Estimación robusta al ruido de Ornstein–Uhlenbeck para trading intradía de pares

Resumen

El artículo estudia la estimación de dinámicas de precios con reversión a la media a partir de observaciones de alta frecuencia, donde el ruido de microestructura del mercado puede sesgar las estimaciones de parámetros. Propone un estimador de máxima verosimilitud para un proceso de Ornstein–Uhlenbeck que tiene en cuenta el ruido y admite observaciones espaciadas irregularmente. También demuestra que un proceso OU con ruido blanco gaussiano independiente, muestreado a intervalos iguales, tiene una representación ARMA(1,1).

Los autores aplican el estimador a una estrategia intradía de pares con optimización de media-varianza. En un estudio empírico con siete empresas petroleras de gran tamaño, informan de que el estimador propuesto aumenta la rentabilidad de la estrategia. La descripción proporcionada no especifica el periodo de la muestra, los costes de implementación, las comparaciones detalladas con referencias ni la magnitud y fiabilidad estadística de la mejora. Por tanto, el resultado justifica considerar estimaciones que tengan en cuenta el ruido, pero no demuestra que el enfoque se generalice a otros activos o condiciones de trading.

Ideas clave

• El ruido de microestructura del mercado de alta frecuencia puede sesgar las estimaciones de procesos de precios con reversión a la media.
• El estimador de máxima verosimilitud OU propuesto gestiona el ruido y las observaciones espaciadas irregularmente.
• Un proceso OU observado de forma discreta con ruido gaussiano independiente tiene una forma ARMA(1,1).
• El artículo combina el estimador con la optimización de media-varianza para el trading intradía de pares.
• Un estudio de siete grandes empresas petroleras indica una mayor rentabilidad, aunque el resumen omite detalles de implementación y robustez.

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# 1811.09312


# Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Process Using Ultra-High-Frequency Data with Application to Intraday Pairs Trading Strategy









When stock prices are observed at high frequencies, more information can be utilized in estimation of parameters of the price process. However, high-frequency data are contaminated by the market microstructure noise which causes significant bias in parameter estimation when not taken into account. We propose an estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process based on the maximum likelihood which is robust to the noise and utilizes irregularly spaced data. We also show that the Ornstein-Uhlenbeck process contaminated by the independent Gaussian white noise and observed at discrete equidistant times follows an ARMA(1,1) process. To illustrate benefits of the proposed noise-robust approach, we introduce a novel intraday pairs trading strategy based on the mean-variance optimization. In an empirical study of 7 Big Oil companies, we show that the use of the proposed estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process leads to an increase in profitability of the pairs trading strategy.

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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.