Arbitraje estadístico generalizado en estados de mercado definidos

Resumen

El artículo amplía el arbitraje estadístico al definir las ganancias en relación con estados de mercado especificados, representados por un sistema de información como una sigma-álgebra. Su marco incluye el arbitraje clásico como caso particular y también abarca el concepto de arbitraje estadístico atribuido a Bondarenko. Los autores introducen además estrategias rentables generalizadas, que pueden incluir posiciones estáticas y semiestáticas.

El artículo caracteriza estas nociones generalizadas de ausencia de arbitraje estadístico y construye estrategias para distintas elecciones de sistema de información. Entre los ejemplos figuran estrategias binomiales integradas, de seguimiento de tendencia y basadas en particiones. Su comportamiento se compara con datos simulados, y los autores también informan de un rendimiento favorable con datos de mercado. Estos resultados sugieren que una condición estándar de ausencia de arbitraje puede coexistir con estrategias que generan ganancias medias positivas en escenarios determinados. El resumen no ofrece detalles de implementación ni estimaciones de costes de transacción, ni información suficiente para evaluar la robustez del rendimiento de mercado presentado en el trading en vivo.

Ideas clave

• El marco define ganancias medias en estados de mercado especificados, en vez de exigir que sean positivas casi seguramente.
• El arbitraje clásico y el arbitraje estadístico al estilo de Bondarenko aparecen como casos particulares del marco más amplio.
• Las estrategias rentables generalizadas pueden incluir posiciones estáticas y semiestáticas.
• El artículo estudia estrategias binomiales integradas, de seguimiento de tendencia y basadas en particiones, mediante simulaciones y datos de mercado.
• Las condiciones estándar de ausencia de arbitraje pueden permitir ganancias medias positivas en un conjunto definido de escenarios.

Etiquetas

# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies


# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies









Generalized statistical arbitrage concepts are introduced corresponding to trading strategies which yield positive gains on average in a class of scenarios rather than almost surely. The relevant scenarios or market states are specified via an information system given by a $σ$-algebra and so this notion contains classical arbitrage as a special case. It also covers the notion of statistical arbitrage introduced in Bondarenko (2003). Relaxing these notions further we introduce generalized profitable strategies which include also static or semi-static strategies. Under standard no-arbitrage there may exist generalized gain strategies yielding positive gains on average under the specified scenarios. In the first part of the paper we characterize these generalized statistical no-arbitrage notions. In the second part of the paper we construct several profitable generalized strategies with respect to various choices of the information system. In particular, we consider several forms of embedded binomial strategies and follow-the-trend strategies as well as partition-type strategies. We study and compare their behaviour on simulated data. Additionally, we find good performance on market data of these simple strategies which makes them profitable candidates for real applications.

Se muestra íntegramente con atribución según la licencia de la fuente. Licencia: abstract CC0

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