Ước tính Ornstein–Uhlenbeck vững trước nhiễu cho giao dịch cặp trong ngày

Tóm tắt

Bài nghiên cứu khảo sát việc ước tính động lực giá hồi quy về trung bình từ các quan sát tần suất cao, trong đó nhiễu vi cấu trúc thị trường có thể làm sai lệch ước tính tham số. Bài đề xuất một ước lượng hợp lý cực đại cho quá trình Ornstein–Uhlenbeck có tính đến nhiễu và hỗ trợ các quan sát cách quãng không đều. Bài cũng chứng minh rằng một quá trình OU có nhiễu trắng Gaussian độc lập, được lấy mẫu ở các khoảng đều nhau, có biểu diễn ARMA(1,1).

Các tác giả áp dụng bộ ước lượng vào chiến lược giao dịch cặp trong ngày sử dụng tối ưu hóa trung bình–phương sai. Trong một nghiên cứu thực nghiệm gồm bảy công ty dầu khí lớn, họ báo cáo rằng việc sử dụng bộ ước lượng được đề xuất làm tăng lợi nhuận của chiến lược. Mô tả được cung cấp không nêu thời kỳ mẫu, chi phí triển khai, so sánh chi tiết với chuẩn đối chiếu hoặc quy mô và độ tin cậy thống kê của mức cải thiện. Do đó, kết quả được báo cáo gợi ý lợi ích của việc ước tính có xét đến nhiễu nhưng không chứng minh cách tiếp cận này khái quát sang tài sản hoặc điều kiện giao dịch khác.

Ý chính

• Nhiễu vi cấu trúc thị trường tần suất cao có thể làm sai lệch ước tính các quá trình giá hồi quy về trung bình.
• Bộ ước lượng hợp lý cực đại OU được đề xuất xử lý nhiễu và các quan sát cách quãng không đều.
• Quá trình OU được quan sát rời rạc với nhiễu Gaussian độc lập có dạng ARMA(1,1).
• Bài nghiên cứu kết hợp bộ ước lượng với tối ưu hóa trung bình-phương sai cho giao dịch cặp trong ngày.
• Nghiên cứu trên bảy công ty dầu khí lớn báo cáo khả năng sinh lời cao hơn, dù phần tóm tắt thiếu chi tiết về triển khai và độ vững.

Thẻ

# 1811.09312


# Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Process Using Ultra-High-Frequency Data with Application to Intraday Pairs Trading Strategy









When stock prices are observed at high frequencies, more information can be utilized in estimation of parameters of the price process. However, high-frequency data are contaminated by the market microstructure noise which causes significant bias in parameter estimation when not taken into account. We propose an estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process based on the maximum likelihood which is robust to the noise and utilizes irregularly spaced data. We also show that the Ornstein-Uhlenbeck process contaminated by the independent Gaussian white noise and observed at discrete equidistant times follows an ARMA(1,1) process. To illustrate benefits of the proposed noise-robust approach, we introduce a novel intraday pairs trading strategy based on the mean-variance optimization. In an empirical study of 7 Big Oil companies, we show that the use of the proposed estimator of the Ornstein-Uhlenbeck process leads to an increase in profitability of the pairs trading strategy.

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.