Aktien-Pair-Trading mit Graphensuche und simulierter Bifurkation beschleunigen

Zusammenfassung

Dieses Paper beschreibt ein Pair-Trading-System für Aktien, das ein Universum von N Aktien durchsucht, statt nur ein vorab ausgewähltes Paar zu beobachten. Es stellt Aktien als Knoten in einem gerichteten Graphen dar; die Kantengewichte beruhen auf momentanen Kursunterschieden und statistischen Korrelationsfaktoren. Ein Beschleuniger für kombinatorische Optimierung durchsucht mithilfe des quanteninspirierten Algorithmus der simulierten Bifurkation nach aussichtsreichen Pfaden. Eine Tabu-Suche soll verhindern, dass dieselbe Gelegenheit wiederholt erkannt wird.

Das System wurde mit einer FPGA-basierten Implementierung an der Tokioter Börse demonstriert. Die angegebene Latenz beträgt 33 Mikrosekunden für ein Universum von 15 Aktien, entsprechend 210 möglichen Paaren. Dies demonstriert eine Implementierung zur Suche nach Gelegenheiten mit niedriger Latenz. Der Auszug berichtet jedoch weder Handelserträge noch Transaktionskosten, Risikokontrollen oder Vergleiche mit einfacheren Verfahren zur Paarauswahl. Die angegebene Ausführungsgeschwindigkeit belegt daher die Rechenleistung und Systemlatenz, für sich genommen aber nicht die Rentabilität der Strategie.

Kernaussagen

• Das System sucht mithilfe eines gerichteten Graphen in einem Aktienuniversum nach Pair-Trading-Gelegenheiten.
• Die Kantengewichte kombinieren momentane Kursunterschiede mit statistischen Korrelationsfaktoren.
• Die simulierte Bifurkation beschleunigt die Optimierung der Graphpfadsuche.
• Die Tabu-Suche soll doppelte Erkennungen von Gelegenheiten reduzieren.
• Die Demonstration an der Tokioter Börse berichtet eine Latenz von 33 Mikrosekunden für 15 Aktien, belegt aber keine Rentabilität.

Schlagwörter

# 2307.05923


# Pairs-trading System using Quantum-inspired Combinatorial Optimization Accelerator for Optimal Path Search in Market Graphs









Pairs-trading is a trading strategy that involves matching a long position with a short position in two stocks aiming at market-neutral profits. While a typical pairs-trading system monitors the prices of two statistically correlated stocks for detecting a temporary divergence, monitoring and analyzing the prices of more stocks would potentially lead to finding more trading opportunities. Here we report a stock pairs-trading system that finds trading opportunities for any two stocks in an $N$-stock universe using a combinatorial optimization accelerator based on a quantum-inspired algorithm called simulated bifurcation. The trading opportunities are detected through solving an optimal path search problem in an $N$-node directed graph with edge weights corresponding to the products of instantaneous price differences and statistical correlation factors between two stocks. The accelerator is one of Ising machines and operates consecutively to find multiple opportunities in a market situation with avoiding duplicate detections by a tabu search technique. It has been demonstrated in the Tokyo Stock Exchange that the FPGA (field-programmable gate array)-based trading system has a sufficiently low latency (33 $μ$s for $N$=15 or 210 pairs) to execute the pairs-trading strategy based on optimal path search in market graphs.

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