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制御理論に基づくフィードバック型ペアトレード手法

記事 arXiv papers · 著者: Atul Deshpande et al.
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サマリー

本論文は、フィードバック制御問題として定式化した汎用的なペアトレードアルゴリズムを示します。幅広い種類のスプレッド関数をトレーダーが選べ、スプレッドの変化に応じて投資額を動的に調整します。株価過程やスプレッド形式に厳しい仮定を置く代わりに、スプレッドと価格過程がともに平均回帰条件を満たす場合、そのペアを取引可能と定義します。この条件を満たす場合、アルゴリズムが口座資産の期待成長をプラスにすることを著者らは証明しています。

本論文は過去の取引データを使った検証も報告しており、株式ペアに一般的に使われるスプレッド関数を当てはめています。また、シミュレーションでは非常に大きなドローダウンを伴わずに安定した成長が見られたとしています。これらの結果は検証した環境で手法を支持しますが、提示された説明には具体的な成績やコスト、執行、アウトオブサンプル検証の詳細がありません。理論上の成長結果は、明示された平均回帰条件を満たす場合に限られ、任意のペアや実運用での保証ではありません。

主なアイデア

  • 選択したスプレッド関数をフィードバックとして使い、投資額を動的に調整します。
  • スプレッドと価格過程が平均回帰条件を満たすとき、その株式ペアは取引可能とされます。
  • この条件下で口座資産の期待成長がプラスになることを著者らは証明しています。
  • 過去データの検証とシミュレーションでは、非常に大きなドローダウンを伴わない安定した成長が報告されています。
  • 説明された根拠からは、実運用での成績や、詳細が示されていない取引コスト・執行条件の影響は確認できません。

タグ

ペア取引平均回帰株式リスク管理バックテスト
全文
# A General Framework for Pairs Trading with a Control-Theoretic Point of View


# A General Framework for Pairs Trading with a Control-Theoretic Point of View









Pairs trading is a market-neutral strategy that exploits historical correlation between stocks to achieve statistical arbitrage. Existing pairs-trading algorithms in the literature require rather restrictive assumptions on the underlying stochastic stock-price processes and the so-called spread function. In contrast to existing literature, we consider an algorithm for pairs trading which requires less restrictive assumptions than heretofore considered. Since our point of view is control-theoretic in nature, the analysis and results are straightforward to follow by a non-expert in finance. To this end, we describe a general pairs-trading algorithm which allows the user to define a rather arbitrary spread function which is used in a feedback context to modify the investment levels dynamically over time. When this function, in combination with the price process, satisfies a certain mean-reversion condition, we deem the stocks to be a tradeable pair. For such a case, we prove that our control-inspired trading algorithm results in positive expected growth in account value. Finally, we describe tests of our algorithm on historical trading data by fitting stock price pairs to a popular spread function used in literature. Simulation results from these tests demonstrate robust growth while avoiding huge drawdowns.

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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。