تفسیر ضریب همانباشتگی لگاریتم قیمت در معاملهٔ جفتی
خلاصه
سند بررسی میکند ضریب رابطهٔ همانباشتگی لگاریتم قیمت در معاملهٔ جفتی چه معنایی دارد. تفسیر ضریب بهصورت نسبت تعداد سهم را با تفسیر آن بهصورت نسبت ارزش بازار مقایسه میکند و توضیح میدهد چرا این برداشتها به اندازهگذاری موقعیت و محاسبهٔ بازده متفاوتی میانجامند.
یک پاسخ استدلال میکند مقیاسکردن قیمت سهم با یک ثابت، تغییرات درصدی آن را ثابت نگه میدارد و در نتیجه ضریب برازششده تغییر نمیکند، هرچند عرض از مبدأ تغییر میکند. چون تعداد سهم لازم برای نمایش یک ارزش بازار مشخص تغییر میکند، این موضوع از تفسیر ضریب بهعنوان وزن ارزش بازار پشتیبانی میکند. پاسخ دیگری تغییرات لگاریتم قیمت را نرخ رشد میداند و هشدار میدهد وقتی سرمایهگذاری در هر سمت متفاوت است، بازده دو سمت را نمیتوان ساده با هم جمع کرد؛ سود کل باید با کل سرمایهٔ بهکارگرفتهشده مقایسه شود. بحث کوتاه است و بدون اشتقاق کامل یا دستورالعمل کلی معامله، ادعاهای متفاوتی را مطرح میکند. تفسیر عملی به تعریف صریح اسپرد و پرتفوی نیز بستگی دارد.
ایدههای کلیدی
- رابطهٔ همانباشتگی میان لگاریتم قیمتها ضریبی دارد که با ضرب یکی از سریهای قیمت در ثابت تغییر نمیکند.
- این ناوردایی مقیاس از تفسیر ضریب بهعنوان مواجههٔ نسبی به ارزش بازار، نه تعداد خام سهم، پشتیبانی میکند.
- تغییرات لگاریتم قیمت حرکت نسبی قیمت را توصیف میکنند؛ بنابراین بازده دو سمت باید با سرمایهٔ اختصاصیافته به هرکدام ترکیب شود.
- بحث تفسیرهای متفاوت را بهطور کامل آشتی نمیدهد و قاعدهٔ عمومی اندازهگذاری مشخصی ارائه نمیکند.
برچسبها
متن کامل
# What does the cointegration coefficient represent in pairs trading when cointegrating log stock prices? # What does the cointegration coefficient represent in pairs trading when cointegrating log stock prices? In Pairs Trading by Vidyamurthy, on page 83 (and throughout the book), the author describes an elementary example of trading with log prices. The long run equilibrium of the basic portfolio is given by $$ \log(p_t^A) - \gamma \log(p_t^B) = \mu $$ where $p_t^A$ and $p_t^B$ represent the prices of stocks $A$ and $B$ at time $t$, respectively, and $\gamma$ is the cointegration coefficient. When using these log prices, Vidyamurthy uses the cointegration coefficient ($\gamma$) to indicate the ratio of shares to hold rather than market values of positions (as stated should be the case here, for example). My questions are: > What is the correct practical interpretation of $\gamma$ when cointegrating log prices, should it represent the ratio of shares or the ratio of market values? If the latter, why does Vidyamurthy use the former interpretation throughout his book? Could both be valid? Here is the example from the book: ## Answer by Artem Korol (score 1) https://quant.stackexchange.com/a/21284 Firstly i think if you use log prices then γ shows by how much B stock growth rate outpaces A stock growth rate, but I don't understand why Ernie says that you need to hold market values fixed, if you do this then how are you going to profit from the spread? Secondly there are typos in the return calculation: log(20.1)-log(19.5) = 0.03 not 0.3. Which refers to the 3% return on the A leg trade. B leg return is indeed 5.6% (assuming cc returns), however it is incorrect to sum these return to get 9% return on the total trade, since they were obtained from different amounts of capital. The return from A leg is 0.6USD and return from B leg is 0.29USD*1.5 = 0.435USD thus the total return is 1.035USD which we divide by the total capital deployed in the trade at time t, 19.5+1.5*7.46 = 30.69$, so 1.035/30.69 = 0.0337 and this is the real return on this trade, not 9%. ## Answer by Jason Huang (score 1) https://quant.stackexchange.com/a/39613 It should mean market values (instead of shares). You can see this more obviously by creating an "artificial stock" (stock C) which price equals the price of stock B divided by 10,000 (same fluctuation rate, but just much smaller absolute price). Now the co integration coefficient would not change because C and B have the same variation rate (it would only affect the intercept, mu). If the cointegration coefficient means the shares ratio, then it would not make sense because now C occupy too little of your portfolio. It would only make sense as market values.
با ذکر منبع و مطابق مجوز اثر، بهطور کامل نمایش داده میشود. مجوز: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)
این خلاصه را عامل پژوهشی Stratmill بر پایه متن اصلی نوشته است؛ نسخهای از اثر منبع نیست.