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시장 국면별 일반화 통계적 차익거래

기사 arXiv papers · 저자: Christian Rein et al.
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요약

이 논문은 시그마 대수와 같은 정보 체계로 나타내는 특정 시장 국면에 따라 수익을 정의해 통계적 차익거래의 범위를 넓힙니다. 이 틀에는 특수한 경우로 고전적 차익거래가 포함되며, Bondarenko가 제시한 통계적 차익거래 개념도 포괄합니다. 저자들은 정적 및 반정적 포지션을 포함할 수 있는 일반화된 수익 전략도 소개합니다.

이 논문은 통계적 무차익의 일반화된 개념을 규명하고, 정보 체계를 달리해 전략을 구성합니다. 예로는 내장형 이항 전략, 추세 추종 전략, 분할 기반 전략이 있습니다. 시뮬레이션 데이터로 전략의 움직임을 비교하고, 시장 데이터에서도 양호한 성과를 보고합니다. 이 결과는 표준 무차익 조건이 성립하면서도 특정 시나리오에서는 평균 수익이 양수인 전략이 존재할 수 있음을 시사합니다. 초록에는 구현 세부사항과 거래 비용 추정치가 없으며, 실거래에서 보고된 시장 성과가 얼마나 견고한지 평가할 정보도 충분하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 이 틀은 거의 확실한 수익을 요구하는 대신 특정 시장 국면에서의 평균 수익을 정의합니다.
  • 고전적 차익거래와 Bondarenko식 통계적 차익거래는 더 넓은 틀의 특수한 경우로 나타납니다.
  • 일반화된 수익 전략에는 정적 및 반정적 포지션이 포함될 수 있습니다.
  • 이 논문은 시뮬레이션과 시장 데이터로 내장형 이항 전략, 추세 추종 전략, 분할 기반 전략을 연구합니다.
  • 표준 무차익 조건이 성립하더라도 정의된 시나리오 집합에서 평균 수익이 양수일 수 있습니다.

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전문
# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies


# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies









Generalized statistical arbitrage concepts are introduced corresponding to trading strategies which yield positive gains on average in a class of scenarios rather than almost surely. The relevant scenarios or market states are specified via an information system given by a $σ$-algebra and so this notion contains classical arbitrage as a special case. It also covers the notion of statistical arbitrage introduced in Bondarenko (2003). Relaxing these notions further we introduce generalized profitable strategies which include also static or semi-static strategies. Under standard no-arbitrage there may exist generalized gain strategies yielding positive gains on average under the specified scenarios. In the first part of the paper we characterize these generalized statistical no-arbitrage notions. In the second part of the paper we construct several profitable generalized strategies with respect to various choices of the information system. In particular, we consider several forms of embedded binomial strategies and follow-the-trend strategies as well as partition-type strategies. We study and compare their behaviour on simulated data. Additionally, we find good performance on market data of these simple strategies which makes them profitable candidates for real applications.

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