Отбор коинтегрированных пар с помощью взвешенного паросочетания
Сводка
В документе представлен метод формирования портфеля для парной торговли, который ограничивает пересечение отобранных пар. Активы представлены вершинами графа, а потенциальные коинтегрированные пары — взвешенными ребрами, причем веса отражают силу коинтеграции. Портфель формируется как паросочетание максимального веса: оно отбирает сильные пары и гарантирует, что каждый актив входит только в одну пару. Это помогает избежать недостатка отбора только по коинтеграции, при котором в нескольких парах могут повторно использоваться одни и те же активы, что концентрирует риск.
Авторы сообщают о теоретическом анализе и эмпирическом исследовании на данных S&P 500 за период с 2017 по 2023. Дисперсия портфеля, сформированного методом паросочетания, была ниже, чем у базового портфеля, отобранного только по коинтеграции. Валовой коэффициент Шарпа составил 1.23 против 0.48 у базового варианта и 0.59 у рынка. Согласно документу, также оказались ниже торговые издержки, связанные с оборотом, и риск отдельного актива. В кратком описании не указаны чистые результаты, предположения о транзакционных издержках или подробности, необходимые для оценки чувствительности к выборке и выбору пар.
Ключевые идеи
- Метод представляет активы вершинами графа, а коинтегрированные пары — взвешенными ребрами.
- Паросочетание максимального веса выбирает сильные пары и не допускает повторного включения актива в разные пары.
- Авторы сообщают о более низкой дисперсии портфеля, чем у базового варианта, отбирающего пары только по коинтеграции.
- В описанном исследовании S&P 500 стратегия с паросочетанием показала валовой коэффициент Шарпа 1.23 и более низкие издержки, связанные с оборотом.
Теги
Полный текст
# Pairs Trading Using a Novel Graphical Matching Approach # Pairs Trading Using a Novel Graphical Matching Approach Pairs trading, a strategy that capitalizes on price movements of asset pairs driven by similar factors, has gained significant popularity among traders. Common practice involves selecting highly cointegrated pairs to form a portfolio, which often leads to the inclusion of multiple pairs sharing common assets. This approach, while intuitive, inadvertently elevates portfolio variance and diminishes risk-adjusted returns by concentrating on a small number of highly cointegrated assets. Our study introduces an innovative pair selection method employing graphical matchings designed to tackle this challenge. We model all assets and their cointegration levels with a weighted graph, where edges signify pairs and their weights indicate the extent of cointegration. A portfolio of pairs is a subgraph of this graph. We construct a portfolio which is a maximum weighted matching of this graph to select pairs which have strong cointegration while simultaneously ensuring that there are no shared assets within any pair of pairs. This approach ensures each asset is included in just one pair, leading to a significantly lower variance in the matching-based portfolio compared to a baseline approach that selects pairs purely based on cointegration. Theoretical analysis and empirical testing using data from the S\&P 500 between 2017 and 2023, affirm the efficacy of our method. Notably, our matching-based strategy showcases a marked improvement in risk-adjusted performance, evidenced by a gross Sharpe ratio of 1.23, a significant enhancement over the baseline value of 0.48 and market value of 0.59. Additionally, our approach demonstrates reduced trading costs attributable to lower turnover, alongside minimized single asset risk due to a more diversified asset base.
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.