[閒聊] 統計套利的配對交易策略：回顧與展望 IV

看板Quant (計量經濟/數理金融)作者Glamsight (安穩殘憶)時間2年前 (2022/05/01 15:53)推噓6(6推 0噓 1→)

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原文資訊文章標題：Statistical Arbitrage Pairs Trading Strategies: Review and Outlook 出版位置：Journal of Economic Surveys (2017) Vol. 31, No. 2, pp. 513--545 原文作者：Christopher Krauss doi: 10.1111/joes.12153 好讀連結：https://www.klwang.tw/wordpress/archives/5144 第二節、距離法第四小節、配對交易獲利的解釋 Gate et al. (2006) 發現無共同成份之配對交易對的經風險調整後的超額報酬間具高度相關，並將該超額報酬解釋為未知的潛在風險因子所引起——其後研究著重於此進行。 Andrade et al. (2005) 使用 1994 年至 2004 年台灣股票市場資料重現 GGR 的方法：驗證 GGR 於樣本外的表現；連結不透明資訊衝擊需求與報酬特徵關係。Andrade et al. (2005) 發現價格價差背離主因於資訊不透明所引起的做多交易，並得出配對交易獲利源於不透明做多交易者的流動性貼水。 Papadakis and Wysocki (2007) 使用 GGR 配對交易規則來分析 1981 年至 2006 年美國部分股票市場資料來分析會計事項 (accounting event) 對於配對交易策略獲利的影響，並發現交易時機通常環繞於盈餘公告 (earnings announcement) 與分析師預測時；此類交易所得利潤明顯低於無事件期間，為投資者反應不足 (under reaction)——會計事項後的股票價格波動是影響配對交易策略獲利重要因子——可藉由延遲最多三周平倉以提升超額報酬。但是，Do and Faff (2010) 因無法在延伸 GGR 樣本上重現這些結果，而對此表示懷疑。 Engelberg et al. (2009) 使用 1993 至 2006 年 CRSP 中美國股票市場資料以測試 GGR 變體，發現配對交易獲利能力隨時間指數下降——與對應價差背離時的事件密切相關。因單一股票中的特異資訊與特異流動斷裂不同時衝擊配對交易對所有成份，其價差背離永不復返而不利於配對交易；兩檔股票共用資訊流通時的市場摩擦讓一檔股票價格能相對另一檔股票有著更快資訊吸收，這使得領先–延遲關係 (lead–lag relationship) 能有效被配對交易利用。 Chen et al. (2012) 證實配對交易策略部分獲利能力源至其對成份中訊息傳遞延遲，於不透明環境中獲利能力最佳。然而，Engelberg et al. (2009) 卻未發現短期流動性供給 (short-term liquidity provision) 與其獲利能力相關的證據，且該策略在 2008 年環球金融危機爆發期間表現不佳——此為一低流動環境，為流動性供給策略提供潛在報酬。值得注意的一點是，Chen et al. (2012) 僅在此為例外，價格報酬相關選擇與 GGR 相比仍截然不同。 Jacobs and Weber (2013) 使用 1960 年至 2008 年美國市場部分資料與數個國際市場資料以檢驗 GGR 變體，證實了配對交易報酬與其成份共同訊息於其間的傳遞速度有關。特別地，由於每日皆有意想不到的大量新信息，投資人更加注意市場而非個別股票；過度注意力不足導致共用資訊的傳遞減慢，從而產生有利可圖的領先–延遲關係——配對交易對更可能在高背離交易日開倉，且價差較易回歸。Joacbos and Weber (2015) 延伸此關於美國綜合資料與 34 個國際市場的研究，發現配對交易對報酬為一持續持續存在現象；美國樣本顯示限制套利對獲利有正面影響，而資訊透明度對獲利則是負面影響。Jacobs (2015) 檢驗 20 多組多空異常 (long-short anomalies) 策略，發現配對交易為美國股票樣本前五異常——每月異常報酬超過 1%；該策略幾乎不受投資者情緒指標 (investor sentiment proxies) 影響，但似乎與套利限制有關。 Huck (2013) 於標準普爾 500 (S&P 500) 成份中發現 GGR 配對交易報酬對形成期長度有高度敏感，6 個月、18 個月與 24 個月有著良好結果；令人驚訝的是，當形成期為 12 個月時，GGR 的異常報酬出現下滑。在其後的一項研究中，Huck (2015) 研究時變波動對以標準普爾 500 成份與日經 225 (Nikkei 225) 成份建構的配對交易影響——時變波動無助於進一步提升配對交易報酬。第五小節、GGR 策略於樣本外的進一步檢驗 Nath (2003) 使用 GovPX 中 1994 年至 2000 年美國政府債券二級市場資料，以 SSD 度量時長 40 日形成期的標準分數化含息價格 (drity price)；當 SSD 值於其後時長 40 日交易期中達歷史中位數附近觸發開倉，並於該值恢復中位數、交易期結束或達停損百分位後平倉——此策略的夏普比率 (Sharpe ratio) 與損益比 (gain–lose ratio) 皆優於其比較基礎 (benchmark)。Bianchi et al. (2009) 使用 1990 年至 2008 年商品期貨市場資料以研究 GGR 策略，發現統計上與經濟上皆有著顯著的超額報酬，也有著較低的系統性風險。Bowen et al. (2010) 使用富時 100 (FTSE 100) 成份於 2007 年高頻 60 分鐘報酬棒 (60-minute-binned return) 資料，形成期為 264 小時，交易期為 132 小時；起初他們發現日內配對交易有利可圖且低系統性風險，年化超額報酬約為 20%；但此對交易成本與策略執行速度極為敏感——將交易成本設定為 15 個基點 (basis point) 與執行延遲 60 分鐘後，可完全消除超額報酬。Mori and Ziobrowski (2011) 比較 GGR 交易規則於 1987 年至 2008 年美國股票市場與美國不動產投資信託 (real estate investment trust, REIT) 市場資料的表現，REIT 配對交易對於低風險時能產生更高獲利；REITs 的優勢主要是基於行業同質性高，配對交易對因具有更明確與長期的關係而穩定——然而這種現象因結構性變動 (structural change) 或投資者認識到配對交易策略於 2000 年後消失。Broussard and Vaihekoski (2012) 使用 1987 年至 2008 年芬蘭股票市場資料成功重現了 GGR 於其樣本上的結果，並強調了潛在的實務困難之處。Bowen and Hutchinson (2014). 使用 1979 年至 2012 年英國股票市場資料以重現 GGR，發現風險調整超額報酬統計顯著且無關系統風險。參考文獻 Andrade, S., Di Pietro, V. and Seasholes, M. (2005) Understanding the profitability of pairs trading. Working paper, UC Berkeley, Northwestern University. Bianchi, R., Drew, M. and Zhu, R. (2009) Pairs trading profits in commodity futures markets. In Proceeding of Asian Finance Association 2009 International Conference, pp. 1–26. Bowen, D.A. and Hutchinson, M.C. (2014) Pairs trading in the UK equity market: risk and return. The European Journal of Finance, doi 10.1080/1351847X.2014.953698. Bowen, D.A., Hutchinson, M.C. and O’Sullivan, N. (2010) High frequency equity pairs trading: transcation costs, speed of execution and patters in returns. The Journal of Trading 5(3): 31–38 Broussard, J.P. and Vaihekoski, M. (2012) Profitability of pairs trading strategy in an illiquid market with multiple share classes. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 22(5): 1188–1201. Chen, H., Chen, S.J. and Li, F. (2012) Empirical investigation of an equity pairs trading strategy. Working paper, University of British Columbia, University of Michigan. Do, B. and Faff, R. (2010) Does simple pairs trading still work? Financial Analysts Journal 66(4): 83–95. Engelberg, J., Gao, P. and Jagannathan, R. (2009) An anatomy of pairs trading: the role of idiosyncratic news, common information and liquidity. In Proceedings of the 3rd Singapore International Conference on Finance. Gate, E., Goetzmann, W.N. and Rouwenhorst, K.G. (2006) Pairs trading: performance of a relative-value arbitrage ruler. Review of Financial Studies 19(3): 797–827. Huck, N. (2013) The high sensitivity of pairs trading returns. Applied Economics Letters 20(14):1301–1304. Huck, N. (2015) Pairs trading: does volatility timing matter? Applied Economics 47(57)” 6239–6256. Jacobs, H. (2015) What explains the dynamics of 100 anomalies? Journal of Banking & Finance 57: 65–85. Jacobs, H. and Weber, M. (2013) Losing sight of the trees for the forest? Attention shifts and pairs trading. Working paper, University of Mannheim. Jacobs, H. and Weber, M. (2015) On the determinants of pairs trading profitability. Journal of Financial Markets 23: 75–97. Mori, M. and Ziobrowski, A.J. (2011) Performance of pairs trading strategy in the U.S. REIT market. Real Estate Economics 39(3): 409–428. Nath, P. (2003) High frequency pairs trading with U.S. treasury securities: risks and rewards for hedge funds. Working paper, London Business School. Papadakis, G. and Wysocki, P. (2007) Pairs trading and accounting information. Working paper, Boston University and MIT. -- [閒聊] 統計套利的配對交易策略：回顧與展望 I #1XwxemWa (Quant) II #1Xxbw-nv (Quant) III #1XxwEddS (Quant) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.20.94 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Quant/M.1651391620.A.B49.html ※ 編輯: Glamsight (111.241.20.94 臺灣), 05/01/2022 17:52:56 ※ 編輯: Glamsight (111.241.20.94 臺灣), 05/01/2022 17:53:10