В статье анализируется, каким образом лучше торговать моментумные стратегии розничному инвестору. Базовая стратегия - считаем доходность в период с февраля по конец июля, затем формируем портфели из (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 30, 40, 50) лучших акций (не кросс-сектионал). Держим год, считаем доходность. Сам подход ничем не необычен, кроме пожалуй анализа влияния количества акций на результаты. Интересны результаты по шарпу: 

К-во лучших 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 30 40 50
Доходность, % мес 1.15 2.68 2.94 2.95 3.04 3.04 3.07 3.06 2.91 2.82 2.54 2.36 2.28 2.2 2.13
Std 0.7 0.44 0.34 0.29 0.24 0.22 0.2 0.19 0.18 0.17 0.14 0.12 0.11 0.1 0.1
Sharpe 0.057 0.211 0.299 0.352 0.439 0.479 0.532 0.558 0.560 0.574 0.628 0.681 0.718 0.762 0.738

В принципе, таблица показывает, что с точки зрения шарпа оптимальный размер портфеля 30 бумаг.

Кроме того, еще в статье анализируются косты и как влияет количество перетрясок портфеля (раз в месяц., в квартал,  в полугодие, в год, в два года, три года) на доходность портфеля. Ну мелкие портфели (5000-30000 долларов) с большим количеством бумаг множественные перетряски прогнозируемо убивают. Лучшие результаты для таких портфелей - держать 8-10 акций с перетрясками раз в год или два.

В статье определяется новый предиктор - размер гэпа по моментуму - разница средней доходности 1-го и 10-го дециле по моментуму (t-12:t-2). Соответственно, чем выше эта разница - тем хуже работает моментум. В статье приведена стратегия: измеряем этот гэп в каждый из месяцев за 30 месяцев, далее входим в моментум (покупка 10-го дециле, продажа 1-го) если гэп ниже чем 5-й квинтиль за 30 месяцев. Результат мерился на дневках с 1926 по 2012, при простом моментуме шарп 0.52, с добавкой гэпности 0.79. В принципе неплохо. Месячная доходность 1.28%, в принципе с некоторыми ухищрениями (в статье) может составить и 2%.

В основном анализировали настроения - брали их из базы Thomson Reuters MarketPsych Indices (TRMI). Брали получасовые изменения настроений и анализировали могут ли настроения предсказывать поведение рынка. Кром этого, брали технические факторы -  из статьи Gao, Han, Li, and Zhou (2015), согласно которой доходность первой получасовки и 12-й получасовки хорошо предсказывает поведение рынка в последние полчаса. Дополнительно анализировалось изменение викса в предыдущий день и состояние рынка (растет/падает за 252 дня). Сформировали и проверили стратегию торговли в последние полчаса - смотрим изменение сентимента в 10, 11 и 12 получасовку, данные в регрессию, торгуем в зависимости от прогноза. Шарп 1.07, 1.97  и 1.66 соотвественно. Если применять прочие предикторы - доходность в первые полчаса и 12 получасовку, изменение VIX за предыдущий день и состояние рынка - шарп 1.1-1.4

Название статьи идет от байки, что если лягушку бросить в кипяток - она выпрыгнет, а если в холодную воду, которую постепенно нагревать - она сварится. Так мол и инвесторы не замечают небольшие изменения цены, даже когда те направлены в одну сторону. Вводится параметр information discreteness (ID), отражающий частоту таких небольших изменений. ID=sign(PRET)*(%neg-%pos), где накопительная доходность за период PRET, %neg и %pos - проценты отрицательных и положительных дневных приращений цены.

Авторы сделали двойное ранжирование выборки - сначала по 12-мес моментуму (определили квантили), затем по ID. И типа первая квантиль (дискретные доходности) дает -2.07% за 6 мес, а пятая (последовательные) +5.94%. Только вот непонятно, это как это накладывается на ранжирование по моментуму - первая ли это квантиль по моментуму, последняя ли или дискретные из первой (мом) а последовательные из пятой?