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Trading par paires à écarts stochastiques sur les matières premières indiennes

Article arXiv papers · Auteur: Dhruv Mahajan et al.
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Résumé

Cette étude teste une stratégie de trading par paires sur les prix au comptant de 17 matières premières indiennes, dans les secteurs de l’énergie, des métaux et de l’agriculture, de 2010 à 2018. Des tests de cointégration de Johansen sur l’échantillon d’apprentissage servent à sélectionner des paires de matières premières liées à long terme ; l’écart logarithmique de chaque paire est ensuite modélisé par une approche stochastique à facteur unique.

Les paramètres du modèle sont estimés par évolution différentielle, tandis que ceux des règles de trading sont réglés par backtesting sur la période d’apprentissage puis appliqués à la période de test ultérieure. Douze paires ont été retenues parmi 136 candidates ; les ratios de Sharpe rapportés pour la période de test dépassaient 1.4 pour toutes. Les résultats reposent sur l’hypothèse déclarée que la cointégration observée pendant l’apprentissage persiste pendant la période de test ; le document ne décrit ni coûts de transaction ni autres frictions de mise en œuvre.

Idées clés

  • Les tests de cointégration de Johansen repèrent des paires candidates parmi les prix au comptant des matières premières.
  • La stratégie modélise les paires cointégrées à partir de leurs écarts logarithmiques.
  • L’évolution différentielle estime les paramètres du modèle stochastique.
  • Les règles de trading sont optimisées sur les données d’apprentissage puis appliquées à une période de test ultérieure.
  • Les ratios de Sharpe de la période de test dépasseraient 1.4 pour toutes les paires retenues.

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Texte intégral
# 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.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

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.