Estratégia de negociação de arbitragem estatística

Arbitragem Estatística.
Construa, teste e implemente estratégias de negociação de arbitragem estatística com o MATLAB.
A arbitragem estatística, também conhecida como stat arb, é uma abordagem computacionalmente intensiva para a negociação algorítmica de ativos do mercado financeiro, como ações e commodities. Envolve a compra e venda simultânea de portfólios de títulos de acordo com modelos estatísticos predefinidos ou adaptativos.
Técnicas de arbitragem estatística são variações modernas da estratégia clássica de negociação de pares baseados em cointegração. Esta estratégia baseia-se em princípios de reversão à média de curto prazo, associados a estratégias de cobertura que cobrem o risco global do mercado.
Fundos de hedge, fundos mútuos e firmas proprietárias de trading criam, testam e implementam estratégias de negociação baseadas em arbitragem estatística. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:

Estratégia de negociação de arbitragem estatística
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, agir como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
E se o par não estiver mais cointegrado e o spread aumentar enquanto você estiver em uma posição?
Não tenho certeza, estou pensando que precisamos de um teste junto com o método exit_position para verificar a cointegração. Isso será o próximo a incluir.
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Se eu estiver correto, seu algoritmo só negocia em 1 segurança. Portanto, há um pouco de exposição ao mercado envolvida na estratégia. Além disso, à medida que o spread aumenta, ele apenas compra / vende cada vez mais ações até que o spread converja. Muito alguns riscos envolvidos ai imo.
Obrigado por apontar isso, estou pensando agora que o primeiro passo pode ser usar um universo de estoques e testar a cointegração entre dois pares, mas não tenho certeza se isso é uma opção viável. Você teria alguma idéia de como eu poderia abordar isso?
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Bem, quando você tem n estoques e você quer testá-los todos para cointegração, você precisará executar n (n-1) / 2 testes de cointegração. Então fica bem rápido em termos computacionais. Uma maneira seria realizar testes de cointegração com uma aceitação fácil para a cointegração em prazos mais longos e usar as combinações de ações a partir deles. Você também pode pré-agrupá-los por setor, o que reduzirá o número de testes de cointegração. Eu também encontrei um algoritmo aqui que agrupava ações co-flutuantes, mas eu não tenho certeza se isso é útil desde a co-flutuação! = Co-integração.
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou entre em contato enviando feedback.

Estratégias de Negociação de Arbitragem Estatística e Negociação de Alta Frequência.
36 Páginas Enviada: 16 Set 2012 Última revisão: 19 Feb 2013.
Thomas A. Hanson.
Universidade Estadual de Kent - Departamento de Finanças.
Joshua Hall.
Kent State University - Faculdade de Administração de Empresas.
Data de Escrita: 12 de setembro de 2012.
A arbitragem estatística é uma estratégia de negociação popular empregada por fundos de hedge e agências de negociação proprietárias, construída com base na noção estatística de cointegração para identificar oportunidades de negociação lucrativas. Dada a mudança revolucionária nos mercados representada pela negociação de alta frequência (HFT), não é surpreendente que os riscos e as recompensas tenham mudado. Este artigo explora o efeito do volume de HFT na lucratividade da arbitragem estatística e relata três tendências nos dados. Em primeiro lugar, níveis mais altos de movimento devido a HFT fazem com que mais pares de estoque sejam cointegrados. Em segundo lugar, a rentabilidade da arbitragem estatística permanece constante entre os decis com o maior número de HFT. Terceiro, a faixa de lucratividade é maior nos anos mais recentes. Estes resultados sugerem que o HFT aumenta a correlação e a volatilidade e tem um impacto direto nas estratégias de negociação de arbitragem estatística.
Palavras-chave: arbitragem estatística, negociação de pares, cointegração, negociação de alta frequência.

Arbitragem Estatística bem sucedida.
Eu não me envolvo em perguntas e respostas com leitores do meu blog ou com investidores. Eu estou em um ponto da minha vida onde eu gasto meu tempo principalmente fazendo o que eu quero fazer, ao invés do que outras pessoas gostariam que eu fizesse. E como gosto de pesquisar e negociar, tento maximizar a quantidade de tempo que gasto nessas atividades.
Como uma estratégia de negócios, eu não recomendaria necessariamente essa abordagem. É apenas algo que eu evoluí enquanto aprendia a jogar xadrez: já que eu não tinha ninguém para me ensinar, eu tive que aprender tudo para mim e isso envolveu estudar por muitas e muitas horas sozinho.
Por outro lado, vários dos melhores gestores de dinheiro também são excelentes comunicadores & # 8211; Tome Roy Niederhoffer, ou Ernie Chan, por exemplo. Ter uma comunicação regular e informada com seus investidores é, como os gerentes mais inteligentes perceberam, um meio de construir a confiança e a lealdade do investidor & # 8211; fatores importantes que entram em jogo durante os períodos em que sua estratégia está com desempenho ruim. Não apenas isso, mas como a comunicação é bidirecional, um analista / gerente pode aprender muito com suas trocas com seus clientes. Saber como os outros percebem você & # 8211; e seus concorrentes & # 8211; por exemplo, é uma informação muito útil. Assim, também, é informação sobre seus concorrentes & # 8217; idéias de pesquisa, estratégias de investimento e desempenho de fundos, que muitas vezes podem ser obtidos de discussões com investidores. Há muitas razões para preferir uma política de comunicação aberta e regular.
Como exemplo, fiquei surpreso ao aprender com comentários em outro blog de pesquisa que os leitores tiraram a conclusão de meus posts anteriores de que buscar a abordagem de cointegração ou filtro de Kalman à arbitragem estatística era uma perda de tempo. Aparentemente, minha observação no sentido de que os pesquisadores muitas vezes não prestaram atenção ao PnL líquido por ação na avaliação de estatísticas. arb. estratégias de negociação foram tomadas por alguns para significar que qualquer rentabilidade aparente seria sempre incluída no spread de oferta de oferta. Essa não foi minha intenção. O que eu pretendi transmitir foi que, em alguns casos, este seria o caso & # 8211; alguns, mas não todos.
Para ilustrar o ponto, abaixo estão os resultados fora da amostra de um estudo de pesquisa que aplica a abordagem do Filtro de Kalman para quatro pares de equidade usando dados de 5 minutos. Por razões competitivas, não consigo identificar as ações específicas de cada par, que resultam de uma análise exaustiva de mais de 30.000 pares, mas posso dizer que são ações líquidas de grande capitalização negociadas em grande volume nas bolsas norte-americanas. Os números de desempenho são líquidos de custos de transação e são baseados no pressuposto de um atraso de 5 minutos na execução: ou seja, um sinal de negociação recebido no tempo t é considerado como sendo executado no tempo t + 5 minutos. Isso permite que o tempo suficiente para entrar em cada negociação passivamente, na maioria dos casos, evitando o spread de oferta de lance. O PnL líquido por ação está acima de 1,5c por ação para cada par.
Embora o desempenho de nenhum dos pares seja espetacular, um portfólio combinado tem características bastante atraentes, que incluem 81% de meses vencedores desde janeiro de 2012, um CAGR de mais de 27% e Índice de Informações de 2,29, medido em retornos mensais retorna).
Por fim, estou atualmente implementando o comércio de várias carteiras de ações com base em relações de cointegração estáticas que têm proporções de informações fora da amostra entre 3 e 4, usando dados diários.

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