Präferenzgraphen für statistische Arbitrage mit mehreren Paaren

Zusammenfassung

Die Arbeit behandelt ein Problem der Portfoliozusammenstellung bei statistischer Arbitrage: Signale aus vielen Paaren können einander widersprechen, sodass sich Chancen über eine große Gruppe von Wertpapieren nur schwer kombinieren lassen. Vorgeschlagen wird, Präferenzrelationen zwischen Wertpapieren als Graph darzustellen und diese Struktur zu nutzen, um widersprüchliche Pair-Trading-Signale abzugleichen und ein gemeinsames Portfolio zusammenzustellen.

Die berichteten Experimente verwenden historische Renditen aus ungefähr drei Jahrzehnten für rund 500 S&P-500-Aktien. Die Autoren berichten von robusten Renditen trotz hoher Transaktionskosten und einer verbesserten Leistung, wenn mehr Wertpapiere berücksichtigt werden. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die Zusammenführung paarweiser Informationen über Präferenzrelationen dazu beitragen könnte, statistische Arbitrage über einzelne Paare hinaus zu skalieren. Der Auszug nennt weder das Evaluierungsverfahren noch Risikokontrollen oder ein Out-of-Sample-Design. Die Ergebnisse allein belegen daher nicht, dass der Ansatz in anderen Märkten oder Zeiträumen ähnlich abschneiden wird.

Kernaussagen

• Strategien für einzelne Paare können widersprüchliche Signale erzeugen, wenn viele Wertpapierpaare gemeinsam eingesetzt werden.
• Zur Abstimmung dieser Signale bei der Portfoliozusammenstellung werden Graphen aus Präferenzrelationen vorgeschlagen.
• Der Ansatz soll Arbitragechancen über viele Wertpapiere hinweg gemeinsam nutzen.
• In den Experimenten wurden langfristige Renditen für rund 500 S&P-500-Aktien verwendet.
• Die berichteten Portfolioergebnisse blieben trotz hoher Transaktionskosten robust und verbesserten sich mit einer größeren Zahl von Wertpapieren.

Schlagwörter

# Statistical arbitrage portfolio construction based on preference relations


# Statistical arbitrage portfolio construction based on preference relations









Statistical arbitrage methods identify mispricings in securities with the goal of building portfolios which are weakly correlated with the market. In pairs trading, an arbitrage opportunity is identified by observing relative price movements between a pair of two securities. By simultaneously observing multiple pairs, one can exploit different arbitrage opportunities and increase the performance of such methods. However, the use of a large number of pairs is difficult due to the increased probability of contradictory trade signals among different pairs. In this paper, we propose a novel portfolio construction method based on preference relation graphs, which can reconcile contradictory pairs trading signals across multiple security pairs. The proposed approach enables joint exploitation of arbitrage opportunities among a large number of securities. Experimental results using three decades of historical returns of roughly 500 stocks from the S\&P 500 index show that the portfolios based on preference relations exhibit robust returns even with high transaction costs, and that their performance improves with the number of securities considered.

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