मूविंग-बैंड सांख्यिकीय आर्बिट्राज के लिए मार्कोविट्ज़ पोर्टफ़ोलियो प्रबंधन

सारांश

यह कार्य मार्कोविट्ज़ पोर्टफ़ोलियो अनुकूलन ढाँचे के विचारों से मूविंग-बैंड सांख्यिकीय आर्बिट्राज के बदलते पोर्टफ़ोलियो को संभालने पर विचार करता है। एक आर्बिट्राज को अलग से देखने के बजाय, इसमें इन रणनीतियों की गतिशील टोकरी संभालने का वर्णन है, जहाँ पोर्टफ़ोलियो निर्माण मुख्य समस्या है।

लेखक हाल के ऐतिहासिक डेटा से विधि का उदाहरण देते हैं और रिपोर्ट करते हैं कि परिणामी टोकरी बाज़ार से लगभग असहसंबद्ध रहते हुए मज़बूत जोखिम-समायोजित प्रतिफल दे सकती है। अंश में मूविंग बैंड की परिभाषा, परिसंपत्तियों या आर्बिट्राज का चयन, लगाए गए अनुकूलन प्रतिबंध, नमूना अवधि या प्रदर्शन माप निर्दिष्ट नहीं हैं। इसलिए बताया गया नतीजा एक उदाहरण देता है, लेकिन अलग-अलग बाज़ार व्यवस्थाओं या लाइव ट्रेडिंग स्थितियों में मज़बूती स्थापित करने के लिए पर्याप्त साक्ष्य नहीं देता।

मुख्य विचार

• यह विधि मूविंग-बैंड सांख्यिकीय आर्बिट्राज की गतिशील टोकरी पर मार्कोविट्ज़ शैली का पोर्टफ़ोलियो प्रबंधन लागू करती है।
• यह तरीका टोकरी प्रबंधन को पोर्टफ़ोलियो निर्माण की समस्या मानता है।
• ऐतिहासिक डेटा पर दिए गए उदाहरण में मज़बूत जोखिम-समायोजित प्रतिफल की रिपोर्ट है।
• उदाहरण में टोकरी को बाज़ार से लगभग असहसंबद्ध बताया गया है।
• अंश में कार्यान्वयन का विवरण और नमूने-बाह्य मज़बूती का आकलन करने के लिए आवश्यक साक्ष्य नहीं हैं।

टैग

# A Markowitz Approach to Managing a Dynamic Basket of Moving-Band Statistical Arbitrages


# A Markowitz Approach to Managing a Dynamic Basket of Moving-Band Statistical Arbitrages









We consider the problem of managing a portfolio of moving-band statistical arbitrages (MBSAs), inspired by the Markowitz optimization framework. We show how to manage a dynamic basket of MBSAs, and illustrate the method on recent historical data, showing that it can perform very well in terms of risk-adjusted return, essentially uncorrelated with the market.

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।