Mittelwertrevertierende Portfolios für statistische Arbitrage

Zusammenfassung

Diese Arbeit behandelt den Aufbau eines Portfolios aus Basiswerten für den Einsatz in der statistischen Arbitrage, einschließlich des Pair Tradings. Ziel ist ein Portfolio mit nützlichem Mittelwertrückkehrverhalten und zugleich kontrollierter Varianz, unter einer Beschränkung des Anlagehebels.

Die Autoren formulieren diese Ziele gemeinsam und schlagen zur Lösung des resultierenden Optimierungsproblems eine sukzessive konvexe Approximation vor. Sie berichten numerische Simulationen zur Bewertung des vorgeschlagenen Modells und der Algorithmen. Das Dokument beschreibt die Entwurfsziele und den Lösungsansatz, nennt jedoch weder konkrete Vermögenswerte und Simulationsergebnisse noch empirische Handelsergebnisse. Daher belegt es nicht, wie die Methode im Live-Handel oder bei anderen Datensätzen abschneidet.

Kernaussagen

• Der Portfolioentwurf zielt sowohl auf die Stärke der Mittelwertrückkehr als auch auf die Varianzeigenschaften ab.
• Der Ansatz ist für statistische Arbitragestrategien wie Pair Trading gedacht.
• Die Formulierung enthält eine Beschränkung des Anlagehebels.
• Zur Lösung des Optimierungsproblems wird sukzessive konvexe Approximation eingesetzt.
• Als Bewertung der Methode werden numerische Simulationen berichtet, ohne Einzelheiten im vorliegenden Text.

Schlagwörter

# Optimal Portfolio Design for Statistical Arbitrage in Finance


# Optimal Portfolio Design for Statistical Arbitrage in Finance









In this paper, the optimal mean-reverting portfolio (MRP) design problem is considered, which plays an important role for the statistical arbitrage (a.k.a. pairs trading) strategy in financial markets. The target of the optimal MRP design is to construct a portfolio from the underlying assets that can exhibit a satisfactory mean reversion property and a desirable variance property. A general problem formulation is proposed by considering these two targets and an investment leverage constraint. To solve this problem, a successive convex approximation method is used. The performance of the proposed model and algorithms are verified by numerical simulations.

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