요인 모형과 확률 제어를 활용한 고차원 통계적 차익거래

기사 arXiv papers · 저자: Jorge Guijarro-Ordonez

요약

이 논문은 통계적으로 구성한 요인 모형과 확률 제어를 결합해 고차원 통계적 차익거래를 연구합니다. 모형은 잔차가 평균회귀한다고 가정하며, 이론적으로 시장 중립 포트폴리오를 구성하는 방법을 보여줍니다. 이어 지수 효용 및 평균분산 효용 기준 아래 유한 기간 연속시간 투자의 폐쇄형 최적 전략을 도출합니다.

프레임워크는 달러 중립 제약과 일시적인 이차 거래 비용도 고려합니다. 100개 자산을 포함하는 몬테카를로 시뮬레이션으로 전략을 설명하고, 저자들은 가능한 확장 방안도 제시합니다. 발췌문에는 시뮬레이션 결과, 모형 보정 세부사항, 실거래 근거가 없어 제시된 뒷받침은 실증이 아니라 계산에 기반합니다.

핵심 아이디어

요인 모형은 잔차 수익률이 평균회귀한다고 가정합니다.
고차원 환경에서 분석적으로 시장 중립 포트폴리오를 구성합니다.
확률 제어로 지수 효용과 평균분산 효용 아래 유한 기간 전략을 폐쇄형으로 도출합니다.
프레임워크에는 달러 중립과 일시적인 이차 거래 비용을 포함할 수 있습니다.
몬테카를로 시뮬레이션으로 100개 자산에 걸친 전략을 설명합니다.

# High-dimensional statistical arbitrage with factor models and stochastic control


# High-dimensional statistical arbitrage with factor models and stochastic control









The present paper provides a study of high-dimensional statistical arbitrage that combines factor models with the tools from stochastic control, obtaining closed-form optimal strategies which are both interpretable and computationally implementable in a high-dimensional setting. Our setup is based on a general statistically-constructed factor model with mean-reverting residuals, in which we show how to construct analytically market-neutral portfolios and we analyze the problem of investing optimally in continuous time and finite horizon under exponential and mean-variance utilities. We also extend our model to incorporate constraints on the investor's portfolio like dollar-neutrality and market frictions in the form of temporary quadratic transaction costs, provide extensive Monte Carlo simulations of the previous strategies with 100 assets, and describe further possible extensions of our work.

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

요인 모형과 확률 제어를 활용한 고차원 통계적 차익거래

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