В финансах статистический арбитраж (часто сокращенно Stat Arb или StatArb ) — это класс краткосрочных финансовых торговых стратегий, которые используют модели возврата к среднему, включающие широко диверсифицированные портфели ценных бумаг (сотни и тысячи), удерживаемые в течение коротких периодов времени (обычно от секунд до дней). Эти стратегии поддерживаются существенными математическими, вычислительными и торговыми платформами. [1]
В широком смысле StatArb — это фактически любая стратегия, которая является восходящей, бета -нейтральной по подходу и использует статистические/эконометрические методы для подачи сигналов к исполнению. Сигналы часто генерируются с помощью противоположного принципа возврата к среднему, но также могут быть разработаны с использованием таких факторов, как эффекты опережения/запаздывания, корпоративная активность, краткосрочный импульс и т. д. Обычно это называется [ кем? ] многофакторным подходом к StatArb.
Из-за большого количества задействованных акций, высокой оборачиваемости портфеля и сравнительно небольшого размера эффектов, которые пытаются получить, стратегия часто реализуется в автоматическом режиме, и большое внимание уделяется снижению торговых издержек. [2]
Статистический арбитраж стал важной силой как в хедж-фондах, так и в инвестиционных банках. Многие банковские операции теперь в той или иной степени сосредоточены вокруг статистической арбитражной торговли.
Как торговая стратегия статистический арбитраж представляет собой в значительной степени количественный и вычислительный подход к торговле ценными бумагами. Он включает в себя интеллектуальный анализ данных и статистические методы, а также использование автоматизированных торговых систем.
Исторически StatArb развился из более простой стратегии торговли парами [3] , в которой акции объединяются в пары по фундаментальным или рыночным сходствам. Когда одна акция в паре превосходит другую, то неэффективные акции покупаются в лонг , а более эффективные продаются в шорт с ожиданием, что неэффективные акции поднимутся к своему более эффективному партнеру.
Математически говоря, стратегия заключается в том, чтобы найти пару акций с высокой корреляцией , коинтеграцией или другими общими характеристиками фактора. Различные статистические инструменты использовались в контексте парной торговли, начиная от простых подходов, основанных на расстоянии, до более сложных инструментов, таких как концепции коинтеграции и копулы . [4]
StatArb рассматривает не пары акций, а портфель из сотни или более акций — некоторые длинные, некоторые короткие — которые тщательно подобраны по секторам и регионам, чтобы исключить подверженность бета-фактору и другим факторам риска. Построение портфеля автоматизировано и состоит из двух фаз. На первой или «оценочной» фазе каждой акции на рынке присваивается числовой балл или ранг, который отражает ее желательность; высокие баллы указывают на акции, которые следует держать в длинной позиции, а низкие баллы указывают на акции, которые являются кандидатами на короткую позицию. Детали формулы оценки различаются и являются строго запатентованными, но, как правило (как в парной торговле), они включают в себя краткосрочный принцип возврата к среднему, так что, например, акции, которые показали необычайно хорошие результаты на прошлой неделе, получают низкие баллы, а акции, которые показали себя хуже, получают высокие баллы. [5] На второй или «снижении риска» фазе акции объединяются в портфель в тщательно подобранных пропорциях, чтобы исключить или, по крайней мере, значительно снизить рыночный и факторный риск. На этом этапе часто используются коммерчески доступные модели риска, такие как MSCI/Barra , APT, Northfield, Risk Infotech и Axioma, для ограничения или устранения различных факторов риска. [6]
В течение ограниченного периода времени маловероятное движение рынка может привести к тяжелым краткосрочным потерям. Если такие краткосрочные потери превышают финансирование инвестора для удовлетворения промежуточных маржинальных требований, его позиции могут быть ликвидированы с убытком, даже если смоделированные прогнозы его стратегии в конечном итоге окажутся верными. Дефолт Long -Term Capital Management в 1998 году был широко разрекламированным примером фонда, который потерпел неудачу из-за своей неспособности предоставить обеспечение для покрытия неблагоприятных рыночных колебаний. [7]
Статистический арбитраж также подвержен слабости модели , а также риску, связанному с акциями или ценными бумагами. Статистическая связь, на которой основана модель, может быть ложной или может нарушиться из-за изменений в распределении доходности базовых активов. Факторы, о воздействии которых модель может не знать, могут стать значимыми драйверами ценового движения на рынках, и обратное также применимо. Существование инвестиций, основанных на самой модели, может изменить базовую связь, особенно если достаточное количество участников инвестируют по схожим принципам. Использование возможностей арбитража само по себе повышает эффективность рынка, тем самым сокращая возможности для арбитража, поэтому необходимо постоянное обновление моделей.
На уровне акций существует риск слияний и поглощений или даже дефолта для отдельного имени. Такое событие немедленно сведет на нет значимость любой исторической связи, предполагаемой из эмпирического статистического анализа прошлых данных.
В июле и августе 2007 года ряд хедж-фондов StatArb (и других хедж-фондов типа Quant) одновременно понесли значительные убытки, что трудно объяснить, если только не было общего фактора риска. [8] Хотя причины еще не полностью поняты, несколько опубликованных отчетов связывают это с экстренной ликвидацией фонда, который столкнулся с изъятием капитала или маржинальными вызовами . Быстро закрывая свои позиции, фонд оказал давление на цены акций, по которым у него были длинные и короткие позиции. Поскольку другие фонды StatArb имели схожие позиции, из-за схожести их альфа-моделей и моделей снижения риска, другие фонды получили неблагоприятные доходы. [9] Одна из версий событий описывает, как очень успешный фонд StatArb Morgan Stanley , PDT , решил сократить свои позиции в ответ на стрессы в других частях фирмы, и как это способствовало нескольким дням лихорадочной торговли. [10]
В некотором смысле, сам факт того, что акция активно участвует в StatArb, сам по себе является фактором риска, относительно новым и, таким образом, не учитывался моделями StatArb. Эти события показали, что StatArb развился до такой степени, что стал значимым фактором на рынке, что существующие фонды занимают схожие позиции и фактически конкурируют за ту же доходность. Моделирование простых стратегий StatArb, проведенное Хандани и Ло, показывает, что доходность таких стратегий значительно снизилась с 1998 по 2007 год, предположительно из-за конкуренции. [9]
Также утверждалось, что события августа 2007 года были связаны с сокращением ликвидности, возможно, из-за снижения риска высокочастотными маркет-мейкерами в то время. [11]
Примечательным моментом спора является то, что общее снижение стоимости портфеля также может быть отнесено к причинно-следственному механизму. Финансовый кризис 2007-2008 годов также произошел в это время. Многие, если не подавляющее большинство, инвесторов любой формы понесли убытки в течение этого одного года. Связь наблюдаемых убытков в хедж-фондах, использующих статистический арбитраж, не обязательно указывает на зависимость. Поскольку на рынок выходит все больше конкурентов, а фонды диверсифицируют свои сделки на большем количестве платформ, чем StatArb, можно сделать вывод, что не должно быть никаких оснований ожидать, что модели платформ будут вести себя как-то похоже друг на друга. Их статистические модели могут быть полностью независимыми.
Статистический арбитраж сталкивается с различными нормативными ситуациями в разных странах или на разных рынках. Во многих странах, где торговля ценными бумагами или производными инструментами не полностью развита, инвесторы считают нецелесообразным или невыгодным внедрять статистический арбитраж на местных рынках.
В Китае количественные инвестиции, включая статистический арбитраж, не являются основным подходом к инвестированию. Ряд рыночных условий ограничивает торговое поведение фондов и других финансовых учреждений. Ограничение на короткие продажи, а также механизмы стабилизации рынка (например, дневной лимит) создают серьезные препятствия, когда индивидуальные инвесторы или институциональные инвесторы пытаются реализовать торговую стратегию, подразумеваемую теорией статистического арбитража.