Trading de pares dinâmico com cointegração em criptomoedas

Resumo

Este estudo avalia uma estratégia dinâmica de trading de pares de criptomoedas que seleciona ativos e adapta sua janela retrospectiva usando testes de cointegração e velocidade estimada de reversão à média. Aplica os testes de Engle-Granger, Kapetanios-Snell-Shin e Johansen em diferentes cenários. Um processo de Ornstein-Uhlenbeck é usado para estimar a meia-vida do spread, orientando a seleção de ativos e a escolha da janela.

Os autores relatam que a estratégia superou a simples compra e manutenção na BitMEX e alcançou um drawdown máximo relativamente baixo. Também concluem que combinar várias moedas no spread modelado melhorou a rentabilidade ajustada ao risco, com alguns grupos de moedas parecendo oferecer melhores oportunidades de arbitragem. O backtest usa dados de formação agrupados por minuto e simula operações com as melhores cotações de compra e venda e negócios a mercado. Ele considera a execução somente quando há tamanho cotado suficiente, com um intervalo após os sinais. Essas escolhas de projeto abordam a microestrutura do mercado, mas os resultados relatados continuam específicos à corretora, aos ativos, aos cenários e aos dados históricos testados.

Ideias principais

• A estratégia usa vários testes de cointegração para identificar relações entre criptomoedas em diferentes cenários.
• Uma estimativa da meia-vida de Ornstein-Uhlenbeck orienta a seleção de ativos e o tamanho da janela retrospectiva.
• O estudo relata retornos superiores à compra e manutenção na BitMEX e drawdown máximo relativamente baixo.
• Segundo o estudo, usar várias moedas no spread melhora a rentabilidade ajustada ao risco.
• O backtest modela a execução com base em cotações e no tamanho disponível das ordens após a geração de sinais.

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# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market


# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market









This research aims to demonstrate a dynamic cointegration-based pairs trading strategy, including an optimal look-back window framework in the cryptocurrency market, and evaluate its return and risk by applying three different scenarios. We employ the Engle-Granger methodology, the Kapetanios-Snell-Shin (KSS) test, and the Johansen test as cointegration tests in different scenarios. We calibrate the mean-reversion speed of the Ornstein-Uhlenbeck process to obtain the half-life used for the asset selection phase and look-back window estimation. By considering the main limitations in the market microstructure, our strategy exceeds the naive buy-and-hold approach in the Bitmex exchange. Another significant finding is that we implement a numerous collection of cryptocurrency coins to formulate the model's spread, which improves the risk-adjusted profitability of the pairs trading strategy. Besides, the strategy's maximum drawdown level is reasonably low, which makes it useful to be deployed. The results also indicate that a class of coins has better potential arbitrage opportunities than others. This research has some noticeable advantages, making it stand out from similar studies in the cryptocurrency market. First is the accuracy of data in which minute-binned data create the signals in the formation period. Besides, to backtest the strategy during the trading period, we simulate the trading signals using best bid/ask quotes and market trades. We exclusively take the order execution into account when the asset size is already available at its quoted price (with one or more period gaps after signal generation). This action makes the backtesting much more realistic.

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