Эта статья может быть слишком технической для понимания большинства читателей . ( Ноябрь 2012 ) |
Парная торговля или парный трейдинг — это рыночно-нейтральная торговая стратегия , позволяющая трейдерам получать прибыль практически от любых рыночных условий: восходящего тренда, нисходящего тренда или бокового движения. Эта стратегия относится к категории статистического арбитража и стратегии конвергентной торговли . [1] Парный трейдинг был впервые предложен Джерри Бамбергером, а затем возглавлен количественной группой Нунцио Тартальи в Morgan Stanley в 1980-х годах. [2]
Стратегия отслеживает эффективность двух исторически коррелированных ценных бумаг. Когда корреляция между двумя ценными бумагами временно ослабевает, т. е. одна акция растет, а другая падает, парная торговля будет заключаться в том, чтобы продать в короткую сторону превосходящую акцию и купить в длинную сторону неэффективную, делая ставку на то, что «спред» между ними в конечном итоге сойдется. [3] Расхождение внутри пары может быть вызвано временными изменениями спроса и предложения, крупными заказами на покупку/продажу одной ценной бумаги, реакцией на важные новости об одной из компаний и т. д.
Стратегия торговли парами требует хорошего размера позиции, рыночного тайминга и умения принимать решения. Хотя стратегия не имеет большого риска падения , возможностей мало, и для получения прибыли трейдер должен быть одним из первых, кто воспользуется возможностью.
Известным парным трейдером был хедж-фонд Long-Term Capital Management ; [4] см. Компании с двойным листингом .
Хотя общепризнанно, что цены отдельных акций трудно прогнозировать, есть данные, указывающие на то, что возможно прогнозировать цену — ряд спредов — определенных портфелей акций . Обычный способ попытаться сделать это — построить портфель таким образом, чтобы ряд спредов был стационарным процессом . Чтобы достичь стационарности спреда в контексте парной торговли, где портфели состоят только из двух акций, можно попытаться найти нерегулярности коинтеграции между двумя рядами цен акций, которые обычно показывают стационарную корреляцию. Предполагается, что эта нерегулярность скоро будет преодолена, и прогнозы делаются в противоположном характере нерегулярности. [5] [6] Это затем позволит объединить их в портфель со стационарным рядом спредов. [7] Независимо от того, как построен портфель, если ряд спредов является стационарным процессом, то его можно смоделировать и впоследствии спрогнозировать, используя методы анализа временных рядов . Среди тех, которые подходят для парной торговли, есть модели Орнштейна-Уленбека , [8] [9] модели авторегрессионной скользящей средней (ARMA) [10] и (векторные) модели коррекции ошибок . [7] Прогнозируемость серии спредов портфеля полезна для трейдеров, потому что:
Успех парной торговли во многом зависит от моделирования и прогнозирования временных рядов спреда. [11] Комплексные эмпирические исследования парной торговли изучили ее прибыльность в долгосрочной перспективе на рынке США с использованием метода расстояния, коинтеграции и копул. Они обнаружили, что методы расстояния и коинтеграции приводят к значительным альфам и схожим показателям, но их прибыль со временем снизилась. Стратегии парной торговли копул приводят к более стабильной, но меньшей прибыли. [12]
Сегодня парная торговля часто осуществляется с использованием алгоритмических торговых стратегий в системе управления исполнением . Эти стратегии обычно строятся вокруг моделей, которые определяют спред на основе исторического анализа данных. Алгоритм отслеживает отклонения в цене, автоматически покупая и продавая, чтобы извлечь выгоду из неэффективности рынка. Преимущество с точки зрения времени реакции позволяет трейдерам использовать более узкие спреды.
Торговля парами не является безрисковой стратегией. Трудность возникает, когда цены двух ценных бумаг начинают расходиться, т. е. спред начинает развиваться, а не возвращаться к исходному среднему значению. Для решения таких неблагоприятных ситуаций требуются строгие правила управления рисками, которые заставляют трейдера выходить из убыточной сделки, как только исходная настройка — ставка на возврат к среднему значению — становится недействительной. Этого можно достичь, например, прогнозируя спред и выходя на границах ошибки прогноза. Распространенным способом моделирования и прогнозирования спреда для целей управления рисками является использование моделей авторегрессии скользящего среднего .
Некоторые другие риски включают в себя:
Pepsi (PEP) и Coca-Cola (KO) — это разные компании, которые производят похожий продукт — газировку. Исторически эти две компании имели схожие спады и подъемы, в зависимости от рынка газировки. Если бы цена Coca-Cola значительно выросла, а Pepsi осталась бы прежней, парный трейдер купил бы акции Pepsi и продал бы акции Coca-Cola, предполагая, что позже обе компании вернутся к своей исторической точке равновесия. Если бы цена Pepsi выросла, закрыв этот разрыв в цене, трейдер заработал бы на акциях Pepsi, а если бы цена Coca-Cola упала, он бы заработал на короткой позиции по акциям Coca-Cola.
Причина, по которой отклоненная акция возвращается к исходному значению, сама по себе является предположением. Предполагается, что пара будет иметь схожие показатели бизнеса, как и в прошлом, в течение периода удержания акции.