Dynamisches Pairs-Trading mit Kointegration an Kryptomärkten

Zusammenfassung

Diese Studie bewertet eine dynamische Pairs-Trading-Strategie für Kryptowährungen, die mithilfe von Kointegrationstests und geschätzter Mean-Reversion-Geschwindigkeit Anlagewerte auswählt und ihr Rückblickfenster anpasst. Sie verwendet in verschiedenen Szenarien die Tests von Engle-Granger, Kapetanios-Snell-Shin und Johansen. Ein Ornstein-Uhlenbeck-Prozess schätzt die Halbwertszeit des Spreads, die sowohl bei der Auswahl der Anlagewerte als auch bei der Wahl des Zeitfensters berücksichtigt wird.

Die Autoren berichten, dass die Strategie auf BitMEX eine einfache Buy-and-Hold-Strategie übertraf und einen vergleichsweise niedrigen maximalen Drawdown erzielte. Außerdem stellen sie fest, dass die Kombination mehrerer Coins im modellierten Spread die risikobereinigte Rentabilität verbesserte und manche Coin-Gruppen bessere Arbitragemöglichkeiten zu bieten schienen. Der Backtest verwendet in Minuten gruppierte Formierungsdaten und simuliert den Handel anhand der besten Geld- und Briefkurse sowie von Market Trades. Eine Ausführung wird nur berücksichtigt, wenn die quotierte Größe ausreicht; auf Signale folgt eine zeitliche Lücke. Diese Gestaltungsentscheidungen berücksichtigen die Markt-Mikrostruktur, doch die berichteten Ergebnisse gelten nur für die getestete Börse, die Anlagewerte, Szenarien und historischen Daten.

Kernaussagen

• Die Strategie verwendet mehrere Kointegrationstests, um in verschiedenen Szenarien Beziehungen zwischen Kryptowährungen zu erkennen.
• Eine anhand des Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses geschätzte Halbwertszeit bestimmt die Auswahl der Anlagewerte und die Länge des Rückblickfensters.
• Die Studie berichtet höhere Renditen als bei Buy-and-Hold auf BitMEX und einen vergleichsweise niedrigen maximalen Drawdown.
• Der Einsatz mehrerer Coins im Spread soll die risikobereinigte Rentabilität verbessern.
• Der Backtest modelliert eine kursbasierte Ausführung und die nach der Signalerzeugung verfügbare Ordergröße.

Schlagwörter

# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market


# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market









This research aims to demonstrate a dynamic cointegration-based pairs trading strategy, including an optimal look-back window framework in the cryptocurrency market, and evaluate its return and risk by applying three different scenarios. We employ the Engle-Granger methodology, the Kapetanios-Snell-Shin (KSS) test, and the Johansen test as cointegration tests in different scenarios. We calibrate the mean-reversion speed of the Ornstein-Uhlenbeck process to obtain the half-life used for the asset selection phase and look-back window estimation. By considering the main limitations in the market microstructure, our strategy exceeds the naive buy-and-hold approach in the Bitmex exchange. Another significant finding is that we implement a numerous collection of cryptocurrency coins to formulate the model's spread, which improves the risk-adjusted profitability of the pairs trading strategy. Besides, the strategy's maximum drawdown level is reasonably low, which makes it useful to be deployed. The results also indicate that a class of coins has better potential arbitrage opportunities than others. This research has some noticeable advantages, making it stand out from similar studies in the cryptocurrency market. First is the accuracy of data in which minute-binned data create the signals in the formation period. Besides, to backtest the strategy during the trading period, we simulate the trading signals using best bid/ask quotes and market trades. We exclusively take the order execution into account when the asset size is already available at its quoted price (with one or more period gaps after signal generation). This action makes the backtesting much more realistic.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.