Устойчивая к шуму оценка Орнштейна — Уленбека для внутридневной торговли парами

Сводка

В работе изучается оценка динамики цен с возвратом к среднему по высокочастотным наблюдениям, где шум микроструктуры рынка может искажать оценки параметров. Предложен метод максимального правдоподобия для процесса Орнштейна — Уленбека, учитывающий шум и допускающий неравномерные интервалы между наблюдениями. Также установлено, что процесс OU с независимым гауссовским белым шумом, наблюдаемый через равные интервалы, имеет представление ARMA(1,1).

Авторы применяют оцениватель к внутридневной стратегии торговли парами с оптимизацией среднего — дисперсии. В эмпирическом исследовании семи крупных нефтяных компаний сообщается, что использование предложенного оценивателя повышает прибыльность стратегии. В описании не указаны период выборки, издержки реализации, подробные сравнения с бенчмарками или размер и статистическая надёжность улучшения. Результат мотивирует учитывать шум при оценивании, но не доказывает, что подход применим к другим активам или условиям торговли.

Ключевые идеи

• Высокочастотный шум микроструктуры рынка может искажать оценки ценовых процессов с возвратом к среднему.
• Предложенный оцениватель максимального правдоподобия OU учитывает шум и неравномерные интервалы наблюдений.
• Дискретно наблюдаемый процесс OU с независимым гауссовским шумом имеет представление ARMA(1,1).
• В работе оцениватель объединён с оптимизацией среднего — дисперсии для внутридневной торговли парами.
• В исследовании семи крупных нефтяных компаний сообщается о повышении прибыльности, однако в кратком описании нет подробностей о реализации и устойчивости результата.

Теги

# 1811.09312


# Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Process Using Ultra-High-Frequency Data with Application to Intraday Pairs Trading Strategy









When stock prices are observed at high frequencies, more information can be utilized in estimation of parameters of the price process. However, high-frequency data are contaminated by the market microstructure noise which causes significant bias in parameter estimation when not taken into account. We propose an estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process based on the maximum likelihood which is robust to the noise and utilizes irregularly spaced data. We also show that the Ornstein-Uhlenbeck process contaminated by the independent Gaussian white noise and observed at discrete equidistant times follows an ARMA(1,1) process. To illustrate benefits of the proposed noise-robust approach, we introduce a novel intraday pairs trading strategy based on the mean-variance optimization. In an empirical study of 7 Big Oil companies, we show that the use of the proposed estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process leads to an increase in profitability of the pairs trading strategy.

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.