Парная торговля на рынках ставок на выборы с моделью возврата вероятности к среднему

Сводка

В этом разборе логика парной торговли адаптируется к рынкам политических ставок: моделируется совокупная подразумеваемая вероятность кандидатов от двух основных партий. Скрытый процесс Орнштейна—Уленбека с меняющимся во времени уровнем возврата к среднему описывает базовую вероятность, а аддитивный шум учитывает наблюдаемые коэффициенты. Параметры оцениваются по данным с регулярной частотой с помощью функции правдоподобия в модели пространства состояний; повторяющиеся последовательные котировки сжимаются с сохранением прошедшего времени в переходе непрерывного времени.

Верхние границы прогноза, полученные параметрическим бутстрэпом, создают сигналы при ожидаемом снижении совокупной вероятности; модель типа Брэдли—Терри выбирает, котировку какого кандидата использовать. Модель выбора кандидата обучается на данных о выборах 2020 года и оценивается на данных 2024 года; получены 130 сигналов, покрытие прогноза на один шаг 95.1%, средняя синтетическая доходность цены коэффициента 1.86% и неаннуализированный коэффициент типа Шарпа на сделку 1.12. Это описательные показатели без учёта трений, а не реализуемая прибыль от ставок; авторы представляют метод как проверку концепции для рынков с двумя кандидатами.

Ключевые идеи

• В методе совокупная подразумеваемая вероятность двух кандидатов описывается шумным процессом с меняющимся во времени возвратом к среднему.
• Параметры модели оцениваются с помощью функции правдоподобия в модели пространства состояний с учётом неравных промежутков между сохранёнными наблюдениями.
• Верхние границы прогноза по бутстрэпу выявляют возможное снижение совокупной подразумеваемой вероятности.
• Модель типа Брэдли—Терри выбирает котировку коэффициента для конкретного кандидата.
• Результаты вне выборки за 2024 год носят описательный характер и не учитывают трения на бирже ставок.

Теги

# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election


# Adapting Pairs Trading to Gambling Markets A Case Study of the U.S. Presidential Election









Pairs trading exploits mean reversion in the relationship between related assets. We adapt this idea to political betting markets by modelling the combined implied probability of the two major-party nominees with a latent Ornstein-Uhlenbeck process whose mean-reversion level varies over time and whose observations contain additive noise. Model parameters are estimated from regularly sampled odds data using a state-space likelihood, with consecutive repeated values represented by a single retained observation and the elapsed number of sampling intervals preserved in the continuous-time transition. Parametric-bootstrap upper prediction bounds identify signal times at which the combined implied probability is likely to decline, and a no-intercept Bradley-Terry-type model selects the candidate-specific odds quote. The candidate-selection model is trained on 2020 U.S. presidential-election data and evaluated out of sample on 2024 data. The 2024 analysis produced 130 signals, empirical one-step coverage of 95.1%, a mean synthetic odds-price return of 1.86%, and an unannualized per-trade Sharpe-type ratio of 1.12. These returns are frictionless descriptive quantities rather than executable betting-exchange profits. The results support the integrated framework as a proof of concept for two-candidate electoral markets.

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.