गतिशील ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए पथ-आधारित विचलन विश्लेषण
सारांश
यह दस्तावेज़ पेयर ट्रेडिंग, औसत प्रत्यावर्तन और सांख्यिकीय आर्बिट्राज जैसी गतिशील रणनीतियों के जोखिम और रिटर्न का विश्लेषण करने की मॉडल-मुक्त, पथ-आधारित विधि प्रस्तुत करता है। यह सतत ट्रेडिंग संकेत को δ-विचलनों में विभाजित करता है: संदर्भ स्तर से दूर जाकर उसी स्तर पर लौटने वाली चालें। इस विधि को संभाव्यता संबंधी मान्यताओं की ज़रूरत नहीं है और यह इस विभाजन से ट्रेडों की संख्या, वास्तविकीकृत मुनाफ़ा, अधिकतम नुकसान और ड्रॉडाउन जैसे परिदृश्य माप निकालती है।
दस्तावेज़ औसत प्रत्यावर्तन रणनीतियों की उच्च-आवृत्ति सीमा को संकेत के उच्च-क्रम स्थानीय समय से भी जोड़ता है और अनियमित पथों के लिए स्थानीय समय की वित्तीय व्याख्या देता है। यह एक गैर-पैरामीट्रिक परिदृश्य अनुकरण तरीका बताता है, जो अनुभवजन्य अवलोकनों से मेल खाने वाले विचलन गुणों वाले पथ बनाता है। सार ट्रेडिंग नियम, अंशांकन प्रक्रिया या सत्यापन परिणाम नहीं बताता, इसलिए यह पूरी तरह विस्तृत कार्यान्वयन के बजाय विश्लेषणात्मक ढाँचे और अनुकरण के विचार की रूपरेखा देता है।
मुख्य विचार
- सतत संकेत-पथों को चुने गए आकार के उन विचलनों में विशिष्ट रूप से बाँटा जा सकता है जो संदर्भ स्तर से दूर जाकर लौटते हैं।
- विचलन गणना से ट्रेडों, वास्तविकीकृत मुनाफ़े, अधिकतम नुकसान और ड्रॉडाउन के परिदृश्य निकाले जा सकते हैं।
- यह ढाँचा संभाव्यता मान्यताओं के बिना पथ-आधारित तरीके से रणनीति के जोखिम और रिटर्न का विश्लेषण करता है।
- औसत प्रत्यावर्तन रणनीतियों का उच्च-आवृत्ति व्यवहार संकेत के स्थानीय समय से जुड़ा है।
- गैर-पैरामीट्रिक अनुकरण देखे गए विचलन गुणों से मेल खाते पथ बना सकते हैं।
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पूरा पाठ
# Model-free Analysis of Dynamic Trading Strategies # Model-free Analysis of Dynamic Trading Strategies We introduce a model-free approach for analyzing the risk and return for a broad class of dynamic trading strategies, including pairs trading, mean-reversion trading and other statistical arbitrage strategies, in terms of excursions of a trading signal away from a reference level. Our results are derived in a pathwise setting, without any probabilistic assumptions. We introduce the notion of δ-excursion, defined as a path which deviates by δ from a reference level before returning to this level. We show that every continuous path has a unique decomposition into δ-excursions. This decomposition is useful for the scenario analysis of dynamic trading strategies, leading to simple expressions for the number of trades, realized profit, maximum loss, and drawdown. We show that the high-frequency limit of mean-reversion strategies may be described in terms of the (p-th order) local time of the signal. In particular, our results yield a financial interpretation of the local time of an irregular path. Finally, we describe a non-parametric scenario simulation method for generating paths whose excursion properties match those observed in empirical data.
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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।