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暗号資産市場における動的な共和分ペアトレード

記事 arXiv papers · 著者: Masood Tadi et al.
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サマリー

この研究では、共和分検定と推定された平均回帰速度を使って資産を選び、ルックバック期間を調整する動的な暗号資産ペアトレード戦略を評価しています。シナリオごとにEngle-Granger検定、Kapetanios-Snell-Shin検定、Johansen検定を適用しています。Ornstein-Uhlenbeck過程でスプレッドの半減期を推定し、資産選択と期間設定に活用しています。

著者らは、この戦略がBitMEXで単純なバイ・アンド・ホールドを上回り、最大ドローダウンも比較的低かったと報告しています。また、モデル化したスプレッドに複数のコインを組み合わせると、リスク調整後の収益性が高まり、一部のコイン群ではより有望な裁定機会が見られたとしています。バックテストでは、分単位に集計した形成データを使い、最良気配の買値と売値、および市場取引を用いて売買をシミュレーションしています。気配数量が十分な場合に限って約定を計上し、シグナル後には一定期間の間隔を設けています。こうした設計は市場のミクロ構造を考慮していますが、報告結果は検証した取引所、資産、シナリオ、過去データに限られます。

主なアイデア

  • 複数の共和分検定を使い、シナリオごとに暗号資産間の関係を特定します。
  • Ornstein-Uhlenbeck過程による半減期の推定を、資産選択とルックバック期間の設定に用います。
  • この研究では、BitMEXでバイ・アンド・ホールドを上回るリターンと、比較的低い最大ドローダウンが報告されています。
  • スプレッドに複数のコインを使うと、リスク調整後の収益性が向上すると報告されています。
  • バックテストでは、シグナル生成後に気配値に基づく約定と利用可能な注文数量をモデル化しています。

タグ

暗号資産ペア取引平均回帰裁定取引バックテスト注文執行
全文
# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market


# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market









This research aims to demonstrate a dynamic cointegration-based pairs trading strategy, including an optimal look-back window framework in the cryptocurrency market, and evaluate its return and risk by applying three different scenarios. We employ the Engle-Granger methodology, the Kapetanios-Snell-Shin (KSS) test, and the Johansen test as cointegration tests in different scenarios. We calibrate the mean-reversion speed of the Ornstein-Uhlenbeck process to obtain the half-life used for the asset selection phase and look-back window estimation. By considering the main limitations in the market microstructure, our strategy exceeds the naive buy-and-hold approach in the Bitmex exchange. Another significant finding is that we implement a numerous collection of cryptocurrency coins to formulate the model's spread, which improves the risk-adjusted profitability of the pairs trading strategy. Besides, the strategy's maximum drawdown level is reasonably low, which makes it useful to be deployed. The results also indicate that a class of coins has better potential arbitrage opportunities than others. This research has some noticeable advantages, making it stand out from similar studies in the cryptocurrency market. First is the accuracy of data in which minute-binned data create the signals in the formation period. Besides, to backtest the strategy during the trading period, we simulate the trading signals using best bid/ask quotes and market trades. We exclusively take the order execution into account when the asset size is already available at its quoted price (with one or more period gaps after signal generation). This action makes the backtesting much more realistic.

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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。