持有期越短策略越好嗎？
考慮兩種統計上相同的策略（相同的資訊比率、樣本量、交易成本與總利潤的比率等），除了一個具有更短的平均持有期。有統計上的理由偏愛其中一個嗎？
乍一看，這兩種策略的預期回報的統計信心似乎是相同的。衡量統計可信度的一種方法是將損益時間序列回歸一個常數並檢查 t 統計量。使用 OLS，這兩種策略將產生相同的 t-stats。然而，較長的持有期策略可能會具有更大的序列相關性，因此我們或許應該調整標準誤。當然，即使是短期策略也可以在持有期之後顯示 P&L 的自相關性，所以也許這不是偏愛其中一個的理由。
我的直覺告訴我我應該更喜歡短期持有期策略，但我一直找不到一個可靠的理由，特別是我如何衡量這種偏好的強度。
注意：這個問題是我之前問題的後續問題：
這是部分解釋，因為具有較長視野的交易策略通常具有更高的資訊比率、t 統計量、斜率係數和 R^2。
換句話說，如果兩種策略的資訊比率相同，那麼長期交易策略就已經很糟糕了。
John Cochrane 在包括“折扣率”在內的各種講座中說明了更長的視野如何具有更高的 t-stats 和資訊比率——這也是它其他想法的精彩讀物。
Fama 和 French (1998) 最初記錄了長視野模型具有更高擬合度的事實。這引發了一系列統計研究，以了解為什麼這一特殊特徵會成立。
這項研究在Boudoukh、Richardson 和 Whitelaw (2006) 中進行了總結，他們發現在長期範圍內並非以某種方式“出現”可預測性，而是當您具有 i) 持久性（自相關）時會出現更高的 R^2預測變數和 ii) 重疊收益，因此 iii) 係數估計中的常見抽樣誤差。
如果您可以設計一個這些影響不成立或不受控制的場景，那麼您的問題就成立了。在這方面，我認為短期視野交易策略會產生選擇性，因此應該優先於長期模型。