Pairs trading em mercados de apostas eleitorais com um modelo de probabilidades de reversão à média

Resumo

Este estudo de caso adapta a lógica de pairs trading a mercados de apostas políticas, modelando a probabilidade implícita combinada dos indicados dos dois principais partidos. Um processo latente de Ornstein-Uhlenbeck, com nível de reversão à média variável no tempo, representa a probabilidade subjacente, enquanto um ruído aditivo representa as cotações observadas. Os parâmetros são estimados com uma verossimilhança de espaço de estados a partir de dados amostrados regularmente; cotações consecutivas repetidas são compactadas, preservando o tempo decorrido na transição em tempo contínuo.

Limites superiores de previsão por bootstrap paramétrico geram sinais quando se espera que a probabilidade combinada diminua, e um modelo do tipo Bradley-Terry escolhe qual cotação de odds do candidato usar. O modelo de seleção de candidatos é treinado com dados eleitorais de 2020 e avaliado com dados de 2024, produzindo 130 sinais, cobertura de um passo de 95.1%, retorno médio de preço sintético das odds de 1.86% e uma razão do tipo Sharpe por operação, não anualizada, de 1.12. Essas são medidas descritivas sem fricções, não lucros executáveis em apostas; os autores apresentam o método como prova de conceito para mercados com dois candidatos.

Ideias principais

• A estrutura modela a probabilidade implícita combinada de dois indicados com um processo ruidoso de reversão à média variável no tempo.
• Uma verossimilhança de espaço de estados estima os parâmetros do modelo levando em conta o tempo irregular decorrido entre as observações mantidas.
• Limites superiores de previsão por bootstrap identificam possíveis quedas na probabilidade implícita combinada.
• Um modelo do tipo Bradley-Terry seleciona a cotação de aposta específica do candidato.
• Os resultados fora da amostra de 2024 são descritivos e excluem as fricções das bolsas de apostas.

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# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election


# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election









Pairs trading exploits mean reversion in the relationship between related assets. We adapt this idea to political betting markets by modelling the combined implied probability of the two major-party nominees with a latent Ornstein-Uhlenbeck process whose mean-reversion level varies over time and whose observations contain additive noise. Model parameters are estimated from regularly sampled odds data using a state-space likelihood, with consecutive repeated values represented by a single retained observation and the elapsed number of sampling intervals preserved in the continuous-time transition. Parametric-bootstrap upper prediction bounds identify signal times at which the combined implied probability is likely to decline, and a no-intercept Bradley-Terry-type model selects the candidate-specific odds quote. The candidate-selection model is trained on 2020 U.S. presidential-election data and evaluated out of sample on 2024 data. The 2024 analysis produced 130 signals, empirical one-step coverage of 95.1%, a mean synthetic odds-price return of 1.86%, and an unannualized per-trade Sharpe-type ratio of 1.12. These returns are frictionless descriptive quantities rather than executable betting-exchange profits. The results support the integrated framework as a proof of concept for two-candidate electoral markets.

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