Diseño de carteras con reversión a la media y presupuesto limitado

Resumen

El artículo formula un problema de diseño de carteras para arbitraje estadístico, buscando combinaciones de activos subyacentes con un comportamiento marcado de reversión a la media. Su objetivo equilibra un criterio que mide la intensidad de esa reversión con la varianza de la cartera, al tiempo que impone una restricción presupuestaria de inversión. A continuación, desarrolla varias formulaciones concretas y propone algoritmos eficientes para resolverlas.

Se presentan estudios numéricos con datos sintéticos y de mercado que, según el artículo, muestran que los métodos pueden generar beneficios consistentes y superar los métodos tradicionales de diseño de carteras y de referencia comentados en la literatura. El fragmento no especifica los mercados, los periodos de evaluación, los supuestos sobre costes de transacción ni la magnitud y solidez de los resultados. Dado que el enfoque se basa en el arbitraje estadístico, esos detalles de implementación omitidos importan para juzgar si las carteras diseñadas siguen siendo rentables después de los costes de trading y fuera de muestra.

Ideas clave

• El objetivo de diseño busca carteras de activos con un comportamiento marcado de reversión a la media.
• La formulación incluye la varianza de la cartera y una restricción presupuestaria de inversión.
• El artículo considera varias formulaciones y propone algoritmos eficientes para resolverlas.
• Se informa de resultados numéricos con datos sintéticos y de mercado que superan diseños tradicionales y de referencia.
• El fragmento no especifica los costes de transacción, los periodos de evaluación ni la solidez del rendimiento en el mercado.

Etiquetas

# Mean-Reverting Portfolio Design with Budget Constraint


# Mean-Reverting Portfolio Design with Budget Constraint









This paper considers the mean-reverting portfolio design problem arising from statistical arbitrage in the financial markets. We first propose a general problem formulation aimed at finding a portfolio of underlying component assets by optimizing a mean-reversion criterion characterizing the mean-reversion strength, taking into consideration the variance of the portfolio and an investment budget constraint. Then several specific problems are considered based on the general formulation, and efficient algorithms are proposed. Numerical results on both synthetic and market data show that our proposed mean-reverting portfolio design methods can generate consistent profits and outperform the traditional design methods and the benchmark methods in the literature.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.