통계적 재정 거래 전략

통계적 차익 거래 전략 및 고주파 거래.

36 Pages 게시일 : 2012 년 9 월 16 일 최종 개정일 : 2013 년 2 월 19 일

토마스 A. 핸슨.

켄트 주립 대학 - 재무부.

Joshua R. Hall.

켄트 주립 대학 - 경영 대학.

작성 날짜 : 2012 년 9 월 12 일.

통계적 재정 거래는 헤지 펀드와 독점 트레이딩 데스크가 사용하는 인기있는 트레이딩 전략으로, 수익성 높은 트레이딩 기회를 확인하기위한 공적분의 통계적 개념에 기반합니다. 고주파 거래 (HFT)로 대표되는 시장의 혁명적 인 변화를 감안할 때, 위험과 보상이 변한 것은 당연한 일입니다. 이 논문은 HFT 볼륨이 통계적 재정 거래 수익성에 미치는 영향을 탐구하고 데이터에서 세 가지 추세를보고합니다. 첫째, HFT로 인한 상환 수준이 높아질수록 더 많은 주식 쌍이 공적분된다. 둘째, 통계적 차익 거래의 수익성은 가장 높은 HFT를 가진 십 분위수들 사이에서 안정적이다. 셋째, 최근 몇 년간 수익성의 범위가 더 큽니다. 이러한 결과는 HFT가 상관 관계와 변동성을 증가시키고 통계적 재정 거래 전략에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.

키워드 : 통계적 재정 거래, 쌍 거래, 공적분, 고주파 거래.

Thomas Hanson (연락처 작성자)

켄트 주립 대학 - 재무부 ()

경영 대학.

켄트, OH 44242-0001.

조슈아 홀.

켄트 주립 대학 - 경영 대학 ()

켄트, OH 44242-0001.

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차용 거래 전략 : 통계 차익 거래의 이해.

양적 거래 란 무엇입니까?

양적 거래는 통계 기법과 과거 데이터의 정량 분석을 사용하여 거래 기회를 식별하는 데 사용됩니다. 양적 거래는 거시 경제 사건 및 증권의 가격 데이터와 같이 수량화가 가능한 정보에 적용 가능합니다. Quantity Trading 모델은 증권 거래가 컴퓨터 알고리즘의 매매 결정에 엄격하게 기반 할 때 Algo 거래자가 사용합니다. 정량 기법을 활용하고 알고리즘 트레이딩 데스크에 적용되는 전략의 예는 통계적 재정 거래 전략입니다.

통계적 차익 거래.

Statistical Arbitrage 또는 Stat Arb는 많은 대형 투자 은행 및 헤지 펀드에 대해 매우 수익성있는 정량적 거래 전략의 역사를 가지고 있습니다. 통계적 재정 거래는 모건 스탠리 (Morgan Stanley)와 다른 은행들에 의해 주도 된 1980 년대에 시작되었으며, 금융 시장에서의 광범위한 적용을 목격했습니다. 이 전략의 인기는 20 년 이상 지속되었으며 큰 이익을 얻기 위해 다양한 모델이 만들어졌습니다.

이를 간단히 정의하기 위해 통계적 재정 거래는 일련의 정량적 거래 전략으로 구성됩니다. 이 전략은 금융 상품 간의 가격 패턴과 가격 차이를 분석함으로써 수천 가지 금융 상품에 대한 상대적인 가격 변동을 이용하려고합니다. 이러한 전략의 최종 목표는 무역 회사에 대해 알파 (정상 이윤보다 높음)를 생성하는 것입니다. 여기서 주목해야 할 점은 통계적 재정 거래는 고주파 거래 (HFT) 전략이 아니라는 것입니다. 거래 기간이 수 시간에서 며칠 동안 진행되는 중간 빈도 전략으로 분류 할 수 있습니다.

통계적 차익 거래 전략에서 사용되는 개념.

가격 패턴과 가격 차이를 분석하기 위해 전략은 통계 및 수학 모델을 사용합니다. 통계적 재정 거래 전략은 또한 가격 데이터 만 사용하는 것 이외에도 납기 효과, 기업 활동, 단기 모멘텀 등과 같은 요소를 사용하여 설계 할 수 있습니다. 이 후자의 접근 방식은 다중 요인 통계적 차익 거래 (JFS) 모델이라고합니다. 통계적 재정 거래 전략에서 사용되는 다양한 개념은 다음과 같습니다.

시계열 분석 자동 재조정 및 공동 통합 변동성 모델링 주요 구성 요소 분석 패턴 찾기 기법 기계 학습 기술 효율적인 프론티어 분석 등

통계적 차익 거래 전략의 유형.

다른 통계적 재정 거래 전략에는 다음이 포함됩니다.

시장 중립적 인 Arbitrage 교차 자산 Arbitrage 교차 시장 Arbitrage ETF Arbitrage.

시장 중립적 인 차익 거래.

저평가 된 자산에서 오랫동안 포지션을 유지하고 과대 평가 된 자산을 동시에 단 가하는 것입니다. 자산의 변동성이 비슷한 것으로 가정하면 시장의 증가로 인해 장기적으로 가치가 평가되고 대략적으로 동일한 금액만큼 감가 상각 될 것입니다. 애셋이 정규화 된 값으로 돌아 오면 위치는 제곱됩니다.

Cross Market Arbitrage.

시장 전체에 걸쳐 동일한 자산의 가격 불일치를 악용하려고합니다. 이 전략은 자산을 저평가 시장에서 구매하여보다 가치가 높은 시장에서 판매합니다.

교차 자산 차익 거래.

이 모델은 금융 자산과 금융 자산의 가격 불일치에 대해 보상합니다. 예를 들어, 주가 지수 미래와 지수를 형성하는 주식 사이.

ETF 재정 거래.

ETF의 재정 거래는 ETF의 가치와 자산의 불일치를 나타내는 교차 자산 차익 거래의 한 형태라고 할 수 있습니다.

무역 쌍.

StatArb는 주식이 근본적 또는 시장 기반 유사성에 의해 짝을 이룬 쌍 거래 전략의 진화 된 버전입니다. 한 쌍의 한 주식이 다른 한 쪽의 주식을 능가하면, 실적이 저조한 주식은 그것이 실적이 좋은 파트너를 올라갈 것이라는 기대와 함께 구입됩니다. 포지션은 다른 아웃 퍼폼 주식을 단락시킴으로써 시장 변화 / 움직임으로 헤지된다. 통계적 차익 거래 전략, 많은 포트폴리오 회전율 및 분산 된 회사의 비교적 작은 규모의 많은 주식이 포착을 시도하기 때문에 전략은 종종 자동화 된 방식으로 구현되며 거래 비용을 줄이는 데 많은 관심이 있습니다 . 통계적 재정 거래 전략은 헤지 펀드와 투자 은행 모두에서 주요한 힘이되었습니다.

그림 1 : 통계적 재정 거래 전략의 구현 단계.

통계적 차익 거래 전략은 어떻게 작동합니까?

주식과 같은 증권은 상향 및 하향주기로 거래되는 경향이 있으며 양적 방법은 이러한 경향을 이용하려고합니다. 양적 거래의 추세는 소프트웨어 프로그램을 사용하여 패턴이나 추세를 추적합니다. 폭로 된 추세는 그것이 거래되는 증권의 양, 빈도 및 가격에 근거합니다.

그림 2 : "시멘트"산업에 속하는 두 종목 간의 통계적 차익 거래 : ACC와 Ambuja는 모두 인도 국립 증권 거래소에 상장되어 있습니다.

위의 이미지에서 ACC와 Ambuja의 주가는 6 년 동안 표시됩니다. 주식의 양이 전체 기간 동안 서로 아주 가깝게 유지되는 것을 볼 수 있습니다. 단 몇 개의 분리 사례 만 있습니다. 이러한 분리 기간에 주식 가격이 다시 근접 할 것이라는 가정에 기초한 차익 거래 기회가 발생합니다.

그러한 기회를 확인하는 요지는 두 가지 주요 요소에 있습니다.

진보 된 시계열 분석 및 통계적 테스트가 필요한 쌍 식별 시장 위치를 ​​활용하기위한 전략에 대한 진입 점을 지정합니다.

쌍을 식별하고 거래하기 위해 인기있는 플랫폼에 내장형 쌍매 거래 지표가 많이 있습니다. 그러나 전략에서 얻는 수익을 얻는 데 중요한 요소 인 거래 비용은 일반적으로 예상 수익을 계산할 때 고려되지 않습니다. 따라서 거래자는 거래의 최종 수익성에 영향을 줄 수있는 백 테스팅시 모든 요소를 ​​고려한 자체 통계적 재정 거래 전략을 수립하는 것이 좋습니다.

통계적 차익 거래의 위험.

Statistical arbitrage 전략이 Quantitative trading companies에 많은 이익을 가져다 주었지만, 이러한 전략은 그들 자신의 위험 집합과 함께 나타납니다. 다음과 같은 몇 가지 위험 요소가 있습니다.

이 전략은 역사적으로나 예측 된 정상 가격에 대한 평균 가격 반 환율에 크게 의존합니다. 이는 특정 경우에 발생하지 않을 수 있으며 가격은 역사적인 법선에서 계속 벗어날 수 있습니다. 금융 시장은 전 세계적으로 발생하는 사건을 기반으로 끊임없이 변화하고 있습니다. 따라서 통계적 재정 차익 모델의 이익은 항상 보장 될 수 없습니다.

EPAT ™ 동창에 의한 통계적 차용 거래 프로젝트.

통계적 차익 거래 전략은 다양한 금융 상품 및 시장에 적용될 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩의 이그 제 큐 티브 프로그램 (EPAT ™)은 "Strategies"모듈의 일부로 "통계적 Arbitrage and Pairs Trading"세션을 포함합니다. 많은 EPAT ™ 참가자들이 코스 과정에서 성공적으로 페어 트레이딩 전략을 수립했습니다. 아래 목록은 참조 용 프로젝트 블로그 중 일부입니다.

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통계적 차익 거래 기본 전략.

Statistical Arbitrage는 헤지 펀드, 투자 은행 및 전문 트레이더가 주로 사용하는 페어 또는 스프레드 트레이딩 전략입니다. 이 전략에는 실버 및 골드 선물과 같이 상호 연관성이 높은 두 가지 상품 간의 명목 가치 차이 또는 10 년과 30 년 재무 선물 계약 간의 거래 인 NoB 스프레드 간의 차이가 추적됩니다. 명목 가치는 선물 계약의 실제 현금 가치입니다. 통계 Arbitrageurs는 쌍의 개념상의 차이를 교환합니다. 다음은 선물 계약의 명목 가치를 계산하는 방법과 거래 쌍 간의 개념상의 차이를 계산하는 방법입니다.

이 전략에는 세 가지 주요 기능이 있습니다. 첫 번째는 거래 쌍 간의 가치 차이가 통계적으로 유의미한 방식으로 변화했을 때 (아마도 일부 시장 충격으로 인해), 그 변화가 평균 또는 통계적 평균값으로 되돌아 갈 확률이 높습니다. 평균으로 회귀 할 확률이 75 %임을 보여주는 수학적 증명이 있습니다. 둘째, 선물은 막대한 레버리지를 가지고있어 자본 수익률이 높은 기회를 제공합니다. 셋째, 대부분의 선물 중개인은 위험 감소로 인해 한 쌍의 총 마진에 상당한 할인을 제공합니다. 이는 페어 거래가 훨씬 적은 양의 거래 자본을 사용한다는 것을 의미하므로보다 유연한 위험 관리를 사용할 수 있습니다. [/ vc_column_text]

이것은 단순한 가격보다는 가격 차이를 추적하는 평균 전략에 대한 고전적 회귀입니다. 쌍은 상호 연관성이 높은 자산이어야합니다. 따라서 ABC가 CBA와 양의 상관 관계를 갖고 갑자기 ABC가 20 점 상승한 반면 CBA가 20 점 하락한 경우이 가격 전이가 비정상적이며 임시적인 조건이며 결국 평균으로 되돌아 갈 것으로 가정 할 수 있습니다. 이익은 해당 회귀 기간 동안 실적이 저조한 자산을 오랫동안 수행하고 지나치게 실적이 좋은 자산을 단시함으로써 포지션을 취하는 것으로부터 파생됩니다. 그들이 회귀함에 따라 이익이 실현됩니다.

교환 할 쌍을 선택할 때 두 가지 도구 간의 관계를 확인하는 데 도움이되는 통계뿐만 아니라 기초를 그려야합니다. 특정 섹터 나 산업에서 하나의 계측기를 동일한 달러 가치와 상관 관계가있는 계측기 (일반적으로 동일한 섹터 또는 업계)와 페어링하는 것으로 시작하십시오. 상호 연관성이 높을뿐 아니라 유동성이 좋고 쉽게 단락 될 수 있으며 미끄러짐이 최소화 된 도구를 찾아보십시오. 예 쌍에는 금과은, 원유와 휘발유, 재무 메모 및 채권에 대한 선물 계약이 포함될 수 있습니다.

교환 할 쌍을 선택할 때 두 가지 도구 간의 관계를 확인하는 데 도움이되는 통계뿐만 아니라 기초를 그려야합니다. 특정 섹터 나 산업에서 하나의 계측기를 동일한 달러 가치와 상관 관계가있는 계측기 (일반적으로 동일한 섹터 또는 업계)와 페어링하는 것으로 시작하십시오. 상호 연관성이 높을뿐만 아니라 유동성이 좋고, 쉽게 단락 될 수 있으며, 미끄러짐이 최소화 된 도구를 찾아보십시오. 예 쌍에는 금과은, 원유와 휘발유, 재무 메모 및 채권에 대한 선물 계약이 포함될 수 있습니다.

한 쌍의 자산이 얼마나 잘 연관되어 있는지를 결정하는 것은 쌍의 생존 가능성을 결정하는 데 중요합니다. 역사적 상관 관계가 높은 쌍은 강력한 퇴행 적 경향 (75 % 이상)이 있음을 기억하십시오. 이것은 상인에게 놀라운 우위를 선사합니다.

상관 계수는 한 쌍의 자산 가격이 진드기에 의해 서로에 대해 얼마나 잘 움직이는지를 측정하는 통계적 방법입니다. 상호 작용이 많을수록 상관 계수가 높아집니다. 상관 계수의 값 범위는 -1에서 +1 사이입니다. + 1의 값은 완벽한 양의 상관 관계를 나타냅니다 (2 개의 악기는 똑같은 방향으로 움직입니다). 0의 값은 상관 관계를 나타내지 않고 -1의 값은 완전한 음의 상관 관계를 의미합니다. 서로).

0.75 이상의 상관 관계는 통계적 차익 거래자의 벤치 마크로 자주 사용됩니다. 0.5보다 작은 상관 관계는 일반적으로 약한 상관 관계로 간주됩니다. 시간이 지남에 따라 한 쌍의 상관 관계를 약화시킬 수있는 요소에는 공급 및 수요 요인, 정치, 금리, 경제 성장, 환경 요인 등이 포함됩니다.

분기점이 거래를 할 가치가 있는지 여부를 알기 위해서는 통계 도구를 사용하여 이동을 측정해야합니다. Z-Score는 종종이 용도로 사용되며 평균 가격 또는 평균 가격과 관련된 가격 이동의 척도입니다. 구체적으로, Z-Score는 현재 가격과 평균 가격의 차이를 취한 다음이를 특정 기간 동안 현재 가격의 표준 편차로 나눔으로써 계산됩니다. 우리는 Z-Score를 다음과 같이 계산합니다.

일반적인 거래 전략은 Z-Score가 + 1.5 ~ 2 표준 편차를 초과 할 때 Z-Score에서 매수 및 매도 조건을 감시하는 것입니다. 예를 들어; Z-Score가 +2 표준 편차 이상으로 이동하면 쌍을 짧게하고 -2 표준 편차 이하로 떨어지면 길게 갈 것입니다.

역 테스트 및 최적화 전략을 통해 명목 가치가 평균에서 표준 편차의 "X"배수가 될 때 거래 기회를 찾을 수 있습니다. 필터 또는 가격 사이징 전략을 추가하면 성공적인 거래의 가능성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

기술 분석, 기초 분석 또는이 둘의 조합을 통해 거래 기회를 찾을 수 있습니다. 근본적인 요소에는 주요 경제 사건, 장기 추세, 통화 정책, 성장기 등이 포함될 수 있습니다. 기술적 분석에는 다음 중 하나 이상이 포함될 수 있습니다. 통계적 측정, 차트 패턴 분석, 이동 평균, 확률 론적 통계, RSI, 상업 지표 등

통계적 재정 거래를 통한 쌍 거래는 위험을 줄이면서 높은 확률 수익을 내기위한 중대한 시장 중립적 인 전략이지만, 귀하의 의견을 모델링하고 거래를 정확하고 일관되게 실행하기 위해서는 양질의 도구에 액세스해야합니다. 또한 한 쌍의 거래를위한 단단한 전제를 찾는 것이 중요합니다. 실제로, 최상의 쌍 거래는 쌍의 근본적인 조건 또는 시장에 속하는 거래입니다. 이러한 조건은 배타적 인 거래 방향, 실행 시간, 계절성 또는 여러 가지 도메인 별 이유를 결정할 수 있습니다 그 쌍을 특별 거래.

통계적 차익 거래 전략 및 고주파 거래.

36 Pages 게시일 : 2012 년 9 월 16 일 최종 개정일 : 2013 년 2 월 19 일

토마스 A. 핸슨.

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Joshua R. Hall.

켄트 주립 대학 - 경영 대학.

작성 날짜 : 2012 년 9 월 12 일.

통계적 재정 거래는 헤지 펀드와 독점 트레이딩 데스크가 사용하는 인기있는 트레이딩 전략으로, 수익성 높은 트레이딩 기회를 확인하기위한 공적분의 통계적 개념에 기반합니다. 고주파 거래 (HFT)로 대표되는 시장의 혁명적 인 변화를 감안할 때, 위험과 보상이 변한 것은 당연한 일입니다. 이 논문은 HFT 볼륨이 통계적 재정 거래 수익성에 미치는 영향을 탐구하고 데이터에서 세 가지 추세를보고합니다. 첫째, HFT로 인한 상환 수준이 높아질수록 더 많은 주식 쌍이 공적분된다. 둘째, 통계적 차익 거래의 수익성은 가장 높은 HFT를 가진 십 분위수들 사이에서 안정적이다. 셋째, 최근 몇 년간 수익성의 범위가 더 큽니다. 이러한 결과는 HFT가 상관 관계와 변동성을 증가시키고 통계적 재정 거래 전략에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.

키워드 : 통계적 재정 거래, 쌍 거래, 공적분, 고주파 거래.

Thomas Hanson (연락처 작성자)

켄트 주립 대학 - 재무부 ()

경영 대학.

켄트, OH 44242-0001.

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