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統計的裁定に向けた平均回帰スプレッドのオンライン状態空間推定

記事 arXiv papers · 著者: Kostas Triantafyllopoulos et al.
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サマリー

本論文は、ペア取引を含む統計的裁定で用いられる平均回帰スプレッドをモデル化する状態空間手法を開発します。観測されたスプレッドを隠れた状態のノイズを含む観測値として扱い、その状態をリアルタイムで推定して、一時的な市場の非効率性を特定します。従来のガウス線形状態空間モデルを拡張し、パラメータを時間とともに変化させることで、データ生成過程の変化に推定値を適応させます。

著者らは、高頻度データを含めて連続稼働することを想定したオンライン推定アルゴリズムも導入し、推定パラメータの不確実性指標を出力します。モンテカルロ・シミュレーションと過去の株式データを使った実験について説明しており、2つの上場投資信託間の共和分関係も含まれます。資料には成績の数値や取引コスト分析がないため、検出した非効率性が実行可能な超過リターンにつながるとは示されていません。根拠は概略的な説明にとどまり、ここでは頑健性を評価するのに十分な詳細がありません。

主なアイデア

  • 観測スプレッドを、ガウス線形状態空間過程における隠れた状態のノイズを含む実現値としてモデル化します。
  • モデルパラメータを時間とともに変化させ、データの変化に適応できるようにします。
  • オンライン・アルゴリズムで潜在スプレッドとパラメータをリアルタイムに推定します。
  • パラメータの不確実性指標は、平均回帰のモニタリングに役立つ可能性があります。
  • モンテカルロと過去の株式データを使った例を説明しており、ETF2銘柄間の共和分関係も含まれます。

タグ

ペア取引平均回帰株式高頻度取引
全文
# Dynamic modeling of mean-reverting spreads for statistical arbitrage


# Dynamic modeling of mean-reverting spreads for statistical arbitrage









Statistical arbitrage strategies, such as pairs trading and its generalizations, rely on the construction of mean-reverting spreads enjoying a certain degree of predictability. Gaussian linear state-space processes have recently been proposed as a model for such spreads under the assumption that the observed process is a noisy realization of some hidden states. Real-time estimation of the unobserved spread process can reveal temporary market inefficiencies which can then be exploited to generate excess returns. Building on previous work, we embrace the state-space framework for modeling spread processes and extend this methodology along three different directions. First, we introduce time-dependency in the model parameters, which allows for quick adaptation to changes in the data generating process. Second, we provide an on-line estimation algorithm that can be constantly run in real-time. Being computationally fast, the algorithm is particularly suitable for building aggressive trading strategies based on high-frequency data and may be used as a monitoring device for mean-reversion. Finally, our framework naturally provides informative uncertainty measures of all the estimated parameters. Experimental results based on Monte Carlo simulations and historical equity data are discussed, including a co-integration relationship involving two exchange-traded funds.

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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。