hipoteza efektywnego rynku (efficient market hypothesis, EMH) stwierdza, że rynki finansowe są „efektywne pod względem informacyjnym”, ponieważ ceny aktywów będących przedmiotem obrotu odzwierciedlają wszystkie znane informacje w danym momencie. Ale jeśli to prawda, to dlaczego ceny różnią się z dnia na dzień, pomimo braku nowych podstawowych informacji? Odpowiedź obejmuje jeden aspekt, który jest powszechnie zapominany wśród poszczególnych traderów: płynność.
wiele dużych transakcji instytucjonalnych w ciągu dnia nie ma nic wspólnego z informacjami i wszystko ma związek z płynnością. Inwestorzy, którzy czują się prześwietleni, agresywnie zabezpieczają lub likwidują pozycje, co w końcu wpłynie na cenę. Osoby te często są skłonne zapłacić cenę za wyjście ze swoich pozycji, co może skutkować zyskiem dla dostawców płynności. Ta zdolność do czerpania zysków z informacji wydaje się przeczyć hipotezie efektywnego rynku, ale stanowi podstawę arbitrażu statystycznego.
Arbitraż Statystyczny ma na celu wykorzystanie podstawowej zależności między ceną a płynnością poprzez czerpanie korzyści z postrzeganej niewłaściwej wyceny jednego lub większej liczby aktywów w oparciu o oczekiwaną wartość aktywów wygenerowaną z modelu statystycznego.
kluczowe wnioski
- Arbitraż Statystyczny to strategia inwestycyjna, która ma na celu czerpanie korzyści z zawężenia luki w cenach handlowych dwóch lub więcej Papierów Wartościowych.
- Stat arb obejmuje kilka różnych strategii, ale wszystkie opierają się na statystycznych lub korelacyjnych regularnościach między różnymi aktywami na rynku, który dąży do wydajności.
- mimo że w swojej nazwie ma słowo „Arbitraż”, stat arb może być wysoce ryzykowny i prowadzić do ogromnych i systemowych strat, takich jak Epicki upadek funduszu hedgingowego Long Term Capital Management (LTCM).
czym jest Arbitraż Statystyczny?
Arbitraż Statystyczny lub „Stat arb” powstały w latach 80.z żądań hedgingowych stworzonych przez operacje banku akcji Morgan Stanley. Morgan Stanley był w stanie uniknąć kar cenowych związanych z zakupami dużych bloków, kupując akcje zamiast ściśle skorelowanych akcji jako zabezpieczenie przed dużymi pozycjami.
na przykład, gdyby biuro handlowe zakupiło duży pakiet akcji Coca-Coli, ograniczyłoby to blisko skorelowane akcje, takie jak PepsiCo, do zabezpieczenia się przed poważnymi spadkami na rynku w krótkim okresie. To skutecznie wyeliminowało część ryzyka rynkowego, podczas gdy przedsiębiorstwo starało się umieścić zakupione akcje w transakcji blokowej.
traderzy wkrótce zaczęli myśleć o tych „parach” nie jako o odizolowanym bloku do wykonania i jego zabezpieczeniu, ale raczej jako o dwóch stronach tej samej strategii handlowej, gdzie zyski mogą być osiągane, a nie tylko jako narzędzie zabezpieczające. Te pary transakcji ostatecznie przekształciły się w kilka bardziej wyrafinowanych strategii mających na celu wykorzystanie różnic statystycznych w cenach papierów wartościowych ze względu na płynność, zmienność, ryzyko lub inne podstawowe lub TECHNICZNE czynniki. Obecnie klasyfikujemy te strategie zbiorczo jako Arbitraż statystyczny.
rodzaje arbitrażu Statystycznego
istnieje wiele rodzajów arbitrażu statystycznego stworzonych w celu wykorzystania kilku różnych rodzajów możliwości. Podczas gdy niektóre typy zostały wycofane przez coraz bardziej wydajny rynek, istnieje kilka innych możliwości, które pojawiły się, aby zająć ich miejsce. Oto tylko kilka podstawowych strategii ARB stat.
Arbitraż ryzyka
Arbitraż ryzyka jest formą arbitrażu Statystycznego, który ma na celu czerpanie zysków z sytuacji fuzji. Inwestorzy kupują akcje w celu i (jeśli jest to transakcja giełdowa) jednocześnie skracają akcje nabywcy. Rezultatem jest zysk osiągnięty z różnicy między ceną wykupu a ceną Rynkową.
w przeciwieństwie do tradycyjnego arbitrażu statystycznego, Arbitraż ryzyka polega na podejmowaniu pewnego ryzyka. Największe ryzyko polega na tym, że fuzja dojdzie do skutku, a akcje spółki docelowej spadną do poziomu sprzed fuzji. Inne ryzyko dotyczy wartości zainwestowanych pieniędzy w czasie. Fuzje, które trwają długo, mogą przynieść inwestorom roczne zyski.
kluczem do sukcesu w arbitrażu ryzyka jest określenie prawdopodobieństwa i terminowości połączenia oraz porównanie go z różnicą w cenie między akcją docelową a ofertą wykupu. Niektóre arbitraże ryzyka zaczęły również spekulować na temat celów przejęcia, co może prowadzić do znacznie większych zysków przy równie większym ryzyku.
Arbitraż zmienności
Arbitraż zmienności jest popularnym rodzajem arbitrażu Statystycznego, który koncentruje się na wykorzystaniu różnic między implikowaną zmiennością opcji a prognozą przyszłej zrealizowanej zmienności w portfelu neutralnym delta. Zasadniczo arbitraże zmienności spekulują na temat zmienności bazowego papieru wartościowego, a nie kierunkowego zakładu na cenę papieru wartościowego.
kluczem do tej strategii jest dokładne prognozowanie przyszłej zmienności, która może zbłądzić z różnych powodów, w tym:
- spory patentowe
- Wyniki badań klinicznych
- niepewne zarobki
- M&a spekulacja
gdy arbitraż zmienności oszacował przyszłą zrealizowaną zmienność, może zacząć szukać opcji, w których implikowana zmienność jest znacznie niższa lub wyższa niż przewidywana zrealizowana zmienność dla bazowego papieru wartościowego. Jeśli implikowana zmienność jest niższa, trader może kupić opcję i zabezpieczyć się bazowymi papierami wartościowymi, aby stworzyć portfel neutralny pod względem delta. Podobnie, jeśli implikowana zmienność jest wyższa, trader może sprzedać opcję i zabezpieczyć się bazowymi papierami wartościowymi, aby stworzyć portfel neutralny pod względem delta.
trader zrealizuje zysk na transakcji, gdy zrealizowana zmienność bazowego papieru wartościowego zbliży się do jego prognozy niż do prognozy rynku (lub implikowanej zmienności). Zysk jest realizowany z transakcji poprzez ciągłe ponowne zabezpieczanie wymagane do utrzymania neutralności portfela delta.
Sieci neuronowe
stają się coraz bardziej popularne na arenie arbitrażu statystycznego ze względu na ich zdolność do znajdowania złożonych związków matematycznych, które wydają się niewidoczne dla ludzkiego oka. Sieci te są modelami matematycznymi lub obliczeniowymi opartymi na biologicznych sieciach neuronowych. Składają się one z grupy połączonych ze sobą sztucznych neuronów, które przetwarzają informacje przy użyciu konekcjonistycznego podejścia do obliczeń—oznacza to, że zmieniają swoją strukturę w oparciu o zewnętrzne lub wewnętrzne informacje, które przepływają przez sieć podczas fazy uczenia się.
zasadniczo sieci neuronowe są nieliniowymi modelami danych statystycznych, które są używane do modelowania złożonych relacji między wejściami i wyjściami w celu znalezienia wzorców w danych. Oczywiście każdy wzór zmian cen papierów wartościowych może być wykorzystany dla zysku.
High-Frequency Trading
high-frequency trading (HFT) to stosunkowo nowy rozwój, który ma na celu wykorzystanie zdolności komputerów do szybkiego wykonywania transakcji. Wydatki w sektorze handlowym znacznie wzrosły na przestrzeni lat, w wyniku czego istnieje wiele programów zdolnych do wykonywania tysięcy transakcji na sekundę. Teraz, gdy większość możliwości arbitrażu statystycznego jest ograniczona ze względu na konkurencję, możliwość szybkiego wykonywania transakcji jest jedynym sposobem na skalowanie zysków.
coraz bardziej złożone sieci neuronowe i modele statystyczne w połączeniu z komputerami zdolnymi do łamania liczb i szybszego wykonywania transakcji są kluczem do przyszłych zysków dla arbitrażu.
jak arbitraż Statystyczny wpływa na rynki
Arbitraż Statystyczny odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu dużej części bieżącej płynności na rynkach. Początkowo pomogło to przedsiębiorcom z dużymi blokami w zawieraniu transakcji bez znaczącego wpływu na ceny rynkowe, a jednocześnie zmniejszyło zmienność emisji, takich jak Amerykańskie kwity depozytowe (ADR), poprzez ściślejszą korelację ich z akcjami macierzystymi.
rzeczywiście, strategie stat arb, ponieważ stają się one coraz szerzej stosowane i zautomatyzowane, mają tendencję do popychania rynku w kierunku większej wydajności. W miarę pojawiania się możliwości arbitrażu między aktywami, są one szybko eliminowane dzięki zastosowaniu tych strategii. W rezultacie stat arb może prowadzić do bardziej płynnego, bardziej stabilnego rynku.
jednak Arbitraż statystyczny nie powiódł się również z pewnymi poważnymi problemami. Upadek długoterminowego zarządzania kapitałem (LTCM) w 1998 r.prawie doprowadził rynek do ruiny. Aby czerpać zyski z tak małych odchyleń cenowych, konieczne jest przyjęcie znaczącej dźwigni finansowej.
Ponadto, ponieważ te transakcje są zautomatyzowane, istnieją wbudowane środki bezpieczeństwa. W przypadku LTCM oznaczało to likwidację po przesunięciu w dół; problem polegał na tym, że zlecenia likwidacyjne LTCM wywołały tylko więcej zleceń sprzedaży w okropnej pętli, która ostatecznie zostałaby zakończona interwencją rządu.
pamiętaj, że większość krach na giełdzie wynika z problemów z płynnością i dźwignią finansową—właśnie areną, na której działają arbitraże statystyczne. Algorytmy Stat arb zostały również obwinione po części za „flashowe awarie”, których rynek zaczął doświadczać w ciągu ostatniej dekady. Flash crash to wydarzenie Na elektronicznych rynkach papierów wartościowych, w którym szybka wyprzedaż Papierów Wartościowych prowadzi do negatywnego sprzężenia zwrotnego, które może spowodować dramatyczne spadki cen w ciągu kilku minut.
Podsumowując
Arbitraż Statystyczny jest jedną z najbardziej wpływowych strategii handlowych, jakie kiedykolwiek opracowano, pomimo niewielkiego spadku popularności od lat 90. XX wieku.obecnie większość arbitrażu statystycznego jest prowadzona poprzez handel wysokiej częstotliwości przy użyciu kombinacji sieci neuronowych i modeli statystycznych. Strategie te nie tylko zapewniają płynność, ale także w dużej mierze odpowiadają za jedne z największych awarii, jakie widzieliśmy w firmach takich jak LTCM w przeszłości. Tak długo, jak kwestie płynności i dźwigni finansowej są połączone, prawdopodobnie będzie to nadal sprawiać, że strategia ta będzie warta uznania nawet dla wspólnego inwestora.
/ div >