Giao dịch cặp với chế độ trôi ẩn và tiện ích bị phạt theo biến động

Tóm tắt

Tài liệu mô hình hóa giao dịch cặp thành một bài toán tối ưu hóa danh mục động. Chênh lệch giữa hai chứng khoán có liên quan tuân theo một quá trình hồi quy về trung bình Gaussian, trong khi tốc độ trôi thay đổi theo một chuỗi Markov thời gian liên tục, hữu hạn trạng thái và không quan sát được. Vì chế độ này bị ẩn, các tác giả dùng bộ lọc ngẫu nhiên để chuyển bài toán thông tin không đầy đủ thành dạng thông tin đầy đủ. Họ giải bài toán thu được với hàm hữu dụng logarit và đưa vào khoản phạt tài sản cuối kỳ gắn với biến động danh mục đã thực hiện.

Nghiên cứu đặc trưng hóa các chiến lược trung lập theo giá trị đô la tối ưu và hàm giá trị trong cả trường hợp thông tin đầy đủ lẫn không đầy đủ. Nghiên cứu cũng cho biết tính tương đương chắc chắn đúng với chiến lược tối ưu, nghĩa là có thể đặc trưng hóa chiến lược bằng ước lượng trạng thái ẩn đã qua bộ lọc. Ví dụ số sử dụng chuỗi Markov hai trạng thái, nhưng tài liệu không đưa ra kiểm chứng thực nghiệm trên thị trường hay bằng chứng về khả năng sinh lời. Vì vậy, kết quả mang tính lý thuyết và phụ thuộc vào động lực chênh lệch, mô hình lọc, lựa chọn hàm hữu dụng và khoản phạt dựa trên biến động được giả định.

Ý chính

• Chênh lệch tài sản được mô hình hóa thành một quá trình hồi quy về trung bình Gaussian với các chế độ trôi Markov ẩn.
• Lọc ngẫu nhiên chuyển bài toán tối ưu hóa với thông tin không đầy đủ sang dạng thông tin đầy đủ.
• Hàm mục tiêu dùng hàm hữu dụng logarit và phạt tài sản cuối kỳ theo biến động đã thực hiện.
• Các chiến lược trung lập theo giá trị đô la tối ưu được đặc trưng hóa trong cả trường hợp thông tin đầy đủ và không đầy đủ.
• Ví dụ mô phỏng hai trạng thái minh họa mô hình; nghiên cứu không báo cáo bằng chứng về hiệu quả trên thị trường thực.

Thẻ

# Pairs Trading under Drift Uncertainty and Risk Penalization


# Pairs Trading under Drift Uncertainty and Risk Penalization









In this work, we study a dynamic portfolio optimization problem related to pairs trading, which is an investment strategy that matches a long position in one security with a short position in another security with similar characteristics. The relationship between pairs, called a spread, is modeled by a Gaussian mean-reverting process whose drift rate is modulated by an unobservable continuous-time, finite-state Markov chain. Using the classical stochastic filtering theory, we reduce this problem with partial information to the one with full information and solve it for the logarithmic utility function, where the terminal wealth is penalized by the riskiness of the portfolio according to the realized volatility of the wealth process. We characterize optimal dollar-neutral strategies as well as optimal value functions under full and partial information and show that the certainty equivalence principle holds for the optimal portfolio strategy. Finally, we provide a numerical analysis for a toy example with a two-state Markov chain.

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.