Construção de carteiras com reversão à média para arbitragem estatística

Resumo

Este artigo aborda como construir uma carteira de ativos subjacentes para uso em arbitragem estatística, incluindo pairs trading. O objetivo é criar uma carteira com comportamento útil de reversão à média e, ao mesmo tempo, controlar sua variância, sujeita a uma restrição de alavancagem do investimento.

Os autores formulam esses objetivos em conjunto e propõem um método de aproximação convexa sucessiva para resolver o problema de otimização resultante. Eles relatam simulações numéricas para avaliar o modelo e os algoritmos propostos. O documento descreve os objetivos de construção e a abordagem de solução, mas não informa ativos específicos, resultados das simulações ou resultados empíricos de trading; portanto, não demonstra como o método funciona em mercados ao vivo ou em diferentes conjuntos de dados.

Ideias principais

• O problema de construção da carteira busca tanto força de reversão à média quanto características de variância.
• A abordagem se destina a estratégias de arbitragem estatística, como pairs trading.
• A formulação inclui uma restrição de alavancagem do investimento.
• A aproximação convexa sucessiva é usada para resolver o problema de otimização.
• São relatadas simulações numéricas para avaliar o método, sem detalhes no texto fornecido.

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# Optimal Portfolio Design for Statistical Arbitrage in Finance


# Optimal Portfolio Design for Statistical Arbitrage in Finance









In this paper, the optimal mean-reverting portfolio (MRP) design problem is considered, which plays an important role for the statistical arbitrage (a.k.a. pairs trading) strategy in financial markets. The target of the optimal MRP design is to construct a portfolio from the underlying assets that can exhibit a satisfactory mean reversion property and a desirable variance property. A general problem formulation is proposed by considering these two targets and an investment leverage constraint. To solve this problem, a successive convex approximation method is used. The performance of the proposed model and algorithms are verified by numerical simulations.

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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.