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ノイズに頑健なオルンシュタイン・ウーレンベック推定と日中ペアトレード

記事 arXiv papers · 著者: Vladimír Holý et al.
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サマリー

市場マイクロ構造ノイズがパラメーター推定に偏りをもたらす可能性がある、高頻度観測からの平均回帰価格ダイナミクスの推定を研究しています。ノイズを考慮し、不規則な間隔の観測にも対応するオルンシュタイン・ウーレンベック過程の最尤推定量を提案します。また、独立なガウス白色ノイズを伴うOU過程を等間隔で観測すると、ARMA(1,1)表現になることを示しています。

著者らは平均分散最適化を用いる日中ペア戦略にこの推定量を適用しています。大手石油会社7社を対象とする実証研究では、提案した推定量の使用により戦略の収益性が向上したと報告しています。提示された説明には、サンプル期間、実装コスト、詳細なベンチマーク比較、改善の大きさや統計的信頼性がありません。したがって、この結果はノイズを考慮した推定の動機にはなりますが、他の資産や取引環境にも手法が一般化することを示すものではありません。

主なアイデア

  • 高頻度の市場マイクロ構造ノイズは、平均回帰価格過程の推定に偏りをもたらす可能性があります。
  • 提案する最尤OU推定量は、ノイズと不規則な間隔の観測に対応します。
  • 独立なガウスノイズを伴う離散観測のOU過程は、ARMA(1,1)形式になります。
  • 日中ペアトレードに、推定量と平均分散最適化を組み合わせています。
  • 大手石油会社7社の研究では収益性向上が報告されていますが、実装や頑健性の詳細は要約にありません。

タグ

株式ペア取引平均回帰高頻度取引統計
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# 1811.09312


# Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Process Using Ultra-High-Frequency Data with Application to Intraday Pairs Trading Strategy









When stock prices are observed at high frequencies, more information can be utilized in estimation of parameters of the price process. However, high-frequency data are contaminated by the market microstructure noise which causes significant bias in parameter estimation when not taken into account. We propose an estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process based on the maximum likelihood which is robust to the noise and utilizes irregularly spaced data. We also show that the Ornstein-Uhlenbeck process contaminated by the independent Gaussian white noise and observed at discrete equidistant times follows an ARMA(1,1) process. To illustrate benefits of the proposed noise-robust approach, we introduce a novel intraday pairs trading strategy based on the mean-variance optimization. In an empirical study of 7 Big Oil companies, we show that the use of the proposed estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process leads to an increase in profitability of the pairs trading strategy.

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。