Análisis Cuantitativo Pair Trading

Transcripción

1 Análisis Cuantitativo Pair Trading Jorge Estévez Grupo ER

2 Definición: El pair trading es una estrategia de mercado neutral (Market Neutral*) que permite beneficiarse de las condiciones de un mercado alcista, bajista o lateral. StatArb Convergence trading Alcazó su desarrollo en los años 80 en Morgan Stanley. *Trata de evitar algún tipo de riesgo, por lo general mediante cobertura. Cuando la correlación con el riesgo es cero (idealmente). Correlaciones inesperadas riesgo base

3 La estrategia estudia el comportamiento de los dos valores históricamente correlacionados. Cuando la correlación entre los dos valores debilita temporalmente, es decir, uno se mueve hacia arriba mientras el otro se mueve hacia abajo, entonces esperamos a que el "spread" entre los dos vuelve a converger. La divergencia dentro de un par pueden ser causada por cambios temporales de oferta / demanda, una reacción a noticias importantes, etc.

4 El pair trading requiere: - Adecuado tamaño de la posición - Sincronización con el mercado - Habilidad en la toma de decisiones Para aprovechar la oportunidad se debe de ser de los primeros ya que hay escasez de oportunidades, mucha competencia. Tiene un riesgo bajo. Ejemplo: Long-Term Capital Management - Arbitraje de renta fija - Stat Arb - Pair trading

5 Si bien es comúnmente aceptado que los precios individuales son difíciles de predecir, hay evidencias que sugieren que podría ser posible predecir el precio de la serie de propagación carteras determinadas. Una forma común de intentar esto es mediante la construcción de la cartera de tal manera que la serie de propagación sea un proceso estacionario. Para lograr la estacionalidad de la propagación,por ejemplo con sólo dos poblaciones, se puede tratar de encontrar una relación de cointegración entre la serie de los dos precios. Esto permitiría la combinación de ellos en una cartera con una serie de propagación estacionaria. Independientemente de cómo se construye la cartera, si la serie es una propagación procesos estacionarios, entonces se puede modelar, y prever posteriormente, utilizando técnicas de análisis de series temporales. Herramientas Modelos Ornstein-Uhlenbeck Modelos ARMA Modelos Correlación de errores El pronóstico y sus límites de error (dado por el modelo) dan una estimación de la rentabilidad y el riesgo asociado El éxito de la negociación pares depende en gran medida la modelación y pronóstico de la serie de tiempo de propagación

6 El pair trading ayuda a cubrir el riesgo de mercado, por ejemplo en mercados de pánico desplome tendremos una pérdida en la posición LONG y una ganancia en la posición SORT pudiendo dejar al cierre la ganancia a cero a pesar de un gran movimiento. Puede ser visto como un tipo de reversión a la media operando a que los precios eventualmente vuelven a sus tendencias históricas. Aprovecha la autofinanciación que se producen por las ganancias en la posición corta pueden ser usadas para crear la posición larga.

7 Integración en sistemas algorítmicos Hoy en día, el pair trading a menudo se lleva a cabo utilizando algoritmos en un Sistema de Gestión de Ejecución. Estas estrategias suelen ser construidas en torno a los modelos que definen la difusión basada en el análisis y la explotación de datos históricos. Se crean algoritmos para las desviaciones de los precios que de forma automática compran y venden tratando de aprovechar las ineficiencias del mercado. La ventaja en términos de tiempo de reacción nos permite tomar ventaja de los spreads.

8 Gestión del riesgo No es una estrategia libre de riesgo. La dificultad viene cuando los precios de los dos valores comienzan a separarse, es decir, cuando la propagación se inicia con una tendencia en vez de volver de nuevo a la media original. Lidiar con este tipo de situaciones adversas requiere estrictas normas de gestión de riesgo, se ha de salir de tan pronto como la configuración original, una apuesta por la reversión a la media, ha sido invalidada. Esto puede lograrse, por ejemplo, por previsión de la propagación y la salida en los límites de error de pronóstico. Una forma común de modelo son los ARMA. Posteriormente se puede volver a entrar a favor de la reversión ya que las probabilidades siguen siendo altas.