Trading de pares com restrições de ESG em ações indianas
Resumo
O documento descreve uma estrutura de trading de pares que incorpora classificações ambientais, sociais e de governança ao escolher ações. Combina a seleção de pares baseada em ESG com análise de cointegração para identificar relações candidatas e, em seguida, usa indicadores técnicos para orientar a execução das operações.
O artigo relata que os backtests geraram retornos positivos e superaram o trading de pares convencional, mantendo os critérios de ESG. A descrição fornecida não apresenta números de desempenho, desenho dos testes, detalhes da referência de comparação nem informações sobre custos de transação e robustez. Portanto, as afirmações devem ser lidas como um resumo dos resultados relatados, e não como evidência de que a abordagem se generalizará para mercados indianos reais.
Ideias principais
- Classificações de ESG são usadas junto com a análise de cointegração para selecionar pares de ações.
- A estrutura aplica trading de pares ao mercado indiano.
- Indicadores técnicos são incluídos para orientar a execução das operações.
- O documento relata comparações favoráveis de backtest, mas não fornece detalhes metodológicos nem de desempenho.
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# ESG driven pairs algorithm for sustainable trading: Analysis from the Indian market # ESG driven pairs algorithm for sustainable trading: Analysis from the Indian market This paper proposes an algorithmic trading framework integrating Environmental, Social, and Governance (ESG) ratings with a pairs trading strategy. It addresses the demand for socially responsible investment solutions by developing a unique algorithm blending ESG data with methods for identifying co-integrated stocks. This allows selecting profitable pairs adhering to ESG principles. Further, it incorporates technical indicators for optimal trade execution within this sustainability framework. Extensive back-testing provides evidence of the model's effectiveness, consistently generating positive returns exceeding conventional pairs trading strategies, while upholding ESG principles. This paves the way for a transformative approach to algorithmic trading, offering insights for investors, policymakers, and academics.
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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.