Pairs Trading mit Lévy-getriebenen, mittelwertrückkehrenden Spreads

Zusammenfassung

Diese Studie entwickelt eine Monte-Carlo-Methode für Pairs Trading, bei der der Spread einem mittelwertrückkehrenden Ornstein-Uhlenbeck-Prozess mit Sprüngen folgt. Sie verwendet einen Varianz-Gamma-Prozess, der unendliche Aktivität und eine flexiblere Spread-Dynamik als das klassische Modell ermöglicht. Da das verallgemeinerte Modell keine analytischen Formeln bietet, werden Simulationen verwendet, um optimale Handelsniveaus zu bestimmen.

Die Methode führt außerdem Kontrollvariablen ein, um die Varianz der Monte-Carlo-Simulation zu verringern. Die Autoren untersuchen numerisch, wie sich Modellparameter auf die resultierenden Handelsstrategien auswirken, erweitern anschließend den Rahmen auf bivariate Spreads mit einem schwachen Varianz-Alpha-Gamma-Prozess und untersuchen die Rolle der Korrelation. Das Dokument beschreibt einen Modellierungs- und numerischen Ansatz, aber keinen Nachweis für die Rentabilität von Live-Trading oder historischem Handel. Die Schlussfolgerungen hängen von den gewählten Prozessen und Parameterannahmen ab; konkrete Leistungskennzahlen werden im Text nicht genannt.

Kernaussagen

• Der Spread wird als mittelwertrückkehrender Ornstein-Uhlenbeck-Prozess mit Lévy-Sprüngen modelliert. Ein Varianz-Gamma-Treiber ermöglicht eine flexiblere Spread-Dynamik als das klassische Modell. Monte-Carlo-Simulationen schätzen optimale Handelsniveaus, wenn analytische Formeln fehlen. Kontrollvariablen dienen dazu, die Simulationsvarianz zu verringern. Die bivariate Erweiterung untersucht, wie Korrelation den Handel bei einem schwachen Varianz-Alpha-Gamma-Treiber beeinflusst.

Schlagwörter

# Monte Carlo Simulation for Trading Under a Lévy-Driven Mean-Reverting Framework


# Monte Carlo Simulation for Trading Under a Lévy-Driven Mean-Reverting Framework









We present a Monte Carlo approach to pairs trading on mean-reverting spreads modeled by Lévy-driven Ornstein-Uhlenbeck processes. Specifically, we focus on using a variance gamma driving process, an infinite activity pure jump process to allow for more flexible models of the price spread than is available in the classical model. However, this generalization comes at the cost of not having analytic formulas, so we apply Monte Carlo methods to determine optimal trading levels and develop a variance reduction technique using control variates. Within this framework, we numerically examine how the optimal trading strategies are affected by the parameters of the model. In addition, we extend our method to bivariate spreads modeled using a weak variance alpha-gamma driving process, and explore the effect of correlation on these trades.

Vollständig mit Quellenangabe unter der Lizenz der Quelle angezeigt. Lizenz: abstract CC0

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