de efficiënte markthypothese (EMH) stelt dat financiële markten “informatief efficiënt” zijn in die zin dat de prijzen van de verhandelde activa alle bekende informatie op een bepaald moment weergeven. Maar als dit waar is, waarom verschillen de prijzen dan van dag tot dag ondanks het ontbreken van nieuwe fundamentele informatie? Het antwoord betreft een aspect dat vaak wordt vergeten bij individuele handelaren: liquiditeit.
veel grote institutionele transacties gedurende de dag hebben niets te maken met informatie en alles met liquiditeit. Beleggers die zich overbelicht voelen, zullen agressief posities afdekken of liquideren, wat uiteindelijk van invloed zal zijn op de prijs. Deze liquiditeitsverschaffers zijn vaak bereid een prijs te betalen om hun posities te verlaten, wat kan resulteren in een winst voor liquiditeitsverschaffers. Dit vermogen om te profiteren van informatie lijkt in tegenspraak met de efficiënte markthypothese, maar vormt de basis van statistische arbitrage.
statistische arbitrage is bedoeld om te profiteren van de fundamentele relatie tussen prijs en liquiditeit door te profiteren van de vermeende verkeerde prijsstelling van een of meer activa op basis van de verwachte waarde van de activa gegenereerd uit een statistisch model.
Key Takeaways
- statistische arbitrage is een beleggingsstrategie die streeft naar het verkleinen van een kloof in de handelsprijzen van twee of meer effecten.
- Stat arb omvat verschillende strategieën, maar alle berusten op statistische of correlatie-regulariteiten tussen verschillende activa in een markt die neigt naar efficiëntie.
- hoewel het woord “arbitrage” in zijn naam staat, kan stat arb zeer riskant zijn en leiden tot enorme en systemische verliezen, zoals bij de epische ineenstorting van het hedgefonds Long Term Capital Management (LTCM).
Wat is statistische Arbitrage?
statistische arbitrage, of” stat arb “is ontstaan in de jaren 1980 uit de hedging eisen gecreëerd door Morgan Stanley’ s equity block trading desk operations. Morgan Stanley was in staat om prijssancties in verband met grote block aankopen te voorkomen door de aankoop van aandelen in plaats van nauw gecorreleerde aandelen als een afdekking tegen zijn grote posities.
bijvoorbeeld, indien de trading desk een groot deel van de aandelen in Coca-Cola zou kopen, zou het een nauw gecorreleerd aandeel zoals PepsiCo tekort schieten om zich af te dekken tegen eventuele grote dalingen op de markt op korte termijn. Dit elimineerde effectief een deel van het marktrisico, terwijl het bedrijf probeerde om de aandelen die het had gekocht in een bloktransactie te plaatsen.
handelaren begonnen al snel deze “paren” niet als een geïsoleerd blok uit te voeren en de afdekking ervan, maar eerder als twee kanten van dezelfde handelsstrategie, waar winsten konden worden gemaakt in plaats van gewoon als hedging tool. Deze paar transacties uiteindelijk geëvolueerd in een aantal meer geavanceerde strategieën gericht op het gebruik van statistische verschillen in de effectenprijzen als gevolg van liquiditeit, volatiliteit, risico, of andere fundamentele of technische factoren. We classificeren deze strategieën nu gezamenlijk als statistische arbitrage.
soorten statistische Arbitrage
Er zijn vele soorten statistische arbitrage gecreëerd om gebruik te maken van verschillende soorten mogelijkheden. Terwijl sommige soorten zijn uitgefaseerd door een steeds efficiëntere markt, zijn er verschillende andere mogelijkheden die zijn ontstaan om hun plaats in te nemen. Hier zijn slechts een paar van de primaire stat arb strategieën.
Risicoarbitrage
Risicoarbitrage is een vorm van statistische arbitrage die tracht te profiteren van fusiesituaties. Beleggers kopen aandelen in het doel en (als het een voorraadtransactie is) tegelijkertijd short het aandeel van de acquirer. Het resultaat is een winst gerealiseerd uit het verschil tussen de buy-out prijs en de marktprijs.
In tegenstelling tot traditionele statistische arbitrage houdt risicoarbitrage het nemen van bepaalde risico ‘ s in. Het grootste risico is dat de fusie zal vallen door en het aandeel van de doelgroep zal dalen tot het niveau van vóór de fusie. Een ander risico gaat over de tijdswaarde van het geïnvesteerde geld. Fusies die veel tijd in beslag nemen, kunnen de jaarlijkse rendementen van beleggers verteren.
de sleutel tot succes bij risicoarbitrage is het bepalen van de waarschijnlijkheid en de tijdigheid van de fusie en het vergelijken daarvan met het prijsverschil tussen het doelbestand en het overnamebod. Sommige risicoarbitrages zijn ook begonnen te speculeren over overnamedoelstellingen, wat kan leiden tot aanzienlijk grotere winsten met een even groter risico.
Volatiliteitsarbitrage
Volatiliteitsarbitrage is een populaire vorm van statistische arbitrage die zich richt op het benutten van de verschillen tussen de impliciete volatiliteit van een optie en een prognose van de in de toekomst gerealiseerde volatiliteit in een delta-neutrale portefeuille. In wezen speculeren volatiliteitsarbitrageurs op de volatiliteit van het onderliggende effect in plaats van een directionele inzet te maken op de prijs van het effect.
De sleutel tot deze strategie is het nauwkeurig voorspellen van toekomstige volatiliteit, die verdwaalde voor een verscheidenheid van redenen, waaronder:
- octrooigeschillen
- Klinische trial resultaten
- Onzekere winst
- M&Een speculatie
Zodra een volatiliteit arbitrageur heeft een schatting gemaakt van de toekomstige gerealiseerde volatiliteit, hij of zij kan beginnen om te zoeken naar mogelijkheden waar de impliciete volatiliteit is ofwel significant lager of hoger dan de prognose gerealiseerde volatiliteit van het onderliggende effect. Als de impliciete volatiliteit lager is, kan de handelaar de optie kopen en afdekken met het onderliggende effect om een delta-neutrale portefeuille te maken. Evenzo, als de impliciete volatiliteit hoger is, kan de handelaar de optie verkopen en afdekken met het onderliggende effect om een delta-neutrale portefeuille te maken.
de handelaar zal dan een winst op de handel realiseren wanneer de gerealiseerde volatiliteit van het onderliggende effect dichter bij zijn of haar prognose komt dan bij de prognose van de markt (of impliciete volatiliteit). De winst wordt gerealiseerd uit de handel door de voortdurende re-hedging die nodig is om de portefeuille delta neutraal te houden.
neurale netwerken
neurale netwerken worden steeds populairder in de statistische arbitrage arena vanwege hun vermogen om complexe wiskundige relaties te vinden die onzichtbaar lijken voor het menselijk oog. Deze netwerken zijn wiskundige of computationele modellen gebaseerd op biologische neurale netwerken. Ze bestaan uit een groep van onderling verbonden kunstmatige neuronen die informatie verwerken met behulp van een connectionistische benadering van berekening—dit betekent dat ze hun structuur veranderen op basis van de externe of interne informatie die door het netwerk stroomt tijdens de leerfase.
neurale netwerken zijn in wezen niet-lineaire statistische gegevensmodellen die worden gebruikt om complexe relaties tussen inputs en outputs te modelleren om patronen in gegevens te vinden. Uiteraard kan elk patroon in effecten koersbewegingen worden uitgebuit voor winst.
High-Frequency Trading
High-frequency trading (HFT) is een relatief nieuwe ontwikkeling die erop gericht is om te profiteren van de mogelijkheid van computers om snel transacties uit te voeren. De uitgaven in de handelssector zijn in de loop der jaren aanzienlijk gegroeid en als gevolg daarvan zijn er veel programma ‘ s die duizenden transacties per seconde kunnen uitvoeren. Nu de meeste statistische arbitragemogelijkheden beperkt zijn door concurrentie, is de mogelijkheid om snel transacties uit te voeren de enige manier om winst te schalen.
steeds complexere neurale netwerken en statistische modellen gecombineerd met computers die getallen kunnen crunchen en transacties sneller kunnen uitvoeren, zijn de sleutel tot toekomstige winsten voor arbitrageurs.
hoe statistische Arbitrage markten beïnvloedt
statistische arbitrage speelt een cruciale rol bij het verschaffen van een groot deel van de dagelijkse liquiditeit op de markten. In eerste instantie hielp het grote blokhandelaren hun transacties te plaatsen zonder de marktprijzen significant te beïnvloeden, terwijl het ook de volatiliteit in emissies zoals Amerikaanse depositary receives (ADR ‘ s) verminderde door deze nauwer te correleren met hun moedervoorraden.
naarmate de arb-strategieën op grotere schaal worden gebruikt en geautomatiseerd, hebben zij de neiging om de markt meer efficiëntie te geven. Als er arbitragemogelijkheden tussen activa ontstaan, worden deze snel geëlimineerd door het gebruik van deze strategieën. Hierdoor kan stat arb leiden tot een meer liquide, stabielere markt.
statistische arbitrage heeft echter ook een aantal grote problemen veroorzaakt. De ineenstorting van Long Term Capital Management (LTCM) in 1998 liet de markt bijna in puin. Om te profiteren van dergelijke kleine prijsverschillen, is het noodzakelijk om een aanzienlijke hefboomwerking aan te nemen.
bovendien zijn er ingebouwde beveiligingsmaatregelen omdat deze transacties geautomatiseerd zijn. In het geval van LTCM betekende dit dat het zou liquideren bij een beweging naar beneden; het probleem was dat de liquidatieorders van LTCM alleen maar meer verkooporders veroorzaakten in een verschrikkelijke lus die uiteindelijk zou worden beëindigd met overheidsinterventie.
onthoud dat de meeste beurscrashes het gevolg zijn van problemen met liquiditeit en leverage—precies de arena waarin statistische arbitrages opereren. Stat arb algoritmen zijn ook deels de schuld van de” flash crashes ” die de markt is begonnen te ervaren in de afgelopen tien jaar. Een flash crash is een gebeurtenis in elektronische effectenmarkten waarbij een snelle sell-off van effecten leidt tot een negatieve feedback loop die dramatische prijsdalingen kan veroorzaken over een kwestie van minuten.
de Bottom Line
statistische arbitrage is een van de meest invloedrijke handelsstrategieën ooit bedacht, ondanks het feit dat de populariteit sinds de jaren negentig licht is afgenomen. tegenwoordig wordt de meeste statistische arbitrage uitgevoerd door middel van hoogfrequente handel met behulp van een combinatie van neurale netwerken en statistische modellen. Niet alleen bieden deze strategieën liquiditeit, maar ze zijn ook grotendeels verantwoordelijk voor een aantal van de grootste crashes die we hebben gezien in bedrijven zoals LTCM in het verleden. Zolang liquiditeits-en leverageproblemen worden gecombineerd, zal dit waarschijnlijk de strategie de moeite waard blijven maken, zelfs voor de gemeenschappelijke belegger.