Trading de paires dynamique par cointégration sur les marchés crypto

Résumé

Cette étude évalue une stratégie dynamique de trading de paires de cryptomonnaies qui sélectionne les actifs et adapte sa fenêtre rétrospective à l’aide de tests de cointégration et d’une vitesse estimée de retour à la moyenne. Elle applique les tests d’Engle-Granger, de Kapetanios-Snell-Shin et de Johansen dans différents scénarios. Un processus d’Ornstein-Uhlenbeck sert à estimer la demi-vie de l’écart, ce qui oriente la sélection des actifs et le choix de la fenêtre.

Les auteurs indiquent que la stratégie a fait mieux qu’une approche naïve d’achat-conservation sur BitMEX et obtenu un drawdown maximal relativement faible. Ils constatent également que la combinaison de plusieurs cryptomonnaies dans l’écart modélisé a amélioré la rentabilité ajustée au risque, certains groupes de cryptomonnaies semblant offrir de meilleures possibilités d’arbitrage. Le backtest utilise des données de formation regroupées par minute et simule les transactions à partir des meilleurs cours acheteur et vendeur et des transactions de marché. Il ne modélise l’exécution que lorsque la taille affichée est suffisante, avec un délai après les signaux. Ces choix tiennent compte de la microstructure du marché, mais les résultats rapportés restent propres à la plateforme, aux actifs, aux scénarios et aux données historiques étudiés.

Idées clés

• La stratégie utilise plusieurs tests de cointégration pour repérer les relations entre cryptomonnaies dans différents scénarios.
• Une estimation de la demi-vie selon Ornstein-Uhlenbeck guide la sélection des actifs et la taille de la fenêtre rétrospective.
• L’étude rapporte des rendements supérieurs à ceux d’une stratégie passive d’achat-conservation sur BitMEX et un drawdown maximal relativement faible.
• L’utilisation de plusieurs cryptomonnaies dans l’écart améliorerait la rentabilité ajustée au risque.
• Le backtest modélise une exécution fondée sur les cotations et la taille disponible après la génération du signal.

Étiquettes

# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market


# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market









This research aims to demonstrate a dynamic cointegration-based pairs trading strategy, including an optimal look-back window framework in the cryptocurrency market, and evaluate its return and risk by applying three different scenarios. We employ the Engle-Granger methodology, the Kapetanios-Snell-Shin (KSS) test, and the Johansen test as cointegration tests in different scenarios. We calibrate the mean-reversion speed of the Ornstein-Uhlenbeck process to obtain the half-life used for the asset selection phase and look-back window estimation. By considering the main limitations in the market microstructure, our strategy exceeds the naive buy-and-hold approach in the Bitmex exchange. Another significant finding is that we implement a numerous collection of cryptocurrency coins to formulate the model's spread, which improves the risk-adjusted profitability of the pairs trading strategy. Besides, the strategy's maximum drawdown level is reasonably low, which makes it useful to be deployed. The results also indicate that a class of coins has better potential arbitrage opportunities than others. This research has some noticeable advantages, making it stand out from similar studies in the cryptocurrency market. First is the accuracy of data in which minute-binned data create the signals in the formation period. Besides, to backtest the strategy during the trading period, we simulate the trading signals using best bid/ask quotes and market trades. We exclusively take the order execution into account when the asset size is already available at its quoted price (with one or more period gaps after signal generation). This action makes the backtesting much more realistic.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.