文档介绍：统计套利--(-)
统计套利定义:
是将套利建立对历史数据进行统计分析的基础之上,估计相关变量的概率分布,并结合基本面数据进行分析以用以指导套利交易。
相比于无风险套利,统计套利少量增加了一些风险,但是由此可获得的套利机会将数倍于无风险套利。
(指导下) 定量研究科研人员
(匹配交易)匹配组合方式买卖股票的程序
摩根士丹利的“黑匣子”(匹配交易程序)诞生
“统计套利”开始了辉煌历程
区别未知
匹配交易假设:
寻找一对有相同历时价格行为的股票,当两只股票的价格存在较大的偏离时,断定这一价差随后必会趋于收敛。
塔塔里亚的见解来源(目的):
大宗交易中,管理团队在进行获利交易的同时,需要找到一种对冲风险的方法。
塔塔里亚运用自身的数学素养提出的一个主张:可以通过卖空具有相似交易行为的股票,来规避大宗交易的风险。
观察两组数据走势:发现价差时而较大,时而较小。
匹配交易倡导:当价差较大时,买进价格较低的,同时卖出价格较高的
当价差较小时,做相反交易,清空头寸。
两个至今仍具有重要意义的故事:
1、美国证券交易委员会(SEC)至今仍在使用这一算
法甄别异常的价格行为模式
2、原本持反对意见的专家,实现了从最初的质疑道
完全接受这一方法的彻底转变。
20世纪80年代晚期,专业交易商根据摩根士丹利建仓,且早起这一策略带来了巨大的收益。
随着基本概念的普及、计算机数量的增加、实际参与者基数的爆炸式增长,收益受到一定的限制。
20世纪后,从“婴儿期”的匹配交易慢慢成熟的统计套利
面临剧烈的环境改革
收益回报大大减少
2000年统计套利冰河期
2004年统计套利进入“冰点”(统计套利面临生死存亡)
驱动统计套利发展
第1章到第7章:讨论统计套利历时与理论发张
第11章:对统计套利新的发展方向做展望与阐述。
数据分析
前提假设
模型建立
检验
开端:(塔塔里亚团队)匹配交易
多方向发展
分析技术越来越复杂
所开发的模型越来越偏重高深的技术
转变:统计套利(20世纪90年代早期)
(范围)
古老的纯粹的匹配交易制度
复杂、动态的非线性模型
技术
神经网络
小波分析
分型分析
几乎涵盖了统计学、物理学、数学上说有模式匹配技术
统计套利发展后期(包含)交易经验、更多实证观察值、实验分析、工程学物理学的视角给予理论解释
匹配交易的第1个预测规则:用简单的数学表达式来描述价差的图形外观。
(400价差-0价差规则)
规则2:对反向的情况进行交易(反向交易:0到400,拓展交易机会)
规则3:在更强的进场时点,重复进行交易。(多重交易:加仓)