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因子モデルと確率制御による高次元統計的裁定

記事 arXiv papers · 著者: Jorge Guijarro-Ordonez
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サマリー

本論文は、統計的に構成した因子モデルと確率制御を組み合わせ、高次元の統計的裁定を研究します。モデルでは残差が平均回帰すると仮定し、理論的に市場中立なポートフォリオを構築する方法を示します。さらに、指数型効用と平均分散効用の基準のもと、有限期間における連続時間投資の最適戦略を閉形式で導きます。

この枠組みでは、ドル中立制約と一時的な二次取引コストも考慮します。100資産を用いたモンテカルロ・シミュレーションで戦略を例示し、著者らは拡張の可能性も述べています。抜粋にはシミュレーション結果、モデルの較正詳細、実市場での根拠が示されていないため、裏付けは実証ではなく計算によるものです。

主なアイデア

  • 因子モデルでは、残差リターンが平均回帰すると表現します。
  • 高次元の設定で、市場中立ポートフォリオを理論的に構成します。
  • 確率制御により、指数型効用と平均分散効用のもとで有限期間の戦略を閉形式で導きます。
  • ドル中立制約と一時的な二次取引コストを組み込めます。
  • 100資産を用いたモンテカルロ・シミュレーションで戦略を例示します。

タグ

裁定取引平均回帰ファクター投資ポートフォリオ構築統計
全文
# High-dimensional statistical arbitrage with factor models and stochastic control


# High-dimensional statistical arbitrage with factor models and stochastic control









The present paper provides a study of high-dimensional statistical arbitrage that combines factor models with the tools from stochastic control, obtaining closed-form optimal strategies which are both interpretable and computationally implementable in a high-dimensional setting. Our setup is based on a general statistically-constructed factor model with mean-reverting residuals, in which we show how to construct analytically market-neutral portfolios and we analyze the problem of investing optimally in continuous time and finite horizon under exponential and mean-variance utilities. We also extend our model to incorporate constraints on the investor's portfolio like dollar-neutrality and market frictions in the form of temporary quadratic transaction costs, provide extensive Monte Carlo simulations of the previous strategies with 100 assets, and describe further possible extensions of our work.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

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。