ESG-beschränktes Pair-Trading mit indischen Aktien

Zusammenfassung

Das Dokument beschreibt einen Pair-Trading-Ansatz, der bei der Aktienauswahl Umwelt-, Sozial- und Governance-Bewertungen einbezieht. Er kombiniert eine auf ESG basierende Paarauswahl mit einer Kointegrationsanalyse, um mögliche Zusammenhänge zu ermitteln, und nutzt anschließend technische Indikatoren zur Steuerung der Handelsausführung.

Das Paper berichtet, dass Backtests positive Renditen erzielten und herkömmliches Pair Trading übertrafen, während ESG-Kriterien beibehalten wurden. Die vorliegende Beschreibung enthält keine Angaben zu Leistungskennzahlen, Testdesign, Benchmarks, Transaktionskosten oder Robustheit. Die Aussagen sollten daher als Zusammenfassung berichteter Ergebnisse verstanden werden, nicht als Beleg dafür, dass sich der Ansatz auf indische Live-Märkte übertragen lässt.

Kernaussagen

• ESG-Bewertungen werden zusammen mit einer Kointegrationsanalyse zur Auswahl von Aktienpaaren genutzt.
• Der Ansatz wendet Pair Trading im indischen Markt an.
• Technische Indikatoren dienen der Steuerung der Handelsausführung.
• Das Dokument berichtet günstige Backtest-Vergleiche, enthält aber keine Angaben zu Methode oder Leistung.

Schlagwörter

# ESG driven pairs algorithm for sustainable trading: Analysis from the Indian market


# ESG driven pairs algorithm for sustainable trading: Analysis from the Indian market









This paper proposes an algorithmic trading framework integrating Environmental, Social, and Governance (ESG) ratings with a pairs trading strategy. It addresses the demand for socially responsible investment solutions by developing a unique algorithm blending ESG data with methods for identifying co-integrated stocks. This allows selecting profitable pairs adhering to ESG principles. Further, it incorporates technical indicators for optimal trade execution within this sustainability framework. Extensive back-testing provides evidence of the model's effectiveness, consistently generating positive returns exceeding conventional pairs trading strategies, while upholding ESG principles. This paves the way for a transformative approach to algorithmic trading, offering insights for investors, policymakers, and academics.

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