ANALYSIS OF INVESTORS’ STRATEGIES USING BACKTESTING AND DEA MODEL

D. Nasretdinova, D. Milovidova and K. Michailova
Additional contact information
D. Nasretdinova: Financial University
D. Milovidova: Financial University
K. Michailova: Financial University

Review of Business and Economics Studies // Review of Business and Economics Studies, 2015, vol. 3, issue 2, 21-32

Abstract:

This paper analyzes the efficiency of the rules described by famous "investment gurus". We backtested 30 strategies over the period of 20 years using monthly data from USA stock market and scored their comparative characteristics using DEA model. Although strategies vary in historical performance, 11 strategies managed to beat benchmarks over the long term. Most efficient strategies according to DEA appear to be Graham, Lian, Zweig, Siegel strategies.

Статья анализирует эффективность правил, на которых основаны стратегии профессионалов в сфере инвестиций. Мы провели бэктест 30 стратегий за 20 лет, используя месячные данные американского фондового рынка и DEA-модель, оценили их сравнительные характеристики. Хотя стратегии и варьируются исторически, 11 стратегий превзошли эталонный индекс в долгосрочном периоде. Наиболее эффективными стратегиями, согласно DEA, являются стратегии Грэхема, Льяна, Цвейга и Сигеля.

Keywords: DEA model; backtesting; strategy; benchmark; return; risk; DEA-score (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019-02-25
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://rbes.fa.ru/jour/article/viewFile/12/12.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:00rbes:y:2015:i:2:p:21-32

Access Statistics for this article

More articles in Review of Business and Economics Studies // Review of Business and Economics Studies from Финансовый Университет // Financial University
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().