Stochastisches Spread-Pair-Trading mit indischen Rohstoffen

Zusammenfassung

Diese Studie prüft eine Pair-Trading-Strategie anhand von Kassakursen für 17 indische Rohstoffe aus den Bereichen Energie, Metalle und Landwirtschaft im Zeitraum von 2010 bis einschließlich 2018. Mit Johansen-Kointegrationstests in der Trainingsstichprobe werden langfristig verbundene Rohstoffpaare ausgewählt. Anschließend wird der logarithmische Spread jedes ausgewählten Paars mit einem stochastischen Ein-Faktor-Ansatz modelliert.

Die Modellparameter werden mit differentieller Evolution geschätzt; die Parameter der Handelsregeln werden durch Backtesting im Trainingszeitraum abgestimmt und in den späteren Testzeitraum übernommen. Aus 136 Kandidaten wurden zwölf Paare ausgewählt; für alle ausgewählten Paare lagen die berichteten Sharpe-Ratios im Testzeitraum über 1.4. Die Ergebnisse beruhen auf der angegebenen Annahme, dass die Kointegration aus dem Trainingszeitraum im Testzeitraum fortbesteht. Das Dokument beschreibt weder Transaktionskosten noch andere Implementierungsfriktionen.

Kernaussagen

• Johansen-Kointegrationstests identifizieren mögliche Paare anhand von Rohstoff-Kassakursen.
• Die Strategie modelliert kointegrierte Paare anhand ihrer logarithmischen Spreads.
• Differentielle Evolution schätzt die Parameter des stochastischen Modells.
• Die Handelsregeln werden mit Trainingsdaten optimiert und auf einen späteren Testzeitraum angewandt.
• Für alle ausgewählten Paare liegen die berichteten Sharpe-Ratios im Testzeitraum über 1.4.

Schlagwörter

# Stochastic Spread Pairs Trading in the Indian Commodity Market


# Stochastic Spread Pairs Trading in the Indian Commodity Market









In this study, we applied a stochastic spread pairs trading strategy on the Indian commodity market. The complete set of commodities were taken whose spot price was available for the period of January 1st 2010 to December 31st 2018 including energy, metals and the agricultural commodity sector. Spot data was taken from the MCX pooled spot prices for 17 commodities. The data was split into training period (January 1st 2010 to 14th March 2017) and testing period(15th Match 2017 to 31st December 2018). The splitting was done using a 80:20 split.Johanssen Cointegration tests were done on training data for pairs of commodities to check for long-run relationship and the cointegrated commodities were selected for formation of the trading process. We found a total of 12 cointegrated pairs out of 136 possible pairs. Cointegration was assumed for the testing period. A single-factor stochastic trading approach was applied on the logarithmic spread of the cointegrated pairs for both the training and testing period.The parameters of stochastic spread model were estimated using differential evolution algorithm. Also parameters for the trading rule were optimized by backtesting on the training period and assumed for the testing period. The results show a sharpe ratio of above 1.4 for all the commodity cointegrated pairs in the backtesing period.

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