Danh mục chênh lệch thống kê với dải biến đổi theo thời gian | Tối ưu hóa lồi-lõm

Tóm tắt

Tài liệu trình bày cách tiếp cận tối ưu hóa để tìm các cơ hội kinh doanh chênh lệch thống kê có thể bao gồm hơn hai tài sản. Bài toán được đặt ra là tìm một danh mục có biến động cao trong khi giá nằm trong một dải xác định và tuân thủ giới hạn đòn bẩy. Dải này xác định một đường giá bị chặn; phương pháp mở rộng thiết lập dải cố định thông thường sang các trường hợp trung điểm của dải thay đổi theo thời gian.

Vì bài toán tối ưu hóa danh mục phi lồi, giải pháp được đề xuất sử dụng quy trình lồi-lõm, một phương pháp tuần tự liên tục giải các bài toán xấp xỉ lồi. Tài liệu mô tả phương pháp và cách tổng quát hóa, nhưng không đưa ra kết quả thực nghiệm, so sánh hiệu suất hay chi tiết về chi phí giao dịch và độ vững. Do đó, tài liệu thiết lập một cách biểu diễn bài toán và phương pháp tính toán chứ không cung cấp bằng chứng rằng các danh mục tạo ra có sinh lời trong giao dịch thực. Mọi ứng dụng thực tế sẽ phụ thuộc vào cách xác định và kiểm chứng dải giá, giới hạn đòn bẩy và trung điểm thay đổi.

Ý chính

• Phương pháp tìm các cơ hội kinh doanh chênh lệch thống kê có thể kết hợp hơn hai tài sản.
• Phương pháp tối đa hóa biến động danh mục với điều kiện về dải giá và giới hạn đòn bẩy.
• Bài toán tối ưu hóa thu được là phi lồi và được giải xấp xỉ bằng quy hoạch lồi tuần tự.
• Phiên bản dải biến động cho phép trung điểm của dải giá thay đổi theo thời gian.
• Tài liệu không báo cáo kết quả giao dịch hay đánh giá chi phí triển khai thực tế.

Thẻ

# Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave Optimization


# Finding Moving-Band Statistical Arbitrages via Convex-Concave Optimization









We propose a new method for finding statistical arbitrages that can contain more assets than just the traditional pair. We formulate the problem as seeking a portfolio with the highest volatility, subject to its price remaining in a band and a leverage limit. This optimization problem is not convex, but can be approximately solved using the convex-concave procedure, a specific sequential convex programming method. We show how the method generalizes to finding moving-band statistical arbitrages, where the price band midpoint varies over time.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.