Обобщенный статистический арбитраж в заданных состояниях рынка

Сводка

В статье расширяется понятие статистического арбитража: прибыль определяется относительно заданных состояний рынка, представленных информационной системой, например сигма-алгеброй. Эта схема включает классический арбитраж как частный случай, а также понятие статистического арбитража, приписываемое Бондаренко. Авторы также вводят обобщенные прибыльные стратегии, которые могут включать статические и полустатические позиции.

В статье характеризуются обобщенные понятия статистического отсутствия арбитража и строятся стратегии для разных вариантов информационной системы. Среди примеров — встроенные биномиальные стратегии, следование за трендом и стратегии на основе разбиения. Их поведение сравнивается на симулированных данных; авторы также сообщают о благоприятных результатах на рыночных данных. Результаты показывают, что стандартное условие отсутствия арбитража может сочетаться со стратегиями с положительной средней прибылью в отдельных сценариях. В аннотации нет деталей реализации и оценок транзакционных издержек, а информации недостаточно, чтобы судить об устойчивости рыночных результатов при торговле на реальном счёте.

Ключевые идеи

• В рамках подхода средняя прибыль рассчитывается для заданных состояний рынка, а не требуется, чтобы она возникала почти наверное.
• Классический арбитраж и статистический арбитраж в духе Бондаренко являются частными случаями более общей схемы.
• Обобщенные прибыльные стратегии могут включать статические и полустатические позиции.
• В статье изучаются встроенные биномиальные стратегии, следование за трендом и стратегии на основе разбиения — на симуляциях и рыночных данных.
• Стандартные условия отсутствия арбитража могут допускать положительную среднюю прибыль для заданного набора сценариев.

Теги

# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies


# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies









Generalized statistical arbitrage concepts are introduced corresponding to trading strategies which yield positive gains on average in a class of scenarios rather than almost surely. The relevant scenarios or market states are specified via an information system given by a $σ$-algebra and so this notion contains classical arbitrage as a special case. It also covers the notion of statistical arbitrage introduced in Bondarenko (2003). Relaxing these notions further we introduce generalized profitable strategies which include also static or semi-static strategies. Under standard no-arbitrage there may exist generalized gain strategies yielding positive gains on average under the specified scenarios. In the first part of the paper we characterize these generalized statistical no-arbitrage notions. In the second part of the paper we construct several profitable generalized strategies with respect to various choices of the information system. In particular, we consider several forms of embedded binomial strategies and follow-the-trend strategies as well as partition-type strategies. We study and compare their behaviour on simulated data. Additionally, we find good performance on market data of these simple strategies which makes them profitable candidates for real applications.

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.