Ainsi, bien que nous puissions considérer une approche multimodèle moins transparente et plus compliquée, cette couche supplémentaire de complication sert à augmenter la diversification interne et à réduire le risque d`estimation. Dans notre cas ci-dessus, chaque signal de tendance est juste un modèle: une estimation de ce que la tendance sous-jacente est. Comme avec tous les modèles, il est imprécis et notre niveau de confiance dans n`importe quel signal individuel à tout moment dans le temps étant correct peut effectivement être assez faible. Nous pouvons envelopper tout cela ensemble en disant simplement que chaque signal est en fait enveloppé dans une distribution de risque d`estimation. Mais en combinant plusieurs signaux de tendance, nous exploitons les avantages de la diversification dans un effort pour réduire notre risque d`estimation globale. Il ne faut pas oublier que la manière dont les signaux ont été mélangés représente un modèle avec son propre risque d`estimation. Notre choix de tout simplement le poids des signaux indique une position de confiance nulle dans les vues sur l`exactitude relative du modèle et les avantages relatifs de diversification marginale parmi les modèles. Si nous avions choisi une méthode plus compliquée de combiner les signaux, il est tout à fait possible que le risque d`estimation réalisé puisse accable le gain de diversification dont nous avions l`intention de bénéficier en premier lieu. Ou, inversement, que le même risque d`estimation supplémentaire pourrait être entièrement justifié si nous pouvions continuer à améliorer utilement les avantages de la diversification. Ci-dessous nous tracer les écarts réels eux-mêmes.

Nous pouvons voir que la propagation de l`approche combinée du signal est inférieure à l`approche du signal unique sur une base assez cohérente. Dans les cas où la propagation est plus grande, c`est généralement parce que la sensibilité provient soit de la 10 mois SMA ou 13-moins-34-semaine des signaux EWMA. Les spreads pour les stratégies de signal unique basées sur ces approches tracées, ils seraient probablement plus grands au cours de ces périodes de temps. . Pour mettre l`accent sur la fragilité potentielle de l`utilisation d`un seul signal in-out pour piloter nos décisions d`allocation, nous faisons un test simple: pourtant, pris à un extrême, nous croyons que la simplicité peut avoir l`effet inverse, introduisant une fragilité extrême dans un investissement Stratégie. Pourtant, c`est précisément le type de comportement que nous voyons trop souvent dans les portefeuilles tactiques – et en particulier dans les stratégies d`équité de tendance – où les investisseurs suivent un seul signal pour prendre des décisions d`allocation dramatiques. . La recherche et les données empiriques suggèrent que la simplicité est étonnamment robuste. Mais nous devons être sceptiques à l`égard de la simplicité dans l`intérêt de la simplicité quand il s`agit de possibilités de diversification à faible potentiel, de peur que nous ne soyons pas fragiles dans nos portefeuilles et nos stratégies. Est-ce la prévention de scie représentant de la «compétence» des signaux alors que la réalisation de scie est juste malchance? Ou pourrait-il être que l`évitement de scie est souvent autant de chance que la réalisation de scie est mauvaise compétence? Comment pouvons-nous déterminer ce qui est l`habileté et ce qui est de la chance quand il ya tant de “appels rapprochés” et “hits juste”? Source: Kenneth Français Data Library.