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运用马科维茨框架管理移动区间统计套利

文章 arXiv papers · 作者: Kasper Johansson et al.
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总结

本文探讨如何运用马科维茨投资组合优化框架，管理由移动区间统计套利策略构成的动态投资组合。文章不再孤立看待单个套利策略，而是介绍如何管理这些策略组成的动态组合，并将投资组合构建作为核心问题。

作者使用近期历史数据展示该方法，并报告称，构建的组合能够取得较强的风险调整后收益，同时与市场基本不相关。摘录未说明移动区间的定义、资产或套利策略的选择方法、采用的优化约束、样本时期或业绩指标。因此，报告结果仅是示例，证据不足以证明该方法在不同市场状态或实盘交易条件下具有稳健性。

核心观点

  • 该方法将马科维茨式投资组合管理应用于由移动区间统计套利策略构成的动态组合。
  • 该方法将组合管理视为投资组合构建问题。
  • 一项基于历史数据的示例报告了较强的风险调整后收益。
  • 据描述，示例组合与市场基本不相关。
  • 摘录缺少评估样本外稳健性所需的实施细节和证据。

标签

均值回归投资组合构建风险管理回测
全文
# A Markowitz Approach to Managing a Dynamic Basket of Moving-Band Statistical Arbitrages


# A Markowitz Approach to Managing a Dynamic Basket of Moving-Band Statistical Arbitrages









We consider the problem of managing a portfolio of moving-band statistical arbitrages (MBSAs), inspired by the Markowitz optimization framework. We show how to manage a dynamic basket of MBSAs, and illustrate the method on recent historical data, showing that it can perform very well in terms of risk-adjusted return, essentially uncorrelated with the market.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。