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Arbitraje estadístico

En finanzas , el arbitraje estadístico (a menudo abreviado como Stat Arb o StatArb ) es una clase de estrategias de negociación financiera a corto plazo que emplean modelos de r...

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En finanzas , el arbitraje estadístico (a menudo abreviado como Stat Arb o StatArb ) es una clase de estrategias de negociación financiera a corto plazo que emplean modelos de reversión a la media que involucran carteras de valores ampliamente diversificadas (de cientos a miles) mantenidas durante períodos cortos de tiempo (generalmente de segundos a días). Estas estrategias están respaldadas por plataformas matemáticas, computacionales y de negociación sustanciales. [ 1 ]

Estrategia de trading

Muestra una estrategia de arbitraje estadístico con datos artificiales. Los precios de la cartera son el resultado de combinar las dos acciones.

En términos generales, el arbitraje estadístico (StatArb) es cualquier estrategia ascendente, con un enfoque beta neutral, que utiliza técnicas estadísticas y econométricas para generar señales de ejecución. Estas señales suelen generarse mediante el principio de reversión a la media contraria, pero también pueden diseñarse utilizando factores como efectos de anticipación/retraso, actividad corporativa, momentum a corto plazo , etc. Esto se conoce como un enfoque multifactorial del arbitraje estadístico.

Debido a la gran cantidad de acciones involucradas, la alta rotación de la cartera y el tamaño relativamente pequeño de los efectos que se intentan capturar, la estrategia a menudo se implementa de forma automatizada y se presta gran atención a la reducción de los costos de transacción. [ 2 ]

El arbitraje estadístico se ha convertido en una fuerza importante tanto para los fondos de cobertura como para los bancos de inversión. Algunas operaciones propias de los bancos ahora se centran, en mayor o menor medida, en el arbitraje estadístico.

Como estrategia de negociación, el arbitraje estadístico es un enfoque altamente cuantitativo y computacional para el comercio de valores. Implica la minería de datos y métodos estadísticos, así como el uso de sistemas de negociación automatizados.

Históricamente, el arbitraje estadístico (StatArb) evolucionó a partir de la estrategia más simple de compraventa de pares , en la que las acciones se agrupan en pares según sus similitudes fundamentales o de mercado. Cuando una acción de un par supera a la otra, se compra en largo la acción con peor rendimiento y se vende en corto la acción con mejor rendimiento, con la expectativa de que la acción con peor rendimiento se acerque a su contraparte con mejor rendimiento.

Desde el punto de vista matemático, la estrategia consiste en encontrar un par de acciones con alta correlación , cointegración u otras características de factores comunes. Se han utilizado diversas herramientas estadísticas en el contexto del trading de pares, desde enfoques simples basados ​​en la distancia hasta herramientas más complejas como la cointegración y los conceptos de cópula . [ 3 ]

StatArb considera no pares de acciones, sino una cartera de cien o más acciones —algunas en largo, otras en corto— cuidadosamente emparejadas por sector y región para eliminar la exposición a la beta y otros factores de riesgo. La construcción de la cartera es automatizada y consta de dos fases. En la primera fase, o de "puntuación", a cada acción del mercado se le asigna una puntuación numérica o clasificación que refleja su conveniencia; las puntuaciones altas indican acciones que deben mantenerse en largo y las bajas indican acciones candidatas para la venta en corto. Los detalles de la fórmula de puntuación varían y son altamente confidenciales, pero, generalmente (como en el trading de pares), implican un principio de reversión a la media a corto plazo, de modo que, por ejemplo, las acciones que han tenido un rendimiento excepcionalmente bueno en la última semana reciben puntuaciones bajas y las que han tenido un rendimiento inferior reciben puntuaciones altas. [ 4 ] En la segunda fase, o de "reducción de riesgo", las acciones se combinan en una cartera en proporciones cuidadosamente emparejadas para eliminar, o al menos reducir considerablemente, el riesgo de mercado y el riesgo de factores. Esta fase suele utilizar modelos de riesgo disponibles comercialmente como MSCI/Barra , APT, Northfield, Risk Infotech y Axioma para limitar o eliminar diversos factores de riesgo. [ 5 ]

Riesgos

En un período de tiempo limitado, un movimiento de mercado de baja probabilidad puede generar grandes pérdidas a corto plazo. Si dichas pérdidas superan los fondos del inversor para cubrir las llamadas de margen provisionales, es posible que deba liquidar sus posiciones con pérdidas, incluso cuando las previsiones del modelo de su estrategia resulten ser correctas. La quiebra de Long-Term Capital Management en 1998 fue un ejemplo ampliamente difundido de un fondo que fracasó debido a su incapacidad para aportar garantías que cubrieran las fluctuaciones adversas del mercado. [ 6 ]

El arbitraje estadístico también está sujeto a debilidades del modelo, así como a riesgos específicos de las acciones o valores. La relación estadística en la que se basa el modelo puede ser espuria o romperse debido a cambios en la distribución de los rendimientos de los activos subyacentes. Factores a los que el modelo no tiene conocimiento de su exposición podrían convertirse en determinantes importantes de la evolución de los precios en los mercados, y viceversa. La existencia de la inversión basada en el modelo en sí puede alterar la relación subyacente, especialmente si un número suficiente de participantes invierte con principios similares. La explotación de las oportunidades de arbitraje aumenta la eficiencia del mercado, reduciendo así el margen para el arbitraje, por lo que es necesaria la actualización continua de los modelos.

A nivel de acciones individuales, existe el riesgo de fusiones y adquisiciones, o incluso de impago. Un evento de esta índole invalidaría de inmediato la validez de cualquier relación histórica derivada del análisis estadístico empírico de datos pasados.

crisis financiera de 2008

En julio y agosto de 2007, varios fondos de cobertura StatArb (y otros fondos de cobertura de tipo Quant) experimentaron pérdidas significativas al mismo tiempo, lo cual es difícil de explicar a menos que existiera un factor de riesgo común. Si bien las razones aún no se comprenden del todo, varios informes publicados atribuyen las pérdidas a la liquidación de emergencia de un fondo que experimentó retiros de capital o llamadas de margen . Al cerrar rápidamente sus posiciones, el fondo presionó los precios de las acciones en las que tenía posiciones largas y cortas. Debido a que otros fondos StatArb tenían posiciones similares, debido a la similitud de sus modelos alfa y modelos de reducción de riesgo, los demás fondos experimentaron rendimientos adversos. [ 7 ] Una de las versiones de los hechos describe cómo el exitoso fondo StatArb de Morgan Stanley , PDT , decidió reducir sus posiciones en respuesta a las tensiones en otras áreas de la empresa, y cómo esto contribuyó a varios días de operaciones frenéticas. [ 8 ]

En cierto sentido, el hecho de que una acción esté muy involucrada en StatArb constituye en sí mismo un factor de riesgo, relativamente nuevo y, por lo tanto, no considerado por los modelos de StatArb. Estos eventos demostraron que StatArb se ha desarrollado hasta convertirse en un factor significativo en el mercado, que los fondos existentes tienen posiciones similares y, en efecto, compiten por los mismos rendimientos. Las simulaciones de estrategias simples de StatArb realizadas por Khandani y Lo muestran que los rendimientos de dichas estrategias se redujeron considerablemente entre 1998 y 2007, presumiblemente debido a la competencia. [ 7 ]

También se ha argumentado que los eventos ocurridos durante agosto de 2007 estuvieron vinculados a una reducción de la liquidez, posiblemente debido a la reducción del riesgo por parte de los creadores de mercado de alta frecuencia durante ese período. [ 9 ]

Es un punto de controversia importante que la reducción común del valor de las carteras también podría atribuirse a un mecanismo causal. La crisis financiera de 2008 también ocurrió en ese momento. Muchos, si no la gran mayoría, de los inversores de cualquier tipo registraron pérdidas durante ese período de un año. La asociación de pérdidas observadas en los fondos de cobertura que utilizan arbitraje estadístico no indica necesariamente dependencia. A medida que más competidores ingresan al mercado y los fondos diversifican sus operaciones en más plataformas que StatArb, se puede argumentar que no hay razón para esperar que los modelos de las plataformas se comporten de manera similar. Sus modelos estadísticos podrían ser completamente independientes.

Práctica mundial

El arbitraje estadístico se enfrenta a diferentes situaciones regulatorias en distintos países o mercados. En muchos países donde la negociación de valores o derivados no está plenamente desarrollada, a los inversores les resulta inviable o poco rentable implementar el arbitraje estadístico en los mercados locales.

Porcelana

En China, la inversión cuantitativa, incluido el arbitraje estadístico, no es la estrategia de inversión predominante. Un conjunto de condiciones de mercado restringe el comportamiento de negociación de los fondos y otras instituciones financieras. La restricción a las ventas en corto, así como los mecanismos de estabilización del mercado (por ejemplo, los límites diarios), suponen importantes obstáculos para que tanto los inversores individuales como los institucionales puedan implementar la estrategia de negociación que implica la teoría del arbitraje estadístico.

Estas limitaciones únicas menoscaban fundamentalmente la eficacia de los modelos de arbitraje estadístico. La combinación del límite diario del 10 % y la limitación de las ventas en corto implica que el componente de reversión a la media, la señal principal del arbitraje estadístico, no puede operarse de forma fiable, ya que los límites de precios suelen impedir la convergencia, convirtiendo una valoración errónea temporal en un riesgo de liquidez inmanejable. Esto obliga a los gestores de fondos a reducir el apalancamiento y aumentar los periodos de tenencia, lo que, a su vez, comprime gravemente la rentabilidad ajustada al riesgo (por ejemplo, el ratio de Sharpe) y hace que estas estrategias de alta rotación y neutralidad de mercado resulten poco competitivas frente a estrategias de renta variable direccionales más sencillas en el mercado de acciones A chino.

Véase también

Citas

  1. ↑ Andrew W. Lo (2010). Fondos de cobertura: una perspectiva analítica (edición revisada y ampliada  ). Princeton University Press. pág.  260. ISBN 978-0-691-14598-3.
  2. ↑ "Arbitraje estadístico" . DayTradeTheWorld. 28 de febrero de 2020.
  3. ↑ Rad, Hossein; Low, Rand Kwong Yew; Faff, Robert (27 de abril de 2016). "La rentabilidad de las estrategias de negociación de pares: métodos de distancia, cointegración y cópula". Quantitative Finance . 16 (10): 1541– 1558. doi : 10.1080/14697688.2016.1164337 . ISSN 1469-7688 . S2CID 219717488 .  
  4. ↑ Avellaneda, Marco (Primavera de 2011). "Gestión de riesgos y carteras; arbitraje estadístico" (PDF) . Instituto Courant de Ciencias Matemáticas . Consultado el 30 de marzo de 2015 .
  5. ↑ Por ejemplo, Andrew Lo (op. cit.) afirma que "el uso generalizado de modelos estandarizados de riesgo de factores como los de MSCI/BARRA o Northfield Information Systems... casi con certeza creará exposiciones comunes entre esos gestores a los factores de riesgo contenidos en dichas plataformas".
  6. ↑ Lowenstein, Roger (2000). Cuando el genio fracasó: Auge y caída de la gestión de capital a largo plazo . Random House. ISBN 978-0-375-50317-7.
  7. 1 2 Amir Khandani y Andrew Lo. ¿Qué pasó con los analistas cuantitativos en agosto de 2007?
  8. ↑ Scott Patterson (22 de enero de 2010). "Las mentes detrás del colapso" . Wall Street Journal Online . Consultado el 6 de junio de 2011 .
  9. ↑ Amir Khandani y Andrew Lo. ¿Qué pasó con los analistas cuantitativos en agosto de 2007?: Evidencia a partir de datos de factores y transacciones.

Otras fuentes

  • Avellaneda, M. y JH Lee: "Arbitraje estadístico en el mercado de valores estadounidense" . Un estudio empírico bien documentado que confirma que la rentabilidad del arbitraje estadístico disminuyó después de 2002 y 2003.
  • Bertram, WK, 2009, Soluciones analíticas para el arbitraje estadístico óptimo en el comercio, Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=1505073 .
  • Bertram, WK, 2009, Estrategias óptimas de negociación para procesos de difusión de Ito, Physica A, Próxima publicación. Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=1371903 . Presenta un marco teórico sólido para la negociación de arbitraje estadístico.
  • Richard Bookstaber: Un demonio de nuestra propia creación , Wiley (2006). Describe: el nacimiento del arbitraje estadístico en Morgan Stanley a mediados de la década de 1980, a partir de las ideas de negociación de pares de Gerry Bamberger. El declive del concepto tras la marcha de Bamberger a Newport/Princeton Partners y de DE Shaw para fundar su propia firma de arbitraje estadístico. Y, finalmente, el resurgimiento del arbitraje estadístico en Morgan Stanley bajo la dirección de Peter Muller en 1992. Incluye este comentario (p.  194): «El arbitraje estadístico ya ha pasado su mejor momento. A mediados de 2002, el rendimiento de las estrategias de arbitraje estadístico comenzó a decaer, y los métodos estándar no se han recuperado».
  • Jegadeesh, N., 1990, 'Evidencia de comportamiento predecible de los rendimientos de los valores', Journal of Finance 45, págs.  881–898. Un importante artículo inicial (junto con el de Lehmann) sobre la previsibilidad de los rendimientos a corto plazo, la fuente de los rendimientos de StatArb.
  • Kolman, Joe (1998). "Dentro de DE Shaw" . Estrategia de derivados . Recuperado el 23 de junio de 2013 .
  • Lehmann, B., 1990, 'Modas, martingalas y eficiencia del mercado', Quarterly Journal of Economics 105, pp.  1–28. Primer artículo en la literatura abierta que documenta el efecto de reversión de rendimiento a corto plazo que explotaron los primeros fondos de arbitraje estadístico.
  • Ed Thorp: Una perspectiva sobre las finanzas cuantitativas: modelos para superar al mercado. Texto autobiográfico que describe el trabajo de Ed Thorp en arbitraje estadístico a principios y mediados de la década de 1980 (véase la página  5).
  • Ed Thorp: Arbitraje estadístico, Revista Wilmott, junio de 2008 ( Parte 1, Parte 2, Parte 3 , Parte 4 , Parte 5 , Parte 6 ). Más recuerdos de los inicios del arbitraje estadístico por parte de uno de sus pioneros.
  • Arbitraje estadístico en el mercado de valores estadounidense.
  • Arbitraje estadístico basado en modelos sin arbitraje
  • La estadística del arbitraje estadístico