Black-Litterman 페어 트레이딩

기사 arXiv papers · 저자: Qiqin Zhou

요약

이 논문은 페어 트레이딩과 Black-Litterman 틀을 결합해 평균-분산 포트폴리오를 구성합니다. 페어 거래는 특히 변동성이 크거나 시장이 불안정할 때 투자 기간 안에 균형으로 돌아오지 못할 수 있다는 점이 연구의 동기입니다. 이 전략을 포트폴리오 최적화에 통합하면 더 넓은 포트폴리오 구성 과정에서 페어 기반 전망을 관리할 수 있다고 제시합니다.

초록은 이렇게 구성한 포트폴리오가 정상 및 극단적 시장 상황 모두에서 S&P 500을 능가했다고 보고합니다. 접근법을 확장 가능하고 체계적이라고 설명하지만, 제공된 글에는 페어 선정 방법, Black-Litterman 전망과 불확실성의 설정 방식, 포트폴리오 비중 제약이 나와 있지 않습니다. 또한 검증 기간, 거래 비용, 위험 지표, 극단적 상황을 정의한 방법도 제시하지 않아 이 요약만으로 성과 주장을 독립적으로 평가할 수 없습니다.

핵심 아이디어

이 접근법은 페어 트레이딩을 Black-Litterman 포트폴리오 최적화에 통합합니다.
결과 포트폴리오는 평균-분산 틀에서 설계됩니다.
특히 시장 스트레스 상황에서 투자 기간이 끝나기 전에 페어가 평균으로 회귀하지 않을 수 있다는 점이 연구의 동기입니다.
초록은 정상 및 극단적 상황에서 S&P 500 대비 초과 성과를 보고합니다.
제공된 글에는 페어 선정, 포트폴리오 구성, 검증의 견고성을 평가하는 데 필요한 세부 사항이 빠져 있습니다.

# Application of Black-Litterman Bayesian in Statistical Arbitrage


# Application of Black-Litterman Bayesian in Statistical Arbitrage









\begin{abstract} In this paper, we integrated the statistical arbitrage strategy, pairs trading, into the Black-Litterman model and constructed efficient mean-variance portfolios. Typically, pairs trading underperforms under volatile or distressed market condition because the selected asset pairs fail to revert to equilibrium within the investment horizon. By enhancing this strategy with the Black-Litterman portfolio optimization, we achieved superior performance compared to the S\&P 500 market index under both normal and extreme market conditions. Furthermore, this research presents an innovative idea of incorporating traditional pairs trading strategies into the portfolio optimization framework in a scalable and systematic manner.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

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

페어 트레이딩과 Black-Litterman 포트폴리오 최적화

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