متعین مارکیٹ حالتوں میں عمومی شماریاتی آربیٹریج

خلاصہ

مقالہ مخصوص مارکیٹ حالتوں کے حوالے سے منافع کی تعریف کرکے شماریاتی آربیٹریج کا دائرہ وسیع کرتا ہے؛ ان حالتوں کی نمائندگی معلوماتی نظام، مثلاً سگما الجبرا، کرتا ہے۔ اس فریم ورک میں کلاسیکی آربیٹریج ایک خصوصی صورت کے طور پر شامل ہے اور بونڈارینکو سے منسوب شماریاتی آربیٹریج کا تصور بھی آتا ہے۔ مصنفین عمومی منافع بخش اسٹریٹیجیز بھی متعارف کرتے ہیں، جن میں جامد اور نیم جامد پوزیشنیں شامل ہو سکتی ہیں۔

مقالہ شماریاتی عدم آربیٹریج کے ان عمومی تصورات کو متعین کرتا اور مختلف معلوماتی نظاموں کے لیے اسٹریٹیجیز بناتا ہے۔ مثالوں میں ایمبیڈڈ بائنومیئل، رجحان کی پیروی اور تقسیم پر مبنی اسٹریٹیجیز شامل ہیں۔ ان کے رویے کا موازنہ نقلی ڈیٹا سے کیا گیا ہے، اور مصنفین مارکیٹ ڈیٹا پر بھی سازگار کارکردگی بتاتے ہیں۔ نتائج سے اشارہ ملتا ہے کہ عدم آربیٹریج کی معیاری شرط کے ساتھ منتخب حالات میں مثبت اوسط منافع دینے والی اسٹریٹیجیز بھی موجود ہو سکتی ہیں۔ خلاصے میں نفاذ کی تفصیلات، ٹرانزیکشن اخراجات کے تخمینے یا لائیو ٹریڈنگ میں رپورٹ شدہ مارکیٹ کارکردگی کی مضبوطی جانچنے کے لیے کافی معلومات نہیں۔

اہم خیالات

• یہ فریم ورک تقریباً یقینی منافع لازم قرار دینے کے بجائے مخصوص مارکیٹ حالتوں پر اوسط منافع متعین کرتا ہے۔
• کلاسیکی آربیٹریج اور بونڈارینکو طرز کی شماریاتی آربیٹریج وسیع تر فریم ورک میں خصوصی صورتیں ہیں۔
• عمومی منافع بخش اسٹریٹیجیز میں جامد اور نیم جامد پوزیشنیں شامل ہو سکتی ہیں۔
• مقالہ نقلی نتائج اور مارکیٹ ڈیٹا میں ایمبیڈڈ بائنومیئل، رجحان کی پیروی اور تقسیم پر مبنی اسٹریٹیجیز کا مطالعہ کرتا ہے۔
• عدم آربیٹریج کی معیاری شرائط کے باوجود متعین منظرناموں میں مثبت اوسط منافع ممکن ہو سکتا ہے۔

ٹیگز

# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies


# Generalized statistical arbitrage concepts and related gain strategies









Generalized statistical arbitrage concepts are introduced corresponding to trading strategies which yield positive gains on average in a class of scenarios rather than almost surely. The relevant scenarios or market states are specified via an information system given by a $σ$-algebra and so this notion contains classical arbitrage as a special case. It also covers the notion of statistical arbitrage introduced in Bondarenko (2003). Relaxing these notions further we introduce generalized profitable strategies which include also static or semi-static strategies. Under standard no-arbitrage there may exist generalized gain strategies yielding positive gains on average under the specified scenarios. In the first part of the paper we characterize these generalized statistical no-arbitrage notions. In the second part of the paper we construct several profitable generalized strategies with respect to various choices of the information system. In particular, we consider several forms of embedded binomial strategies and follow-the-trend strategies as well as partition-type strategies. We study and compare their behaviour on simulated data. Additionally, we find good performance on market data of these simple strategies which makes them profitable candidates for real applications.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔