चलती मूल्य-पट्टी वाले सांख्यिकीय आर्बिट्राज पोर्टफोलियो का अनुकूलन

सारांश

यह दस्तावेज़ ऐसे सांख्यिकीय आर्बिट्राज पहचानने के लिए अनुकूलन विधि प्रस्तुत करता है जिनमें दो से अधिक परिसंपत्तियाँ हो सकती हैं। इसमें कार्य को ऐसा पोर्टफोलियो खोजने के रूप में रखा गया है जिसकी अस्थिरता ऊँची हो, लेकिन कीमत निर्दिष्ट पट्टी के भीतर रहे और लीवरेज की सीमा का पालन हो। यह पट्टी सीमित मूल्य-पथ परिभाषित करती है। विधि सामान्य स्थिर-पट्टी विन्यास को उन मामलों तक बढ़ाती है जहाँ पट्टी का मध्यबिंदु समय के साथ बदलता है।

पोर्टफोलियो अनुकूलन नॉन-कन्वेक्स होने के कारण प्रस्तावित समाधान कन्वेक्स-कॉन्केव प्रक्रिया अपनाता है, जिसमें क्रमिक विधि बार-बार कन्वेक्स सन्निकटन हल करती है। दस्तावेज़ विधि और उसके सामान्यीकरण का वर्णन करता है, लेकिन अनुभवजन्य परिणाम, प्रदर्शन तुलना या लेनदेन लागत और मज़बूती का ब्यौरा नहीं देता। इसलिए यह सूत्रीकरण और संगणकीय तरीका स्थापित करता है, यह साक्ष्य नहीं कि बने पोर्टफोलियो लाइव ट्रेडिंग में लाभदायक होंगे। व्यावहारिक उपयोग इस पर निर्भर करेगा कि पट्टी, लीवरेज सीमा और बदलते मध्यबिंदु को कैसे निर्दिष्ट तथा सत्यापित किया जाता है।

मुख्य विचार

• यह विधि दो से अधिक परिसंपत्तियों को जोड़ सकने वाले सांख्यिकीय आर्बिट्राज खोजती है।
• यह मूल्य-पट्टी की शर्त और लीवरेज सीमा के अधीन पोर्टफोलियो अस्थिरता अधिकतम करती है।
• अनुकूलन समस्या नॉन-कन्वेक्स है और इसे क्रमिक कन्वेक्स प्रोग्रामिंग से सन्निकट रूप में हल किया जाता है।
• चलती पट्टी वाले रूप में मूल्य-पट्टी का मध्यबिंदु समय के साथ बदल सकता है।
• दस्तावेज़ ट्रेडिंग परिणाम या वास्तविक कार्यान्वयन लागत का आकलन प्रस्तुत नहीं करता।

टैग

# 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.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।