Escalado de rendimientos S&P de alta frecuencia para trading intradía

Resumen

El artículo usa propiedades de escalado de los rendimientos de alta frecuencia agregados del S&P 500 para construir un modelo estocástico de martingala. El modelo busca reproducir las expectativas condicionales de la sesión matutina y luego se amplía para cubrir la negociación de la tarde. Los pronósticos del modelo generan señales intradía de seguimiento de tendencias; las señales proceden del modelo, no de patrones gráficos. La estrategia propuesta busca aprovechar correlaciones lineales presentes en los datos del S&P, pero ausentes del modelo.

Se informa de pruebas dentro y fuera de muestra que muestran un rendimiento superior al de una referencia basada en un proceso GARCH asimétrico, además de pequeñas oportunidades de arbitraje. Los autores afirman que los beneficios desaparecerían sin las correlaciones lineales y plantean un posible uso para cubrir el riesgo de volatilidad de productos vinculados al S&P. La descripción proporcionada no incluye las fechas de prueba, los supuestos de implementación, los costes de transacción ni cifras de rendimiento, lo que limita la evaluación de la robustez y la viabilidad del trading. La ventaja informada está ligada a las propiedades de los datos especificados y a la comparación de modelos.

Ideas clave

• El escalado de rendimientos de alta frecuencia agregados sirve para construir un modelo de martingala de expectativas condicionales.
• El modelo se amplía de la sesión matutina a la negociación de la tarde.
• Los pronósticos del modelo generan señales intradía de seguimiento de tendencias sin criterios basados en gráficos.
• Los beneficios informados de la estrategia dependen de correlaciones lineales presentes en los datos del S&P.
• Las pruebas informan de una ventaja frente a una referencia GARCH asimétrica, pero no se ofrecen detalles de implementación.

Etiquetas

# Ensemble properties of high frequency data and intraday trading rules


# Ensemble properties of high frequency data and intraday trading rules









Regarding the intraday sequence of high frequency returns of the S&P index as daily realizations of a given stochastic process, we first demonstrate that the scaling properties of the aggregated return distribution can be employed to define a martingale stochastic model which consistently replicates conditioned expectations of the S&P 500 high frequency data in the morning of each trading day. Then, a more general formulation of the above scaling properties allows to extend the model to the afternoon trading session. We finally outline an application in which conditioned forecasting is used to implement a trend-following trading strategy capable of exploiting linear correlations present in the S&P dataset and absent in the model. Trading signals are model-based and not derived from chartist criteria. In-sample and out-of-sample tests indicate that the model-based trading strategy performs better than a benchmark one established on an asymmetric GARCH process, and show the existence of small arbitrage opportunities. We remark that in the absence of linear correlations the trading profit would vanish and discuss why the trading strategy is potentially interesting to hedge volatility risk for S&P index-based products.

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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.