Rauschrobuste Ornstein–Uhlenbeck-Schätzung für Intraday-Pair-Trading

Zusammenfassung

Das Paper untersucht die Schätzung mean-revertierender Preisdynamiken anhand hochfrequenter Beobachtungen, bei denen mikrostrukturelles Marktrauschen die Parameterschätzungen verzerren kann. Es schlägt einen Maximum-Likelihood-Schätzer für einen Ornstein–Uhlenbeck-Prozess vor, der Rauschen berücksichtigt und unregelmäßige Beobachtungsabstände zulässt. Außerdem zeigt es, dass ein OU-Prozess mit unabhängigem gaußschem weißem Rauschen, der in gleichen Intervallen abgetastet wird, eine ARMA(1,1)-Darstellung hat.

Die Autoren wenden den Schätzer mit Mean-Varianz-Optimierung auf eine Intraday-Pair-Trading-Strategie an. In einer empirischen Studie mit sieben großen Ölunternehmen berichten sie, dass der vorgeschlagene Schätzer die Profitabilität der Strategie erhöht. Die vorliegende Beschreibung nennt weder den Stichprobenzeitraum und Implementierungskosten noch detaillierte Benchmark-Vergleiche oder Umfang und statistische Zuverlässigkeit der Verbesserung. Das Ergebnis motiviert daher eine rauschbewusste Schätzung, belegt aber nicht, dass sich der Ansatz auf andere Vermögenswerte oder Handelsbedingungen übertragen lässt.

Kernaussagen

• Hochfrequentes mikrostrukturelles Marktrauschen kann Schätzungen mean-revertierender Preisprozesse verzerren.
• Der vorgeschlagene Maximum-Likelihood-Schätzer für OU berücksichtigt Rauschen und unregelmäßige Beobachtungsabstände.
• Ein diskret beobachteter OU-Prozess mit unabhängigem gaußschem Rauschen hat die Form ARMA(1,1).
• Das Paper kombiniert den Schätzer mit Mean-Varianz-Optimierung für Intraday-Pair-Trading.
• Eine Studie mit sieben großen Ölunternehmen berichtet höhere Profitabilität, doch die Zusammenfassung lässt Angaben zu Umsetzung und Robustheit aus.

Schlagwörter

# 1811.09312


# Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Process Using Ultra-High-Frequency Data with Application to Intraday Pairs Trading Strategy









When stock prices are observed at high frequencies, more information can be utilized in estimation of parameters of the price process. However, high-frequency data are contaminated by the market microstructure noise which causes significant bias in parameter estimation when not taken into account. We propose an estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process based on the maximum likelihood which is robust to the noise and utilizes irregularly spaced data. We also show that the Ornstein-Uhlenbeck process contaminated by the independent Gaussian white noise and observed at discrete equidistant times follows an ARMA(1,1) process. To illustrate benefits of the proposed noise-robust approach, we introduce a novel intraday pairs trading strategy based on the mean-variance optimization. In an empirical study of 7 Big Oil companies, we show that the use of the proposed estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process leads to an increase in profitability of the pairs trading strategy.

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