Arbitragem estatística

Construa, teste e implemente estratégias de negociação de arbitragem estatística com MATLAB.

A arbitragem estatística, também referida como stat arb, é uma abordagem computacionalmente intensiva para negociação algorítmica de ativos do mercado financeiro, como ações e commodities. Envolve a compra e venda simultânea de carteiras de segurança de acordo com modelos estatísticos predefinidos ou adaptáveis.

As técnicas de arbitragem estatística são variações modernas da estratégia de negociação clássica baseada em cointegração. Esta estratégia baseia-se em princípios de reversão média de curto prazo, juntamente com estratégias de hedge que atendem ao risco global de mercado.

Fundos de hedge, fundos mútuos e empresas comerciais proprietárias constroem, testam e implementam estratégias comerciais baseadas em arbitragem estatística. Um fluxo de trabalho efetivo implica:

Recolhendo dados de bancos de dados e feeds de dados padrão do setor Projeto, teste e otimização de estratégias de negociação Aplicação de técnicas estatísticas avançadas, como aprendizagem de máquinas Execução de otimização de portfólio CVaR (5:33) Conexão a plataformas de negociação e gerenciamento de fluxo de trabalho de pedidos.

Exemplos e como fazer.

Aprendizagem de máquinas para negociação algorítmica (32:55) - Comércio de algoritmos de vídeo com MATLAB para aplicações financeiras (1:04:42) - Cointegration de vídeo e Pairs Trading com econometria Toolbox (1:01:27) - Vídeo Um sistema de negociação em tempo real em MATLAB (31:41) - Análise estatística de vídeo dos fluxos ETF (29:16) - Comércio de algoritmos de vídeo: Estratégias vencedoras e sua fundamentação - Análise do sentimento da notícia do livro usando MATLAB e RavenPack (12:01) - Vídeo.

Referência de Software.

Código de Negociação Algorítmica e Outros Recursos - MATLAB Central Introdução à Análise de Cointegração - Documentação Teste de Cointegração Engle-Granger - Função Fluxo de Trabalho para Interativos Brokers - Fluxo de Trabalho de Documentação para Tecnologias de Negociação X_TRADER ® - Documentação Conexão ao serviço de dados Bloomberg® V3 - Funções.

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Não seja enganado pelo nome de fantasia - Arbitragem estatística é uma maneira simples de lucrar.

Toda profissão tem suas palavras-chave para criar a ilusão de que as coisas são mais complexas do que realmente são. Tudo a partir do Latinterms usado por médicos para a conversa de gearheads falando sobre o mais recente motor do carro, os conceitos simples são muitas vezes revestidos em termos complicados.

Investir profissionais não são diferentes em seu uso de nomenclatura complicada para descrever coisas simples e idéias. & # 160;

Eu sei que fiquei intimidado quando ouvi pela primeira vez o statusarbitrage. Para mim, parecia que eu precisaria de um Ph. D. ou pelo menos uma compreensão avançada da teoria estatística para descobrir o que significava. Não sendo uma pessoa de matemática avançada, tive a sorte de ter um mentor comercial que me explicou pacientemente o que é a arbitragem estatística e como usá-lo lucrativamente. & # 160;

Desde que fui informado dessa técnica de negociação única e rentável, usei-a em uma variedade de condições de mercado para capturar lucros que, de outro modo, não estariam disponíveis. Este método não é para todos, mas se você é um investidor ativo que está procurando truques adicionais do comércio, a arbitragem estatística pode ser apenas o ingresso.

O que é Arbitragem estatística?

Muitas vezes, o preço das empresas do mesmo setor ou tipo de negócios segue-se muito estreitamente. Um comerciante de pares observa a relação entre dois estoques e compra ou vende sempre que a relação fica fora de sincronia, agindo sob o pressuposto de que a correlação histórica provavelmente continuará. & # 160;

É um método infalível? Não, mas fornece outra tática em sua caixa de ferramentas de investimento. & # 160;

É mais fácil entender esse conceito com uma ilustração. O quadro a seguir mostra a relação entre Coca-Cola (KO) e Pepsico (PEP), talvez o par de ações mais popular para arbitragem estatística.

Observe de que forma as duas ações se seguem até o final de maio. Neste momento, a Pepsico cai fora de sincronia com a Coca-Cola, caindo enquanto a Coca-Cola permanece firme e começa a escalar. Os comerciantes de arbitragem estatística comprarão ações da Pepsico assim que a divergência for reconhecida. & # 160;

Como você pode ver, o par rapidamente se moveu de volta para sincronizar, proporcionando oportunidade de aproveitamento para comerciantes de arbitragem estatística. Existem várias maneiras pelas quais isso pode ser abordado. & # 160;

Por exemplo, digamos que Coca-Cola começou a subir rapidamente do que a Pepsico. Negociadores de arbitragem estatística experientes curariam Coca-Colashares em antecipação de seu preço cair de volta para a correlação histórica. & # 160;

Além disso, a idéia não é apenas limitada a duas ações. A mesma ideia pode ser aplicada a grupos de três ou mais nomes correlatos. No entanto, o software especial é frequentemente empregado para gerenciar a arbitragem estatística de múltiplas questões. & # 160;

Como você pode ver, o Target saiu da faixa de correlação histórica no gráfico. Os comerciantes investidos no par seria Short Target, mantendo até que a correlação histórica voltou a sincronizar.

É importante lembrar que nem sempre são nomes óbvios que apresentam correlações suficientes para o comércio de par. Um exemplo disto é a relação entre Citibank (C) e Harley-Davidson (HOG).

Além de negociar na mesma troca, não consigo imaginar por que duas empresas tão diversas se correlacionariam tão de perto. A razão poderia ter algo a ver com o fato de que os consumidores podem emprestar dinheiro para comprar motocicletas Harley-Davidson, mas isso é apenas um palpite. & # 160;

Riscos a considerar: Embora os pares de ações estreitamente correlacionados geralmente voltem a sincronizar uns com os outros depois de divergir, não há uma regra que diga que isso deve acontecer. Os pares de ações podem ficar fora de sincronia por um período de tempo substancial, dependendo das circunstâncias subjacentes. Sempre use paradas e posicione o tamanho corretamente.

Ação a tomar - & gt; Comece a traçar os pares comuns como Coca Cola e Pepsico, General Motors (GM) e Ford (F), e outras empresas estreitamente relacionadas. Além disso, experimente encontrar pares correlacionados simplesmente criando uma variedade de pares de ações. Embora eu goste de usar gráficos diários, correlações negociáveis ​​podem ser encontradas em todos os cronogramas. Os comerciantes profissionais geralmente usam software, ao invés de gráficos visuais, para encontrar pares históricos que mostram uma aberração estatística um do outro. Algumas plataformas de negociação têm essa habilidade incorporada, mas esse tipo de software está prontamente disponível.

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As opiniões e opiniões aqui expressas são as opiniões e opiniões do autor e não refletem necessariamente as de NASDAQ, Inc.

Arbitragem estatística bem sucedida.

Eu tendem a não me envolver na Q & amp; A com os leitores do meu blog, ou com os investidores. Estou em um ponto da minha vida, onde gasto o tempo principalmente fazendo o que eu quero fazer, e não o que outras pessoas gostariam que eu fizesse. E desde que eu gosto de fazer pesquisas e negociações, tento maximizar a quantidade de tempo gasto nessas atividades.

Como uma estratégia de negócios, eu não recomendaria necessariamente esta abordagem. É apenas algo que eu desenvolvi enquanto aprendia a jogar xadrez: desde que eu não tinha ninguém para me ensinar, eu tinha que aprender tudo para mim e isso envolveu estudar por muitas, muitas horas sozinho.

Em contrapartida, vários dos melhores gerentes de dinheiro também são excelentes comunicadores e # 8211; pegue 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 confiança e fidelização de investidores e # 8211; fatores importantes que entram em jogo durante os períodos em que sua estratégia está em baixa performance. Não só isso, mas como a comunicação é bidirecional, um analista / gerente pode aprender muito com as suas trocas com seus clientes. Sabendo como os outros percebem você # 8211; e seus concorrentes & # 8211; por exemplo, é uma informação muito útil. Então, também é informação sobre seus concorrentes & # 8217; idéias de pesquisa, estratégias de investimento e desempenho de fundos, que muitas vezes podem ser obtidas de discussões com investidores. Há muitas razões para preferir uma política de comunicação aberta e regular.

Como um caso em questão, fiquei surpreso ao aprender com comentários em outro blog de pesquisa que os leitores extraíram a conclusão de minhas postagens anteriores de que a abordagem de cointegração ou filtro de Kalman para arbitragem estatística era uma perda de tempo. Aparentemente, minha observação sobre o fato de que os pesquisadores muitas vezes não prestaram atenção à PnL líquida por ação na avaliação de estatísticas. arb. As estratégias de negociação foram tomadas por alguns para significar que qualquer lucratividade aparente sempre seria subsumida dentro do spread oferecido pela oferta. Essa não era minha intenção. O que eu pretendia transmitir era que, em alguns casos, esse seria o caso & # 8211; alguns, mas não todos.

Para ilustrar o ponto, abaixo estão os resultados fora da amostra de um estudo de pesquisa aplicando 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 em cada par, o que resulta 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 dos EUA. Os números de desempenho são líquidos dos custos de transação e são baseados no pressuposto de um atraso de 5 minutos na execução: o significado, um sinal de negociação recebido no momento t é assumido como sendo executado no tempo t + 5 minutos. Isso permite tempo suficiente para perna em cada comércio passivamente, na maioria dos casos, evitando a propagação da oferta. O PnL líquido por ação é superior a 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 Rácio de Informação de 2.29, medido em retornos mensais (2.74 com base no diário retorna).

Finalmente, atualmente estou implementando a negociação de uma série de carteiras de estoque com base em relacionamentos de cointegração estática que possuem taxas de informação fora da amostra de entre 3 e 4, usando dados diários.

Estratégias de Arbitragem: Compreensão do Trabalho de Arbitragem Estatística.

O que é Quantitative Trading?

O comércio quantitativo é usado para identificar oportunidades de negociação usando técnicas estatísticas e análise quantitativa dos dados históricos. A negociação quantitativa é aplicável a informações quantificáveis ​​como eventos macroeconômicos e dados de preços de valores mobiliários. Os negociadores de Algo são utilizados pelos comerciantes da Algo quando a negociação de valores mobiliários se baseia estritamente na decisão de compra / venda de algoritmos computacionais. Um exemplo de tal estratégia que explora técnicas quantitativas e é aplicado em mesas de negociação algorítmica é a estratégia de arbitragem estatística.

Arbitragem estatística.

Arbitragem Estatística ou Stat Arb tem uma história de ser uma estratégia de negociação quantitativa extremamente lucrativa para muitos grandes bancos de investimento e hedge funds. A arbitragem estatística originou-se em torno de 1980, liderada por Morgan Stanley e outros bancos, a estratégia mostrou ampla aplicação nos mercados financeiros. A popularidade da estratégia continuou por mais de duas décadas e diferentes modelos foram criados em torno dele para capturar grandes lucros.

Para defini-lo em termos simples, a arbitragem estatística compreende um conjunto de estratégias de negociação orientadas quantitativamente. Essas estratégias buscam explorar os movimentos de preços relativos em milhares de instrumentos financeiros, analisando os padrões de preços e as diferenças de preços entre instrumentos financeiros. O objetivo final de tais estratégias é gerar alfa (lucro superior ao normal) para as empresas comerciais. Um ponto a observar aqui é que a arbitragem estatística não é uma estratégia de negociação de alta freqüência (HFT). Pode ser categorizado como uma estratégia de média frequência, onde o período de troca ocorre ao longo de poucas horas a alguns dias.

Conceitos utilizados pelas Estratégias de Arbitragem Estatística.

Para analisar os padrões de preços e as diferenças de preços, as estratégias utilizam modelos estatísticos e matemáticos. As estratégias de arbitragem estatística também podem ser projetadas usando fatores como efeitos de lead / lag, atividade corporativa, momentum de curto prazo etc., além de usar os dados de preços sozinhos. Esta última abordagem é referida como um modelo de Arbitragem Estatística multi-fator. Os vários conceitos utilizados pelas estratégias de arbitragem estatística incluem:

Análise de séries temporais AutoRegression e co-integração Modelagem de volatilidade Análise de componentes principais Técnicas de busca de padrões Técnicas de aprendizado de máquina Análise de fronteira eficiente etc.

Tipos de Estratégias de Arbitragem Estatística.

As diferentes estratégias de arbitragem estatística incluem:

Market Neutral Arbitrage Cross Asset Arbitrage Cross Market Arbitrage ETF Arbitrage.

Market Neutral Arbitrage.

Isso envolve assumir uma posição longa em um bem infravalorizado e diminuir um ativo superestimado simultaneamente. Acredita-se que o ativo tenha volatilidades semelhantes e, assim, um aumento no mercado fará com que a posição longa seja apreciada em valor e a posição curta a depreciar em aproximadamente o mesmo valor. As posições são ajustadas quando os ativos retornam ao seu valor normalizado.

Cross Market Arbitrage.

Procura explorar a discrepância de preços do mesmo ativo entre os mercados. A estratégia compra o ativo no mercado de baixa valorização e o vende no mercado de maior valorização.

Cross Asset Arbitrage.

Este modelo aposta na discrepância de preço entre um ativo financeiro e subjacente. Por exemplo, entre um futuro de índice de ações e os estoques que formam o índice.

Arbitragem ETF.

A arbitragem do ETF pode ser denominada como uma forma de arbitragem de ativos cruzados que identifica discrepâncias entre o valor de um ETF e seus ativos subjacentes.

Pairs Trading.

StatArb é uma versão evoluída das estratégias de negociação em pares, nas quais os estoques são colocados em pares por semelhanças fundamentais ou baseadas no mercado. Quando um estoque em um par supera o outro, o estoque de menor desempenho é comprado junto com a expectativa de que ele subisse seu parceiro de desempenho superior. A posição está coberta pelas mudanças / movimentos do mercado, ao curto-circuito do estoque outperforming outro. Devido a um grande número de ações envolvidas na estratégia de arbitragem estatística, o alto volume de negócios do portfólio e o tamanho bastante pequeno do spread está tentando capturar, a estratégia é muitas vezes implementada de forma automatizada e uma grande atenção é dada à redução dos custos de negociação . A estratégia de arbitragem estatística tornou-se uma força importante em hedge funds e bancos de investimento.

Figura 1: Etapas de implementação de uma estratégia de arbitragem estatística.

Como funciona a Estratégia Arbitragem Estatística?

Valores como os estoques tendem a negociar em ciclos ascendentes e descendentes e um método quantitativo busca capitalizar essas tendências. O comportamento de tendências da negociação quantitativa usa programas de software para rastrear padrões ou tendências. As tendências descobertas são baseadas no volume, na frequência e no preço de um título no qual é negociado.

Figura 2: Arbitragem estatística entre dois estoques em "Cimento" Indústria: ACC e Ambuja ambos listados na Bolsa Nacional de Valores da Índia.

Na imagem acima, os preços das ações do ACC e Ambuja estão representados ao longo de um período de seis anos. Você pode ver que ambos os estoques permanecem bastante próximos uns dos outros durante todo o período de tempo, com apenas alguns casos certos de separação. É nesses períodos de separação que surge uma oportunidade de arbitragem com base no pressuposto de que os preços das ações se aproximam novamente.

O cerne na identificação dessas oportunidades reside em dois fatores principais:

Identificando os pares que requerem análises de séries temporais avançadas e testes estatísticos Especificando os pontos de entrada e saída da estratégia para alavancar a posição de mercado.

Há uma abundância de indicadores de negociação de pares embutidos em plataformas populares para identificar e negociar em pares. No entanto, muitas vezes, o custo de transação, que é um fator crucial para ganhar lucros de uma estratégia, geralmente não é levado em consideração no cálculo dos retornos projetados. Portanto, recomenda-se que os comerciantes façam suas próprias estratégias de arbitragem estatística, levando em consideração todos os fatores no momento do teste, o que afetará a rentabilidade final do comércio.

Riscos no Arbitragem Estatística.

Embora as estratégias de arbitragem estatística tenham obtido muitos lucros para empresas comerciais quantitativas, essas estratégias vêm com seu próprio conjunto de riscos. Os seguintes são alguns dos riscos enfrentados:

A estratégia depende fortemente da reversão média dos preços ao seu histórico ou previsto normal. Isso pode não acontecer em certos casos e os preços podem continuar a se afastar do normal histórico. Os mercados financeiros estão em constante fluxo e evoluem com base em eventos que ocorrem em todo o mundo. Portanto, o lucro dos modelos de arbitragem estatística não pode ser garantido o tempo todo.

Projetos em Arbitragem Estatística por EPAT ™ Alumni.

As estratégias estatísticas de arbitragem podem ser aplicadas a diferentes instrumentos e mercados financeiros. O Programa Executivo em Negociação Algorítmica (EPAT ™) inclui uma sessão em "Arbitragem Estatística e Pairs Trading" como parte do módulo "Estratégias". Muitos de nossos participantes da EPAT ™ desenvolveram estratégias de negociação de pares durante o curso. Listados abaixo estão alguns dos blogs do projeto para sua referência.

Se você quiser aprender vários aspectos da negociação algorítmica, consulte nosso Programa Executivo em Negociação Algorítmica (EPAT ™). O curso abrange módulos de treinamento como Statistics & amp; Econometria, Computação Financeira e Tecnologia e Algorítmica e Negociação quantitativa. EPAT ™ foi projetado para equipá-lo com os conjuntos de habilidades adequados para ser um comerciante bem sucedido. Inscreva-se agora!