माध्य-प्रत्यावर्ती प्रायिकता मॉडल से चुनावी सट्टा बाज़ारों में पेयर्स ट्रेडिंग
सारांश
यह केस अध्ययन दो प्रमुख दलों के उम्मीदवारों की संयुक्त निहित प्रायिकता का मॉडल बनाकर राजनीतिक सट्टा बाज़ारों में पेयर्स ट्रेडिंग के तर्क को अपनाता है। समय के साथ बदलते माध्य-प्रत्यावर्तन स्तर वाली एक गुप्त ऑर्नस्टीन-उलेनबेक प्रक्रिया अंतर्निहित प्रायिकता दर्शाती है, जबकि योगात्मक शोर प्रेक्षित ऑड्स को समझाता है। नियमित अंतराल पर सैंपल किए गए डेटा से अवस्था-अंतरिक्ष लाइकलीहुड द्वारा पैरामीटर आंके जाते हैं; लगातार दोहराए गए कोट को संपीड़ित किया जाता है, लेकिन सतत-समय संक्रमण में उनके बीच बीता समय सुरक्षित रखा जाता है।
पैरामीट्रिक-बूटस्ट्रैप की ऊपरी पूर्वानुमान सीमाएँ तब संकेत उत्पन्न करती हैं जब संयुक्त प्रायिकता घटने की अपेक्षा हो, और ब्रैडली-टेरी प्रकार का मॉडल चुनता है कि किस उम्मीदवार का ऑड्स कोट इस्तेमाल किया जाए। उम्मीदवार-चयन मॉडल को 2020 चुनाव डेटा पर प्रशिक्षित किया गया और 2024 डेटा पर मूल्यांकित किया गया; इससे 130 संकेत, 95.1% एक-चरण कवरेज, 1.86% औसत सिंथेटिक ऑड्स-मूल्य रिटर्न और 1.12 गैर-वार्षिकीकृत प्रति-ट्रेड शार्प-प्रकार अनुपात मिला। ये घर्षण-रहित वर्णनात्मक माप हैं, निष्पादन योग्य सट्टा लाभ नहीं; लेखक इस विधि को दो-उम्मीदवार बाज़ारों के लिए अवधारणा-प्रमाण के रूप में प्रस्तुत करते हैं।
मुख्य विचार
- यह ढाँचा दो उम्मीदवारों की संयुक्त निहित प्रायिकता को शोरयुक्त, समय के साथ बदलती माध्य-प्रत्यावर्ती प्रक्रिया से मॉडल करता है।
- अवस्था-अंतरिक्ष लाइकलीहुड, रखे गए अवलोकनों के बीच अनियमित बीते समय को ध्यान में रखते हुए मॉडल पैरामीटरों का आकलन करता है।
- बूटस्ट्रैप की ऊपरी पूर्वानुमान सीमाएँ संयुक्त निहित प्रायिकता में संभावित गिरावट पहचानती हैं।
- ब्रैडली-टेरी प्रकार का मॉडल उम्मीदवार-विशिष्ट ऑड्स कोट चुनता है।
- नमूने से बाहर के 2024 परिणाम वर्णनात्मक हैं और सट्टा एक्सचेंज के घर्षण शामिल नहीं करते।
टैग
पूरा पाठ
# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election # Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election Pairs trading exploits mean reversion in the relationship between related assets. We adapt this idea to political betting markets by modelling the combined implied probability of the two major-party nominees with a latent Ornstein-Uhlenbeck process whose mean-reversion level varies over time and whose observations contain additive noise. Model parameters are estimated from regularly sampled odds data using a state-space likelihood, with consecutive repeated values represented by a single retained observation and the elapsed number of sampling intervals preserved in the continuous-time transition. Parametric-bootstrap upper prediction bounds identify signal times at which the combined implied probability is likely to decline, and a no-intercept Bradley-Terry-type model selects the candidate-specific odds quote. The candidate-selection model is trained on 2020 U.S. presidential-election data and evaluated out of sample on 2024 data. The 2024 analysis produced 130 signals, empirical one-step coverage of 95.1%, a mean synthetic odds-price return of 1.86%, and an unannualized per-trade Sharpe-type ratio of 1.12. These returns are frictionless descriptive quantities rather than executable betting-exchange profits. The results support the integrated framework as a proof of concept for two-candidate electoral markets.
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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।