Trading de pares con spreads estocásticos en materias primas indias

Resumen

Este estudio evalúa una estrategia de pares con precios al contado de 17 materias primas indias de los sectores de energía, metales y agricultura entre 2010 y 2018. Utiliza pruebas de cointegración de Johansen en la muestra de entrenamiento para seleccionar pares de materias primas relacionadas a largo plazo y luego modela el spread logarítmico de cada par seleccionado mediante un enfoque estocástico de un solo factor.

Los parámetros del modelo se estiman mediante evolución diferencial, mientras que los parámetros de las reglas de trading se ajustan con backtesting en el periodo de entrenamiento y se aplican después al periodo de prueba. Se seleccionaron doce pares de 136 candidatos y los ratios de Sharpe indicados para el periodo de prueba superaron 1.4 en todos los pares seleccionados. Los resultados están sujetos al supuesto indicado de que la cointegración del periodo de entrenamiento persiste durante el periodo de prueba; el documento no describe costes de transacción ni otras fricciones de implementación.

Ideas clave

• Las pruebas de cointegración de Johansen identifican pares candidatos entre precios al contado de materias primas.
• La estrategia modela pares cointegrados mediante sus spreads logarítmicos.
• La evolución diferencial estima los parámetros del modelo estocástico.
• Las reglas de trading se optimizan con datos de entrenamiento y se aplican a un periodo de prueba posterior.
• Se indica que todos los pares seleccionados obtienen ratios de Sharpe superiores a 1.4 en el periodo de prueba.

Etiquetas

# Stochastic Spread Pairs Trading in the Indian Commodity Market


# Stochastic Spread Pairs Trading in the Indian Commodity Market









In this study, we applied a stochastic spread pairs trading strategy on the Indian commodity market. The complete set of commodities were taken whose spot price was available for the period of January 1st 2010 to December 31st 2018 including energy, metals and the agricultural commodity sector. Spot data was taken from the MCX pooled spot prices for 17 commodities. The data was split into training period (January 1st 2010 to 14th March 2017) and testing period(15th Match 2017 to 31st December 2018). The splitting was done using a 80:20 split.Johanssen Cointegration tests were done on training data for pairs of commodities to check for long-run relationship and the cointegrated commodities were selected for formation of the trading process. We found a total of 12 cointegrated pairs out of 136 possible pairs. Cointegration was assumed for the testing period. A single-factor stochastic trading approach was applied on the logarithmic spread of the cointegrated pairs for both the training and testing period.The parameters of stochastic spread model were estimated using differential evolution algorithm. Also parameters for the trading rule were optimized by backtesting on the training period and assumed for the testing period. The results show a sharpe ratio of above 1.4 for all the commodity cointegrated pairs in the backtesing period.

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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.