בחירת תיק רב־גורמית לארביטראז׳ סטטיסטי

סיכום

המאמר בוחן ארביטראז׳ סטטיסטי המבוסס על קואינטגרציה ומשווה דרכים לאיתור תיקי מניות מועמדים באמצעות כמה גורמים. הוא מעריך קיבוץ K-means, לאסו גרפי על פני מאגר המניות וגישה משולבת המשלבת בין השניים. התוצאות המדווחות מעדיפות קיבוץ על פני לאסו גרפי לבדו, והגישה המשולבת משיגה תוצאות טובות אף יותר.

המחברים בוחנים גם אם עדכון תיקי המועמדים פעם אחת במהלך תקופת המסחר משפר את התוצאות. במחקר זה, התאמה אינה משיגה ביצועים טובים יותר מהאסטרטגיה ללא למידה מחדש. הממצאים עוברים מבחן ארביטראז׳ סטטיסטי ברמת מובהקות סטטיסטית ומאומתים באמצעות מערך נתונים נפרד לתקופות הגיבוש והמסחר. הסיכום אינו מפרט את הגורמים, פרטי בניית התיק, עלויות העסקה או מדדי הביצועים, ולכן אינו מבסס כיצד הגישות היו מושוות בשווקים אחרים או תחת הנחות יישום שונות.

רעיונות מרכזיים

• המחקר משתמש בכמה גורמים לאיתור תיקי מועמדים לארביטראז׳ סטטיסטי המבוסס על קואינטגרציה.
• הוא משווה בין קיבוץ K-means, לאסו גרפי וגישת בחירה משולבת.
• בממוצע, קיבוץ משיג תוצאות טובות יותר מהחלת לאסו גרפי על כל מאגר המניות.
• שילוב קיבוץ עם לאסו גרפי מניב תוצאות מדווחות טובות יותר מכל אחת מהשיטות לבדה.
• חישוב מחדש של תיקי המועמדים פעם אחת במהלך המסחר אינו משפר תוצאות במחקר זה.
• התוצאות המדווחות עוברות מבחן ארביטראז׳ סטטיסטי ונבדקות במערך נתונים נפרד.

תגיות

# A Multi-factor Adaptive Statistical Arbitrage Model


# A Multi-factor Adaptive Statistical Arbitrage Model









This paper examines the implementation of a statistical arbitrage trading strategy based on co-integration relationships where we discover candidate portfolios using multiple factors rather than just price data. The portfolio selection methodologies include K-means clustering, graphical lasso and a combination of the two. Our results show that clustering appears to yield better candidate portfolios on average than naively using graphical lasso over the entire equity pool. A hybrid approach of using the combination of graphical lasso and clustering yields better results still. We also examine the effects of an adaptive approach during the trading period, by re-computing potential portfolios once to account for change in relationships with passage of time. However, the adaptive approach does not produce better results than the one without re-learning. Our results managed to pass the test for the presence of statistical arbitrage test at a statistically significant level. Additionally we were able to validate our findings over a separate dataset for formation and trading periods.

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.