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高頻度S&Pリターンのスケーリングを用いたモデルベースの日中取引

記事 arXiv papers · 著者: Fulvio Baldovin et al.
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サマリー

本論文では、集計したS&P 500高頻度リターンのスケーリング特性を用いて、マルチンゲール確率モデルを構築します。このモデルは午前の取引時間帯の条件付き期待値を再現するよう設計され、その後、午後の取引にも適用できるよう拡張されます。モデルの予測から日中のトレンド追随シグナルを生成します。シグナルはチャートパターンではなく、モデルに基づいています。提案戦略は、S&Pデータには存在し、モデルにはない線形相関を利用することを目指します。

インサンプルとアウト・オブ・サンプルの検証では、非対称GARCH過程に基づくベンチマークを上回る成績と、小規模な裁定機会が報告されています。著者らは、線形相関がなければ利益は消失すると述べ、S&P連動商品におけるボラティリティリスクのヘッジへの利用可能性を論じています。提示された説明には検証期間、実装の前提、取引コスト、数値的な成績の詳細がなく、頑健性や取引可能性の評価には限界があります。報告された優位性は、指定されたデータ特性とモデル比較に依存します。

主なアイデア

  • 集計した高頻度リターンのスケーリングを用いて、条件付き期待値を表すマルチンゲールモデルを構築します。
  • モデルを午前の取引時間帯から午後の取引に拡張します。
  • チャートに基づく条件を使わず、モデル予測から日中のトレンド追随シグナルを生成します。
  • 報告された戦略の利益は、S&Pデータに存在する線形相関に依存します。
  • 非対称GARCHベンチマークに対する優位性が検証で報告されていますが、実装の詳細は示されていません。

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株式高頻度取引トレンドフォローボラティリティバックテスト
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# Ensemble properties of high frequency data and intraday trading rules


# Ensemble properties of high frequency data and intraday trading rules









Regarding the intraday sequence of high frequency returns of the S&P index as daily realizations of a given stochastic process, we first demonstrate that the scaling properties of the aggregated return distribution can be employed to define a martingale stochastic model which consistently replicates conditioned expectations of the S&P 500 high frequency data in the morning of each trading day. Then, a more general formulation of the above scaling properties allows to extend the model to the afternoon trading session. We finally outline an application in which conditioned forecasting is used to implement a trend-following trading strategy capable of exploiting linear correlations present in the S&P dataset and absent in the model. Trading signals are model-based and not derived from chartist criteria. In-sample and out-of-sample tests indicate that the model-based trading strategy performs better than a benchmark one established on an asymmetric GARCH process, and show the existence of small arbitrage opportunities. We remark that in the absence of linear correlations the trading profit would vanish and discuss why the trading strategy is potentially interesting to hedge volatility risk for S&P index-based products.

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。