Как статистический арбитраж может привести к большой прибыли
Гипотеза эффективного рынка (EMH) утверждает, что финансовые рынки «информационно эффективны» 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 один аспект, о котором часто забывают отдельные трейдеры: ликвидность.
Многие крупные институциональные сделки в течение дня не имеют ничего общего с информацией и полностью связаны с ликвидностью. Инвесторы, которые чувствуют себя чрезмерно уязвимыми, будут агрессивно хеджировать или ликвидировать позиции, что в конечном итоге повлияет на цену. Эти потребители ликвидности часто готовы заплатить цену за закрытие своих позиций, что может принести прибыль поставщикам ликвидности. Эта способность извлекать прибыль из информации, кажется, противоречит гипотезе эффективного рынка, но составляет основу статистического арбитража.
Статистический арбитраж направлен на извлечение выгоды из фундаментальной взаимосвязи между ценой и ликвидностью за счет получения прибыли от предполагаемой неправильной оценки одного или нескольких активов на основе ожидаемой стоимости активов, созданной на основе статистической модели.
Ключевые выводы
- Статистический арбитраж — это инвестиционная стратегия, направленная на получение прибыли от сокращения разрыва в торговых ценах двух или более ценных бумаг.
- Статистический анализ включает несколько различных стратегий, но все они основаны на статистических или корреляционных закономерностях между различными активами на рынке, который стремится к эффективности.
- Несмотря на то, что в названии есть слово «арбитраж», статическая вилка может быть очень рискованной и привести к огромным и системным потерям, например, в эпическом крахе хедж-фонда Long Term Capital Management (LTCM).
Что такое статистический арбитраж?
Статистический арбитраж, или «stat arb», возник в 1980-х годах из-за требований хеджирования, созданных операциями по торговле блоками акций Morgan Stanley. Morgan Stanley смогла избежать ценовых штрафов, связанных с покупкой крупных блоков, путем покупки акций вместо тесно коррелированных акций в качестве хеджирования своих крупных позиций.
Например, если торговый отдел купит большой пакет акций Coca-Cola, он закроет близко коррелированные акции, такие как PepsiCo, чтобы застраховаться от любых серьезных спадов на рынке в краткосрочной перспективе. Это эффективно устранило часть рыночного риска, в то время как фирма стремилась разместить купленные акции в рамках блочной транзакции.
Вскоре трейдеры начали думать об этих « парах » не как об изолированном исполняемом блоке и его хеджировании, а как о двух сторонах одной и той же торговой стратегии, где можно получать прибыль, а не просто как об инструменте хеджирования. Эти парные сделки в конечном итоге превратились в несколько более сложных стратегий, направленных на использование статистических различий в ценах на ценные бумаги из-за ликвидности, волатильности, риска или других фундаментальных или технических факторов. Теперь мы вместе классифицируем эти стратегии как статистический арбитраж.
Виды статистического арбитража
Существует много типов статистического арбитража, созданных для использования нескольких различных типов возможностей. В то время как некоторые типы были постепенно выведены из употребления в результате все более эффективного рынка, на их место появилось несколько других возможностей. Вот лишь некоторые из основных стратегий произвольной фиксации статов.
Рисковый арбитраж
Рисковый арбитраж — это форма статистического арбитража, цель которой — получить прибыль от ситуаций слияния. Инвесторы покупают акции в целевом объекте и (если это сделка с акциями) одновременно продают акции покупателя. В результате получается прибыль от разницы между ценой выкупа и рыночной ценой.
В отличие от традиционного статистического арбитража, рисковый арбитраж предполагает принятие на себя некоторых рисков. Самый большой риск заключается в том, что слияние не состоится, и акции целевой компании упадут до уровней, существовавших до слияния. Другой риск связан с временной стоимостью вложенных денег. Слияния, на которые уходит много времени, могут съесть годовую прибыль инвесторов.
Ключом к успеху в арбитраже рисков является определение вероятности и своевременности слияния и сравнение ее с разницей в цене между целевой акцией и предложением о выкупе. Некоторые арбитражеры риска также начали спекулировать на целях поглощения, что может привести к существенно большей прибыли при столь же большем риске.
Волатильность Арбитраж
Арбитраж волатильности — это популярный тип статистического арбитража, который фокусируется на использовании преимуществ различий между подразумеваемой волатильностью опциона и прогнозом будущей реализованной волатильности в дельта-нейтральном портфеле. По сути, арбитражёры волатильности спекулируют на волатильности базовой ценной бумаги, а не делают целенаправленную ставку на цену ценной бумаги.
Ключом к этой стратегии является точное прогнозирование будущей волатильности, которая может отклоняться по разным причинам, в том числе:
- Патентные споры
- Результаты клинических испытаний
- Неопределенная прибыль
- Спекуляции на M&A
После того, как арбитражер волатильности оценил будущую реализованную волатильность, он 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 с помощью базовой ценной бумаги, чтобы создать дельта-нейтральный портфель. 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 от сделки, когда реализованная волатильность базовой ценной бумаги приблизится к его прогнозу, чем к прогнозу рынка (или подразумеваемой волатильности). Прибыль от сделки получается за счет постоянного повторного хеджирования, необходимого для сохранения нейтральной дельты портфеля.
Нейронные сети
Нейронные сети становятся все более популярными на арене 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 с использованием коннекционистского подхода к вычислениям — это означает, что они изменяют свою структуру на основе внешней или внутренней информации, которая проходит через сеть на этапе обучения.
По сути, нейронные сети — это нелинейные статистические модели данных, которые используются для моделирования сложных отношений между входами и выходами для поиска закономерностей в данных. Очевидно, что любая модель движения цен на ценные бумаги может быть использована для получения прибыли.
Высокочастотная торговля
Высокочастотная торговля ( HFT ) — это относительно новая разработка, цель которой состоит в том, чтобы извлечь выгоду из способности компьютеров быстро выполнять транзакции. Расходы в торговом секторе за прошедшие годы значительно выросли, и, как следствие, существует множество программ, способных выполнять тысячи сделок в секунду. Теперь, когда большинство возможностей статистического арбитража ограничены из-за конкуренции, возможность быстро совершать сделки — единственный способ увеличить прибыль.
Все более сложные нейронные сети и статистические модели в сочетании с компьютерами, способными обрабатывать числа и быстрее совершать сделки, являются ключом к будущей прибыли для арбитражёров.
Как статистический арбитраж влияет на рынки
Статистический арбитраж стал играть жизненно важную роль в обеспечении большей части повседневной ликвидности на рынках. Первоначально он помогал крупным блочным трейдерам размещать свои сделки без значительного влияния на рыночные цены, а также снижал волатильность таких выпусков, как американские депозитарные расписки (АДР), путем более тесной корреляции их с их материнскими акциями.
В самом деле, статистические произвольные стратегии, поскольку они становятся все более широко используемыми и автоматизированными, имеют тенденцию подталкивать рынок к большей эффективности. По мере возникновения возможностей арбитража между активами они быстро устраняются за счет использования этих стратегий. В результате статическая вилка может привести к более ликвидному и стабильному рынку.
Однако неудачный статистический арбитраж также вызвал ряд серьезных проблем. Крах компании Long Term Capital Management (LTCM) в 1998 году почти оставил рынок в руинах. Чтобы получить прибыль от таких небольших ценовых отклонений, необходимо использовать значительное кредитное плечо.
Более того, поскольку эти сделки автоматизированы, существуют встроенные меры безопасности. В случае LTCM это означало, что он ликвидируется при движении вниз; проблема заключалась в том, что приказы о ликвидации LTCM только приводили к появлению новых заявок на продажу в ужасном цикле, который в конечном итоге завершился вмешательством правительства.
Помните, что большинство крахов фондового рынка возникает из-за проблем с ликвидностью и кредитным плечом — той самой ареной, на которой работают статистические арбитражеры. Алгоритмы stat arb также частично обвиняли в « внезапных сбоях », которые рынок начал испытывать за последнее десятилетие. Быстрый крах — это событие на электронных рынках ценных бумаг, при котором быстрая распродажа ценных бумаг приводит к возникновению отрицательной обратной связи, которая может вызвать резкое падение цен в течение нескольких минут.
Суть
Статистический арбитраж — одна из самых влиятельных торговых стратегий, когда-либо разработанных, несмотря на то, что ее популярность несколько снизилась с 1990-х годов. Сегодня большая часть статистического арбитража проводится посредством высокочастотной торговли с использованием комбинации нейронных сетей и статистических моделей. Эти стратегии не только обеспечивают ликвидность, но и в значительной степени ответственны за некоторые из крупнейших сбоев, которые мы видели в таких компаниях, как LTCM, в прошлом. Пока проблемы ликвидности и кредитного плеча будут объединены, это, вероятно, будет продолжать делать эту стратегию достойной признания даже для обычного инвестора.