Arbitrážní strategie: Kvantitativní obchodování: Pochopení fungování statistické arbitráže

od Anupriya Gupta & Milind Paradkar

Co je to kvantitativní obchodování?

Kvantitativní obchodování se používá k identifikaci obchodních příležitostí pomocí statistických technik a kvantitativní analýzy historických dat. Kvantitativní obchodování se vztahuje na informace, které jsou kvantifikovatelné, jako jsou makroekonomické události a údaje o cenách cenných papírů. Modely kvantitativního obchodování používají obchodníci s algoritmy, když je obchodování s cennými papíry založeno výhradně na rozhodnutí počítačových algoritmů o nákupu/prodeji. Příkladem takové strategie, která využívá kvantitativní techniky a je uplatňována na pracovištích algoritmického obchodování, je strategie statistické arbitráže.

Statistická arbitráž

Statistická arbitráž neboli Stat Arb je v minulosti nesmírně ziskovou algoritmickou obchodní strategií mnoha velkých investičních bank a hedgeových fondů. Statistická arbitráž vznikla kolem roku 1980 v čele s bankou Morgan Stanley a dalšími bankami a tato strategie zaznamenala široké uplatnění na finančních trzích. Popularita této strategie přetrvávala více než dvě desetiletí a byly kolem ní vytvořeny různé modely pro získání velkých zisků.

Zjednodušeně řečeno, statistická arbitráž zahrnuje soubor kvantitativně řízených algoritmických obchodních strategií. Tyto strategie se snaží využít relativních cenových pohybů tisíců finančních nástrojů analýzou cenových vzorců a cenových rozdílů mezi finančními nástroji. Konečným cílem těchto strategií je generovat pro obchodní firmy alfa (vyšší než běžné zisky). Zde je třeba poznamenat, že statistická arbitráž není strategií vysokofrekvenčního obchodování (HFT). Lze ji zařadit do kategorie středněfrekvenčních strategií, kde k obchodování dochází v průběhu několika hodin až několika dnů.

Koncepty používané strategiemi statistické arbitráže

K analýze cenových vzorců a cenových rozdílů využívají tyto strategie statistické a matematické modely. Statistické arbitrážní strategie mohou být navrženy také s využitím jiných faktorů, jako jsou efekty lead/lag, aktivita podniků, krátkodobá hybnost atd. než jen s využitím cenových údajů. Tento druhý přístup se označuje jako vícefaktorový statistický arbitrážní model. Různé koncepty používané statistickými arbitrážními strategiemi zahrnují:

• Analýzu časových řad
• AutoRegresi a kointegraci
• Modelování volatility
• Analýzu hlavních komponent
• Techniky hledání vzorů
• Techniky strojového učení
• Analýzu efektivních hranic atd.

Typy statistických arbitrážních strategií

Mezi různé statistické arbitrážní strategie patří např:

• Tržně neutrální arbitráž
• Arbitráž napříč aktivy
• Arbitráž napříč trhy
• ETF arbitráž

Tržně neutrální arbitráž

Jedná se o zaujetí dlouhé pozice v podhodnoceném aktivu a současné shortování nadhodnoceného aktiva. Předpokládá se, že aktiva mají podobnou volatilitu, a proto nárůst trhu způsobí zhodnocení dlouhé pozice a znehodnocení krátké pozice zhruba o stejnou částku. Pozice se vyrovnají, když se aktiva vrátí na svou normalizovanou hodnotu.

Křížová tržní arbitráž

Snaží se využít rozdílu v ceně stejného aktiva na různých trzích. Strategie nakupuje aktivum na trhu s nižší hodnotou a prodává ho na trhu s vyšší hodnotou.

Cross Asset Arbitrage

Tento model sází na cenový rozdíl mezi finančním aktivem a jeho podkladovým aktivem. Například mezi futures na akciový index a akciemi, které tento index tvoří.

ETF arbitráž

ETF arbitráž lze označit jako formu křížové arbitráže aktiv, která identifikuje nesoulad mezi hodnotou ETF a jeho podkladových aktiv.

Párové obchodování

StatArb je rozvinutou verzí strategií párového obchodování, při nichž jsou akcie zařazovány do párů podle fundamentálních nebo tržních podobností. Když jedna akcie v páru překonává výkonnost druhé, je hůře výkonná akcie nakoupena spolu s očekáváním, že překoná svého výkonnějšího partnera. Pozice je zajištěna proti změnám/pohybům na trhu shortováním druhé výkonnější akcie. Vzhledem k velkému počtu akcií zapojených do strategie statistické arbitráže, vysokému obratu portfolia a poměrně malé velikosti rozpětí, které se člověk snaží zachytit, se tato strategie často realizuje automatizovaně a velká pozornost se věnuje snižování obchodních nákladů. Strategie statistické arbitráže se stala významnou silou jak v hedgeových fondech, tak v investičních bankách.

Obrázek 1: Kroky implementace strategie statistické arbitráže

Jak funguje strategie statistické arbitráže?

Cenné papíry, jako jsou akcie, mají tendenci obchodovat v cyklech vzestupu a poklesu a kvantitativní metoda se snaží těchto trendů využít. Trendové chování kvantitativního obchodování využívá softwarové programy ke sledování vzorců nebo trendů. Odhalené trendy vycházejí z objemu, frekvence a ceny cenného papíru, za kterou se obchoduje.

Obrázek 2: Statistická arbitráž mezi dvěma akciemi v rámci odvětví „Cement“:

Na výše uvedeném obrázku jsou znázorněny ceny akcií společností ACC a Ambuja za období šesti let. Je vidět, že obě akcie zůstávají po celou dobu poměrně blízko sebe, pouze v několika určitých případech se od sebe oddělily. Právě v těchto oddělených obdobích vzniká arbitrážní příležitost založená na předpokladu, že se ceny akcií s opět přiblíží.

Jádro identifikace takových příležitostí spočívá ve dvou hlavních faktorech:

• Identifikace párů, které vyžadují pokročilou analýzu časových řad a statistické testy
• Specifikace vstupních a výstupních bodů strategie pro využití tržní pozice

Na populárních platformách existuje spousta vestavěných párových indikátorů pro identifikaci a obchodování v párech. Mnohdy se však při výpočtu předpokládaných výnosů obvykle nezohledňují transakční náklady, které jsou rozhodujícím faktorem pro dosažení zisku ze strategie. Proto se doporučuje, aby si obchodníci vytvářeli vlastní statistické arbitrážní strategie s přihlédnutím ke všem faktorům v době zpětného testování, které ovlivní konečnou ziskovost obchodu.

Rizika při statistické arbitráži

Ačkoli statistické arbitrážní strategie přinesly kvantitativním obchodním společnostem spoustu zisků, tyto strategie s sebou nesou vlastní soubor rizik. Níže uvádíme několik rizik, kterým čelí:

• Strategie do značné míry závisí na střední reverzi cen k jejich historickému nebo předpokládanému normálu. K tomu v některých případech nemusí dojít a ceny se mohou nadále vzdalovat od historického normálu.
• Finanční trhy jsou v neustálém pohybu a vyvíjejí se na základě událostí, ke kterým dochází po celém světě. Proto nelze zisk z modelů statistické arbitráže zaručit po celou dobu.

Projekty statistické arbitráže od absolventů EPAT

Strategie statistické arbitráže lze aplikovat na různé finanční nástroje a trhy. Program Executive Programme in Algorithmic Trading (EPAT) zahrnuje v rámci modulu „Strategie“ zasedání na téma „Statistická arbitráž a párové obchodování“. Mnozí z našich účastníků kurzu EPAT během své práce na kurzu úspěšně vytvořili strategie obchodování v párech. Níže jsou uvedeny některé z projektových blogů pro vaši informaci.

Párové obchodování na ETF – projektová práce EPAT

Párové obchodování – statistická arbitráž na hotovostních akciích

Strategie párového obchodování a backtesting pomocí Quantstrat

Statistická arbitráž: Párové obchodování na mexickém akciovém trhu

Implementace strategie párového obchodování/statistické arbitráže na devizových trzích:

Další krok

Přistupte k tomuto projektu, který je založen na ‚Pair Trading – Statistical Arbitrage On Cash Stocks‘ a je nakódován v Pythonu Jonathanem Narváezem jako součást práce kurzu EPAT na QuantInsti a obsahuje také soubory ke stažení.

Vyjádření: Všechny investice a obchodování na burze jsou spojeny s rizikem. Jakékoli rozhodnutí o obchodování na finančních trzích, včetně obchodování s akciemi nebo opcemi či jinými finančními nástroji, je osobním rozhodnutím, které by mělo být učiněno pouze po důkladném průzkumu, včetně osobního posouzení rizik a financí a zapojení odborné pomoci v rozsahu, který považujete za nezbytný. Obchodní strategie nebo související informace uvedené v tomto článku mají pouze informativní charakter.