평균 회귀 스프레드 온라인 추정

기사 arXiv papers · 저자: Kostas Triantafyllopoulos et al.

요약

이 논문은 페어 트레이딩을 포함한 통계적 차익거래에서 사용하는 평균 회귀 스프레드를 모형화하는 상태공간 접근법을 개발합니다. 관측된 스프레드를 숨은 상태의 잡음 섞인 측정값으로 보고, 해당 상태의 실시간 추정치를 사용해 일시적인 시장 비효율을 식별합니다. 매개변수가 시간에 따라 변하도록 해 데이터 생성 과정의 변화에 추정치가 적응할 수 있게 함으로써 기존 가우스 선형 상태공간 모형을 확장합니다.

저자들은 고빈도 데이터를 포함해 지속적으로 실행하고 추정된 매개변수의 불확실성 측정치를 산출하는 온라인 추정 알고리즘도 소개합니다. 몬테카를로 시뮬레이션과 과거 주식 데이터 실험을 논의하며, 상장지수펀드 두 종목 사이의 공적분 관계도 포함합니다. 문서에는 성과 수치나 거래 비용 분석이 없어, 탐지된 비효율이 실제 체결 가능한 초과수익으로 이어지는지 입증하지 않습니다. 근거는 개괄적으로 설명되어 있어 여기서는 강건성을 평가하기에 세부 정보가 부족합니다.

핵심 아이디어

이 프레임워크는 관측된 스프레드를 가우스 선형 상태공간 과정에서 숨은 상태가 잡음과 함께 실현된 값으로 모형화합니다.
모형 매개변수가 시간에 따라 변하도록 해 변화하는 데이터에 적응할 수 있습니다.
온라인 알고리즘이 잠재 스프레드와 매개변수를 실시간으로 추정합니다.
매개변수 불확실성 측정치는 평균 회귀를 모니터링하는 데 참고할 수 있습니다.
몬테카를로 및 과거 주식 데이터 사례를 설명하며, ETF 두 종목 사이의 공적분 관계도 포함합니다.

Statistical arbitrage strategies, such as pairs trading and its generalizations, rely on the construction of mean-reverting spreads enjoying a certain degree of predictability. Gaussian linear state-space processes have recently been proposed as a model for such spreads under the assumption that the observed process is a noisy realization of some hidden states. Real-time estimation of the unobserved spread process can reveal temporary market inefficiencies which can then be exploited to generate excess returns. Building on previous work, we embrace the state-space framework for modeling spread processes and extend this methodology along three different directions. First, we introduce time-dependency in the model parameters, which allows for quick adaptation to changes in the data generating process. Second, we provide an on-line estimation algorithm that can be constantly run in real-time. Being computationally fast, the algorithm is particularly suitable for building aggressive trading strategies based on high-frequency data and may be used as a monitoring device for mean-reversion. Finally, our framework naturally provides informative uncertainty measures of all the estimated parameters. Experimental results based on Monte Carlo simulations and historical equity data are discussed, including a co-integration relationship involving two exchange-traded funds.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

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

통계적 차익거래를 위한 평균 회귀 스프레드의 온라인 상태공간 추정

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