लेवी-चालित औसत-प्रतिवर्ती स्प्रेड के साथ मोंटे कार्लो पेयर्स ट्रेडिंग

सारांश

यह अध्ययन पेयर्स ट्रेडिंग के लिए मोंटे कार्लो विधि विकसित करता है, जब स्प्रेड जंप से संचालित औसत-प्रतिवर्ती Ornstein–Uhlenbeck प्रक्रिया का अनुसरण करता है। यह variance gamma प्रक्रिया का उपयोग करता है, जो शास्त्रीय मॉडल की तुलना में अनंत गतिविधि और अधिक लचीली स्प्रेड गतिशीलता की अनुमति देती है। चूँकि सामान्यीकृत मॉडल में विश्लेषणात्मक सूत्र नहीं हैं, इसलिए इष्टतम ट्रेडिंग स्तर खोजने के लिए सिमुलेशन किए जाते हैं।

यह विधि मोंटे कार्लो विचरण घटाने के लिए नियंत्रण परिवर्त भी प्रस्तुत करती है। लेखक संख्यात्मक रूप से जाँचते हैं कि मॉडल पैरामीटर परिणामी ट्रेडिंग रणनीतियों को कैसे प्रभावित करते हैं, फिर ढाँचे को कमज़ोर variance alpha-gamma प्रक्रिया से संचालित द्विचर स्प्रेड तक विस्तारित करके सहसंबंध की भूमिका देखते हैं। दस्तावेज़ मॉडलिंग और संख्यात्मक दृष्टिकोण का वर्णन करता है, लाइव या ऐतिहासिक ट्रेडिंग लाभप्रदता के साक्ष्य का नहीं। निष्कर्ष चुनी हुई प्रक्रियाओं और पैरामीटर मान्यताओं पर निर्भर हैं, और पाठ में प्रदर्शन के विशिष्ट आँकड़े नहीं दिए गए हैं।

मुख्य विचार

• स्प्रेड को लेवी जंप वाली औसत-प्रतिवर्ती Ornstein–Uhlenbeck प्रक्रिया के रूप में मॉडल किया गया है। variance gamma चालक शास्त्रीय मॉडल से अधिक लचीली स्प्रेड गतिशीलता देता है। जहाँ विश्लेषणात्मक सूत्र उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ मोंटे कार्लो सिमुलेशन इष्टतम ट्रेडिंग स्तर का अनुमान लगाता है। सिमुलेशन विचरण घटाने के लिए नियंत्रण परिवर्तों का उपयोग किया जाता है। द्विचर विस्तार कमज़ोर variance alpha-gamma चालक के तहत ट्रेडों पर सहसंबंध के प्रभाव की पड़ताल करता है।

टैग

# Monte Carlo Simulation for Trading Under a Lévy-Driven Mean-Reverting Framework


# Monte Carlo Simulation for Trading Under a Lévy-Driven Mean-Reverting Framework









We present a Monte Carlo approach to pairs trading on mean-reverting spreads modeled by Lévy-driven Ornstein-Uhlenbeck processes. Specifically, we focus on using a variance gamma driving process, an infinite activity pure jump process to allow for more flexible models of the price spread than is available in the classical model. However, this generalization comes at the cost of not having analytic formulas, so we apply Monte Carlo methods to determine optimal trading levels and develop a variance reduction technique using control variates. Within this framework, we numerically examine how the optimal trading strategies are affected by the parameters of the model. In addition, we extend our method to bivariate spreads modeled using a weak variance alpha-gamma driving process, and explore the effect of correlation on these trades.

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।