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고빈도 S&P 수익률 스케일링과 모델 기반 장중 트레이딩

기사 arXiv papers · 저자: Fulvio Baldovin et al.
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요약

집계된 S&P 500 고빈도 수익률의 스케일링 특성을 이용해 마팅게일 확률 모델을 구성합니다. 모델은 오전 거래 시간의 조건부 기댓값을 재현하도록 설계됐으며, 이후 오후 거래까지 확장됩니다. 모델 예측으로 장중 추세 추종 신호를 생성하며, 이 신호는 차트 패턴이 아니라 모델에서 나옵니다. 제안된 전략은 S&P 데이터에 존재하지만 모델에는 없는 선형 상관관계를 이용하고자 합니다.

비대칭 GARCH 프로세스 기반 기준선보다 성과가 좋고 소규모 차익거래 기회도 있다는 표본 내외 테스트 결과를 보고합니다. 저자들은 선형 상관관계가 없다면 수익이 사라질 것이라고 설명하고, S&P 연계 상품의 변동성 위험 헤지에 활용할 가능성을 논의합니다. 제공된 설명에는 테스트 날짜, 구현 가정, 거래 비용 또는 수치 성과 세부사항이 없어 강건성과 실제 거래 가능성을 평가하기 어렵습니다. 보고된 우위는 명시된 데이터 특성과 모델 비교에 달려 있습니다.

핵심 아이디어

  • 집계된 고빈도 수익률의 스케일링으로 조건부 기댓값을 위한 마팅게일 모델을 구성합니다.
  • 모델을 오전 거래에서 오후 거래까지 확장합니다.
  • 차트 기반 기준 없이 모델 예측으로 장중 추세 추종 신호를 생성합니다.
  • 전략의 보고된 수익은 S&P 데이터에 존재하는 선형 상관관계에 달려 있습니다.
  • 비대칭 GARCH 기준선보다 우위가 있다는 테스트 결과를 보고하지만 구현 세부사항은 제공하지 않습니다.

태그

주식고빈도 매매추세 추종변동성백테스트
전문
# Ensemble properties of high frequency data and intraday trading rules


# Ensemble properties of high frequency data and intraday trading rules









Regarding the intraday sequence of high frequency returns of the S&P index as daily realizations of a given stochastic process, we first demonstrate that the scaling properties of the aggregated return distribution can be employed to define a martingale stochastic model which consistently replicates conditioned expectations of the S&P 500 high frequency data in the morning of each trading day. Then, a more general formulation of the above scaling properties allows to extend the model to the afternoon trading session. We finally outline an application in which conditioned forecasting is used to implement a trend-following trading strategy capable of exploiting linear correlations present in the S&P dataset and absent in the model. Trading signals are model-based and not derived from chartist criteria. In-sample and out-of-sample tests indicate that the model-based trading strategy performs better than a benchmark one established on an asymmetric GARCH process, and show the existence of small arbitrage opportunities. We remark that in the absence of linear correlations the trading profit would vanish and discuss why the trading strategy is potentially interesting to hedge volatility risk for S&P index-based products.

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