Поиск портфелей статистического арбитража с движущимися границами методом выпукло-вогнутой оптимизации

Сводка

В документе представлен метод оптимизации для поиска стратегий статистического арбитража, которые могут включать более двух активов. Задача формулируется как поиск портфеля с высокой волатильностью, цена которого остается в заданном диапазоне при соблюдении ограничения на кредитное плечо. Диапазон ограничивает траекторию цены, а метод расширяет стандартную постановку с фиксированными границами на случаи, когда середина диапазона меняется со временем.

Поскольку оптимизация портфеля невыпуклая, предложенное решение использует выпукло-вогнутую процедуру — последовательный метод, многократно решающий выпуклые приближения. В документе описаны метод и его обобщение, но нет эмпирических результатов, сравнений эффективности или подробностей о транзакционных издержках и устойчивости. Следовательно, в нем представлена постановка задачи и вычислительный подход, а не свидетельства прибыльности полученных портфелей при реальной торговле. Практическое применение зависело бы от того, как заданы и проверены диапазон, ограничение на кредитное плечо и меняющаяся середина.

Ключевые идеи

• Метод ищет стратегии статистического арбитража, объединяющие более двух активов.
• Он максимизирует волатильность портфеля при условии нахождения цены в заданном диапазоне и соблюдения ограничения на кредитное плечо.
• Полученная задача оптимизации невыпуклая и приближенно решается последовательным выпуклым программированием.
• В варианте с движущимися границами середина диапазона цен может меняться со временем.
• В документе не приводятся результаты торговли или оценка издержек практической реализации.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.