La hipótesis de mercado eficiente (HME) establece que los mercados financieros son «informativamente eficientes» en el sentido de que los precios de los activos negociados reflejan toda la información conocida en un momento dado. Pero si esto es cierto, ¿por qué los precios varían de un día a otro a pesar de que no hay nueva información fundamental? La respuesta implica un aspecto que comúnmente se olvida entre los operadores individuales: la liquidez.
Muchas operaciones institucionales grandes a lo largo del día no tienen nada que ver con la información y todo que ver con la liquidez. Los inversores que se sienten sobreexpuestos cubrirán o liquidarán posiciones agresivamente, lo que terminará afectando el precio. Estos demandantes de liquidez a menudo están dispuestos a pagar un precio para salir de sus posiciones, lo que puede resultar en un beneficio para los proveedores de liquidez. Esta capacidad de beneficiarse de la información parece contradecir la hipótesis del mercado eficiente, pero constituye la base del arbitraje estadístico.
El arbitraje estadístico tiene como objetivo capitalizar la relación fundamental entre precio y liquidez beneficiándose de la percepción de precios erróneos de uno o más activos basados en el valor esperado de los activos generados a partir de un modelo estadístico.
Conclusiones clave
- El arbitraje estadístico es una estrategia de inversión que busca beneficiarse de la reducción de una brecha en los precios de negociación de dos o más valores.
- Stat arb implica varias estrategias diferentes, pero todas se basan en regularidades estadísticas o correlacionales entre varios activos en un mercado que tiende a la eficiencia.
- A pesar de que tiene la palabra «arbitraje» en su nombre, stat arb puede ser altamente arriesgado y conducir a pérdidas enormes y sistémicas, como en el colapso épico del fondo de cobertura Long Term Capital Management (LTCM).
¿Qué Es la Estadística de Arbitraje?
Arbitraje estadístico, o» arb de estadísticas», se originó en la década de 1980 a partir de las demandas de cobertura creadas por las operaciones de la mesa de negociación de bloques de capital de Morgan Stanley. Morgan Stanley fue capaz de evitar las penalizaciones de precios asociadas con las compras de grandes bloques mediante la compra de acciones en lugar de acciones estrechamente correlacionadas como cobertura contra sus grandes posiciones.
Por ejemplo, si la mesa de operaciones comprara un gran bloque de acciones de Coca-Cola, cortaría una acción estrechamente correlacionada como PepsiCo para protegerse contra cualquier recesión importante en el mercado durante el corto plazo. Esto eliminó de hecho parte del riesgo de mercado, mientras que la empresa trató de colocar las acciones que había comprado en una transacción en bloque.
Los operadores pronto comenzaron a pensar en estos «pares» no como un bloque aislado que se ejecutaría y su cobertura, sino más bien como dos lados de la misma estrategia comercial, donde se podían obtener ganancias en lugar de simplemente como una herramienta de cobertura. Estas operaciones de pares finalmente evolucionaron en varias estrategias más sofisticadas destinadas a aprovechar las diferencias estadísticas en los precios de los valores debido a la liquidez, la volatilidad, el riesgo u otros factores fundamentales o técnicos. Ahora clasificamos colectivamente estas estrategias como arbitraje estadístico.
Tipos de Arbitraje estadístico
Hay muchos tipos de arbitraje estadístico creados para aprovechar varios tipos diferentes de oportunidades. Si bien algunos tipos han sido eliminados gradualmente por un mercado cada vez más eficiente, han surgido varias otras oportunidades para ocupar su lugar. Estas son solo algunas de las principales estrategias de arb de estadísticas.
Arbitraje de riesgo
El arbitraje de riesgo es una forma de arbitraje estadístico que busca beneficiarse de situaciones de fusión. Los inversores compran acciones en el objetivo y (si se trata de una transacción de acciones) cortan simultáneamente las acciones del adquirente. El resultado es un beneficio obtenido de la diferencia entre el precio de compra y el precio de mercado.
A diferencia del arbitraje estadístico tradicional, el arbitraje de riesgos implica asumir algunos riesgos. El mayor riesgo es que la fusión se lleve a cabo y las acciones del objetivo caigan a sus niveles previos a la fusión. Otro riesgo se refiere al valor temporal del dinero invertido. Las fusiones que tardan mucho tiempo en llevarse a cabo pueden afectar a los rendimientos anuales de los inversores.
La clave del éxito en el arbitraje de riesgos es determinar la probabilidad y oportunidad de la fusión y compararla con la diferencia de precio entre las acciones objetivo y la oferta de compra. Algunos árbitros de riesgos también han comenzado a especular sobre objetivos de adquisición, lo que puede conducir a ganancias sustancialmente mayores con un riesgo igualmente mayor.
Arbitraje de volatilidad
El arbitraje de volatilidad es un tipo popular de arbitraje estadístico que se centra en aprovechar las diferencias entre la volatilidad implícita de una opción y un pronóstico de la volatilidad futura realizada en una cartera neutral de delta. Esencialmente, los árbitros de volatilidad están especulando sobre la volatilidad del valor subyacente en lugar de hacer una apuesta direccional sobre el precio del valor.
La clave de esta estrategia es pronosticar con precisión la volatilidad futura, que puede perderse por una variedad de razones, incluidas:
- Disputas de patentes
- Resultados de ensayos clínicos
- Ganancias inciertas
- M&Una especulación
Una vez que un árbitro de volatilidad ha estimado la volatilidad futura realizada, puede comenzar a buscar opciones donde la volatilidad implícita sea significativamente menor o mayor que la volatilidad prevista realizada para el valor subyacente. Si la volatilidad implícita es menor, el operador puede comprar la opción y protegerse con el valor subyacente para crear una cartera neutra en delta. Del mismo modo, si la volatilidad implícita es mayor, el operador puede vender la opción y protegerse con el valor subyacente para crear una cartera neutra en delta.
El trader obtendrá un beneficio en la operación cuando la volatilidad realizada del valor subyacente se acerque más a su pronóstico que al pronóstico del mercado (o volatilidad implícita). El beneficio se obtiene de la operación a través de la cobertura continua requerida para mantener la delta de la cartera neutral.
Redes neuronales
Las redes neuronales se están volviendo cada vez más populares en el ámbito del arbitraje estadístico debido a su capacidad para encontrar relaciones matemáticas complejas que parecen invisibles para el ojo humano. Estas redes son modelos matemáticos o computacionales basados en redes neuronales biológicas. Consisten en un grupo de neuronas artificiales interconectadas que procesan la información utilizando un enfoque de computación conexionista, lo que significa que cambian su estructura en función de la información externa o interna que fluye a través de la red durante la fase de aprendizaje.
Esencialmente, las redes neuronales son modelos de datos estadísticos no lineales que se utilizan para modelar relaciones complejas entre entradas y salidas para encontrar patrones en los datos. Obviamente, cualquier patrón en los movimientos de los precios de los valores puede ser explotado con fines de lucro.
Comercio de alta frecuencia
El comercio de alta frecuencia (HFT) es un desarrollo relativamente nuevo que tiene como objetivo capitalizar la capacidad de las computadoras para ejecutar transacciones rápidamente. El gasto en el sector comercial ha crecido significativamente a lo largo de los años y, como resultado, hay muchos programas capaces de ejecutar miles de operaciones por segundo. Ahora que la mayoría de las oportunidades de arbitraje estadístico son limitadas debido a la competencia, la capacidad de ejecutar operaciones rápidamente es la única manera de escalar las ganancias.
Las redes neuronales y los modelos estadísticos cada vez más complejos, combinados con computadoras capaces de calcular números y ejecutar operaciones más rápido, son la clave de las ganancias futuras para los árbitros.
Cómo afecta el Arbitraje Estadístico a los Mercados
El arbitraje estadístico ha llegado a desempeñar un papel vital en la provisión de gran parte de la liquidez cotidiana en los mercados. Inicialmente, ayudó a los operadores de grandes bloques a realizar sus operaciones sin afectar significativamente los precios de mercado, al tiempo que redujo la volatilidad en temas como los recibos de depósito estadounidenses (ADR) al correlacionarlos más estrechamente con sus acciones matrices.
De hecho, las estrategias arb estadísticas, a medida que se utilizan y automatizan más, tienden a impulsar al mercado hacia una mayor eficiencia. A medida que surgen oportunidades de arbitraje entre activos, se eliminan rápidamente mediante el uso de estas estrategias. Como resultado, stat arb puede conducir a un mercado más líquido y estable.
Sin embargo, el arbitraje estadístico que salió mal también ha causado algunos problemas importantes. El colapso de la Gestión de Capital a Largo Plazo (LTCM) en 1998 casi dejó el mercado en ruinas. Para beneficiarse de estas pequeñas desviaciones de precios, es necesario asumir un apalancamiento significativo.
Además, como estas operaciones están automatizadas, hay medidas de seguridad integradas. En el caso de LTCM, esto significaba que se liquidaría en un movimiento hacia abajo; el problema era que las órdenes de liquidación de LTCM solo desencadenaban más órdenes de venta en un círculo horrible que finalmente terminaría con la intervención del gobierno.
Recuerde, la mayoría de las caídas del mercado de valores surgen de problemas de liquidez y apalancamiento, el ámbito en el que operan los árbitros estadísticos. Los algoritmos Stat arb también han sido culpados en parte por los «bloqueos repentinos» que el mercado ha comenzado a experimentar en la última década. Un colapso repentino es un evento en los mercados electrónicos de valores en el que una venta rápida de valores conduce a un bucle de retroalimentación negativa que puede causar caídas dramáticas de los precios en cuestión de minutos.
La línea de fondo
El arbitraje estadístico es una de las estrategias comerciales más influyentes jamás ideadas, a pesar de haber disminuido ligeramente en popularidad desde la década de 1990. Hoy en día, la mayoría del arbitraje estadístico se realiza a través del comercio de alta frecuencia utilizando una combinación de redes neuronales y modelos estadísticos. Estas estrategias no solo proporcionan liquidez, sino que también han sido en gran medida responsables de algunas de las mayores caídas que hemos visto en empresas como LTCM en el pasado. Mientras los problemas de liquidez y apalancamiento se combinen, es probable que esto continúe haciendo que la estrategia valga la pena reconocer incluso para el inversor común.