La estrategia comercial implementada en este proyecto se llama "Comercio estadístico de arbitraje", También conocido como" Comercio de pares ", que es una estrategia contraria diseñada para beneficiarse del comportamiento de reversión a la media de una determinada relación de pares. La suposición detrás de esta estrategia es que la propagación a partir de pares que muestran propiedades de cointegración es reversible en la naturaleza y, por lo tanto, proporcionará oportunidades de arbitraje si la dispersión se desvía significativamente de la media.
La estrategia comercial se volverá a probar para el período comprendido entre el 01/01/2012 y el 30/06/2017. Este período se dividirá en una prueba retrospectiva dentro de la muestra que se realizará entre el 01/01/2012 y el 31/12/2015 y el resto que se utilizará para la prueba retrospectiva fuera de la muestra.
Antes de definir la estrategia, tengo que determinar qué acciones serán elegibles para el comercio. Para esto, estableceré los límites diarios de volumen de comercio, cointegración y correlación. Una vez que se ha limpiado el universo de existencias, puede comenzar la prueba posterior.
Dado el universo de existencias elegido, primero aplicaré un filtro para aquellos que no tienen precios diarios completos para el horizonte temporal dado. Una vez que se eliminan esas acciones, establecí un volumen mínimo de negociación diaria promedio de 15 millones de pesos (MXN) para ser elegible para la negociación.
Ahora que las acciones han sido filtradas por sus datos y liquidez diaria, cada par de acciones posible para cada industria será probado para la cointegración. Se realizará una prueba de ADF de tal manera que la hipótesis alternativa sea que el par a probar es estacionario. La hipótesis nula será rechazada para valores de p <0.025.
El filtro final a utilizar es la correlación. Aquellos pares con un coeficiente de correlación inferior a 0.60 serán eliminados. Los siguientes pares son los que hicieron el corte:
El siguiente es un diagrama de dispersión de los precios de cada uno de los pares restantes que se utilizarán en la estrategia de negociación:
Ahora, se crearán zscores para cada relación de precios que quede. El horizonte de tiempo utilizado en los cálculos de la media móvil y la desviación estándar para construir las puntuaciones z es de 60 días. Así es como se ven los gráficos zscore con líneas de desviación estándar + 2 / -2:
La estrategia comercial consistirá en crear un venta primaria señal para el cociente del par (acortar el stock relativamente caro y comprar simultáneamente el stock relativamente barato) si el par se negocia entre 2 y 2.25 desviaciones estándar por encima de la media, en cuyo punto, el 75% del capital de riesgo disponible para ese cociente será vendido. UNA venta secundaria La señal para la relación del par aparece para el 25% restante del capital de riesgo si el puntaje z del par cruza 2.25 desviaciones estándar. Un análogo compra primaria y compra secundaria Las señales se crean cuando el par se negocia por debajo de 2 y 2.25 desviaciones estándar respectivamente por debajo de la media. La utilidad de las señales de entrada de dos pasos se evaluará utilizando la relación Sharpe de los resultados agregados una vez que se complete la prueba inversa. La señal de salida de cada operación se activará una vez que la puntuación z del par cruce 0.
Si uno tratara a cada par como un intercambio individual, estos son los resultados que se habrían obtenido:
Como se puede ver, los resultados varían considerablemente entre pares. La reducción máxima oscila entre un mínimo del 2% y un máximo del 32%. CAGR varía de 12% a 31%. Si la correlación de los rendimientos de cada par es baja, la estrategia podría beneficiarse de la diversificación. Echemos un vistazo a la matriz de correlación:
Esta es la curva de equidad que se generó para cada uno de los pares analizados previamente:
Asignar todo el capital de riesgo a un solo par puede ser demasiado arriesgado. Dado que las correlaciones observadas entre pares son relativamente bajas, analicemos la siguiente estrategia: ahora asumiremos que cada par restante recibe la misma asignación de capital de riesgo inicial.
Primero, analizamos las operaciones primarias y secundarias por separado y probamos para ver si ganamos al implementar las señales de entrada separadas (primaria y secundaria). La relación Sharpe de una cartera mejorará si se agrega un nuevo instrumento si se cumple la siguiente condición:
La evaluación de la expresión anterior da como resultado 2.41> 2.12; Dado que esta condición es verdadera, ejecutar la estrategia usando ambas señales de entrada dará como resultado una relación Sharpe más alta para esta estrategia de negociación.
Estos son los resultados finales de la estrategia comercial completa:
Lo primero que debe notarse es que la relación de Sharpe en la muestra (2.79) es más alta que la que se calculó anteriormente utilizando solo operaciones de señal primaria (2.41). En segundo lugar, la reducción máxima de esta estrategia es considerablemente baja, lo que permite una flexibilidad significativa en el uso del apalancamiento. En tercer lugar, podemos observar que los resultados fuera de la muestra son más bajos, pero aún ofrecen retornos excepcionales ajustados al riesgo.
Aquí está la curva de capital generada a partir de esta estrategia:
No hay una comparación directa para usar con los resultados presentados anteriormente, pero podemos estimar la correlación de esta estrategia con el índice bursátil de México, el IPC (google ticker "INDEXBMV: ME"). Sobre los datos de la muestra, el coeficiente de correlación es 0.62, lo que podría proporcionar beneficios de diversificación a una "cartera de mercado". Otra estrategia que puede implementar este modelo es "equiparar una cartera larga y corta neutral en el mercado". Esta estrategia consiste en seguir una estrategia de inversión pasiva utilizando futuros del índice de mercado (con un equivalente teórico a la posición de reserva de efectivo necesaria para acortar el stock) y busca generar algo de alfa con nuestra estrategia de arbitraje estadístico.
conclusiones:
Hay oportunidades significativas para aprovechar el mercado de valores mexicano con estrategias adecuadas para muchos tipos de inversores.
También hay que darse cuenta de que todavía hay algunas cosas a considerar antes de implementar esta estrategia comercial; muchos dependerán del tipo de inversor:
Dada la baja reducción máxima observada en esta estrategia, el uso prudente del apalancamiento puede mejorar aún más los resultados anteriores
Los resultados anteriores no tienen en cuenta los costos comerciales implícitos y explícitos.
Se recomienda realizar más pruebas de respaldo, particularmente en diferentes períodos de tiempo, para obtener un mejor manejo del desempeño de esta estrategia comercial en diferentes condiciones de mercado. También se puede probar la estrategia utilizando diferentes valores para variables como niveles de entrada, asignación de capital de riesgo, horizonte temporal, correlación y nivel de confianza en la prueba ADF
Al igual que con las señales de entrada de dos pasos, uno puede probar los resultados utilizando estrategias de salida de varios pasos. De particular importancia será la implementación de stop loss que pueden basarse en diferentes niveles de zscore, correlación, volatilidad, etc.
La suposición es que todas las existencias utilizadas en la estrategia se pueden acortar. Pueden surgir complicaciones en la implementación real de la estrategia.
Bibliografía:
CHAN, Ernesto. Comercio algorítmico, estrategias ganadoras y su fundamento.
TSAY, Ruey. Análisis de series de tiempo financieras
CUANTINSTI Conferencia sobre arbitraje estadístico (intercambio de pares y arbitraje de índice)
Gracias por el A2A. No hay mucho que agregar a Santiago Martin Zubieta OrtizLa respuesta. Necesitaría construir un gráfico donde los vértices son personas y dibujar bordes entre pares de personas que son amigos / conectados. El tendrías que realizar un Búsqueda de amplitud en dicho gráfico comenzando con una de las personas de la pareja que le interesa y navegue a través de los amigos de amigos ha...
Arbitraje estadístico: comercio de pares en el mercado bursátil mexicano
La estrategia comercial implementada en este proyecto se llama "Comercio estadístico de arbitraje", También conocido como" Comercio de pares ", que es una estrategia contraria diseñada para beneficiarse del comportamiento de reversión a la media de una determinada relación de pares. La suposición detrás de esta estrategia es que la propagación a partir de pares que muestran propiedades de cointegración es reversible en la naturaleza y, por lo tanto, proporcionará oportunidades de arbitraje si la dispersión se desvía significativamente de la media.
La estrategia comercial se volverá a probar para el período comprendido entre el 01/01/2012 y el 30/06/2017. Este período se dividirá en una prueba retrospectiva dentro de la muestra que se realizará entre el 01/01/2012 y el 31/12/2015 y el resto que se utilizará para la prueba retrospectiva fuera de la muestra.
Antes de definir la estrategia, tengo que determinar qué acciones serán elegibles para el comercio. Para esto, estableceré los límites diarios de volumen de comercio, cointegración y correlación. Una vez que se ha limpiado el universo de existencias, puede comenzar la prueba posterior.
Dado el universo de existencias elegido, primero aplicaré un filtro para aquellos que no tienen precios diarios completos para el horizonte temporal dado. Una vez que se eliminan esas acciones, establecí un volumen mínimo de negociación diaria promedio de 15 millones de pesos (MXN) para ser elegible para la negociación.
Ahora que las acciones han sido filtradas por sus datos y liquidez diaria, cada par de acciones posible para cada industria será probado para la cointegración. Se realizará una prueba de ADF de tal manera que la hipótesis alternativa sea que el par a probar es estacionario. La hipótesis nula será rechazada para valores de p <0.025.
El filtro final a utilizar es la correlación. Aquellos pares con un coeficiente de correlación inferior a 0.60 serán eliminados. Los siguientes pares son los que hicieron el corte:
El siguiente es un diagrama de dispersión de los precios de cada uno de los pares restantes que se utilizarán en la estrategia de negociación:
Ahora, se crearán zscores para cada relación de precios que quede. El horizonte de tiempo utilizado en los cálculos de la media móvil y la desviación estándar para construir las puntuaciones z es de 60 días. Así es como se ven los gráficos zscore con líneas de desviación estándar + 2 / -2:
La estrategia comercial consistirá en crear un venta primaria señal para el cociente del par (acortar el stock relativamente caro y comprar simultáneamente el stock relativamente barato) si el par se negocia entre 2 y 2.25 desviaciones estándar por encima de la media, en cuyo punto, el 75% del capital de riesgo disponible para ese cociente será vendido. UNA venta secundaria La señal para la relación del par aparece para el 25% restante del capital de riesgo si el puntaje z del par cruza 2.25 desviaciones estándar. Un análogo compra primaria y compra secundaria Las señales se crean cuando el par se negocia por debajo de 2 y 2.25 desviaciones estándar respectivamente por debajo de la media. La utilidad de las señales de entrada de dos pasos se evaluará utilizando la relación Sharpe de los resultados agregados una vez que se complete la prueba inversa. La señal de salida de cada operación se activará una vez que la puntuación z del par cruce 0.
Si uno tratara a cada par como un intercambio individual, estos son los resultados que se habrían obtenido:
Como se puede ver, los resultados varían considerablemente entre pares. La reducción máxima oscila entre un mínimo del 2% y un máximo del 32%. CAGR varía de 12% a 31%. Si la correlación de los rendimientos de cada par es baja, la estrategia podría beneficiarse de la diversificación. Echemos un vistazo a la matriz de correlación:
Esta es la curva de equidad que se generó para cada uno de los pares analizados previamente:
Asignar todo el capital de riesgo a un solo par puede ser demasiado arriesgado. Dado que las correlaciones observadas entre pares son relativamente bajas, analicemos la siguiente estrategia: ahora asumiremos que cada par restante recibe la misma asignación de capital de riesgo inicial.
Primero, analizamos las operaciones primarias y secundarias por separado y probamos para ver si ganamos al implementar las señales de entrada separadas (primaria y secundaria). La relación Sharpe de una cartera mejorará si se agrega un nuevo instrumento si se cumple la siguiente condición:
La evaluación de la expresión anterior da como resultado 2.41> 2.12; Dado que esta condición es verdadera, ejecutar la estrategia usando ambas señales de entrada dará como resultado una relación Sharpe más alta para esta estrategia de negociación.
Estos son los resultados finales de la estrategia comercial completa:
Lo primero que debe notarse es que la relación de Sharpe en la muestra (2.79) es más alta que la que se calculó anteriormente utilizando solo operaciones de señal primaria (2.41). En segundo lugar, la reducción máxima de esta estrategia es considerablemente baja, lo que permite una flexibilidad significativa en el uso del apalancamiento. En tercer lugar, podemos observar que los resultados fuera de la muestra son más bajos, pero aún ofrecen retornos excepcionales ajustados al riesgo.
Aquí está la curva de capital generada a partir de esta estrategia:
No hay una comparación directa para usar con los resultados presentados anteriormente, pero podemos estimar la correlación de esta estrategia con el índice bursátil de México, el IPC (google ticker "INDEXBMV: ME"). Sobre los datos de la muestra, el coeficiente de correlación es 0.62, lo que podría proporcionar beneficios de diversificación a una "cartera de mercado". Otra estrategia que puede implementar este modelo es "equiparar una cartera larga y corta neutral en el mercado". Esta estrategia consiste en seguir una estrategia de inversión pasiva utilizando futuros del índice de mercado (con un equivalente teórico a la posición de reserva de efectivo necesaria para acortar el stock) y busca generar algo de alfa con nuestra estrategia de arbitraje estadístico.
conclusiones:
Hay oportunidades significativas para aprovechar el mercado de valores mexicano con estrategias adecuadas para muchos tipos de inversores.
También hay que darse cuenta de que todavía hay algunas cosas a considerar antes de implementar esta estrategia comercial; muchos dependerán del tipo de inversor:
Bibliografía:
CHAN, Ernesto. Comercio algorítmico, estrategias ganadoras y su fundamento.
TSAY, Ruey. Análisis de series de tiempo financieras
CUANTINSTI Conferencia sobre arbitraje estadístico (intercambio de pares y arbitraje de índice)
Fuente: Arbitraje estadístico utilizando el comercio de pares en el mercado bursátil mexicano