den effektive markedshypotesen (EMH) sier at finansmarkedene er «informasjonseffektive» ved at prisene på de omsatte eiendelene gjenspeiler all kjent informasjon til enhver tid. Men hvis dette er sant, hvorfor varierer prisene fra dag til dag til tross for ingen ny grunnleggende informasjon? Svaret innebærer et aspekt som ofte glemmes blant individuelle handelsmenn: likviditet.Mange store institusjonelle handler gjennom dagen har ingenting å gjøre med informasjon og alt å gjøre med likviditet. Investorer som føler seg overeksponerte vil aggressivt sikre eller likvidere posisjoner, noe som vil ende opp med å påvirke prisen. Disse likviditetskravene er ofte villige til å betale en pris for å gå ut av sine posisjoner, noe som kan resultere i et overskudd for likviditetsleverandører. Denne evnen til å tjene på informasjon ser ut til å motsette seg den effektive markedshypotesen, men danner grunnlaget for statistisk arbitrage.Statistisk arbitrasje tar sikte på å utnytte det grunnleggende forholdet mellom pris og likviditet ved å tjene på den oppfattede feilprisingen av en eller flere eiendeler basert på forventet verdi av eiendelene generert fra en statistisk modell.
Key Takeaways
- Statistisk arbitrage Er En investeringsstrategi som søker å tjene på innsnevring av et gap i handelsprisene på to eller flere verdipapirer.Stat arb innebærer flere forskjellige strategier, men alle er avhengige av statistiske eller korrelasjonelle regulariteter mellom ulike eiendeler i et marked som har en tendens til effektivitet.selv om det har ordet «arbitrage» i navnet, kan stat arb være svært risikabelt og føre til enorme og systemiske tap, for eksempel i den episke sammenbruddet av hedgefondet Long Term Capital Management (LTCM).
Hva Er Statistisk Arbitrage?
Statistisk arbitrage, eller» stat arb » oppsto på 1980-tallet ut av sikringsbehovene skapt av Morgan Stanleys aksjeblokkhandel. Morgan Stanley var i stand til å unngå prisstraff knyttet til store blokkkjøp ved å kjøpe aksjer i stedet for nært korrelerte aksjer som sikring mot sine store posisjoner.For eksempel, hvis handelsdisken kjøpte En stor blokk med aksjer I Coca-Cola, ville Det kortslutte en nært korrelert aksje som PepsiCo for å sikre seg mot eventuelle store nedgangstider i markedet på kort sikt. Dette eliminert effektivt noe av markedsrisikoen mens firmaet forsøkte å plassere aksjen den hadde kjøpt i en blokktransaksjon.Traders begynte snart å tenke på disse «parene» ikke som en isolert blokk som skulle utføres og sikringen, men heller som to sider av samme handelsstrategi, hvor fortjeneste kunne gjøres i stedet for bare som sikringsverktøy. Disse parhandlene utviklet seg til flere mer sofistikerte strategier for å utnytte statistiske forskjeller i sikkerhetspriser på grunn av likviditet, volatilitet, risiko eller andre grunnleggende eller tekniske faktorer. Vi klassifiserer nå disse strategiene kollektivt som statistisk arbitrage.
Typer Statistisk Arbitrage
det er mange typer statistisk arbitrage opprettet for å dra nytte av flere forskjellige typer muligheter. Mens noen typer har blitt faset ut av en stadig mer effektiv markedsplass, er det flere andre muligheter som har oppstått for å ta plass. Her er bare noen av de primære stat arb strategier.
Risiko Arbitrage
risiko arbitrage er en form for statistisk arbitrage som søker å tjene på fusjonssituasjoner. Investorer kjøper aksjer i målet og (hvis det er en aksjetransaksjon) samtidig kort aksjen til overtakeren. Resultatet er et overskudd realisert fra forskjellen mellom buyout-prisen og markedsprisen.
I Motsetning til tradisjonell statistisk arbitrage, innebærer risiko arbitrage å ta på seg noen risikoer. Den største risikoen er at fusjonen vil falle gjennom og målets aksje vil falle til pre-fusjonen nivåer. En annen risiko omhandler tidsverdien av pengene investert. Fusjoner som tar lang tid å gå gjennom, kan spise inn i investorers årlige avkastning.nøkkelen til suksess i risikoarbitrage er å bestemme sannsynligheten og aktualiteten til fusjonen og sammenligne den med forskjellen i pris mellom målaksjen og buyout-tilbudet. Noen risiko arbitrageurs har begynt å spekulere på overtakelsesmål også, noe som kan føre til vesentlig større fortjeneste med like større risiko.
Volatilitet Arbitrage
Volatilitet arbitrage Er en populær type statistisk arbitrage som fokuserer på å utnytte forskjellene mellom den implisitte volatiliteten til et alternativ og en prognose for fremtidig realisert volatilitet i en deltanøytral portefølje. I hovedsak spekulerer volatilitetsarbitrageurs på volatiliteten til den underliggende sikkerheten i stedet for å gjøre en retningsbestemt innsats på sikkerhetens pris.
nøkkelen til denne strategien er nøyaktig prognoser fremtidig volatilitet, som kan fjerne seg for en rekke årsaker, inkludert:
Patent tvister
Nevrale Nettverk
Nevrale nettverk blir stadig mer populære i den statistiske arbitrage-arenaen på grunn av deres evne til å finne komplekse matematiske forhold som virker usynlige for det menneskelige øye. Disse nettverkene er matematiske eller beregningsmodeller basert på biologiske nevrale nettverk. De består av en gruppe sammenkoblede kunstige nevroner som behandler informasjon ved hjelp av en connectionist tilnærming til beregning—dette betyr at de endrer strukturen basert på den eksterne eller interne informasjonen som strømmer gjennom nettverket i læringsfasen.nevrale nettverk er i Hovedsak ikke-lineære statistiske datamodeller som brukes til å modellere komplekse forhold mellom innganger og utganger for å finne mønstre i data. Åpenbart kan ethvert mønster i verdipapirprisbevegelser utnyttes for profitt.
Høyfrekvent Handel
Høyfrekvent handel (HFT) er en relativt ny utvikling som tar sikte på å kapitalisere på datamaskinens evne til raskt å utføre transaksjoner. Utgifter i handelssektoren har vokst betydelig gjennom årene, og som et resultat er det mange programmer som kan utføre tusenvis av handler per sekund. Nå som de fleste statistiske arbitrasjemuligheter er begrenset på grunn av konkurranse, er evnen til raskt å utføre handler den eneste måten å skalere fortjenesten på.Stadig mer komplekse nevrale nettverk og statistiske modeller kombinert med datamaskiner som kan knase tall og utføre handler raskere, er nøkkelen til fremtidig fortjeneste for arbitrageurs.
Hvordan Statistisk Arbitrage Påvirker Markeder
Statistisk arbitrage har kommet til å spille en viktig rolle i å gi mye av den daglige likviditeten i markedene. I utgangspunktet bidro det til at store blokkhandlere kunne plassere sine handler uten å påvirke markedsprisene betydelig, samtidig som de reduserte volatiliteten i saker som American depositary receipts (Adr) ved å korrelere dem nærmere med sine overordnede aksjer.faktisk, stat arb strategier, som de blir mer utbredt og automatisert, har en tendens til å presse markedet mot større effektivitet. Som arbitrage muligheter mellom eiendeler oppstår, de er raskt eliminert gjennom bruk av disse strategiene. Som et resultat kan stat arb føre til et mer flytende, mer stabilt marked.
statistisk arbitrage har imidlertid også forårsaket noen store problemer. Sammenbruddet Av Long Term Capital Management (LTCM) tilbake i 1998 forlot nesten markedet i ruiner. For å tjene på slike små prisavvik, er det nødvendig å ta på seg betydelig innflytelse.
Dessuten, fordi disse handlene er automatiserte, er det innebygde sikkerhetstiltak. I LTCMS tilfelle betydde dette at det ville likvide ved et trekk nedover; problemet var AT LTCMS likvidasjonsordrer bare utløste flere salgsordrer i en fryktelig sløyfe som til slutt ville bli avsluttet med statlig inngrep.
Husk at de fleste aksjemarkedskrasjer oppstår fra problemer med likviditet og innflytelse—selve arenaen der statistiske arbitrageurs opererer. Stat arb algoritmer har også fått skylden delvis for «flash krasjer» at markedet har begynt å oppleve det siste tiåret. En flashkrasj er en hendelse i elektroniske verdipapirmarkeder hvor en rask salg av verdipapirer fører til en negativ tilbakemeldingssløyfe som kan føre til dramatiske prisfall over noen minutter.
The Bottom Line
Statistisk arbitrage er en av de mest innflytelsesrike trading strategier noensinne utviklet, til tross for å ha sunket litt i popularitet siden 1990-tallet. I Dag, mest statistiske arbitrage er gjennomført gjennom høyfrekvent handel ved hjelp av en kombinasjon av nevrale nettverk og statistiske modeller. Ikke bare gir disse strategiene likviditet, men de har også vært i stor grad ansvarlige for noen av de største krasjene vi har sett i firmaer som LTCM tidligere. Så lenge likviditets-og gearingsproblemer kombineres, vil dette trolig fortsette å gjøre strategien verdt å gjenkjenne selv for den felles investoren.
– >
– >
– >
– >
– >