Гипотеза эффективного рынка гласит, что финансовые рынки являются «информационно эффективными» в том смысле, что цены торгуемых активов отражают всю известную информацию в любой момент времени. Но если это правда, то почему цены меняются изо дня в день, несмотря на отсутствие новой фундаментальной информации? Ответ включает в себя один аспект, который обычно забывают среди отдельных трейдеров: ликвидность.
Многие крупные институциональные торги в течение дня не имеют ничего общего с информацией и не имеют ничего общего с ликвидностью. Инвесторы, которые чувствуют переэкспонирование, будут агрессивно хеджировать или ликвидировать позиции, что в конечном итоге повлияет на цену. Эти претенденты на ликвидность часто готовы заплатить цену, чтобы выйти из своих позиций, что может привести к прибыли для поставщиков ликвидности. Эта способность извлекать выгоду из информации, кажется, противоречит гипотезе эффективного рынка, но формирует основу статистического арбитража.
Статистический арбитраж направлен на то, чтобы извлечь выгоду из связи между ценой и ликвидностью, извлекая выгоду из статистической неверной оценки одного или нескольких активов на основе ожидаемой стоимости активов, полученных из статистической модели.
Что такое статистический арбитраж?
Статистический арбитраж возник в 1980-х годах из-за спроса на хеджирование, созданного операциями торговой площадки Morgan Stanley. Morgan Stanley удалось избежать ценовых штрафов, связанных с покупками крупных блоков, путем покупки акций тесно взаимосвязанных акций в качестве хеджирования против своей позиции. Например, если бы фирма приобрела большой пакет акций, она должна была бы заключить короткую коррелированную акцию, чтобы застраховаться от любых серьезных спадов на рынке. Это эффективно устраняло любые рыночные риски, в то время как фирма стремилась поместить приобретенную акцию в блочную сделку.
Вскоре трейдеры начали думать об этих парах не как о блоке, подлежащем исполнению, и как о его хеджировании, а скорее как о двух сторонах торговой стратегии, направленной на получение прибыли, а не на простое хеджирование. Эти парные сделки в конечном итоге превратились в различные другие стратегии, направленные на использование статистических различий в ценах на ценные бумаги из-за ликвидности, волатильности, риска или других факторов. Теперь мы классифицируем эти стратегии как статистический арбитраж.
Типы Статистического Арбитража
Существует много типов статистического арбитража, созданного для использования нескольких различных типов возможностей. В то время как некоторые типы были свернуты более эффективным рынком, есть несколько других возможностей, чтобы занять их место.
Риск Арбитраж
Риск-арбитраж является формой статистического арбитража, который стремится извлечь выгоду из ситуаций слияния. Инвесторы покупают акции в целевом объекте и (если это сделка с акциями) одновременно сокращают акции покупателя. Результатом является прибыль, полученная из разницы между ценой выкупа и рыночной ценой.
В отличие от традиционного статистического арбитража, арбитраж риска включает принятие некоторых рисков. Наибольший риск состоит в том, что слияние провалится, и акции цели упадут до уровня, предшествующего слиянию. Другой риск связан с временной стоимостью вложенных денег. Слияния, на которые уходит много времени, могут съесть годовой доход инвесторов.
Ключом к успеху в арбитраже риска является определение вероятности и своевременности слияния и сравнение их с разницей в цене между целевой акцией и предложением выкупа. Некоторые арбитражеры риска также начали спекулировать на целевых показателях поглощения, что может привести к существенно большей прибыли с таким же большим риском.
Волатильность Арбитраж
Волатильный арбитраж - это популярный тип статистического арбитража, который фокусируется на использовании различий между подразумеваемой волатильностью опциона и прогнозом будущей реализованной волатильности в дельта-нейтральном портфеле. По сути, арбитражеры волатильности спекулируют на волатильности базовой ценной бумаги, а не делают направленную ставку на цену ценной бумаги.
Ключом к этой стратегии является точное прогнозирование будущей волатильности, которая может отклониться по ряду причин, включая:
- Патентные спорыКлинические результаты испытанийНеопределенный доходМ & А спекуляция
После того, как арбитражер по волатильности оценит будущую реализованную волатильность, он или она может начать искать варианты, в которых подразумеваемая волатильность либо значительно ниже, либо выше, чем прогнозируемая реализованная волатильность для базовой ценной бумаги. Если подразумеваемая волатильность ниже, трейдер может купить опцион и хеджировать базовую ценную бумагу для создания дельта-нейтрального портфеля. Точно так же, если подразумеваемая волатильность выше, трейдер может продать опцион и хеджировать базовую ценную бумагу, чтобы создать дельта-нейтральный портфель.
Затем трейдер получит прибыль по сделке, когда реализованная волатильность базовой ценной бумаги приблизится к его или ее прогнозу, чем к прогнозу рынка (или подразумеваемой волатильности). Прибыль получается от торговли через постоянное пополнение баланса, необходимое для сохранения нейтральности дельты портфеля.
Нейронные сети
Нейронные сети становятся все более популярными в области статистического арбитража из-за их способности находить сложные математические отношения, которые кажутся невидимыми для человеческого глаза. Эти сети представляют собой математические или вычислительные модели, основанные на биологических нейронных сетях. Они состоят из группы взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию, используя коннекционистский подход к вычислениям - это означает, что они изменяют свою структуру на основе внешней или внутренней информации, которая течет через сеть во время фазы обучения.
По сути, нейронные сети представляют собой нелинейные статистические модели данных, которые используются для моделирования сложных взаимосвязей между входами и выходами для поиска закономерностей в данных. Очевидно, что любая модель ценовых движений ценных бумаг может быть использована для получения прибыли.
Высокочастотная торговля
Высокочастотная торговля (HFT) - это довольно новая разработка, целью которой является использование возможностей компьютеров для быстрого выполнения транзакций. Расходы в торговом секторе значительно выросли за последние годы, и в результате появилось много программ, способных выполнять тысячи сделок в секунду. Теперь, когда большинство возможностей статистического арбитража ограничены из-за конкуренции, возможность быстрого исполнения сделок является единственным способом масштабирования прибыли. Все более сложные нейронные сети и статистические модели в сочетании с компьютерами, способными сокращать числа и быстрее совершать сделки, являются ключом к будущей прибыли для арбитражеров.
Как статистический арбитраж влияет на рынки
Статистический арбитраж играет жизненно важную роль в обеспечении большей части ежедневной ликвидности на рынках. Это позволяет крупным трейдерам размещать свои сделки, не оказывая существенного влияния на рыночные цены, а также снижает волатильность в таких вопросах, как американские депозитарные расписки (АДР), путем более тесной корреляции их с их материнскими акциями.
Однако статистический арбитраж также вызвал ряд серьезных проблем. Крах Долгосрочного управления капиталом (LTCM) еще в 1998 году почти оставил рынок в руинах. Чтобы получить прибыль от таких небольших ценовых отклонений, необходимо взять на себя значительный левередж. Более того, поскольку эти торги автоматизированы, существуют встроенные меры безопасности. В случае LTCM это означало, что он будет ликвидирован при движении вниз; проблема заключалась в том, что ликвидационные заказы LTCM только вызвали большее количество заказов на продажу в ужасном цикле, который в конечном итоге закончится вмешательством правительства. Помните, что большинство обвалов фондового рынка возникают из-за проблем с ликвидностью и левереджем - той самой ареной, на которой работают статистические арбитражеры.
Суть
Статистический арбитраж является одной из самых влиятельных торговых стратегий, когда-либо разработанных, несмотря на то, что с 1990-х годов его популярность несколько снизилась. Сегодня большая часть статистического арбитража осуществляется посредством высокочастотной торговли с использованием комбинации нейронных сетей и статистических моделей. Эти стратегии не только обеспечивают ликвидность, но и в значительной степени ответственны за крупные аварии, которые мы наблюдали в таких компаниях, как LTCM в прошлом. Пока проблемы ликвидности и левереджа объединены, это, вероятно, продолжит делать стратегию единственной, достойной признания даже для обычного инвестора.
