Path-Signature-Indikatoren für interpretierbaren Pair-Handel mit Futures

Zusammenfassung

Das Paper schlägt eine Pair-Trading-Strategie für Futures vor, die Path Signatures als Zeitreihenmerkmale nutzt. Es zerlegt die Signatur in zwei Indikatoren: ein segmentiertes Signaturmaß für die Pfadinteraktion und ein Kovarianzmaß der Zuwächse für die Richtung. Diese Indikatoren dienen als Filter für die Strategie und sollen besser interpretierbare und stabilere Signale erzeugen als einige Ansätze auf Basis von statistischer Arbitrage oder Deep Learning.

Experimenten mit minütlichen Futures-Daten zufolge erzielt die Strategie höhere Renditen, einen niedrigeren maximalen Drawdown und eine höhere Sharpe-Ratio als herkömmliche Pair-Trading-Methoden. Die Ergebnisse sind empirisch und hängen von den getesteten Daten und der Implementierung ab. Die Beschreibung nennt weder die Instrumente und den Stichprobenzeitraum noch Kosten, Details zu den Vergleichsstrategien oder Robustheitstests. Sie reicht daher nicht aus, um die reale Profitabilität oder die Übertragbarkeit auf andere Märkte einzuschätzen.

Kernaussagen

• Path Signatures bilden Futures-Preisverläufe für Pair-Trading-Signale ab.
• Die Methode zerlegt Pfadinformationen in einen Interaktionsindikator und einen gerichteten Kovarianzindikator.
• Die beiden Indikatoren dienen als Filter in der vorgeschlagenen Strategie.
• Experimente mit minütlichen Futures-Daten berichten höhere Renditen, einen niedrigeren maximalen Drawdown und eine höhere Sharpe-Ratio als herkömmliches Pair Trading.
• Die Beschreibung enthält nicht genügend Details, um Transaktionskosten oder die Übertragbarkeit auf andere Daten zu beurteilen.

Schlagwörter

# Signature Decomposition Method Applying to Pair Trading


# Signature Decomposition Method Applying to Pair Trading









High-frequency quantitative trading strategies have long been of significant interest in futures market. While advanced statistical arbitrage and deep learning enhance high-frequency data processing, they diminish opportunities for traditional methods and yield less interpretable, unstable strategies. Consequently, developing stable, interpretable quantitative strategies remains a priority in futures markets. In this study, we propose a novel pair trading strategy by leveraging the mathematical concept of path signature which serves as a feature representation of time series. Specifically, the path signature is decomposed into two new indicators: the path interactivity indicator segmented signature and the directional indicator covariation of increments, which serve as double filters in strategy design. Empirical experiments using minute-level futures data show our strategy significantly outperforms traditional pair trading, delivering higher returns, lower maximum drawdown, and higher Sharpe ratio. The proposed method enhances interpretability and robustness while maintaining strong returns, demonstrating the potential of path signatures in financial trading.

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