Перейти к содержимому
Все документы библиотеки

Модели спреда Орнштейна — Уленбека и парный трейдинг со скользящим окном

Статья arXiv papers · Автор: Jirat Suchato et al.

Сводка

В предварительном анализе процесс Орнштейна — Уленбека применяется для моделирования спредов между парными акциями в торговой стратегии на возврат к среднему. Этот подход сравнивается с более простым методом, который оценивает среднее и стандартное отклонение спреда на скользящем окне. Сравнение охватывает поведение сигналов и результаты с поправкой на риск.

Авторы сообщают, что модель OU хорошо улавливает сигналы и тренды, но уступает подходу со скользящим окном по соотношению риска и доходности. Они предполагают, что более слабый результат может объясняться нестационарностью пар и ограничениями настройки параметров. В описании не указаны выборка, правила отбора активов, торговые издержки или конкретные показатели эффективности, поэтому оно даёт лишь предварительное сравнение. При применении любой из моделей важно учитывать стабильность пар и выбор параметров.

Ключевые идеи

  • В исследовании процесс Орнштейна — Уленбека используется для моделирования спредов между парными акциями.
  • Модель сравнивается со скользящим окном для оценки статистик спреда.
  • Подход OU улавливает сигналы и тренды, но уступает по соотношению риска и доходности.
  • Авторы указывают на нестационарность пар и настройку параметров как на возможные ограничения.
  • В кратком отчёте не указаны данные, транзакционные издержки или подробные показатели эффективности.

Теги

Полный текст
# An Application of the Ornstein-Uhlenbeck Process to Pairs Trading


# An Application of the Ornstein-Uhlenbeck Process to Pairs Trading









We conduct a preliminary analysis of a pairs trading strategy using the Ornstein-Uhlenbeck (OU) process to model stock price spreads. We compare this approach to a naive pairs trading strategy that uses a rolling window to calculate mean and standard deviation parameters. Our findings suggest that the OU model captures signals and trends effectively but underperforms the naive model on a risk-return basis, likely due to non-stationary pairs and parameter tuning limitations.

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.