평균회귀 포트폴리오 설계

기사 arXiv papers · 저자: Ziping Zhao et al.

요약

이 논문은 페어 트레이딩을 포함한 통계적 차익거래에 사용할 기초 자산 포트폴리오 구성 방법을 다룬다. 투자 레버리지 제약 아래 분산을 관리하면서 유용한 평균회귀 특성을 갖는 포트폴리오를 설계하려 한다.

저자들은 이 목표들을 함께 정식화하고, 최적화 문제를 풀기 위해 순차 볼록 근사법을 제안한다. 제안된 모형과 알고리즘을 평가하기 위해 수치 시뮬레이션을 보고한다. 문서는 설계 목표와 해법을 설명하지만, 구체적인 자산이나 시뮬레이션 결과, 실증 트레이딩 결과는 제시하지 않는다. 따라서 실거래 시장이나 여러 데이터셋에서 방법이 어떻게 작동하는지는 입증되지 않았다.

핵심 아이디어

포트폴리오 설계 문제는 평균회귀 강도와 분산 특성을 모두 고려한다.
이 접근법은 페어 트레이딩 같은 통계적 차익거래 전략을 위한 것이다.
정식화에 투자 레버리지 제약을 포함한다.
최적화 문제를 푸는 데 순차 볼록 근사법을 사용한다.
수치 시뮬레이션으로 방법을 평가했다고 보고하지만, 제공된 문서에는 세부사항이 없다.

# Optimal Portfolio Design for Statistical Arbitrage in Finance


# Optimal Portfolio Design for Statistical Arbitrage in Finance









In this paper, the optimal mean-reverting portfolio (MRP) design problem is considered, which plays an important role for the statistical arbitrage (a.k.a. pairs trading) strategy in financial markets. The target of the optimal MRP design is to construct a portfolio from the underlying assets that can exhibit a satisfactory mean reversion property and a desirable variance property. A general problem formulation is proposed by considering these two targets and an investment leverage constraint. To solve this problem, a successive convex approximation method is used. The performance of the proposed model and algorithms are verified by numerical simulations.

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

통계적 차익거래를 위한 평균회귀 포트폴리오 설계

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