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장중 페어 트레이딩을 위한 잡음 강건 오르슈타인-울렌베크 추정

기사 arXiv papers · 저자: Vladimír Holý et al.
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요약

이 논문은 시장 미시구조 잡음이 매개변수 추정에 편향을 일으킬 수 있는 고빈도 관측 자료에서 평균 회귀 가격 동학을 추정하는 방법을 연구합니다. 잡음을 고려하고 관측 간격이 불규칙한 경우에도 적용할 수 있는 오르슈타인-울렌베크 과정의 최대우도 추정량을 제안합니다. 또한 독립적인 가우스 백색 잡음이 있는 OU 과정을 일정한 간격으로 표집하면 ARMA(1,1) 표현을 갖는다는 점을 입증합니다.

저자들은 평균-분산 최적화를 사용하는 장중 페어 전략에 추정량을 적용합니다. 이른바 빅 오일(Big Oil) 기업 7곳을 포함한 실증 연구에서 제안된 추정량을 사용하면 전략 수익성이 높아진다고 보고합니다. 제공된 설명에는 표본 기간, 구현 비용, 자세한 벤치마크 비교 또는 개선 폭과 통계적 신뢰도가 제시되지 않습니다. 따라서 보고된 결과는 잡음을 고려한 추정의 필요성을 보여주지만, 다른 자산이나 거래 조건에도 접근법이 일반화된다는 점을 입증하지는 않습니다.

핵심 아이디어

  • 고빈도 시장 미시구조 잡음은 평균 회귀 가격 과정의 추정치를 편향시킬 수 있습니다.
  • 제안된 최대우도 OU 추정량은 잡음과 불규칙한 관측 간격을 처리합니다.
  • 독립적인 가우스 잡음이 있는 OU 과정을 일정한 간격으로 관측하면 ARMA(1,1) 형태를 갖습니다.
  • 이 논문은 추정량을 장중 페어 트레이딩의 평균-분산 최적화와 결합합니다.
  • 주요 석유 기업 7곳을 대상으로 한 연구에서 수익성 상승을 보고하지만, 요약에는 구현 및 강건성 세부 정보가 없습니다.

태그

주식페어 트레이딩평균 회귀고빈도 매매통계
전문
# 1811.09312


# Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Process Using Ultra-High-Frequency Data with Application to Intraday Pairs Trading Strategy









When stock prices are observed at high frequencies, more information can be utilized in estimation of parameters of the price process. However, high-frequency data are contaminated by the market microstructure noise which causes significant bias in parameter estimation when not taken into account. We propose an estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process based on the maximum likelihood which is robust to the noise and utilizes irregularly spaced data. We also show that the Ornstein-Uhlenbeck process contaminated by the independent Gaussian white noise and observed at discrete equidistant times follows an ARMA(1,1) process. To illustrate benefits of the proposed noise-robust approach, we introduce a novel intraday pairs trading strategy based on the mean-variance optimization. In an empirical study of 7 Big Oil companies, we show that the use of the proposed estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process leads to an increase in profitability of the pairs trading strategy.

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