Giao dịch cặp Monte Carlo với chênh lệch Lévy hồi quy về trung bình

Tóm tắt

Nghiên cứu này phát triển một phương pháp Monte Carlo cho giao dịch cặp khi chênh lệch tuân theo quá trình Ornstein–Uhlenbeck hồi quy về trung bình, chịu tác động của các bước nhảy. Phương pháp sử dụng quá trình variance gamma, cho phép vô số bước nhảy trong mọi khoảng thời gian và động thái chênh lệch linh hoạt hơn mô hình cổ điển. Vì mô hình tổng quát hóa không có công thức giải tích, các mô phỏng được dùng để tìm các mức giao dịch tối ưu.

Phương pháp cũng đưa vào các biến kiểm soát để giảm phương sai Monte Carlo. Các tác giả khảo sát bằng phương pháp số cách các tham số mô hình ảnh hưởng đến chiến lược giao dịch thu được, sau đó mở rộng khuôn khổ sang các chênh lệch hai biến chịu tác động của quá trình alpha-gamma phương sai yếu và xem xét vai trò của tương quan. Tài liệu mô tả một phương pháp mô hình hóa và tính toán số, chứ không đưa ra bằng chứng về khả năng sinh lời trong giao dịch thực hoặc giao dịch lịch sử. Kết luận phụ thuộc vào các quá trình được chọn và giả định về tham số; văn bản không cung cấp số liệu hiệu suất cụ thể.

Ý chính

• Chênh lệch được mô hình hóa thành quá trình Ornstein–Uhlenbeck hồi quy về trung bình với các bước nhảy Lévy. Quá trình variance gamma cho phép động thái chênh lệch linh hoạt hơn mô hình cổ điển. Mô phỏng Monte Carlo ước tính các mức giao dịch tối ưu khi không có công thức giải tích. Các biến kiểm soát được dùng để giảm phương sai mô phỏng. Mở rộng hai biến khảo sát cách tương quan ảnh hưởng đến giao dịch dưới tác động của quá trình alpha-gamma phương sai yếu.

Thẻ

# Monte Carlo Simulation for Trading Under a Lévy-Driven Mean-Reverting Framework


# Monte Carlo Simulation for Trading Under a Lévy-Driven Mean-Reverting Framework









We present a Monte Carlo approach to pairs trading on mean-reverting spreads modeled by Lévy-driven Ornstein-Uhlenbeck processes. Specifically, we focus on using a variance gamma driving process, an infinite activity pure jump process to allow for more flexible models of the price spread than is available in the classical model. However, this generalization comes at the cost of not having analytic formulas, so we apply Monte Carlo methods to determine optimal trading levels and develop a variance reduction technique using control variates. Within this framework, we numerically examine how the optimal trading strategies are affected by the parameters of the model. In addition, we extend our method to bivariate spreads modeled using a weak variance alpha-gamma driving process, and explore the effect of correlation on these trades.

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.