Grundlagen der statistischen Arbitrage: Pairs Trading und Mean Reversion

Statistische Arbitrage klingt wie eine Gewinngarantie - finden Sie zwei Vermögenswerte, die sich zusammen bewegen, verkaufen Sie den teuren, kaufen Sie den billigen und warten Sie, bis sie konvergieren. Die Realität ist anspruchsvoller: Die Beziehung muss statistisch gültig, stabil und groß genug sein, um nach den Transaktionskosten zu profitieren. Viele aufstrebende Quant-Trader entdecken dies erst, nachdem sie eine Strategie getestet haben, die auf dem Papier hervorragend aussieht und in Live-Märkten schlecht abschneidet. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, den Unterschied zwischen Korrelation und Kointegration zu erklären und warum Kointegration der richtige Test für eine Paarhandelsbeziehung ist, zu beschreiben, was eine stationäre Zeitreihe ist und warum Stationarität für Mittelwert-Reversionssignale erforderlich ist, ein Z-Score-Spread-Signal zu interpretieren und zu verstehen, was die Schwellenwerte statistisch darstellen, die wichtigsten Annahmen hinter dem Paarhandel und die Bedingungen zu identifizieren, unter denen diese Annahmen verletzt werden, und zu verstehen, wie Transaktionskosten, Slippage und Kapitalanforderungen die statistische Arbitragefähigkeit beeinflussen. Was Sie lernen werden: - Korrelation vs. Kointegration: Warum zwei Vermögenswerte korrelieren können, ohne einen Mittelwert-Reverting-Spread zu haben - Stationarität: der Augmented Dickey-Fuller Test konzeptionell erläutert und seine Rolle bei der Paarselektion - Der Spread: Konstruktion eines Hedge-Verhältnisses mit gewöhnlicher Regression der kleinsten Quadrate und Interpretation der Residuen - Z-Score-Signale: Berechnung von Ein- und Ausstiegsschwellen und welches Vertrauensniveau sie implizieren - Auswahlkriterien für Paare: wirtschaftliche Beziehungen, statistische Validierung und Liquiditätserwägungen - Mean-Reversion-Geschwindigkeit: Halbwertszeit der mittleren Reversion und deren Auswirkung auf die Strategie-Haltedauer und die Kapitaleffizienz - Häufige Fehlermodi: Regimewechsel, Spread-Divergenz und fundamentale Nachrichten als Auslöser für Arbitrage-Ausfälle - Marktneutrale Eigenschaften: Warum statistische Arbitrage dollarneutral ausgelegt ist und welche Restrisiken bestehen Der Kurs ist als eine Reihe von konzeptionellen Lesungen mit ausgearbeiteten numerischen Beispielen strukturiert, die jedes statistische Konzept veranschaulichen. Jedes Modul endet mit einer Selbsteinschätzungsübung.Das Material entwickelt sich von grundlegenden Zeitreihenkonzepten über Paarkonstruktion und Signalerzeugung. Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich mit statistischer Arbitrage und quantitativen Strategien neu beschäftigen und eine konzeptionelle Grundlage wünschen. Es ist kein vorheriger Hintergrund in der Statistik über die grundlegende Wahrscheinlichkeit hinaus erforderlich - alle Schlüsselkonzepte werden von den ersten Prinzipien aus eingeführt.