طراحی الگویی بومی برای تخصیص دارایی پویا: ارتقای معنادار بازده تعدیل شده با ریسک با مدل ترکیبی پیرو روندی و تکانه‌ای در بازارهای سهام، طلا و ارز

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مطالعات دفاعی استراتژیک، دانشگاه عالی دفاع ملی، تهران، ایران.

2 گروه مالی، دانشکده حسابداری و امور مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

3 گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، دانشگاه افسری امام علی علیه السلام، تهران، ایران.

چکیده
هدف: این مقاله با هدف طراحی و ارزیابی یک الگوی بومی تخصیص دارایی پویا بر مبنای معیارهای کمی، عملکرد استراتژی‌های ایستا را در محیط پرتلاطم بازار دارایی‌های ایران به چالش می‌کشد. با توجه به ناکارآمدی رویکردهای تخصیص ایستا در مدیریت ریسک و بهره‌برداری از فرصت‌ها در شرایط متغیر اقتصادی، الگوی پیشنهادی یک چارچوب تصمیم‌گیری دوسطحی را معرفی می‌کند که عناصر پیرو روند (Trend-Following) و تکانه نسبی را ترکیب می‌نماید.
روش‌شناسی پژوهش: داده‌های ماهانه چهار طبقه دارایی اصلی (شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران، سکه امامی، دلار آمریکا در بازار آزاد و صندوق درآمد ثابت) در بازه زمانی مهر ۱۳۹۳ تا شهریور ۱۴۰۴ مورد استفاده قرار گرفتند. مکانیسم تخصیص پویا بر اساس میانگین متحرک ساده شش‌ماهه (6-Month SMA) برای فیلتر کردن رژیم ریسک طراحی شد: اگر هیچ دارایی ریسکی سیگنال "خرید" نداشت، %100 وجوه به دارایی امن (صندوق درآمد ثابت) منتقل می‌شود؛ در غیر این صورت، %100 وجوه بر اساس بازده‌های نسبی دوره‌ی قبل بین دارایی‌های ریسکی فعال‌شده توزیع می‌گردد. عملکرد استراتژی با استفاده از معیارهای نسبت شارپ (Sharpe Ratio) نسبت کالمار (Calmar Ratio) و افت بیشینه (Max Drawdown) در مقایسه با استراتژی‌های خرید و نگه‌داری تک دارایی ارزیابی شد.
یافتهها: نتایج نشان داد که استراتژی تخصیص پویا، علی‌رغم عدم کسب بالاترین بازده مطلق، توانست بهترین عملکرد تعدیل ‌شده با ریسک را به ثبت برساند. این استراتژی با ثبت کمترین افت بیشینه (%25-) و بالاترین نسبت کالمار (1.78) در مقایسه با شاخص کل (افت بیشینه %40- و نسبت کالمار 1.01) و سکه (افت بیشینه %32- و نسبت کالمار 1.61)، مقاومت چشمگیری در برابر ریسک نزولی از خود نشان داد. همچنین، نسبت شارپ استراتژی پویا (1.34) به‌طور قابل‌توجهی بالاتر از شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران (0.95) بود. یک آزمون آماری (آزمون جابسون-کورکی با اصلاح ممل) نشان داد که تفاوت نسبت شارپ میان استراتژی پویا و شاخص کل بورس در سطح اطمینان %99 معنادار است (با آماره Z برابر 4.11 و مقدار p-value  بسیار کوچک 0.00004).
اصالت/ارزش‌افزوده علمی: اصالت این پژوهش در طراحی یک الگوی بومی و دوسطحی تخصیص دارایی پویا نهفته است که به‌طور منحصربه‌فردی قواعد ساده پیرو روند و تکانه نسبی را برای بازارهای دارایی دارای تلاطم ترکیب می‌کند. ارزش آن با دستیابی به عملکرد تعدیل ‌شده با ریسک برتر و کاهش چشمگیر ریسک دنباله در مقایسه با استراتژی‌های ایستا اثبات می‌شود. این الگو یک چارچوب عملی و مبتنی بر شواهد برای نهادهای مالی داخلی فراهم می‌کند تا کارایی و انعطاف‌پذیری سرمایه‌گذاری خود را بهبود بخشند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Designing a native model for dynamic asset allocation: Significant enhancement of risk-adjusted return with a hybrid trend-following and relative momentum model in the stock, gold, and currency markets

نویسندگان English

Mohsen Golsorkh Hagh 1
Amirhossein Nejadkoorki 2
Behnam Abdi 3
1 Departmant of Strategic Defense Studies, National Defense University, Tehran, Iran.
2 Departmant of Finance, Faculty of Accounting and Finance, College of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
3 Department of Management, Faculty of Management, Imam Ali Military University, Tehran, Iran.
چکیده English

Purpose: This paper aimed to design and evaluate a native Dynamic Asset Allocation (DAA) model based on quantitative criteria, challenging the performance of static strategies in the volatile environment of Iranian asset markets. Given the inefficiency of static allocation approaches for managing risk and capitalizing on opportunities under changing economic conditions, the proposed model introduces a two-level decision-making framework that combines Trend-Following and Relative Momentum.
Methodology: Monthly data for four main asset classes (the Tehran Stock Exchange stock index, Emami gold coin, the US dollar in the free market, and a fixed-income fund) from October 2014 to September 2025 were used. The dynamic allocation mechanism was designed based on the 6-Month Simple Moving Average (6-Month SMA) to filter the risk regime: if no risky asset had a 'buy' signal, 100% of funds were moved to the safe asset (fixed-income fund); otherwise, 100% of funds were distributed among the activated risky assets based on their prior period relative returns. The strategy's performance was evaluated using the Sharpe Ratio, Calmar Ratio, and Maximum Drawdown relative to single-asset Buy-and-Hold strategies.
Findings: The results showed that the DAA strategy, despite not achieving the highest absolute return, registered the best risk-adjusted performance. This strategy demonstrated significant resilience against downside risk, recording the lowest maximum drawdown (-25%) and the highest Calmar Ratio (1.78) compared to the Total Index (drawdown -40% and Calmar Ratio 1.01) and Gold Coin (drawdown -32% and Calmar Ratio 1.61). Also, the Sharpe Ratio of the dynamic strategy (1.34) was significantly higher than the Tehran Stock Exchange Total Index (0.95). A statistical test (Memmel-modified Jobson-Korkie test) showed that the difference in the Sharpe Ratio between the dynamic strategy and the Total Stock Index was significant at the 99% confidence level, with a Z-statistic of 4.11 and a very small p-value (0.00004).
Originality/Value: The originality lies in designing a native, two-level DAA model that uniquely combines simple Trend-Following and Relative Momentum rules tailored for highly volatile asset markets. Its value is demonstrated by achieving superior risk-adjusted performance and significantly reducing tail risk compared to static strategies. It provides a practical, evidence-based framework for local financial institutions to enhance investment efficiency and resilience.

کلیدواژه‌ها English

Dynamic asset allocation
Trend-following
Relative momentum
Risk-adjusted return
Tail risk
[1]     Memmel, C. (2003). Performance hypothesis testing with the Sharpe ratio. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=412588
[2]     Ibbotson, R. G. (2010). The importance of asset allocation. Financial analysts journal, 66(2), 18–20. https://doi.org/10.2469/faj.v66.n2.4
[3]     Madhogarhia, P. K., & Lam, M. (2015). Dynamic asset allocation. Journal of asset management, 16(5), 293–302. https://doi.org/10.1057/jam.2015.4
[4]     Collin-Dufresne, P., Daniel, K., & Sağlam, M. (2020). Liquidity regimes and optimal dynamic asset allocation. Journal of financial economics, 136(2), 379–406. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2019.09.011
[5]     Blitz, D., & van Vliet, P. (2009). Dynamic strategic asset allocation: Risk and return across economic regimes.  https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1343063
[6]     Shu, Y., Yu, C., & Mulvey, J. M. (2025). Dynamic asset allocation with asset-specific regime forecasts. Annals of operations research, 346(1), 285–318. https://doi.org/10.1007/s10479-024-06266-0
[7]     Kontosakos, V. E., Hwang, S., Kallinterakis, V., & Pantelous, A. A. (2024). Long-term dynamic asset allocation under asymmetric risk preferences. European journal of operational research, 312(2), 765–782. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.07.038
[8]     Nystrup, P., Hansen, B. W., Madsen, H., & Lindström, E. (2015). Regime-based versus static asset allocation: Letting the data speak. Journal of portfolio management, 42(1), 103. 10.3905/jpm.2015.42.1.103
[9]     Nystrup, P., Hansen, B. W., Larsen, H. O., Madsen, H., & Lindström, E. (2018). Dynamic allocation or diversification: A regime-based approach to multiple assets. Journal of portfolio management, 44(2), 62–73. 10.3905/jpm.2018.44.2.062
[10]   Lim, Q. Y. E., Cao, Q., & Quek, C. (2022). Dynamic portfolio rebalancing through reinforcement learning. Neural computing and applications, 34(9), 7125–7139. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06853-3
[11]   Liu, J., Longstaff, F. A., & Pan, J. (2003). Dynamic asset allocation with event risk. The journal of finance, 58(1), 231–259. https://doi.org/10.1111/1540-6261.00523
[12]   Brennan, M. J., & Xia, Y. (2002). Dynamic asset allocation under inflation. The journal of finance, 57(3), 1201–1238. https://doi.org/10.1111/1540-6261.00459
[13]   Jarvis, S., Lawrence, A., & Miao, S. (2009). Dynamic asset allocation techniques. British actuarial journal, 15(3), 573–655. https://doi.org/10.1017/S1357321700005742
[14]   Bajeux-Besnainou, I., & Portait, R. (1998). Dynamic asset allocation in a mean-variance framework. Management science, 44(11-part-2), S79--S95. https://doi.org/10.1287/mnsc.44.11.S79
[15]   Canner, N., Mankiw, N. G., & Weil, D. N. (1994). An asset allocation puzzle. National Bureau of Economic Research Cambridge, Mass., USA. https://doi.org/10.3386/w4857
[16]   Bajeux-Besnainou, I., Jordan, J. V, & Portait, R. (2003). Dynamic asset allocation for stocks, bonds, and cash. The journal of business, 76(2), 263–287. https://doi.org/10.1086/367750
[17]   Torki, L., Botshekan, M., & Mohamadghasemi, S. (2021). Optimal asset allocation using predicting stock and coin outputs in the Iranian capital market. Stable economy journal, 2(2), 143-180. (In Persian). https://doi.org/10.22111/sedj.2021.40110.1125
[18]   Gholizadeh, A., & Kamyab, B. (2015). Optimal asset allocation in the presence of macroeconomic uncertainties and international sanctions against Iran. Journal of economic research (tahghighat-e-eghtesadi), 50(4), 959-988. (In Persian). https://doi.org/10.22059/jte.2015.56154
[19]   Raei, R., & Hashemi, A. (2016). Robust asset allocation based on forecasts of econometric methods (ARMA & GARCH) and uncertainty for return & covariance. Financial research journal, 18(3), 415–436. (In Persian). https://doi.org/10.22059/jfr.2016.51502
[20]   Faber, M. (2007). A quantitative approach to tactical asset allocation. https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm?abstractid=962461
[21]   Oliveira, D. C., Sandfelder, D., Fujita, A., Dong, X., & Cucuringu, M. (2025). Tactical Asset allocation with macroeconomic regime detection.  https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.11499
[22]   Jobson, J. D., & Korkie, B. M. (1981). Performance hypothesis testing with the Sharpe and Treynor measures. Journal of finance, 36(4), 889–908. https://doi.org/10.2307/2327554