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제어 이론 기반 피드백 페어 트레이딩 방법

기사 arXiv papers · 저자: Atul Deshpande et al.
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요약

이 논문은 피드백 제어 문제로 설정한 일반적인 페어 트레이딩 알고리즘을 제시합니다. 트레이더가 폭넓은 종류의 스프레드 함수 중에서 선택할 수 있고, 스프레드 변화에 따라 투자 규모를 동적으로 조정합니다. 주가 과정과 스프레드 형태에 제한적인 가정을 두는 대신, 스프레드와 가격 과정이 함께 평균회귀 조건을 만족할 때 해당 페어를 거래 가능하다고 정의합니다. 이런 경우 알고리즘이 계좌의 기대 성장을 양수로 만든다는 점을 저자들이 증명합니다.

논문은 과거 거래 데이터에 대한 테스트도 보고합니다. 주식 페어에 널리 쓰이는 스프레드 함수를 적용하고, 매우 큰 드로다운 없이 견고하게 성장하는 것으로 나타난 시뮬레이션 결과를 설명합니다. 이런 결과는 테스트한 환경에서 방법을 뒷받침하지만, 제공된 설명에는 구체적인 성과 수치나 비용, 체결, 표본 외 검증에 관한 세부 정보가 없습니다. 이론적인 성장 결과는 명시된 평균회귀 조건이 성립할 때만 유효하며, 임의의 페어나 실거래 성과를 보장하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 이 알고리즘은 선택한 스프레드 함수를 피드백으로 삼아 투자 규모를 동적으로 조정합니다.
  • 스프레드와 가격 과정이 평균회귀 조건을 만족하면 주식 페어를 거래 가능한 것으로 간주합니다.
  • 저자들은 해당 조건에서 계좌의 기대 성장이 양수임을 증명합니다.
  • 과거 데이터 테스트와 시뮬레이션에서 매우 큰 드로다운 없이 견고하게 성장하는 결과를 보고합니다.
  • 설명된 근거만으로는 실거래 성과를 입증할 수 없으며, 구체적으로 명시되지 않은 거래 비용과 체결 세부 사항도 반영하지 않습니다.

태그

페어 트레이딩평균 회귀주식리스크 관리백테스트
전문
# A General Framework for Pairs Trading with a Control-Theoretic Point of View


# A General Framework for Pairs Trading with a Control-Theoretic Point of View









Pairs trading is a market-neutral strategy that exploits historical correlation between stocks to achieve statistical arbitrage. Existing pairs-trading algorithms in the literature require rather restrictive assumptions on the underlying stochastic stock-price processes and the so-called spread function. In contrast to existing literature, we consider an algorithm for pairs trading which requires less restrictive assumptions than heretofore considered. Since our point of view is control-theoretic in nature, the analysis and results are straightforward to follow by a non-expert in finance. To this end, we describe a general pairs-trading algorithm which allows the user to define a rather arbitrary spread function which is used in a feedback context to modify the investment levels dynamically over time. When this function, in combination with the price process, satisfies a certain mean-reversion condition, we deem the stocks to be a tradeable pair. For such a case, we prove that our control-inspired trading algorithm results in positive expected growth in account value. Finally, we describe tests of our algorithm on historical trading data by fitting stock price pairs to a popular spread function used in literature. Simulation results from these tests demonstrate robust growth while avoiding huge drawdowns.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.