איתור תיקי ארביטראז׳ סטטיסטי ברצועה נעה באמצעות אופטימיזציה קמורה־קעורה
סיכום
המסמך מציג גישת אופטימיזציה לאיתור ארביטראז׳ים סטטיסטיים שיכולים לכלול יותר משני נכסים. הוא מנסח את המשימה כחיפוש אחר תיק בעל תנודתיות גבוהה, תוך שמירה על מחירו בתוך רצועה מוגדרת ועמידה באילוץ מינוף. הרצועה מגדירה מסלול מחיר חסום, והשיטה מרחיבה את ההגדרה המקובלת של רצועה קבועה למקרים שבהם נקודת האמצע שלה משתנה לאורך זמן.
מכיוון שאופטימיזציית התיק אינה קמורה, הפתרון המוצע משתמש בפרוצדורה קמורה־קעורה, שיטה סדרתית הפותרת שוב ושוב קירובים קמורים. המסמך מתאר את השיטה ואת ההכללה שלה, אך אינו מציג תוצאות אמפיריות, השוואות ביצועים או פרטים על עלויות עסקה וחוסן. לפיכך, הוא מציג ניסוח וגישת חישוב, ולא ראיות לכך שהתיקים המתקבלים רווחיים במסחר חי. כל שימוש מעשי יהיה תלוי באופן שבו יוגדרו ויאומתו הרצועה, מגבלת המינוף ונקודת האמצע המשתנה.
רעיונות מרכזיים
- השיטה מחפשת ארביטראז׳ים סטטיסטיים שיכולים לשלב יותר משני נכסים.
- היא ממקסמת את תנודתיות התיק בכפוף לתנאי של רצועת מחיר ולמגבלת מינוף.
- בעיית האופטימיזציה המתקבלת אינה קמורה ונפתרת בקירוב באמצעות תכנות קמור סדרתי.
- גרסה עם רצועה נעה מאפשרת לנקודת האמצע של רצועת המחיר להשתנות לאורך זמן.
- המסמך אינו מציג תוצאות מסחר או הערכה של עלויות יישום בעולם האמיתי.
תגיות
הטקסט המלא
# Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave Optimization # Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave Optimization We propose a new method for finding statistical arbitrages that can contain more assets than just the traditional pair. We formulate the problem as seeking a portfolio with the highest volatility, subject to its price remaining in a band and a leverage limit. This optimization problem is not convex, but can be approximately solved using the convex-concave procedure, a specific sequential convex programming method. We show how the method generalizes to finding moving-band statistical arbitrages, where the price band midpoint varies over time.
מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0
הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.