Budgetbeschränkte Portfolios mit Mean Reversion gestalten

Zusammenfassung

Die Arbeit formuliert ein Portfolio-Designproblem für statistische Arbitrage und sucht Kombinationen zugrunde liegender Vermögenswerte mit starker Mean Reversion. Ziel ist es, ein Kriterium für die Stärke der Mean Reversion gegen die Portfoliovarianz abzuwägen und zugleich eine Anlagebudgetbeschränkung einzuhalten. Anschließend entwickelt sie mehrere konkrete Formulierungen und schlägt effiziente Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

Es werden numerische Studien mit synthetischen Daten und Marktdaten angeführt, die zeigen sollen, dass die Methoden beständige Gewinne erzielen und die in der Literatur behandelten traditionellen Portfolio- und Benchmarkverfahren übertreffen können. Der Auszug nennt weder Märkte noch Bewertungszeiträume, Annahmen zu Transaktionskosten oder Umfang und Robustheit der Ergebnisse. Da der Ansatz durch statistische Arbitrage motiviert ist, sind diese fehlenden Angaben zur Umsetzung wichtig, um zu beurteilen, ob die gestalteten Portfolios nach Handelskosten und außerhalb der Stichprobe profitabel bleiben.

Kernaussagen

• Das Designziel sind Anlageportfolios mit starker Mean Reversion.
• Portfoliovarianz und eine Anlagebudgetbeschränkung werden in der Formulierung berücksichtigt.
• Die Arbeit behandelt mehrere Formulierungen und schlägt effiziente Lösungsalgorithmen vor.
• Für synthetische Daten und Marktdaten werden numerische Ergebnisse berichtet, die traditionelle und Benchmark-Designs übertreffen sollen.
• Der Auszug nennt weder Transaktionskosten noch Bewertungszeiträume oder die Robustheit der Ergebnisse am Markt.

Schlagwörter

# Mean-Reverting Portfolio Design with Budget Constraint


# Mean-Reverting Portfolio Design with Budget Constraint









This paper considers the mean-reverting portfolio design problem arising from statistical arbitrage in the financial markets. We first propose a general problem formulation aimed at finding a portfolio of underlying component assets by optimizing a mean-reversion criterion characterizing the mean-reversion strength, taking into consideration the variance of the portfolio and an investment budget constraint. Then several specific problems are considered based on the general formulation, and efficient algorithms are proposed. Numerical results on both synthetic and market data show that our proposed mean-reverting portfolio design methods can generate consistent profits and outperform the traditional design methods and the benchmark methods in the literature.

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