeks Trader Barclay
Sistematis
−0.11∗ 0.28∗∗ −0.17∗∗ 0.19∗∗ 0.00 0.07
∗Signifikan pada tingkat kepercayaan 90%.
∗∗Signifikan pada tingkat kepercayaan 95%.
Sumber: Bloomberg dan perhitungan penulis.
paparan terhadap ekuitas, et drawdowns, CTAs cenderung memiliki kinerja positif.
26.1.4 Bukti tentang Divergensi Pasar dan CTAs
Dalam Bab 25, divergensi pasar didefinisikan sebagai proses di mana peserta pasar dan kelompok spesies pasar berevolusi dan beradaptasi dengan kondisi pasar yang baru. Jika pasar bersifat adaptif, ini tidak akan terjadi dengan cara yang tanpa gesekan, dan mungkin ada tren yang terukur dalam data harga keuangan. Sebuah periode stres pasar, seperti krisis keuangan, memberikan contoh yang jelas tentang gangguan pasar, di mana banyak kekuatan struktural mendasar berubah. Secara empiris, periode-periode ini dapat diukur dengan memeriksa indeks divergensi pasar (MDI), sebagaimana disajikan. CTAs 683
mencakup semua kelas aset: komoditas, indeks ekuitas, pendapatan tetap, dan mata uang.
Dalam contoh ini, korelasi antara divergensi pasar dan mengikuti tren yaitu
0,74. Korelasi yang tinggi ini menunjukkan hubungan langsung antara divergensi pasar
dan kinerja mengikuti tren. Kinerja dan divergensi cenderung lebih tinggi
selama periode stres pasar yang ekstrem, seperti krisis keuangan. Hal ini dapat dilihat
dari kinerja yang direalisasikan dalam mengikuti tren selama krisis kredit dan
gelembung teknologi.
CTAs berinvestasi di berbagai pasar yang sangat likuid. Yang lebih penting,
karena CTAs tidak secara umum berinvestasi dalam sekuritas individu, ketidaklikuidan pasar dan
spread bid-ask yang besar bukanlah masalah signifikan bagi CTAs selama periode
stres pasar atau ketidakefisienan. Secara konseptual, stres pasar dapat didefinisikan sebagai periode di mana terdapat pergeseran struktural yang lebih besar dalam
sistem keuangan, keseimbangan dalam penawaran dan permintaan, penilaian, dan
hasrat risiko agregat. Here's the translated text into Indonesian:
"peluang saat mereka muncul. Ini berarti bahwa strategi tersebut akan menemukan peluang saat mereka terjadi di berbagai kelas aset, dan setiap skenario stres pasar dapat memberikan peluang yang unik. Untuk kasus mengikuti tren, ini konsisten dengan istilah momentum deret waktu: strategi ini menangkap momentum sepanjang waktu dan di seluruh kumpulan kelas aset.
26.1.5 Paparan CTA terhadap Volatilitas Pasar
Bagian ini membahas pertanyaan penting namun tidak dipahami dengan baik mengenai sifat empiris dari CTA: Apakah CTA memiliki posisi panjang terhadap volatilitas, dan jika ya, apakah mereka mendapatkan manfaat dari peningkatan volatilitas pasar? Karena beberapa strategi CTA cenderung memperoleh keuntungan dari stres pasar, tidak mengherankan bahwa CTA memiliki hubungan yang kompleks dengan volatilitas. Kami mendefinisikan periode stres pasar sebagai periode di mana terdapat peningkatan volatilitas dan pergerakan pasar yang terukur baik ke bawah untuk investasi berisiko maupun ke atas untuk aset yang aman. Pergerakan pasar yang besar yang terjadi sebagai hasil..."
Please let me know if you need more text translated or further assistance! karena volatilitas ekuitas tampaknya menjadi faktor paling dominan yang memengaruhi volatilitas di pasar lain, diharapkan bahwa CTA akan mendapatkan keuntungan setiap kali volatilitas pasar ekuitas melonjak. Pemikiran bahwa CTA memiliki posisi panjang terhadap volatilitas berasal dari bukti empirik yang menunjukkan bahwa CTA berkinerja relatif baik ketika tingkat volatilitas ekuitas tinggi dan ketika volatilitas ekuitas meningkat (lihat Pameran 26.5). Faktor lain yang berkontribusi terhadap masalah ini yaitu sekelompok penelitian akademis yang menunjukkan bahwa imbal hasil CTA memiliki sifat yang mirip dengan posisi panjang dalam straddle. Dalam straddle yang khas, trader mengambil posisi panjang di baik opsi call maupun put pada aset yang mendasari yang sama dengan harga eksekusi yang sama. Trader akan memperoleh keuntungan jika aset yang mendasari straddle mengalami pergerakan besar ke salah satu arah. Selain itu, sensitivitas posisi (yaitu, delta-nya) meningkat seiring dengan pergerakan aset yang mendasari straddle terus bergerak ke arah yang sama. Pemikiran bahwa CTA yaitu Berikut yaitu terjemahan teks yang Anda berikan ke dalam Bahasa Indonesia:
Dalam menganalisis eksposur volatilitas CTAs, terminologi dari penetapan harga opsi digunakan untuk menganalisis perilaku dari seorang CTA yang mengikuti tren. Misalkan pasar tidak memiliki arah dan CTA tidak memiliki posisi. Dalam kasus ini, eksposur pasar yang bersifat arah dari CTA (yaitu, delta-nya) yaitu nol. Begitu pasar mulai bergerak dan memulai tren, CTA mulai menambah posisi. Ketika pasar bergerak naik, CTA meningkatkan posisi panjangnya (yaitu, delta-nya menjadi positif dan meningkat), dan ketika pasar turun, CTA meningkatkan posisi pendeknya (yaitu, delta-nya menjadi negatif dan menurun). Perilaku ini yaitu apa yang membuat profil pengembalian dari CTAs yang mengikuti tren mirip dengan posisi panjang dalam straddle. Namun, profil pengembalian ini bukanlah hasil dari eksposur terhadap volatilitas; sebaliknya, itu yaitu hasil dari posisi panjang gamma. Menggunakan terminologi opsi, gamma mengukur laju perubahan dalam delta dari sebuah opsi seiring dengan harga dari aset dasar opsi tersebut. berfokus pada posisi panjang atau pendek dalam aset dasar mereka; ketika mereka berada jauh di luar uang, mereka menjadi hampir tidak berharga. Dengan demikian, sebuah straddle menunjukkan eksposur terhadap volatilitas hanya ketika mendekati level harga eksekusi. Ketika harga dasar bergerak menjauh dari level strike-nya, sensitivitas straddle terhadap volatilitas menurun. Ini berarti bahwa CTA yang mengikuti tren dan berusaha memanfaatkan tren berperilaku seperti straddle yang berada di level harga eksekusi, dan sebagai hasilnya, dapat dicirikan sebagai memiliki gamma panjang. Kami mendefinisikan strategi gamma panjang berbasis perdagangan dinamis sebagai metode manajemen portofolio yang memodifikasi bobot portofolio seiring waktu dengan menggunakan metode yang menyebabkan probabilitas yang relatif tinggi untuk kerugian yang relatif kecil dan probabilitas yang relatif rendah untuk keuntungan yang relatif besar, yang menghasilkan profil imbal hasil yang cembung seperti yang ditunjukkan pada Exhibit 26.7.
Exhibit 26.7 menunjukkan hubungan antara pengembalian Indeks CISDM CTA dengan bobot sama dan volatilitasnya selama periode enam bulan tertentu. e oleh karena itu strategi gamma panjang berbasis perdagangan dinamis.
26.2 MANFAAT DIVERSIFIKASI DARI CTA
Diversifikasi, tindakan memperkenalkan imbal hasil yang tidak sepenuhnya berkorelasi ke dalam portofolio investasi, sering kali dianggap sebagai metode terbaik untuk mencapai perlindungan dalam jumlah tertentu selama periode kesulitan. Bagian ini mengkaji beberapa ukuran diversifikasi yang diinginkan untuk portofolio, dan menunjukkan bagaimana menambahkan CTA menggunakan strategi mengikuti tren yang representatif dapat menjadi proksi untuk portofolio ekuitas/obligasi 60/40 dan portofolio fund-of-funds (FoF).
26.2.1 Alpha Krisis dan Kinerja CTA
Alpha krisis yaitu ukuran kinerja suatu strategi selama stres pasar. Alpha krisis yaitu salah satu manfaat portofolio yang paling penting dari strategi mengikuti tren. Gambar 26.8 menunjukkan alpha krisis untuk strategi mengikuti tren murni dan beberapa strategi lainnya.
strategi dan indeks hedge fund selama krisis pasar saham. Meskipun sebagian besar strategi dan indeks hedge fund lainnya memberikan alpha krisis negatif, program mengikuti tren murni memberikan alpha krisis bulanan sebesar 6%. Mengingat kinerja sebagian besar portofolio tradisional selama krisis pasar, alpha krisis memberikan manfaat diversifikasi yang substansial bagi investor institusi.
Sejumlah sumber berkontribusi terhadap alpha krisis untuk CTAs. Pertama, CTAs bertransaksi di pasar yang paling likuid; oleh karena itu, strategi perdagangan mereka tidak dipengaruhi secara negatif oleh kurangnya likuiditas yang tampaknya mendominasi periode stres pasar. Kedua, berbeda dengan banyak strategi hedge fund dan reksa dana, yang cenderung fokus pada hanya satu kelas aset, CTAs dapat bebas... Kita dapat melihat bahwa meskipun CTA mungkin tidak dianggap sebagai investasi yang menarik secara tersendiri, mereka memberikan manfaat diversifikasi yang signifikan ketika dikombinasikan dengan portofolio 60/40.
Menginvestasikan dalam CTA 689
menginvestasikan semua modal mereka secara langsung ke dalam berbagai aset. Ketika suatu aset dibeli, aset tersebut disampaikan ke dalam portofolio sebagai imbalan untuk uang tunai. Dalam hal ini, pemilik portofolio mengambil kepemilikan atas aset-aset dalam portofolio tersebut. Strategi futures yang dikelola sepenuhnya bergantung pada penggunaan kontrak derivatif. Berbeda dengan mengalokasikan modal notional untuk memiliki aset di berbagai kelas aset, mereka mengalokasikan sejumlah besar modal notional untuk aset berisiko rendah (seperti surat utang negara) dan menggunakan sisa modal notional untuk mendanai paparan risiko aktif dalam berbagai Here’s the translated text in Indonesian:
Transaksi ini terjadi antara dua pihak yang terlibat: investor dan broker (misalnya). Ada banyak kekhawatiran mengenai penggunaan leverage dengan aset tradisional. Pertama, leverage itu mahal. Karena portofolio tradisional mengharuskan pengambilan aset, meminjam membatasi penggunaan modal dan memerlukan pembayaran bunga untuk mengkompensasi kehilangan penggunaan (diskon pendek atau suku bunga pinjaman yang sesuai). Kedua, karena semua aset digunakan untuk memberikan jaminan pada portofolio terlever, kerugian bisa diperbesar dan secara langsung menyebabkan kerugian pada seluruh portofolio. Ketiga, ada batasan asimetris pada leverage antara posisi pendek dan panjang. Pendek lebih sulit dan mahal. Untuk alasan ini, di Amerika Serikat, Regulasi T membatasi leverage untuk posisi panjang pada 50% nilai nominal dan 150% nilai nominal untuk posisi pendek. Keempat, karena leverage memerlukan peminjaman atau pemberian modal atau sekuritas, kontrak antara investor dan broker memiliki risiko pihak lawan.
Untuk kontrak berjangka Modal yang tidak digunakan sebagai margin dapat diinvestasikan dalam sekuritas Treasury atau berbagai instrumen likuid yang memenuhi syarat clearinghouse dan broker pelanggan. Ketika leverage diterapkan dalam portofolio tradisional, aset digunakan sebagai jaminan untuk portofolio, dan semua modal nominal terpapar pada kerugian yang terus meningkat. Inilah alasan tepatnya mengapa portofolio futures yang dikelola seringkali memberlakukan batasan risiko per pasar dan membatasi jumlah modal nominal yang akan terus mereka paparkan pada risiko pasar futures.
Bursa futures dan clearinghouse-nya menyediakan proses di mana pembeli dapat bertemu dengan penjual sambil menghindari risiko counterparty yang terkait dengan transaksi semacam itu. Tanpa adanya bursa futures, masih mungkin untuk memiliki kontrak forward antara dua pihak, tetapi risiko kredit dari counterparty menjadi masalah utama. Bursa futures dan clearinghouse-nya mencatat setiap transaksi, posisi panjang dalam kontrak berjangka S&P 500
akan mendapatkan keuntungan jika S&P 500 naik nilainya. Keuntungan mereka akan didapat dari
investor yang memegang posisi pendek dalam kontrak berjangka S&P 500. Lembaga kliring
menggunakan akun margin untuk membuat entri yang saling mengimbangi antara pembeli dan penjual
kontrak berjangka setiap hari. Ini berarti semua keuntungan dan kerugian diselesaikan melalui
lembaga kliring pada akhir hari.
26.3.2 Akun Margin dan Manajemen Agunan
Pasar berjangka mengharuskan peserta untuk menyediakan agunan untuk menutupi potensi kerugian harian.
Penyediaan agunan biasanya disebut margin. Margin minimum untuk portofolio CTA yang terdiversifikasi secara global kemungkinan besar cukup untuk memenuhi tujuan ini,
karena margin hanya diakumulasikan dalam setiap lembaga kliring. CTA yang terdiversifikasi secara global
bertransaksi di banyak lembaga kliring dan tidak sering mendapatkan manfaat cross-margin antar bursa. Manfaat cross-margin tersedia ketika suatu CTA memiliki beberapa posisi. Praktik
Investasi dalam CTA 691
pembayaran tunai harian menghasilkan aliran biaya transaksi kecil yang terus-menerus. Meminimalkan biaya ini yaitu tujuan penting bagi CTA dan investor mereka. Uang tunai yang masuk atau keluar dari akun juga memengaruhi imbal hasil akhir yang diperoleh oleh investor. Uang tunai yang masuk dapat diinvestasikan, sedangkan uang tunai yang keluar harus dibiayai, baik secara eksplisit atau dari kantong sendiri.
Karena semua keuntungan dan kerugian diselesaikan dalam bentuk tunai setiap hari, kontrak berjangka tidak memiliki nilai likuidasi bersih di luar apa yang mereka akumulasikan selama satu hari perdagangan. Akibatnya, tidak ada penyebut alami untuk memperkirakan imbal hasil dari posisi berjangka. Bunga yang diperoleh dari uang tunai atau jaminan yang diinvestasikan dalam sebuah dana atau disetor sebagai jaminan dalam akun yang dikelola merupakan bagian dari total imbal hasil. Investor harus selalu memperhatikan keamanan investasi tunai mereka.
Untuk mengatasi fitur khusus dari pasar berjangka ini, industri CTA telah mengadopsi Leverage implisit mungkin memiliki biaya yang relatif rendah karena jumlah yang secara nominal didanai tidak dipinjam atau disimpan; tingkat pendanaan yaitu deposit itikad baik untuk nilai penuh dari akun tersebut. Sebagai contoh, jika seorang investor ingin berinvestasi dengan CTA yang memerlukan investasi minimum sebesar $500.000, investor tersebut bisa saja mendanai penuh akun dengan $500.000 atau, jika pendanaan nominal ditawarkan, mendanai sebagian akun (misalnya, $250.000) tetapi tetap memperdagangkannya seolah-olah didanai dengan $500.000. Dalam kasus ini, tingkat perdagangan—yang juga merupakan jumlah yang digunakan untuk menghitung biaya dan hasil investor—akan menjadi $500.000 dengan akun yang didanai 50%. Jika CTA menghasilkan 10% tahun itu, investor akan mendapatkan $50.000 (keuntungan 10% dari tingkat perdagangan), tetapi akan menjadi keuntungan 20% pada tingkat pendanaan nominal. Tentu saja, jika CTA mengalami kerugian 10%, kerugian tersebut akan diperbesar menjadi 20%.
Seperti yang ditunjukkan dalam contoh sebelumnya, tingkat pendanaan yaitu jumlah total uang tunai. Leverage. Identifikasi tingkat perdagangan, tingkat pendanaan, dan tingkat notional. Persamaan 26.1 memberikan hubungan antara ketiga tingkat tersebut. $100,000 yaitu tingkat pendanaan, karena itu yaitu uang tunai yang disumbangkan. $200,000 memenuhi definisi tingkat perdagangan. Oleh karena itu, $100,000 yang digunakan untuk memperlever tingkat pendanaan ke tingkat perdagangan mewakili tingkat notional. Karena kontrak berjangka yaitu instrumen yang diperdagangkan di bursa, CTA perlu memenuhi aturan dan pembatasan yang ditetapkan oleh bursa tersebut. Salah satu aturan ini berkaitan dengan jumlah jaminan atau margin yang harus disediakan oleh pihak yang terlibat dalam kontrak berjangka. Jumlah margin awal yaitu jumlah uang tunai atau surat utang negara yang harus ada di akun broker atau pedagang komisi berjangka untuk memulai perdagangan dalam kontrak berjangka tertentu. Margin awal minimum ditetapkan oleh bursa untuk setiap kontrak berjangka. Margin awal ini, yang umumnya hanya merupakan persentase kecil dari notional. dari posisi arah langsung, bursa menerapkan margin spread yang lebih rendah. Misalnya, seorang trader nilai relatif mungkin memiliki posisi long pada kontrak berjangka yang dekat (misalnya, long jagung Maret) dan posisi short pada kontrak yang jauh (misalnya, short jagung September). Dalam kasus seperti itu, margin spread akan diterapkan.
Rasio margin terhadap ekuitas dinyatakan sebagai jumlah aset yang dimiliki untuk memenuhi persyaratan margin sebagai persentase dari nilai aset bersih (NAV) akun investasi. Misalnya, jika ekuitas yang diinvestasikan dalam portofolio berjangka bernilai $1.000.000 dan total margin yang diperlukan oleh berbagai bursa yaitu $61.000, maka rasio margin terhadap ekuitas akan menjadi 6,1%. Sering kali sulit untuk menginterpretasikan rasio margin terhadap ekuitas. Tingkat yang tinggi bisa menunjukkan perdagangan yang sangat terlever; misalnya, rasio margin terhadap ekuitas sebesar 100% berarti bahwa ekuitas yang diinvestasikan justru cukup untuk menutupi margin, menunjukkan bahwa jumlah maksimum dari leverage yang disediakan oleh kontrak sedang digunakan. Namun, tingkat yang tinggi posisi futures
seharusnya harga bergerak tidak menguntungkan. Dalam kasus sistem pembalikan, stop yaitu secara efektif
harga di mana sistem membubarkan posisi arah yang ada dan menetapkan
posisi baru di arah sebaliknya. Modal yang berisiko (CaR) mewakili
total kerugian yang akan ditanggung seandainya setiap posisi mencapai level harga stop-loss pada hari itu. Tabel 26.11 menampilkan CaR dari portofolio contoh posisi futures panjang. Ini mengasumsikan bahwa setiap stop loss ditetapkan pada 1% dari nilai nominal setiap kontrak (yaitu, posisi akan dibubarkan setelah pergerakan harga yang tidak menguntungkan sebesar 1%).
Kegunaan CaR bergantung pada level stop-loss yang ditetapkan untuk individu
posisi futures. Jika level ini sangat dekat dengan harga pasar saat ini, CaR
mungkin meremehkan risiko kerugian yang nyata, karena volatilitas harga yang tidak terduga dapat
mengakibatkan harga futures melampaui level stop-loss, yang mengakibatkan kerugian yang lebih besar daripada
yang dilaporkan oleh yang Untuk menghentikan level stop-loss mereka secara bersamaan. Akhirnya, seorang investor biasa tidak memiliki transparansi terhadap posisi CTA yang diperlukan untuk menghitung CaR. Pengecualian yaitu ketika investor menggunakan platform akun terkelola untuk berinvestasi dalam program CTA. Di bawah platform akun terkelola, investor memiliki akses ke posisi dan karenanya dapat menghitung CaR dari sebuah portofolio. Kelebihan dan kekurangan dari platform akun terkelola dan pendekatan lain untuk mengakses program CTA akan dibahas kemudian dalam bab ini.
26.3.4 Nilai pada Risiko untuk Masa Depan Terkelola
Nilai pada risiko (VaR) yaitu metode untuk mengukur potensi kerugian dalam portofolio investasi mengingat periode pemegangan tertentu, tanpa perubahan pada portofolio selama periode pemegangan, dan pada tingkat kepercayaan tertentu. Tingkat kepercayaan yang paling umum digunakan yaitu 95% dan 99%. VaR satu hari portofolio sebesar $3 juta pada tingkat kepercayaan 95% berarti ada 95% kemungkinan bahwa kerugian yang dialami. Untuk memperkirakan VaR dari investasi, seseorang harus memperkirakan parameter distribusi (biasanya, rata-rata dan deviasi standar). Sebenarnya, untuk mendapatkan estimasi VaR yang akurat, sangat penting untuk mendapatkan estimasi volatilitas pengembalian yang akurat. Ada beberapa metode untuk memperkirakan volatilitas pengembalian, dan secara umum, semakin tinggi frekuensi pengamatan yang tersedia, semakin akurat estimasi volatilitas yang diperoleh.
Metode yang paling umum untuk memperkirakan volatilitas yaitu dengan memperoleh pengembalian harian dari suatu investasi, misalnya CTA, dan kemudian melakukan prosedur berikut pada data untuk memperoleh estimasi volatilitas harian:
μ = 1/T * Σ (dari t=1 hingga T) Rt (26.2)
σ²T = 1/(T - 1) * Σ (dari t=1 hingga T) (μ - Rt)² (26.3)
Di sini, σ²T yaitu estimasi varians harian saat ini, Rt yaitu tingkat pengembalian harian, T yaitu jumlah pengamatan, dan μ yaitu estimasi rata-rata pengembalian harian. Dalam metode ini, semua pengamatan memiliki bobot yang sama. Sebuah alternatif untuk metode ini yaitu ... Setelah tingkat kepercayaan yang diinginkan dipilih, nilai kritis dari α dihitung sebagai berikut:
Pr{Z ≤ α} = 1 − Tingkat Kepercayaan (26.6)
Di sini, Z yaitu variabel acak normal standar. Ini berarti α yaitu nilai untuk variabel acak normal standar di mana probabilitas untuk mengamati nilai kurang dari α sama dengan 1 dikurangi tingkat kepercayaan yang dipilih. Untuk menentukan nilai α, seseorang dapat menggunakan tabel variabel acak normal standar atau program spreadsheet. Setelah nilai kritis ini dihitung, VaR dari portofolio dapat diperkirakan menggunakan ekspresi berikut:
VaRα = α × σt + μ (26.7)
VaR yang diperoleh menggunakan ekspresi ini biasanya yaitu angka negatif. Namun, biasanya dilaporkan nilai absolut dari angka ini. Selain itu, karena rata-rata harian, μ, kemungkinan besar sangat kecil, yaitu praktik umum untuk mengabaikannya.
Sebagai contoh, anggaplah bahwa pengembalian harian untuk seorang CTA digunakan untuk memperoleh perkiraan volatilitas harian, σt, dan pengembalian rata-rata harian, μ, menganggap remeh risiko ekor potensial
selama periode stres keuangan y
.jpg)
