Pairs Trading mit Black-Litterman-Portfoliooptimierung kombinieren

Zusammenfassung

Das Paper kombiniert Pairs Trading mit dem Black-Litterman-Framework, um Mean-Variance-Portfolios zu konstruieren. Ausgangspunkt ist, dass Pair-Trades möglicherweise nicht innerhalb des Anlagehorizonts zum Gleichgewicht zurückkehren, insbesondere in volatilen oder angespannten Märkten. Die Einbindung der Strategie in die Portfoliooptimierung wird als Möglichkeit dargestellt, paarbasierte Einschätzungen in einen umfassenderen Portfolioaufbau einzubeziehen.

Das Abstract berichtet, dass die resultierenden Portfolios den S&P 500 sowohl unter normalen als auch unter extremen Marktbedingungen übertroffen haben. Es beschreibt den Ansatz als skalierbar und systematisch. Der vorliegende Text erläutert jedoch weder, wie Paare ausgewählt und Black-Litterman-Einschätzungen samt Unsicherheiten festgelegt werden, noch wie die Portfoliogewichte begrenzt sind. Außerdem fehlen Angaben zum Testzeitraum, zu Transaktionskosten, Risikokennzahlen und zur Definition extremer Bedingungen. Daher lässt sich die Performanceaussage anhand dieser Zusammenfassung allein nicht unabhängig beurteilen.

Kernaussagen

• Der Ansatz integriert Pairs Trading in die Black-Litterman-Portfoliooptimierung.
• Das resultierende Portfolio wird in einem Mean-Variance-Framework konstruiert.
• Ausgangspunkt ist, dass Paare möglicherweise nicht zum Gleichgewicht zurückkehren, bevor der Anlagehorizont endet, insbesondere in angespannten Märkten.
• Das Abstract berichtet eine Outperformance gegenüber dem S&P 500 unter normalen und extremen Bedingungen.
• Im vorliegenden Text fehlen Einzelheiten, die zur Beurteilung der Paarauswahl, des Portfolioaufbaus und der Robustheit der Tests nötig wären.

Schlagwörter

# Application of Black-Litterman Bayesian in Statistical Arbitrage


# Application of Black-Litterman Bayesian in Statistical Arbitrage









\begin{abstract} In this paper, we integrated the statistical arbitrage strategy, pairs trading, into the Black-Litterman model and constructed efficient mean-variance portfolios. Typically, pairs trading underperforms under volatile or distressed market condition because the selected asset pairs fail to revert to equilibrium within the investment horizon. By enhancing this strategy with the Black-Litterman portfolio optimization, we achieved superior performance compared to the S\&P 500 market index under both normal and extreme market conditions. Furthermore, this research presents an innovative idea of incorporating traditional pairs trading strategies into the portfolio optimization framework in a scalable and systematic manner.

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