Перейти к содержимому
Все документы библиотеки

Коэффициент коинтеграции логарифмов цен в парной торговле

Статья Quant Q&A · Автор: mathjacks

Сводка

В документе рассматривается, что означает коэффициент в коинтеграционном соотношении логарифмов цен для парной торговли. Сопоставляются трактовки коэффициента как соотношения числа акций и как отношения рыночных стоимостей; объясняется, почему они приводят к разным расчётам размера позиции и доходности.

В одном ответе утверждается, что умножение цены акции на константу не меняет её процентных изменений, поэтому оценённый коэффициент остаётся прежним, а свободный член меняется. Поскольку для представления заданной рыночной стоимости меняется и число нужных акций, это поддерживает трактовку коэффициента как веса по рыночной стоимости. Другой ответ рассматривает изменения логарифма цены как темпы роста и предупреждает: доходности каждой стороны нельзя просто складывать, если вложенный капитал различается; общую прибыль следует сопоставлять со всем вложенным капиталом. Обсуждение краткое и содержит противоречащие друг другу утверждения без полного вывода или общего предписания для торговли. Практическая интерпретация также зависит от того, как именно определены спред и портфель.

Ключевые идеи

  • Коэффициент коинтеграционной связи логарифмов цен не меняется, если один ценовой ряд умножить на константу.
  • Такая инвариантность масштаба поддерживает трактовку коэффициента как относительной экспозиции по рыночной стоимости, а не как количества акций.
  • Изменения логарифмов цен описывают пропорциональные движения цен, поэтому доходности сторон нужно объединять с учётом вложенного капитала.
  • Обсуждение не согласует полностью разные трактовки и не задаёт универсальное правило расчёта размера позиции.

Теги

Полный текст
# What does the cointegration coefficient represent in pairs trading when cointegrating log stock prices?


# What does the cointegration coefficient represent in pairs trading when cointegrating log stock prices?












In Pairs Trading by Vidyamurthy, on page 83 (and throughout the book), the author describes an elementary example of trading with log prices. The long run equilibrium of the basic portfolio is given by

$$ \log(p_t^A) - \gamma \log(p_t^B) = \mu $$

where $p_t^A$ and $p_t^B$ represent the prices of stocks $A$ and $B$ at time $t$, respectively, and $\gamma$ is the cointegration coefficient. When using these log prices, Vidyamurthy uses the cointegration coefficient ($\gamma$) to indicate the ratio of shares to hold rather than market values of positions (as stated should be the case here, for example).

My questions are:

> What is the correct practical interpretation of $\gamma$ when cointegrating log prices, should it represent the ratio of shares or the ratio of market values? If the latter, why does Vidyamurthy use the former interpretation throughout his book? Could both be valid?

Here is the example from the book:

## Answer by Artem Korol (score 1)

https://quant.stackexchange.com/a/21284

Firstly i think if you use log prices then γ shows by how much B stock growth rate outpaces A stock growth rate, but I don't understand why Ernie says that you need to hold market values fixed, if you do this then how are you going to profit from the spread?

Secondly there are typos in the return calculation: log(20.1)-log(19.5) = 0.03 not 0.3. Which refers to the 3% return on the A leg trade. B leg return is indeed 5.6% (assuming cc returns), however it is incorrect to sum these return to get 9% return on the total trade, since they were obtained from different amounts of capital. The return from A leg is 0.6USD and return from B leg is 0.29USD*1.5 = 0.435USD thus the total return is 1.035USD which we divide by the total capital deployed in the trade at time t, 19.5+1.5*7.46 = 30.69$, so 1.035/30.69 = 0.0337 and this is the real return on this trade, not 9%.

## Answer by Jason Huang (score 1)

https://quant.stackexchange.com/a/39613

It should mean market values (instead of shares). You can see this more obviously by creating an "artificial stock" (stock C) which price equals the price of stock B divided by 10,000 (same fluctuation rate, but just much smaller absolute price). Now the co integration coefficient would not change because C and B have the same variation rate (it would only affect the intercept, mu). If the cointegration coefficient means the shares ratio, then it would not make sense because now C occupy too little of your portfolio. It would only make sense as market values.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

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