Quarterly seasonality and momentum strategy implementation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Momentum strategies exhibit quarterly seasonality, earning significantly higher average strategy returns in the third month of the quarter than the first month. The authors evaluate the magnitude of quarterly seasonality in various momentum strategies to examine the relation between quarterly seasonality and risk-adjusted monthly returns. Design/methodology/approach The authors construct long-short portfolios for various types of momentum strategies and calculate the average returns of these portfolios in the three months of the quarter. They also calculate the average changes in institutional ownership across the different portfolios. Findings The authors demonstrate that quarterly seasonality is directly associated with quarterly changes in net purchases by institutional investors. Additionally, they show that near-term price momentum exhibits more seasonality than other momentum strategies, consistent with institutional investor incentives. Research limitations/implications Researchers studying momentum should understand that quarterly seasonality increases the standard deviation of monthly returns for different types of momentum strategies. Practical implications Individual investors and investment managers should consider whether it is early or late in the calendar quarter when implementing momentum strategies. Originality/value Quarterly seasonality explains several seemingly independent findings in the momentum literature. In cases where researchers show one momentum strategy outperforms another on a risk-adjusted basis, the authors find that the superior strategy exhibits less quarterly seasonality. This pattern holds across types of momentum strategies, strategy formation periods and asset classes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».