Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Arbitrage thống kê: phương pháp đầu tư theo yếu tố
Tóm tắt
Chúng tôi giới thiệu một mô hình thời gian liên tục cho giá cổ phiếu dưới dạng yếu tố tổng quát với độ nhiễu được điều khiển bởi quá trình chuyển động Brownian hình học. Chúng tôi suy diễn phân phối xác suất tiếp cận lý thuyết cho các chiến lược dài-hạn cho đến rào cản và các điều kiện cho arbitrage thống kê. Chúng tôi tối ưu hóa các chiến lược arbitrage thống kê của mình dựa trên lợi nhuận chiết khấu kỳ vọng và tỷ lệ Sharpe. Các kết quả bootstrapping cho thấy phân phối xác suất tiếp cận lý thuyết là một biểu diễn thực tế của các xác suất tiếp cận thực nghiệm. Chúng tôi kiểm tra hiệu suất thực nghiệm của các chiến lược dài-hạn cho đến rào cản bằng cách sử dụng cổ phiếu Mỹ và chứng minh rằng các quy tắc giao dịch của chúng tôi có thể tạo ra lợi nhuận arbitrage thống kê.
Từ khóa
#arbitrage thống kê #đầu tư theo yếu tố #quá trình Brownian hình học #phân phối xác suất #chiến lược giao dịchTài liệu tham khảo
Akyildirim E, Fabozzi FJ, Goncu A, Sensoy A (2022) Statistical arbitrage in jump-diffusion models with compound poisson processes. Ann Oper Res 313:1357–1371
Avellaneda M, Lee JH (2010) Statistical arbitrage in the us equities market. Quant Financ 10:761–782
Bertram WK (2009) Optimal trading strategies for Itô diffusion processes. Phys A 388:2865–2873
Bertram WK (2010) Analytical solutions for optimal statistical arbitrage trading. Phys A 389:2234–2243
Bondarenko O (2003) Statistical arbitrage and securities prices. Rev Financ Stud 16:875–919
Christodoulakis GA (2002) Sharpe style analysis in the msci sector portfolios: a monte carlo integration approach. Oper Res Int J 2:123–137
Cummins M, Bucca A (2012) Quantitative spread trading on crude oil and refined products markets. Quanti Financ 12:1857–1875
Do B, Faff R (2010) Does simple pairs trading still work? Financ Anal J 66:83–95
Elliott RJ, Van Der Hoek J, Malcolm WP (2005) Pairs trading. Quant Financ 5:271–276
Fama EF, French KR (1993) Common risk factors in the returns on stocks and bonds. J Financ Econ 33:3–56
Focardi SM, Fabozzi FJ, Mitov IK (2016) A new approach to statistical arbitrage: strategies based on dynamic factor models of prices and their performance. J Bank Financ 65:134–155
Gatev E, Goetzmann WN, Rouwenhorst KG (2006) Pairs trading: performance of a relative-value arbitrage rule. Rev Financ Stud 19:797–827
Giesecke K, Smelov D (2013) Exact sampling of jump diffusions. Oper Res 61:894–907
Göncü A (2015) Statistical arbitrage in the black-scholes framework. Quant Financ 15:1489–1499
Göncü A, Akyildirim E (2017) Statistical arbitrage in the multi-asset black-scholes economy. Ann Financ Econ 12:1750004
Helmes K, Röhl S, Stockbridge RH (2001) Computing moments of the exit time distribution for markov processes by linear programming. Oper Res 49:516–530
Hogan S, Jarrow R, Teo M, Warachka M (2004) Testing market efficiency using statistical arbitrage with applications to momentum and value strategies. J Financ Econ 73:525–565
Huck N (2019) Large data sets and machine learning: applications to statistical arbitrage. Eur J Oper Res 278:330–342
Huck N, Afawubo K (2015) Pairs trading and selection methods: is cointegration superior? Appl Econ 47:599–613
Jabali O, Leus R, Van Woensel T, De Kok T (2015) Self-imposed time windows in vehicle routing problems. OR Spectrum 37:331–352
Jarrow R, Teo M, Tse YK, Warachka M (2012) An improved test for statistical arbitrage. J Financ Mark 15:47–80
Jarrow R, Li H, Ye X, Hu M (2019) Exploring mispricing in the term structure of CDS spreads. Rev Financ 23:161–198
Knoll J, Stübinger J, Grottke M (2019) Exploiting social media with higher-order factorization machines: statistical arbitrage on high-frequency data of the S &P 500. Quant Financ 19:571–585
Kraft H, Steffensen M (2006) Portfolio problems stopping at first hitting time with application to default risk. Math Methods Oper Res 63:123–150
Krauss C, Do XA, Huck N (2017) Deep neural networks, gradient-boosted trees, random forests: Statistical arbitrage on the S &P 500. Eur J Oper Res 259:689–702
Locatelli M (2001) Convergence and first hitting time of simulated annealing algorithms for continuous global optimization. Math Methods Oper Res 54:171–199
Lutkebohmert E, Sester J (2020) Robust statistical arbitrage strategies. Quantitative Finance (forthcoming)
Mayordomo S, Pena JI, Romo J (2014) Testing for statistical arbitrage in credit derivatives markets. J Empir Financ 26:59–75
Nasekin S, Härdle WK (2019) Model-driven statistical arbitrage on letf option markets. Quant Financ 19:1817–1837
Page E (1965) On monte carlo methods in congestion problems: Ii. simulation of queuing systems. Oper Res 13:300–305
Revuz D, Yor M (2004) Continuous Martingales and Brownian Motion. Grundlehren der mathematischen Wissenschaften. Springer, Berlin
Rossier Y, Troyon M, Liebling TM (1986) Probabilistic exchange algorithms and euclidean traveling salesman problems. Oper Res Spektrum 8:151–164
Shreve SE (2004) Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models. Springer, New York
Stübinger J (2019) Statistical arbitrage with optimal causal paths on high-frequency data of the S &P 500. Quant Financ 19:921–935
Stübinger J, Endres S (2018) Pairs trading with a mean-reverting jump-diffusion model on high-frequency data. Quant Financ 18:1735–1751
Stübinger J, Mangold B, Krauss C (2018) Statistical arbitrage with vine copulas. Quant Financ 18:1831–1849
Wang X, Sloan IH (2011) Quasi-monte carlo methods in financial engineering: an equivalence principle and dimension reduction. Oper Res 59:80–95
White H (2000) A reality check for data snooping. Econometrica 68:1097–1126
Yoshitomi Y, Yamaguchi R (2003) A genetic algorithm and the monte carlo method for stochastic job-shop scheduling. Int Trans Oper Res 10:577–596
Zhu S, Fukushima M (2009) Worst-case conditional value-at-risk with application to robust portfolio management. Oper Res 57:1155–1168
