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Die Herkunft der statistischen Arbitrage im Equity Trading Statistische Arbitrage wird oft als Handelsstrategie verwendet. Diese Methode ist sehr quantitativ und erfordert umfangreiche Berechnungen, Data Mining und automatisierte Handelssysteme. Dies war eine Entwicklung der Paaren-Handelsstrategie, in der Bestände, wenn sie in Paaren auf der Grundlage bestimmter Kriterien und Gemeinsamkeiten gesetzt werden. Diese Strategie erlaubte es, höhere Aktien kurz zu verkaufen und die Paaraktien im Wert zu halten, um die Mittel aus den gesamten Marktbewegungen abzusichern. Der Unterschied in der Arbitrage-Methode ist, dass statt der Paarung von Aktien, Hunderte oder Tausende von Aktien zusammen gepoolt werden. Wie ein statistisches Arbitrage-Portfolio aufgebaut wird Da es so viele Aktien in einem statistischen Arbitrage-Portfolio gibt, erfolgt die Aktienkonstruktion durch einen automatisierten Prozess in zwei Phasen. Die erste Phase des Prozesses ist als Scoring-Phase bekannt. In dieser Phase wird jede Aktie ausgewertet und einer Punktzahl oder einem Rang zugewiesen, die festlegt, wie wünschenswert sie ist. Die Bestände, die einen hohen Wert aufweisen, sollten länger gehalten werden, während Aktien mit niedrigem Wert voraussichtlich kurz sind. Die zweite Phase des Prozesses ist als die Risikominderungsphase bekannt. Während dieser Periode werden die Bestände angepasst, um Marktrisiken zu reduzieren oder zu eliminieren. Dies geschieht häufig mit einem vorgegebenen Risikomodell. Die Risiken im statistischen Arbitrage Statistische Arbitrage arbeitet über einen unendlichen Zeitraum. Über die endliche Zeit, gibt es eine Möglichkeit der schweren Aktienverlust kurzfristig. Sind diese Verluste größer als die Liquidität der Anleger, können die Aktien ausfallen. Es gibt auch eine inhärente Schwäche für dieses Modell und Bestandsrisiko. Änderungen der Ausschüttungsrenditen oder der zugrunde liegenden Vermögenswerte können sich ebenfalls auf die Bewertung auswirken. Dies gilt insbesondere dann, wenn die miteinander verbundenen Bestände ähnliche Prinzipien haben. Das Modell muss auch ständig aktualisiert werden, da Arbitrage-Chancen häufig den Markt überfluten und so eine falsche Effizienz schaffen. Statistisches Arbitrage und Systematisches Risiko Im Sommer 2007 erlebte eine große Anzahl von Hedgefonds eine statistische Anomalie, indem sie gleichzeitig Verluste erlitten hatte, ohne dass ein gemeinsamer Risikofaktor in den Aktien vorhanden war. Es wird davon ausgegangen, dass dies auf eine Notabwicklung eines Fonds mit Kapitalabhebungen zurückzuführen war. Weil die Mittel schnell geschlossen wurden, gab es ungebührlichen Druck auf die anderen Aktienkurse, die ungünstige Erträge verursachten. Das Arbitragemodell ist neu und hat diese Möglichkeit nicht berücksichtigt. Eine weitere Theorie ist, dass dieser Verlust durch eine Verringerung der Liquidität verursacht durch die Risikominderung von Hochfrequenz-Anlegern verursacht wurde. Die Gruppierung des Aktienportfolios erfolgt häufig nach Leistungsverlauf, Industrie, Beta oder Wachstum. Sie werden dann unter Verwendung mathematischer Modellierungsverfahren berechnet, um das Risiko zu bewerten und zu bewerten. Dies wird getan, um das Potenzial für Verlust zu schützen und zu verringern. Statistischer Arbitrage: Eine quantitative Handelsstrategie Was ist quantitativer Handel Der quantitative Handel wird verwendet, um die Chancen des Handels unter Verwendung statistischer Techniken und der quantitativen Analyse der historischen Daten zu identifizieren. Das quantitative Handelssystem ist auf Informationen anwendbar, die wie makroökonomische Ereignisse und Preisdaten von Wertpapieren quantifizierbar sind. Quantitative Trading Modelle werden von Algo Traders verwendet, wenn der Handel von Wertpapieren strikt auf buysell Entscheidung der Computer-Algorithmen basiert. Ein Beispiel für eine solche Strategie, die quantitative Techniken ausnutzt und an algorithmischen Handelsplätzen angewendet wird, ist die der statistischen Arbitrage. Statistisches Arbitrage StatArb oder statistisches Arbitrage ist ein quantitativer Ansatz für den Aktienhandel mit Data Mining und statistischen Methoden sowie automatisierten Handelssystemen. StatArb ist eigentlich jede Strategie, die bottom-up, betaneutral in Ansatz und nutzt statistische und ökonometrische Techniken, um Signale für die Ausführung bieten. Signale werden durch ein Mittelwert-Reversion-Prinzip erzeugt, können aber auch unter Verwendung von Faktoren wie Bleueffekte, Unternehmensaktivität, kurzfristiger Impuls usw. gestaltet werden. Dies wird als Multifaktor-Ansatz für das Statistische Arbitrage bezeichnet. StatArb ist eine entwickelte Version von Paar-Trading-Strategien, bei denen die Bestände in Paarungen durch fundamentale oder marktbezogene Ähnlichkeiten gesetzt werden. Wenn eine Aktie in einem Paar die andere übertrifft, wird die schlechtere Aktie mit der Erwartung erworben, dass sie ihren Outperforming Partner klettert. Die Position wird aus Marktveränderungen durch Kurzschließen der anderen Outperforming-Aktie abgesichert. Der hohe Portfolioumschlag und die relativ geringe Größe des Spread-Angebots wird durch die große Anzahl an Lagerbeständen versucht, die Strategie wird oft automatisiert implementiert und es wird große Sorgfalt auf die Senkung der Handelskosten gelegt. Statistische Arbitrage ist zu einer bedeutenden Kraft sowohl bei Hedgefonds als auch bei Investmentbanken geworden. Abbildung 1: Implementierungsschritte einer statistischen Arbitrage-Strategie Wie das Statistische Arbitrage funktioniert Wertpapiere wie Aktien tendieren dazu, in Aufwärts - und Abwärtszyklen zu handeln, und eine quantitative Methode versucht, diese Trends zu nutzen. Trendverhalten des quantitativen Handels verwendet Softwareprogramme, um Muster oder Trends zu verfolgen. Die aufgedeckten Trends basieren auf dem Volumen und der Häufigkeit des Preises eines Wertpapiers, auf dem er gehandelt wird. Abbildung 2: Statistisches Arbitrage zwischen zwei Aktien unter Zementindustrie: ACC und Ambuja beide an der National Stock Exchange of India notiert. In der Abbildung oben sind die Aktienkurse von ACC und Ambuja über einen Zeitraum von sechs Jahren vertreten. Sie können sehen, dass sich die Vorräte während der gesamten Zeitspanne sehr nahe beieinander befinden, mit nur wenigen gewissen Fällen der Trennung. In diesen Trennungsperioden entsteht eine Arbitragegelegenheit, die auf der Annahme beruht, dass sich die Aktienkurse wieder verschieben. Die Crux bei der Identifizierung solcher Chancen liegt in zwei Hauptfaktoren: Identifizieren der Paare, die fortgeschrittene Zeitreihenanalyse und statistische Tests erfordern Angabe der Eintrittspunkte für die Strategie zur Nutzung auf die Marktposition Es gibt viele integrierte Paar Handel Indikatoren auf Beliebte Plattformen zu identifizieren und Handel mit Paaren. Allerdings sind viele der Zeiten, Transaktionskosten, die ein entscheidender Faktor für die Erzielung von Gewinnen aus einer Strategie ist, wird in der Regel nicht berücksichtigt bei der Berechnung der projizierten Renditen. Daher wird empfohlen, dass die Händler ihre eigenen statistischen Arbitrage-Strategien unter Berücksichtigung aller Faktoren, die zum Zeitpunkt des Backtests, die die endgültige Rentabilität des Handels beeinflussen werden, zu berücksichtigen. Zusammenhängende Posts:
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