پیئرز ٹریڈنگ کے لیے غیر خطی غیر گاؤسی اسٹیٹ اسپیس ماڈلز

خلاصہ

یہ مقالہ دو اثاثوں کے درمیان قیمت کے اسپریڈ کو پوشیدہ حالت کے طور پر ماڈل کرتا ہے، جو اوسط کی طرف واپسی کے عمل کی پیروی کرتی ہے۔ ماڈل اسپریڈ میں جدتوں کو غیر گاؤسی اور غیر ہم تغیر ہونے کی اجازت دیتا ہے، جبکہ اوسط کی طرف واپسی کو غیر خطی بناتا ہے۔ یہ فلٹر کیے گئے اسپریڈ کے تخمینے کو ٹریڈنگ سگنل کے طور پر استعمال کرتا اور ایسی اسٹریٹیجی پیش کرتا ہے جس کا ٹریڈنگ قاعدہ مونٹی کارلو سمیولیشنز سے منتخب کیا جاتا ہے۔

مصنفین PEP/KO اور EWT/EWH پر، نیز NYSE میں درج NYSE کے سب سے بڑے اور سب سے چھوٹے پانچ US بینکوں کے جوڑوں پر اطلاق بیان کرتے ہیں۔ ان کے مطابق، تقریباً تمام بینک جوڑوں میں اس طریقے سے منافع اور شارپ تناسب بہتر ہوئے، جن میں اِن سیمپل اور نمونے سے باہر موازنے شامل ہیں۔ وضاحت دو مثال کے جوڑوں کے سالانہ منافع بھی دیتی ہے، مگر نمونے کی مدت، لین دین کی لاگت، خطرے کے کنٹرول یا مضبوطی کے طریقہ کار نہیں بتاتی۔ یہ کمی اس بارے میں نتیجہ اخذ کرنے کو محدود کرتی ہے کہ آیا بیان کردہ نتائج لائیو ٹریڈنگ میں برقرار رہیں گے۔

اہم خیالات

• اثاثوں کے اسپریڈ کو غیر خطی اوسط کی طرف واپسی کی پیروی کرنے والی پوشیدہ حالت سمجھا جاتا ہے۔
• اسپریڈ میں جدتیں غیر گاؤسی اور غیر ہم تغیر دونوں ہو سکتی ہیں۔
• فلٹر کیا گیا اسپریڈ شماریاتی آربٹریج ٹریڈز کے سگنل کا کام کرتا ہے۔
• ٹریڈنگ قاعدہ منتخب کرنے کے لیے مونٹی کارلو سمیولیشن استعمال ہوتی ہے۔
• اطلاقات میں پیئرز کے نتائج اور موجودہ طریقوں سے موازنہ بیان ہیں، مگر عملی لاگت اور مضبوطی کی تفصیلات نہیں۔

ٹیگز

# Pairs Trading with Nonlinear and Non-Gaussian State Space Models


# Pairs Trading with Nonlinear and Non-Gaussian State Space Models









This paper studies pairs trading using a nonlinear and non-Gaussian state-space model framework. We model the spread between the prices of two assets as an unobservable state variable and assume that it follows a mean-reverting process. This new model has two distinctive features: (1) The innovations to the spread is non-Gaussianity and heteroskedastic. (2) The mean reversion of the spread is nonlinear. We show how to use the filtered spread as the trading indicator to carry out statistical arbitrage. We also propose a new trading strategy and present a Monte Carlo based approach to select the optimal trading rule. As the first empirical application, we apply the new model and the new trading strategy to two examples: PEP vs KO and EWT vs EWH. The results show that the new approach can achieve a 21.86% annualized return for the PEP/KO pair and a 31.84% annualized return for the EWT/EWH pair. As the second empirical application, we consider all the possible pairs among the largest and the smallest five US banks listed on the NYSE. For these pairs, we compare the performance of the proposed approach with that of the existing popular approaches, both in-sample and out-of-sample. Interestingly, we find that our approach can significantly improve the return and the Sharpe ratio in almost all the cases considered.

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۔