Ornstein–Uhlenbeck-Spreadmodelle im Vergleich mit Pair Trading über rollierende Zeitfenster

Zusammenfassung

Diese vorläufige Analyse verwendet einen Ornstein-Uhlenbeck-Prozess, um Spreads zwischen Aktienpaaren für eine mittelwertrevertierende Handelsstrategie zu modellieren. Sie vergleicht diesen Ansatz mit einer einfacheren Methode, die Mittelwert und Standardabweichung des Spreads über ein rollierendes Zeitfenster schätzt. Verglichen werden sowohl das Signalverhalten als auch die risikobereinigte Performance.

Die Autoren berichten, dass das OU-Modell Signale und Trends gut erfasst, aber gemessen am Verhältnis von Risiko zu Rendite schlechter abschneidet als der Ansatz mit rollierendem Zeitfenster. Als mögliche Gründe nennen sie nichtstationäre Paare und Einschränkungen bei der Parameterabstimmung. Die Beschreibung nennt weder Stichprobe noch Auswahlregeln für Vermögenswerte, Handelskosten oder konkrete Performancekennzahlen. Sie ermöglicht daher nur einen vorläufigen Vergleich. Die Stabilität der Paare und die Parameterwahl bleiben wichtige Vorbehalte bei der Anwendung beider Modelle.

Kernaussagen

• Die Studie verwendet einen Ornstein-Uhlenbeck-Prozess, um Spreads zwischen Aktienpaaren zu modellieren.
• Sie vergleicht das Modell mit einer Methode, die Spread-Statistiken über ein rollierendes Zeitfenster schätzt.
• Der OU-Ansatz erfasst Signale und Trends, schneidet aber gemessen am Verhältnis von Risiko zu Rendite schlechter ab.
• Die Autoren nennen nichtstationäre Paare und die Parameterabstimmung als mögliche Einschränkungen.
• Der Kurzbericht nennt keine Daten, Handelskosten oder detaillierten Performancekennzahlen.

Schlagwörter

# An Application of the Ornstein-Uhlenbeck Process to Pairs Trading


# An Application of the Ornstein-Uhlenbeck Process to Pairs Trading









We conduct a preliminary analysis of a pairs trading strategy using the Ornstein-Uhlenbeck (OU) process to model stock price spreads. We compare this approach to a naive pairs trading strategy that uses a rolling window to calculate mean and standard deviation parameters. Our findings suggest that the OU model captures signals and trends effectively but underperforms the naive model on a risk-return basis, likely due to non-stationary pairs and parameter tuning limitations.

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