Estratégia de negociação de arbitragem estatística

Não seja enganado pelo nome de fantasia - Arbitragem estatística é uma maneira simples de lucrar.
Toda profissão tem suas palavras de ordem para criar a ilusão de que as coisas são mais complexas do que realmente são. Tudo a partir do Latinterms usado por médicos para a conversa de gearheads falando sobre o mais recente motor do carro, os conceitos simples são muitas vezes revestidos em termos complicados.
Os profissionais de investimento não são diferentes no uso de nomenclatura complicada para descrever coisas e ideias simples.
Eu sei que fiquei intimidado quando ouvi pela primeira vez o statusarbitrage. Para mim, parecia que eu precisaria de um Ph. D. ou pelo menos uma compreensão avançada da teoria estatística para descobrir o que significava. Não sendo uma pessoa de matemática avançada, tive a sorte de ter um mentor comercial que me explicou pacientemente o que é a arbitragem estatística e como usá-lo lucrativamente. & # 160;
Desde que tomei conhecimento desta técnica de negociação única e lucrativa, usei-a em várias condições de mercado para obter lucros que de outra forma estariam indisponíveis. Este método não é para todos, mas se você é um investidor ativo que está procurando truques adicionais do comércio, a arbitragem estatística pode ser apenas o ingresso.
O que é Arbitragem estatística?
Muitas vezes, o preço das empresas do mesmo setor ou tipo de negócios segue-se muito estreitamente. Um operador de par observa a relação entre duas ações e compra ou vende sempre que o relacionamento fica fora de sincronia, agindo no pressuposto de que a correlação histórica provavelmente continuará.
É um método infalível? Não, mas fornece outra tática em sua caixa de ferramentas de investimento. & # 160;
É mais fácil entender esse conceito com uma ilustração. O gráfico a seguir mostra a relação entre a Coca-Cola (KO) e a Pepsico (PEP), talvez o par de ações mais popular para a arbitragem estatística.
Observe de que forma as duas ações se seguem até o final de maio. Neste momento, a Pepsico cai fora de sincronia com a Coca-Cola, caindo assim que a Coca-Cola permanece estável e começa a subir. Os operadores de arbitragem estatística comprariam ações da Pepsico assim que a divergência fosse reconhecida.
Como você pode ver, o par rapidamente se moveu de volta para sincronizar, proporcionando oportunidade de aproveitamento para comerciantes de arbitragem estatística. Existem várias maneiras de abordar isso. & # 160;
Por exemplo, digamos que a Coca-Cola começou a subir rapidamente mais alto que a Pepsico. Negociadores de arbitragem estatística experientes curariam Coca-Colashares em antecipação de seu preço cair de volta para a correlação histórica. & # 160;
Além disso, a idéia não é apenas limitada a duas ações. A mesma ideia pode ser aplicada a grupos de três ou mais nomes correlatos. No entanto, o software especial é frequentemente empregado para gerenciar a arbitragem estatística de múltiplas questões. & # 160;
Como você pode ver, o Target saiu do intervalo de correlação histórica no gráfico. Os investidores investidos no par perderiam o Target, mantendo-se até que a correlação histórica voltasse a ser sincronizada.
É importante lembrar que nem sempre os nomes óbvios apresentam correlação suficiente para o comércio de pares. Um exemplo disso é a relação entre o Citibank (C) e a Harley-Davidson (HOG).
Além de negociar na mesma bolsa, não consigo imaginar por que duas empresas tão diversas seriam tão intimamente relacionadas. A razão poderia ter algo a ver com o fato de que os consumidores podem emprestar dinheiro para comprar motocicletas Harley-Davidson, mas isso é apenas um palpite. & # 160;
Riscos a considerar: Embora os pares de ações estreitamente correlacionados geralmente voltem a sincronizar uns com os outros depois de divergir, não há uma regra que diga que isso deve acontecer. Os pares de ações podem ficar fora de sincronia por um período de tempo substancial, dependendo das circunstâncias subjacentes. Sempre use paradas e posicione o tamanho corretamente.
Ação a tomar - & gt; Comece a traçar os pares comuns como Coca Cola e Pepsico, General Motors (GM) e Ford (F), e outras empresas estreitamente relacionadas. Além disso, experimente encontrar pares correlacionados simplesmente criando uma variedade de pares de ações. Embora eu goste de usar gráficos diários, correlações negociáveis ​​podem ser encontradas em todos os cronogramas. Os comerciantes profissionais geralmente usam software, ao invés de gráficos visuais, para encontrar pares históricos que mostram uma aberração estatística um do outro. Algumas plataformas de negociação têm essa capacidade embutida, mas esse tipo de software está prontamente disponível.
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Estratégia de negociação de arbitragem estatística
Existem várias maneiras de testar as propriedades de reversão média em valores mobiliários e aqui está uma maneira de analisar o spread entre um par de títulos cointegrados. O algoritmo a seguir usa um (já conhecido) par de segurança cointegrado (ações da Royal Dutch Share) e vai longo ou curto Royal Dutch Compartilhe A de acordo com o desvio atual da propagação da média.
Se o Spread for.
- Maior ou menor que Average_spread + - 2 * Standard_deviation o algoritmo vai longo ou curto de acordo.
O algoritmo limita a alavanca um pouco. Atualmente, ele usa ações da Royal Dutch Share (A e B) para testar, então talvez jogar com ações diferentes ofereça melhores retornos.
Eu sinto que este algoritmo tem muito potencial, então tentarei definitivamente novas sugestões para melhorias.
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E se o par não for mais cointegrado e a propagação se alargue enquanto você está em uma posição?
Não tenho certeza, acho que precisamos de um teste junto com o método de saída_posição para verificar a cointegração. Isso será próximo a incluir.
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Se eu for correto, seu algoritmo só é negociado em 1 segurança. Portanto, há um pouco de exposição no mercado envolvida na estratégia. Além disso, à medida que a propagação se amplia, apenas compra / vende mais e mais ações até o spread convergir. Alguns riscos envolveram imo.
Obrigado por apontar isso, eu estou pensando agora que o primeiro passo pode ser usar um universo de ações e testar a cointegração entre dois pares, mas não tenho certeza se essa é uma opção viável. Você teria alguma idéia de como eu poderia abordar isso?
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Bem, quando você tiver n ações e quer testá-las para cointegração, você precisará realizar testes de cointegração n (n-1) / 2. Então, fica bastante computacionalmente pesado rapidamente. Uma maneira seria realizar testes de cointegração com uma aceitação fácil para a cointegração em alguns períodos de tempo mais longos, e usar as combinações de estoque destes. Você também pode pré-agrupá-los por setor, o que reduzirá o número de testes de cointegração. Eu também encontrei um algoritmo aqui que agrupava ações co-flutuantes, mas eu não tenho certeza se isso é útil desde a co-flutuação! = Co-integração.
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Arbitragem estatística.
A arbitragem estatística (StatArb) é uma abordagem de negociação computacional altamente quantitativa. Envolve métodos estatísticos e mineração de dados para gerar sinais que são então passados ​​para um sistema de negociação automatizado.
Historicamente, Statistical Arbitrage (StatArb) evoluiu para fora da estratégia de negociação de pares, em que as ações são colocadas em pares por semelhanças fundamentais. Quando um estoque em um par dá mais desempenho que o outro estoque, o artista mais pobre é comprado por muito tempo esperando que ele vai subir para o parceiro que supera o desempenho, o outro é vendido, esperando que ele diminua em relação ao parceiro com baixo desempenho. Do ponto de vista matemático, a estratégia é encontrar um par fundamentalmente similar de ações, commodities ou moedas com alta cointegração. A série temporal dos dois ativos selecionados deve ser não-estacionária. Isso protege os riscos de movimentos de todo o mercado. Muitas ferramentas estatísticas têm sido empregadas em troca de pares, desde abordagens à distância até ferramentas mais complexas, como cointegração.
De um modo geral, Statistical Arbitrage (StatArb) é qualquer estratégia que seja neutra em beta, de baixo para cima na abordagem e use técnicas estatísticas e / ou econométricas para fornecer sinais de negociação para execução. Os sinais são gerados através de um princípio de reversão médio contrário, mas também podem ser projetados usando fatores como lead / lag effects, momentum de curto prazo, etc.
A arbitragem estatística (StatArb) tornou-se uma força importante tanto nos bancos de investimento quanto nos fundos de hedge. Muitas operações proprietárias de bancos de investimento agora se concentram em graus variados em torno dos métodos de arbitragem estatísticos de negociação.

Estratégia básica de arbitragem estatística.
Arbitragem estatística é uma estratégia de negociação de pares ou spread, predominantemente usada por hedge funds, bancos de investimento e comerciantes profissionais. A estratégia envolve o rastreamento da diferença de valor nocional entre dois instrumentos altamente correlacionados, como os futuros da Prata e do Ouro, ou o spread NoB, que é um comércio entre os contratos de futuros de tesouraria de 10 anos e 30 anos. O valor nocional é o valor em dinheiro real de um contrato futuro. Arbitrageurs estatísticos trocam a diferença nocional do par. Aqui está como você calcula o valor nocional de um contrato futuro e, em seguida, a diferença imaginária entre um par de negociação:
Existem três características principais nesta estratégia. O primeiro é que quando a diferença de valor entre um par de negociação muda de forma estatisticamente significante, talvez devido a algum choque de mercado, existe uma alta probabilidade de que essa alteração regresse de volta a um valor médio médio ou estatístico. Existem provas matemáticas que mostram que a probabilidade de regredir para a média é de 75%. Em segundo lugar, os futuros têm uma alavancagem tremenda, apresentando uma oportunidade de alto retorno sobre o capital. E em terceiro lugar, a maioria dos corretores de futuros oferecem um desconto substancial na margem total de um par devido ao risco reduzido percebido, o que significa que os negócios de pares usam quantidades muito menores de capital de negociação, de modo que pode ser empregada uma gestão de risco mais flexível. [/ Vc_column_text]
Esta é uma regressão clássica para a estratégia de média, onde a diferença entre os preços é rastreada, em vez de apenas um único preço. Os pares devem ser ativos altamente correlacionados. Então, se o ABC estiver positivamente correlacionado com o CBA e, de repente, o ABC subiu 20 pontos, enquanto o CBA está abaixo de 20 pontos, podemos assumir que essa deslocação de preço é uma condição incomum e temporária, que eventualmente reverterá para um meio. Lucro é derivado de tomar uma posição durante a regressão, indo longo o ativo sob desempenho, e curto o desempenho com excesso. À medida que regredem, o lucro é realizado.
Ao selecionar pares para trocar, pode ser muito importante se basear nos fundamentos, bem como nas estatísticas, para ajudar a identificar as relações entre dois instrumentos. Comece por emparelhar um instrumento em um determinado setor ou indústria com um valor em dólar igual e instrumento correlato, tipicamente no mesmo setor ou indústria. Procure instrumentos que não só sejam altamente correlacionados, mas também troquem com boa liquidez, possam ser facilmente em curto e com um deslizamento mínimo. Pares de exemplo podem incluir contratos futuros de Ouro e Prata, Petróleo e Gasolina, Notas do Tesouro e Obrigações.
Ao selecionar pares para trocar, pode ser muito importante se basear nos fundamentos, bem como nas estatísticas, para ajudar a identificar as relações entre dois instrumentos. Comece por emparelhar um instrumento em um determinado setor ou indústria com um valor em dólar igual e instrumento correlato, tipicamente no mesmo setor ou indústria. Procure instrumentos que não só sejam altamente correlacionados, mas também troquem com boa liquidez, possam ser facilmente em curto e com um deslizamento mínimo. Pares de exemplo podem incluir contratos futuros de Ouro e Prata, Petróleo e Gasolina, Notas do Tesouro e Obrigações.
Determinar o quão bem um par de ativos estão correlacionados é importante para determinar a viabilidade do par. Lembre-se, os pares com alto grau de correlação histórica apresentam fortes tendências regressivas (75% ou mais). Isso apresenta uma vantagem incrível para os comerciantes.
Um coeficiente de correlação é um método estatístico que mede o quão bem o preço de um par de ativos se move em relação ao outro. Quanto mais se movem, maior o coeficiente de correlação. Os valores do coeficiente de correlação variam de -1 a +1; com um valor de +1 representando uma correlação positiva perfeita (dois instrumentos se movem na mesma direção a cada marca), um valor de 0 que representa nenhuma correlação e um valor de -1 significando correlação negativa perfeita (quando dois instrumentos se movem em inversão perfeita para um outro).
As correlações de 0,75 ou acima são freqüentemente usadas como referência para os comerciantes de Arbitragem Estatística. Correlação menor que 0,5 é geralmente vista como uma correlação fraca. Fatores que podem enfraquecer a correlação entre um par ao longo do tempo incluem fatores de oferta e demanda, política, taxas de juros, crescimento econômico, fatores ambientais, etc.
Para saber se uma divergência vale a pena colocar um comércio, precisamos medir o movimento usando uma ferramenta estatística. O Z-Score é frequentemente usado para isso, é uma medida de um movimento de preço em relação à sua média ou preço médio. Especificamente, o Z-Score é calculado tomando a diferença entre o preço atual e o preço médio, e depois dividindo isso pelo desvio padrão do preço atual durante um período de tempo específico. Calculamos a pontuação Z desta forma:
Uma estratégia de negociação comum é observar as condições compradas e vendidas no Z-Score quando excederem mais ou menos 1,5 a 2 desvios padrão. Por exemplo; um seria curto o par se o Z-Score movido acima de +2 desvios padrão, e vá longo deve cair abaixo de -2 desvios padrão.
Por meio de testes posteriores e estratégias de otimização, as oportunidades de negociação podem ser encontradas quando o valor nocional diverge o número “X” de desvios padrão da média. Você pode ainda achar que adicionar filtros ou estratégias de dimensionamento de preços melhorará ainda mais a probabilidade de um comércio bem-sucedido.
Análise técnica, análise fundamental ou uma combinação dos dois pode ser usada para encontrar oportunidades de negociação. Os fatores fundamentais podem incluir grandes eventos econômicos, tendências de longo prazo, política monetária, estações de crescimento, etc. A análise técnica pode envolver um ou mais dos seguintes itens; medidas estatísticas, análise de padrões de gráficos, médias móveis, estocásticos, RSI's, indicadores comerciais, etc.
O comércio de pares com arbitragem estatística é uma ótima estratégia de mercado neutro para rentabilidades de alta probabilidade com risco reduzido, mas é necessário ter acesso a ferramentas de qualidade para modelar suas opiniões e executar os negócios com precisão e consistência. Além disso, é importante encontrar uma premissa sólida para a negociação de um par. De fato, os melhores negócios de pares são aqueles que aderem a uma condição fundamental dos pares ou ao mercado em que estão. Essas condições podem determinar a direção comercial exclusiva, os tempos de execução, a sazonalidade ou qualquer número de razões específicas do domínio que podem fazer negociando esse par extraordinário.

Estratégias de Arbitragem: Entendendo o Trabalho de Arbitragem Estatística.
O que é Quantitative Trading?
O comércio quantitativo é usado para identificar oportunidades de negociação usando técnicas estatísticas e análise quantitativa dos dados históricos. A negociação quantitativa é aplicável a informações quantificáveis ​​como eventos macroeconômicos e dados de preços de valores mobiliários. Os negociadores de Algo são utilizados pelos comerciantes da Algo quando a negociação de valores mobiliários se baseia estritamente na decisão de compra / venda de algoritmos computacionais. Um exemplo de tal estratégia que explora técnicas quantitativas e é aplicada em mesas de operações algorítmicas é a estratégia de arbitragem estatística.
Arbitragem estatística.
Arbitragem Estatística ou Stat Arb tem uma história de ser uma estratégia de negociação quantitativa altamente rentável para muitos grandes bancos de investimento e fundos de hedge. Arbitragem estatística originada por volta de 1980, liderada pelo Morgan Stanley e outros bancos, a estratégia testemunhou ampla aplicação nos mercados financeiros. A popularidade da estratégia continuou por mais de duas décadas e diferentes modelos foram criados em torno dela para capturar grandes lucros.
Para defini-lo em termos simples, a arbitragem estatística compreende um conjunto de estratégias de negociação orientadas quantitativamente. Essas estratégias buscam explorar os movimentos de preços relativos em milhares de instrumentos financeiros, analisando os padrões de preços e as diferenças de preços entre instrumentos financeiros. O objetivo final de tais estratégias é gerar alfa (lucro superior ao normal) para as empresas comerciais. Um ponto a ser observado aqui é que a arbitragem estatística não é uma estratégia de negociação de alta frequência (HFT). Pode ser categorizado como uma estratégia de média frequência, onde o período de troca ocorre ao longo de poucas horas a alguns dias.
Conceitos utilizados pelas Estratégias de Arbitragem Estatística.
Para analisar os padrões de preços e as diferenças de preços, as estratégias utilizam modelos estatísticos e matemáticos. Estratégias de arbitragem estatística também podem ser projetadas usando fatores como efeitos de lead / lag, atividade corporativa, momentum de curto prazo etc., além de usar apenas os dados de preço. Esta última abordagem é referida como um modelo de Arbitragem Estatística com múltiplos fatores. Os vários conceitos utilizados pelas estratégias de arbitragem estatística incluem:
Análise de Séries Temporais AutoRegressão e Co-integração Modelagem de Volatilidade Análise de Componentes Principais Técnicas de localização de padrões Técnicas de aprendizado de máquina Análise de fronteira eficiente etc.
Tipos de Estratégias de Arbitragem Estatística.
As diferentes estratégias de arbitragem estatística incluem:
Market Neutral Arbitrage Cross Asset Arbitrage Cross Market Arbitrage ETF Arbitrage.
Market Neutral Arbitrage.
Envolve assumir uma posição longa em um ativo subvalorizado e encurtar um ativo sobrevalorizado simultaneamente. Acredita-se que o ativo tenha volatilidades semelhantes e, assim, um aumento no mercado fará com que a posição longa seja apreciada em valor e a posição curta a depreciar em aproximadamente o mesmo valor. As posições são quadradas quando os ativos retornam ao seu valor normalizado.
Cross Market Arbitrage.
Ele procura explorar a discrepância de preços do mesmo ativo nos mercados. A estratégia compra o ativo no mercado de baixa valorização e o vende no mercado de maior valorização.
Cross Asset Arbitrage.
Este modelo aposta na discrepância de preços entre um ativo financeiro e o subjacente. Por exemplo, entre um índice de ações futuro e as ações que formam o índice.
Arbitragem ETF.
A arbitragem de ETF pode ser denominada como uma forma de arbitragem de ativos cruzados que identifica discrepâncias entre o valor de um ETF e seus ativos subjacentes.
Pairs Trading.
StatArb é uma versão evoluída das estratégias de negociação em pares, nas quais os estoques são colocados em pares por semelhanças fundamentais ou baseadas no mercado. Quando uma ação em um par supera a outra, o estoque com pior performance é comprado junto com a expectativa de que ele suba no parceiro com melhor desempenho. A posição está coberta pelas mudanças / movimentos do mercado, ao curto-circuito do estoque outperforming outro. Devido a um grande número de ações envolvidas na estratégia de arbitragem estatística, o alto volume de negócios do portfólio e o tamanho bastante pequeno do spread está tentando capturar, a estratégia é muitas vezes implementada de forma automatizada e uma grande atenção é dada à redução dos custos de negociação . A estratégia de arbitragem estatística tornou-se uma força importante em hedge funds e bancos de investimento.
Figura 1: Etapas de implementação de uma estratégia de arbitragem estatística.
Como funciona a estratégia de arbitragem estatística?
Valores como os estoques tendem a negociar em ciclos ascendentes e descendentes e um método quantitativo busca capitalizar essas tendências. O comportamento de tendências da negociação quantitativa usa programas de software para rastrear padrões ou tendências. As tendências descobertas são baseadas no volume, na frequência e no preço de um título no qual é negociado.
Figura 2: Arbitragem Estatística entre duas ações da indústria “Cimento”: ACC e Ambuja listadas na Bolsa Nacional de Valores da Índia.
Na imagem acima, os preços das ações da ACC e da Ambuja estão representados ao longo de um período de seis anos. Você pode ver que ambos os estoques permanecem bastante próximos uns dos outros durante todo o período de tempo, com apenas alguns casos certos de separação. É nesses períodos de separação que surge uma oportunidade de arbitragem com base no pressuposto de que os preços das ações se aproximam novamente.
O cerne na identificação dessas oportunidades reside em dois fatores principais:
Identificar os pares que requerem análise avançada de séries temporais e testes estatísticos Especificando os pontos de entrada-saída para a estratégia alavancar a posição de mercado.
Há uma abundância de indicadores de negociação de pares embutidos em plataformas populares para identificar e negociar em pares. No entanto, muitas vezes, o custo da transação, que é um fator crucial para obter lucros de uma estratégia, geralmente não é levado em conta no cálculo dos retornos projetados. Portanto, recomenda-se que os comerciantes façam suas próprias estratégias de arbitragem estatística, levando em consideração todos os fatores no momento do teste, o que afetará a rentabilidade final do comércio.
Riscos no Arbitragem Estatística.
Embora as estratégias de arbitragem estatística tenham obtido muitos lucros para empresas comerciais quantitativas, essas estratégias vêm com seu próprio conjunto de riscos. Os seguintes são alguns dos riscos enfrentados:
A estratégia depende fortemente da reversão média dos preços ao seu histórico ou previsto normal. Isso pode não acontecer em certos casos e os preços podem continuar a se afastar do normal histórico. Os mercados financeiros estão em constante fluxo e evoluem com base em eventos que ocorrem em todo o mundo. Assim, o lucro de modelos de arbitragem estatística não pode ser garantido o tempo todo.
Projetos em Arbitragem Estatística por EPAT ™ Alumni.
As estratégias estatísticas de arbitragem podem ser aplicadas a diferentes instrumentos e mercados financeiros. O Programa Executivo em Negociação Algorítmica (EPAT ™) inclui uma sessão em "Arbitragem Estatística e Pairs Trading" como parte do módulo "Estratégias". Muitos de nossos participantes da EPAT ™ desenvolveram estratégias de negociação de pares durante o curso. Listados abaixo estão alguns dos blogs do projeto para sua referência.
Se você quiser aprender vários aspectos do comércio algorítmico, confira nosso Programa Executivo em Algorithmic Trading (EPAT ™). O curso abrange módulos de treinamento como Statistics & amp; Econometria, Computação Financeira e Tecnologia e Algorítmica e Negociação quantitativa. EPAT ™ foi projetado para equipá-lo com os conjuntos de habilidades adequados para ser um comerciante bem sucedido. Inscreva-se agora!

Estratégia básica de arbitragem estatística.
Arbitragem estatística é uma estratégia de negociação de pares ou spread, predominantemente usada por hedge funds, bancos de investimento e comerciantes profissionais. A estratégia envolve o rastreamento da diferença de valor nocional entre dois instrumentos altamente correlacionados, como os futuros da Prata e do Ouro, ou o spread NoB, que é um comércio entre os contratos de futuros de tesouraria de 10 anos e 30 anos. O valor nocional é o valor em dinheiro real de um contrato futuro. Arbitrageurs estatísticos trocam a diferença nocional do par. Aqui está como você calcula o valor nocional de um contrato futuro e, em seguida, a diferença imaginária entre um par de negociação:
Existem três características principais nesta estratégia. O primeiro é que quando a diferença de valor entre um par de negociação muda de forma estatisticamente significante, talvez devido a algum choque de mercado, existe uma alta probabilidade de que essa alteração regresse de volta a um valor médio médio ou estatístico. Existem provas matemáticas que mostram que a probabilidade de regredir para a média é de 75%. Em segundo lugar, os futuros têm uma alavancagem tremenda, apresentando uma oportunidade de alto retorno sobre o capital. E em terceiro lugar, a maioria dos corretores de futuros oferecem um desconto substancial na margem total de um par devido ao risco reduzido percebido, o que significa que os negócios de pares usam quantidades muito menores de capital de negociação, de modo que pode ser empregada uma gestão de risco mais flexível. [/ Vc_column_text]
Esta é uma regressão clássica para a estratégia de média, onde a diferença entre os preços é rastreada, em vez de apenas um único preço. Os pares devem ser ativos altamente correlacionados. Então, se o ABC estiver positivamente correlacionado com o CBA e, de repente, o ABC subiu 20 pontos, enquanto o CBA está abaixo de 20 pontos, podemos assumir que essa deslocação de preço é uma condição incomum e temporária, que eventualmente reverterá para um meio. Lucro é derivado de tomar uma posição durante a regressão, indo longo o ativo sob desempenho, e curto o desempenho com excesso. À medida que regredem, o lucro é realizado.
Ao selecionar pares para trocar, pode ser muito importante se basear nos fundamentos, bem como nas estatísticas, para ajudar a identificar as relações entre dois instrumentos. Comece por emparelhar um instrumento em um determinado setor ou indústria com um valor em dólar igual e instrumento correlato, tipicamente no mesmo setor ou indústria. Procure instrumentos que não só sejam altamente correlacionados, mas também troquem com boa liquidez, possam ser facilmente em curto e com um deslizamento mínimo. Pares de exemplo podem incluir contratos futuros de Ouro e Prata, Petróleo e Gasolina, Notas do Tesouro e Obrigações.
Ao selecionar pares para trocar, pode ser muito importante se basear nos fundamentos, bem como nas estatísticas, para ajudar a identificar as relações entre dois instrumentos. Comece por emparelhar um instrumento em um determinado setor ou indústria com um valor em dólar igual e instrumento correlato, tipicamente no mesmo setor ou indústria. Procure instrumentos que não só sejam altamente correlacionados, mas também troquem com boa liquidez, possam ser facilmente em curto e com um deslizamento mínimo. Pares de exemplo podem incluir contratos futuros de Ouro e Prata, Petróleo e Gasolina, Notas do Tesouro e Obrigações.
Determinar o quão bem um par de ativos estão correlacionados é importante para determinar a viabilidade do par. Lembre-se, os pares com alto grau de correlação histórica apresentam fortes tendências regressivas (75% ou mais). Isso apresenta uma vantagem incrível para os comerciantes.
Um coeficiente de correlação é um método estatístico que mede o quão bem o preço de um par de ativos se move em relação ao outro. Quanto mais se movem, maior o coeficiente de correlação. Os valores do coeficiente de correlação variam de -1 a +1; com um valor de +1 representando uma correlação positiva perfeita (dois instrumentos se movem na mesma direção a cada tick), um valor de 0 representa nenhuma correlação e um valor de -1 significa correlação negativa perfeita (quando dois instrumentos se movem em perfeita inversão para um outro).
As correlações de 0,75 ou acima são freqüentemente usadas como referência para os comerciantes de Arbitragem Estatística. Correlação menor que 0,5 é geralmente vista como uma correlação fraca. Fatores que podem enfraquecer a correlação entre um par ao longo do tempo incluem fatores de oferta e demanda, política, taxas de juros, crescimento econômico, fatores ambientais, etc.
Para saber se uma divergência vale a pena colocar um comércio, precisamos medir o movimento usando uma ferramenta estatística. O Z-Score é frequentemente usado para isso, é uma medida de um movimento de preço em relação à sua média ou preço médio. Especificamente, o Z-Score é calculado tomando a diferença entre o preço atual e o preço médio, e depois dividindo isso pelo desvio padrão do preço atual durante um período de tempo específico. Calculamos a pontuação Z desta forma:
Uma estratégia de negociação comum é observar as condições compradas e vendidas no Z-Score quando excederem mais ou menos 1,5 a 2 desvios padrão. Por exemplo; um seria curto o par se o Z-Score movido acima de +2 desvios padrão, e vá longo deve cair abaixo de -2 desvios padrão.
Por meio de testes posteriores e estratégias de otimização, as oportunidades de negociação podem ser encontradas quando o valor nocional diverge o número “X” de desvios padrão da média. Você pode ainda achar que adicionar filtros ou estratégias de dimensionamento de preços melhorará ainda mais a probabilidade de um comércio bem-sucedido.
Análise técnica, análise fundamental ou uma combinação dos dois pode ser usada para encontrar oportunidades de negociação. Os fatores fundamentais podem incluir grandes eventos econômicos, tendências de longo prazo, política monetária, estações de crescimento, etc. A análise técnica pode envolver um ou mais dos seguintes itens; medidas estatísticas, análise de padrões de gráficos, médias móveis, estocásticos, RSI's, indicadores comerciais, etc.
O comércio de pares com arbitragem estatística é uma ótima estratégia de mercado neutro para rentabilidades de alta probabilidade com risco reduzido, mas é necessário ter acesso a ferramentas de qualidade para modelar suas opiniões e executar os negócios com precisão e consistência. Além disso, é importante encontrar uma premissa sólida para a negociação de um par. De fato, os melhores negócios de pares são aqueles que aderem a uma condição fundamental dos pares ou ao mercado em que estão. Essas condições podem determinar a direção comercial exclusiva, os tempos de execução, a sazonalidade ou qualquer número de razões específicas do domínio que podem fazer negociando esse par extraordinário.