Arbitragem estatística com bandas móveis por otimização convexa-côncava

Resumo

O documento apresenta uma abordagem de otimização para identificar arbitragens estatísticas que podem incluir mais de dois ativos. A tarefa é formulada como encontrar uma carteira com alta volatilidade, mantendo seu preço dentro de uma banda especificada e respeitando uma restrição de alavancagem. A banda define uma trajetória de preço limitada, e o método amplia a configuração usual de banda fixa para casos em que seu ponto médio muda ao longo do tempo.

Como a otimização da carteira não é convexa, a solução proposta usa o procedimento convexa-côncava, um método sequencial que resolve repetidamente aproximações convexas. O documento descreve o método e sua generalização, mas não apresenta resultados empíricos, comparações de desempenho nem detalhes sobre custos de transação e robustez. Portanto, estabelece uma formulação e uma abordagem computacional, e não evidências de que as carteiras resultantes sejam lucrativas no trading ao vivo. Qualquer uso prático dependeria de como a banda, o limite de alavancagem e o ponto médio variável fossem especificados e validados.

Ideias principais

• O método busca arbitragens estatísticas que podem combinar mais de dois ativos.
• Maximiza a volatilidade da carteira, sujeita a uma condição de banda de preço e a um limite de alavancagem.
• O problema de otimização resultante não é convexo e é resolvido aproximadamente por programação convexa sequencial.
• Uma versão com banda móvel permite que o ponto médio da banda de preço varie ao longo do tempo.
• O documento não apresenta resultados de trading nem avaliação dos custos de implementação no mundo real.

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# Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave Optimization


# Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave Optimization









We propose a new method for finding statistical arbitrages that can contain more assets than just the traditional pair. We formulate the problem as seeking a portfolio with the highest volatility, subject to its price remaining in a band and a leverage limit. This optimization problem is not convex, but can be approximately solved using the convex-concave procedure, a specific sequential convex programming method. We show how the method generalizes to finding moving-band statistical arbitrages, where the price band midpoint varies over time.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

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