Optimales Pairs Trading mit zeitvariierender CEV-Volatilität

Zusammenfassung

Dieses Dokument stellt ein Pairs-Trading-Modell für zwei kointegrierte Vermögenswerte vor, das zeitvariierende Volatilität mithilfe einer Constant-Elasticity-of-Variance-Spezifikation berücksichtigt. Die Portfolioauswahl wird als stochastisches Steuerungsproblem über einen festen Zeithorizont formuliert: Die Portfoliogewichte werden so gewählt, dass der erwartete Potenznutzen des Endvermögens maximiert wird. Eine Finite-Differenzen-Methode berechnet die optimale Strategie, während die Modellparameter mit der verallgemeinerten Momentenmethode geschätzt werden.

Die Autoren veranschaulichen den Ansatz mit Tests anhand historischer täglicher Marktdaten. Der Auszug beschreibt das Modell sowie die Schätz- und Lösungsverfahren, nennt jedoch keine konkreten Performance-Ergebnisse, Vermögenswerte, Stichprobenzeiträume, Behandlung von Transaktionskosten oder Vergleiche mit alternativen Strategien. Der Nutzen liegt daher vor allem im Modellierungsrahmen; die knappe Beschreibung reicht nicht aus, um praktische Profitabilität oder Robustheit zu beurteilen.

Kernaussagen

• Das Modell nutzt einen Constant-Elasticity-of-Variance-Prozess für zeitvariierende Volatilität im Pairs Trading.
• Es setzt einen festen Zeithorizont und zwei kointegrierte Vermögenswerte voraus.
• Optimale Portfoliogewichte maximieren den erwarteten Potenznutzen des Endvermögens.
• Eine Finite-Differenzen-Methode berechnet Strategien; die verallgemeinerte Momentenmethode schätzt Parameter.
• Historische Tagesdaten veranschaulichen die Methode, doch der Auszug enthält weder Performancewerte noch eine Kostenanalyse.

Schlagwörter

# Optimal Pairs Trading with Time-Varying Volatility


# Optimal Pairs Trading with Time-Varying Volatility









We propose a pairs trading model that incorporates a time-varying volatility of the Constant Elasticity of Variance type. Our approach is based on stochastic control techniques; given a fixed time horizon and a portfolio of two co-integrated assets, we define the trading strategies as the portfolio weights maximizing the expected power utility from terminal wealth. We compute the optimal pairs strategies by using a Finite Difference method. Finally, we illustrate our results by conducting tests on historical market data at daily frequency. The parameters are estimated by the Generalized Method of Moments.

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