L’ipotesi di mercato efficiente (EMH) afferma che i mercati finanziari sono “informativamente efficienti” in quanto i prezzi delle attività negoziate riflettono tutte le informazioni note in un dato momento. Ma se questo è vero, allora perché i prezzi variano di giorno in giorno nonostante nessuna nuova informazione fondamentale? La risposta riguarda un aspetto che viene comunemente dimenticato tra i singoli trader: la liquidità.
Molte grandi operazioni istituzionali durante il giorno non hanno nulla a che fare con le informazioni e tutto ciò che ha a che fare con la liquidità. Gli investitori che si sentono sovraesposti saranno aggressivamente copertura o liquidare le posizioni, che finirà per influenzare il prezzo. Queste richieste di liquidità sono spesso disposte a pagare un prezzo per uscire dalle loro posizioni, il che può comportare un profitto per i fornitori di liquidità. Questa capacità di trarre profitto dalle informazioni sembra contraddire l’ipotesi di mercato efficiente, ma costituisce la base dell’arbitraggio statistico.
L’arbitraggio statistico mira a capitalizzare il rapporto fondamentale tra prezzo e liquidità sfruttando la percezione di mispricing di uno o più asset in base al valore atteso degli asset generati da un modello statistico.
Key Takeaways
- L’arbitraggio statistico è una strategia di investimento che cerca di trarre profitto dal restringimento di un divario nei prezzi di negoziazione di due o più titoli.
- Stat arb coinvolge diverse strategie, ma tutte si basano su regolarità statistiche o correlazionali tra varie attività in un mercato che tende all’efficienza.
- Anche se ha la parola “arbitraggio” nel suo nome, stat arb può essere altamente rischioso e portare a perdite enormi e sistemiche, come nell’epico crollo dell’hedge fund Long Term Capital Management (LTCM).
Che cos’è l’arbitraggio statistico?
L’arbitraggio statistico, o “stat arb” è nato negli anni ‘ 80 dalle richieste di copertura create dalle operazioni di trading desk di blocco azionario di Morgan Stanley. Morgan Stanley è stata in grado di evitare sanzioni sui prezzi associate a grandi acquisti di blocchi acquistando azioni invece di azioni strettamente correlate come copertura contro le sue posizioni di grandi dimensioni.
Ad esempio, se il trading desk acquistasse un grosso blocco di azioni di Coca-Cola, sarebbe breve un titolo strettamente correlato come PepsiCo per proteggersi da eventuali importanti flessioni del mercato nel breve termine. Ciò ha effettivamente eliminato parte del rischio di mercato mentre l’impresa ha cercato di collocare le azioni acquistate in una transazione a blocchi.
I trader iniziarono presto a pensare a queste “coppie” non come un blocco isolato da eseguire e la sua copertura, ma piuttosto come due lati della stessa strategia di trading, dove i profitti potevano essere fatti piuttosto che semplicemente come strumento di copertura. Questi scambi di coppia alla fine si sono evoluti in diverse strategie più sofisticate volte a sfruttare le differenze statistiche nei prezzi dei titoli a causa di liquidità, volatilità, rischio o altri fattori fondamentali o tecnici. Ora classifichiamo queste strategie collettivamente come arbitraggio statistico.
Tipi di arbitraggio statistico
Esistono molti tipi di arbitraggio statistico creati per sfruttare diversi tipi di opportunità. Mentre alcuni tipi sono stati gradualmente eliminati da un mercato sempre più efficiente, ci sono molte altre opportunità che sono sorte per prendere il loro posto. Qui ci sono solo alcune delle principali strategie stat arb.
Arbitraggio di rischio
L’arbitraggio di rischio è una forma di arbitraggio statistico che cerca di trarre profitto da situazioni di fusione. Gli investitori acquistano azioni nel target e (se si tratta di una transazione di azioni) contemporaneamente accorciano le azioni dell’acquirente. Il risultato è un profitto realizzato dalla differenza tra il prezzo di acquisto e il prezzo di mercato.
A differenza dell’arbitraggio statistico tradizionale, l’arbitraggio del rischio comporta l’assunzione di alcuni rischi. Il rischio maggiore è che la fusione cada e lo stock dell’obiettivo cada ai livelli precedenti la fusione. Un altro rischio riguarda il valore temporale del denaro investito. Fusioni che richiedono molto tempo per passare attraverso possono mangiare in rendimenti annuali degli investitori.
La chiave del successo nell’arbitraggio del rischio è determinare la probabilità e la tempestività della fusione e confrontarla con la differenza di prezzo tra il titolo target e l’offerta di buyout. Alcuni arbitraggi di rischio hanno iniziato a speculare anche sugli obiettivi di acquisizione, il che può portare a profitti sostanzialmente maggiori con un rischio altrettanto maggiore.
Volatility Arbitrage
Volatility arbitrage è un tipo popolare di arbitraggio statistico che si concentra sullo sfruttamento delle differenze tra la volatilità implicita di un’opzione e una previsione della volatilità futura realizzata in un portafoglio delta-neutral. In sostanza, gli arbitraggi della volatilità stanno speculando sulla volatilità del titolo sottostante piuttosto che fare una scommessa direzionale sul prezzo del titolo.
La chiave di questa strategia è accurata previsione dei futuri volatilità, che possono allontanarsi per una varietà di ragioni, tra cui:
- dispute sui Brevetti
- risultati di trial Clinici
- Incerti guadagni
- M&Una speculazione
una Volta che una volatilità arbitraggista ha stimato il futuro volatilità realizzata, lui o lei può iniziare a cercare le opzioni di cui la volatilità implicita è significativamente superiore o inferiore rispetto alla previsione volatilità realizzata per il titolo sottostante. Se la volatilità implicita è inferiore, il trader può acquistare l’opzione e coprire con il titolo sottostante per creare un portafoglio delta-neutral. Allo stesso modo, se la volatilità implicita è più alta, il trader può vendere l’opzione e coprire con il titolo sottostante per creare un portafoglio delta-neutral.
Il commerciante realizzerà quindi un profitto sul commercio quando la volatilità realizzata del titolo sottostante si avvicina alla sua previsione rispetto alla previsione del mercato (o alla volatilità implicita). Il profitto è realizzato dal commercio attraverso il continuo re-hedging richiesto per mantenere il portafoglio delta neutrale.
Reti neurali
Le reti neurali stanno diventando sempre più popolari nell’arena dell’arbitraggio statistico grazie alla loro capacità di trovare relazioni matematiche complesse che sembrano invisibili all’occhio umano. Queste reti sono modelli matematici o computazionali basati su reti neurali biologiche. Sono costituiti da un gruppo di neuroni artificiali interconnessi che elaborano le informazioni utilizzando un approccio connessionista al calcolo—questo significa che cambiano la loro struttura in base alle informazioni esterne o interne che fluiscono attraverso la rete durante la fase di apprendimento.
Essenzialmente, le reti neurali sono modelli di dati statistici non lineari che vengono utilizzati per modellare relazioni complesse tra input e output per trovare modelli nei dati. Ovviamente, qualsiasi modello nei movimenti dei prezzi dei titoli può essere sfruttato a scopo di lucro.
High-Frequency Trading
High-Frequency trading (HFT) è uno sviluppo relativamente nuovo che mira a capitalizzare la capacità dei computer di eseguire rapidamente le transazioni. La spesa nel settore del trading è cresciuta in modo significativo nel corso degli anni e, di conseguenza, ci sono molti programmi in grado di eseguire migliaia di operazioni al secondo. Ora che la maggior parte delle opportunità di arbitraggio statistico sono limitate a causa della concorrenza, la capacità di eseguire rapidamente le operazioni è l’unico modo per scalare i profitti.
Reti neurali sempre più complesse e modelli statistici combinati con computer in grado di scricchiolare i numeri ed eseguire operazioni più velocemente sono la chiave per i profitti futuri per gli arbitrageur.
Come l’arbitraggio statistico influisce sui mercati
L’arbitraggio statistico ha assunto un ruolo fondamentale nel fornire gran parte della liquidità quotidiana nei mercati. Inizialmente, ha contribuito a consentire ai grandi operatori di blocco di effettuare le loro negoziazioni senza influire in modo significativo sui prezzi di mercato, riducendo al contempo la volatilità in questioni come le ricevute di deposito americane (ADR) correlandole più strettamente con le loro azioni madri.
In effetti, le strategie stat arb, man mano che diventano più ampiamente utilizzate e automatizzate, tendono a spingere il mercato verso una maggiore efficienza. Poiché le opportunità di arbitraggio tra le attività sorgono, vengono rapidamente eliminate attraverso l’uso di queste strategie. Di conseguenza, stat arb può portare a un mercato più liquido e più stabile.
Tuttavia, l’arbitraggio statistico andato storto ha anche causato alcuni problemi importanti. Il crollo del Long Term Capital Management (LTCM) nel 1998 ha quasi lasciato il mercato in rovina. Per trarre profitto da tali piccole deviazioni di prezzo, è necessario assumere una leva significativa.
Inoltre, poiché queste operazioni sono automatizzate, ci sono misure di sicurezza integrate. Nel caso di LTCM, ciò significava che si sarebbe liquidato con una mossa verso il basso; il problema era che gli ordini di liquidazione di LTCM innescavano solo più ordini di vendita in un ciclo orribile che alla fine si sarebbe concluso con l’intervento del governo.
Ricorda, la maggior parte dei crash del mercato azionario derivano da problemi di liquidità e leva—l’arena stessa in cui operano gli arbitraggi statistici. Gli algoritmi Stat arb sono stati anche accusati in parte dei “flash crash” che il mercato ha iniziato a sperimentare negli ultimi dieci anni. Un flash crash è un evento nei mercati dei titoli elettronici in cui una rapida svendita di titoli porta a un ciclo di feedback negativo che può causare drastici cali di prezzo nel giro di pochi minuti.
La linea di fondo
L’arbitraggio statistico è una delle strategie di trading più influenti mai ideate, nonostante sia leggermente diminuita in popolarità dal 1990. Oggi, la maggior parte dell’arbitraggio statistico è condotta attraverso il trading ad alta frequenza utilizzando una combinazione di reti neurali e modelli statistici. Non solo queste strategie forniscono liquidità, ma sono anche state in gran parte responsabili di alcuni dei più grandi incidenti che abbiamo visto in aziende come LTCM in passato. Fintanto che le questioni di liquidità e leva finanziaria sono combinate, è probabile che ciò continui a rendere la strategia degna di essere riconosciuta anche per l’investitore comune.