Arbitrage statistique de grande dimension par modèles factoriels et contrôle stochastique

Résumé

L’article combine des modèles factoriels construits statistiquement avec le contrôle stochastique pour étudier l’arbitrage statistique de grande dimension. Son modèle suppose que les résidus présentent un retour à la moyenne et montre comment construire analytiquement des portefeuilles neutres au marché. Il établit ensuite des stratégies optimales sous forme fermée pour l’investissement en temps continu sur un horizon fini, selon des critères d’utilité exponentielle et moyenne-variance.

Le cadre prend également en compte les contraintes de neutralité en dollars et les coûts de transaction quadratiques temporaires. Des simulations de Monte-Carlo impliquant 100 actifs illustrent les stratégies, et les auteurs décrivent des prolongements possibles. L’extrait ne fournit ni résultats de simulation, ni détails de calibrage du modèle, ni données de marchés réels ; les éléments rapportés sont donc computationnels plutôt qu’empiriques.

Idées clés

• Le modèle factoriel représente les rendements résiduels comme présentant un retour à la moyenne.
• Des constructions analytiques produisent des portefeuilles neutres au marché dans un contexte de grande dimension.
• Le contrôle stochastique fournit des stratégies à horizon fini sous forme fermée, selon des utilités exponentielle et moyenne-variance.
• Le cadre peut intégrer la neutralité en dollars et des coûts de transaction quadratiques temporaires.
• Des simulations de Monte-Carlo illustrent les stratégies sur 100 actifs.

Étiquettes

# High-dimensional statistical arbitrage with factor models and stochastic control


# High-dimensional statistical arbitrage with factor models and stochastic control









The present paper provides a study of high-dimensional statistical arbitrage that combines factor models with the tools from stochastic control, obtaining closed-form optimal strategies which are both interpretable and computationally implementable in a high-dimensional setting. Our setup is based on a general statistically-constructed factor model with mean-reverting residuals, in which we show how to construct analytically market-neutral portfolios and we analyze the problem of investing optimally in continuous time and finite horizon under exponential and mean-variance utilities. We also extend our model to incorporate constraints on the investor's portfolio like dollar-neutrality and market frictions in the form of temporary quadratic transaction costs, provide extensive Monte Carlo simulations of the previous strategies with 100 assets, and describe further possible extensions of our work.

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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.