Negociación por pares en mercados de apuestas electorales con un modelo de probabilidad con reversión a la media

Resumen

Este estudio de caso adapta la lógica del trading de pares a los mercados de apuestas políticas, modelando la probabilidad implícita combinada de los candidatos de los dos partidos principales. Un proceso latente de Ornstein-Uhlenbeck, con un nivel de reversión a la media variable en el tiempo, representa la probabilidad subyacente, mientras que el ruido aditivo tiene en cuenta las cuotas observadas. Los parámetros se estiman a partir de datos muestreados regularmente mediante una verosimilitud de espacio de estados; las cotizaciones consecutivas repetidas se comprimen conservando el tiempo transcurrido en la transición de tiempo continuo.

Los límites superiores de predicción por bootstrap paramétrico generan señales cuando se espera que disminuya la probabilidad combinada, y un modelo de tipo Bradley-Terry elige qué cotización de cuotas de candidato usar. El modelo de selección de candidatos se entrena con datos electorales de 2020 y se evalúa con datos de 2024; produce 130 señales, una cobertura a un paso del 95.1%, un rendimiento medio sintético del precio de las cuotas del 1.86% y un ratio de tipo Sharpe por operación no anualizado de 1.12. Son medidas descriptivas sin fricciones, no beneficios de apuestas ejecutables; los autores presentan el método como prueba de concepto para mercados con dos candidatos.

Ideas clave

• El marco modela la probabilidad implícita combinada de dos candidatos con un proceso ruidoso de reversión a la media y nivel variable en el tiempo.
• Una verosimilitud de espacio de estados estima los parámetros del modelo y tiene en cuenta el tiempo irregular entre las observaciones conservadas.
• Los límites superiores de predicción por bootstrap identifican posibles caídas de la probabilidad implícita combinada.
• Un modelo de tipo Bradley-Terry selecciona la cotización de cuotas específica del candidato.
• Los resultados fuera de muestra de 2024 son descriptivos y excluyen las fricciones de los mercados de apuestas.

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# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election


# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election









Pairs trading exploits mean reversion in the relationship between related assets. We adapt this idea to political betting markets by modelling the combined implied probability of the two major-party nominees with a latent Ornstein-Uhlenbeck process whose mean-reversion level varies over time and whose observations contain additive noise. Model parameters are estimated from regularly sampled odds data using a state-space likelihood, with consecutive repeated values represented by a single retained observation and the elapsed number of sampling intervals preserved in the continuous-time transition. Parametric-bootstrap upper prediction bounds identify signal times at which the combined implied probability is likely to decline, and a no-intercept Bradley-Terry-type model selects the candidate-specific odds quote. The candidate-selection model is trained on 2020 U.S. presidential-election data and evaluated out of sample on 2024 data. The 2024 analysis produced 130 signals, empirical one-step coverage of 95.1%, a mean synthetic odds-price return of 1.86%, and an unannualized per-trade Sharpe-type ratio of 1.12. These returns are frictionless descriptive quantities rather than executable betting-exchange profits. The results support the integrated framework as a proof of concept for two-candidate electoral markets.

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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.