Markowitz-Portfolio für statistische Arbitrage mit Moving Bands

Zusammenfassung

Diese Arbeit untersucht, wie sich ein wechselndes Portfolio statistischer Arbitrage mit Moving Bands anhand von Ideen aus dem Markowitz-Portfoliooptimierungsrahmen verwalten lässt. Statt eine einzelne Arbitrage isoliert zu betrachten, beschreibt sie die Verwaltung eines dynamischen Korbs solcher Strategien, wobei die Portfoliozusammenstellung im Mittelpunkt steht.

Die Autoren veranschaulichen die Methode anhand aktueller historischer Daten und berichten, dass der resultierende Korb starke risikobereinigte Renditen erzielen kann und dabei im Wesentlichen unkorreliert mit dem Markt bleibt. Der Auszug erläutert nicht, wie die Moving Bands definiert werden, wie Anlagen oder Arbitragemöglichkeiten ausgewählt werden, welche Optimierungsbeschränkungen gelten oder welcher Zeitraum und welche Leistungskennzahlen verwendet werden. Das berichtete Ergebnis ist daher eine Veranschaulichung und kein ausreichender Nachweis für Robustheit über verschiedene Marktphasen oder im Live-Handel.

Kernaussagen

• Die Methode überträgt das Portfoliomanagement nach Markowitz auf einen dynamischen Korb statistischer Arbitrage mit Moving Bands.
• Der Ansatz behandelt die Verwaltung des Korbs als Problem der Portfoliozusammenstellung.
• Eine Veranschaulichung mit historischen Daten berichtet starke risikobereinigte Renditen.
• Der veranschaulichte Korb wird als im Wesentlichen unkorreliert mit dem Markt beschrieben.
• Der Auszug lässt Implementierungsdetails und Nachweise aus, die zur Beurteilung der Robustheit außerhalb der Stichprobe erforderlich wären.

Schlagwörter

# A Markowitz Approach to Managing a Dynamic Basket of Moving-Band Statistical Arbitrages


# A Markowitz Approach to Managing a Dynamic Basket of Moving-Band Statistical Arbitrages









We consider the problem of managing a portfolio of moving-band statistical arbitrages (MBSAs), inspired by the Markowitz optimization framework. We show how to manage a dynamic basket of MBSAs, and illustrate the method on recent historical data, showing that it can perform very well in terms of risk-adjusted return, essentially uncorrelated with the market.

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