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암호화폐 시장의 동적 공적분 페어 트레이딩

기사 arXiv papers · 저자: Masood Tadi et al.
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요약

이 연구는 공적분 검정과 추정된 평균회귀 속도를 사용해 자산을 고르고 관측 기간을 조정하는 동적 암호화폐 페어 트레이딩 전략을 평가합니다. 여러 시나리오에서 Engle-Granger, Kapetanios-Snell-Shin, Johansen 검정을 적용합니다. Ornstein-Uhlenbeck 과정을 사용해 스프레드의 반감기를 추정하고, 이를 자산 선택과 관측 기간 결정에 활용합니다.

저자들은 해당 전략이 BitMEX에서 단순 매수 후 보유보다 나은 성과를 내고 최대 드로다운도 비교적 낮았다고 보고합니다. 모형화한 스프레드에 여러 코인을 결합하면 위험 조정 수익성이 개선되었고, 일부 코인 그룹은 더 나은 차익거래 기회를 제공하는 것으로 보인다고 설명합니다. 백테스트는 분 단위로 묶은 구성 데이터를 사용하고 최우선 매수·매도 호가와 시장 거래를 이용해 거래를 시뮬레이션합니다. 호가 수량이 충분할 때만 체결을 반영하고 신호 이후 일정 기간을 둡니다. 이러한 설계는 시장 미시구조를 고려하지만, 보고된 결과는 검증한 거래소와 자산, 시나리오, 과거 데이터에 한정됩니다.

핵심 아이디어

  • 여러 공적분 검정을 사용해 시나리오별 암호화폐 관계를 식별합니다.
  • Ornstein-Uhlenbeck 반감기 추정치로 자산 선택과 관측 기간을 정합니다.
  • BitMEX에서 매수 후 보유보다 나은 수익률과 비교적 낮은 최대 드로다운을 보고합니다.
  • 스프레드에 여러 코인을 사용하면 위험 조정 수익성이 개선된다고 보고합니다.
  • 백테스트는 신호 생성 후 호가 기반 체결과 가용 주문 수량을 모형화합니다.

태그

가상자산페어 트레이딩평균 회귀차익 거래백테스트주문 집행
전문
# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market


# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market









This research aims to demonstrate a dynamic cointegration-based pairs trading strategy, including an optimal look-back window framework in the cryptocurrency market, and evaluate its return and risk by applying three different scenarios. We employ the Engle-Granger methodology, the Kapetanios-Snell-Shin (KSS) test, and the Johansen test as cointegration tests in different scenarios. We calibrate the mean-reversion speed of the Ornstein-Uhlenbeck process to obtain the half-life used for the asset selection phase and look-back window estimation. By considering the main limitations in the market microstructure, our strategy exceeds the naive buy-and-hold approach in the Bitmex exchange. Another significant finding is that we implement a numerous collection of cryptocurrency coins to formulate the model's spread, which improves the risk-adjusted profitability of the pairs trading strategy. Besides, the strategy's maximum drawdown level is reasonably low, which makes it useful to be deployed. The results also indicate that a class of coins has better potential arbitrage opportunities than others. This research has some noticeable advantages, making it stand out from similar studies in the cryptocurrency market. First is the accuracy of data in which minute-binned data create the signals in the formation period. Besides, to backtest the strategy during the trading period, we simulate the trading signals using best bid/ask quotes and market trades. We exclusively take the order execution into account when the asset size is already available at its quoted price (with one or more period gaps after signal generation). This action makes the backtesting much more realistic.

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