A - Simulasie Gebaseer Bayes - Prosedure Vir Robuuste Voorspelling Van Pare Handel Strategieë

Klik op die volteks van sien: A-simulasie gebaseer Bayes se prosedure vir robuuste voorspelling van pare handel strategieë Lukasz T. Gatarek *, Lennart F. Hooger Heide en Herman K. Van Dyk 8 Februarie 2011 Ons stel 'n nuwe simulasie metode om die co-integrasie model met skat nonnormal versteurings in parametriese Bayes raamwerk ten einde 'n geskenk robuuste voorspelling van 'n paar alternatiewe handel strategieë. Ons pas die teorie van Dirich - Laat prosesse om die verspreiding van versteurings skat in die vorm van oneindige mengsel Inleiding Die motivering vir statistiese arbitrage tegnieke het sy wortels in werke wat preek voorspelbaarheid van aandele pryse en bestaan ​​van 'n lang verhouding term in die aandelemarkte. Hierdie literatuur daag die gestileerde feit in finansiële ekonomie wat sê dat die aandeelpryse sal decribed deur onafhanklike ewekansige loop prosesse; wat sou sies tomaties impliseer geen voorspelbaarheid in die voorraad pryse. Die sleutel verwysings in hierdie gebied is [LU en MacKinlay, 1988], [Kyk, 1991], [LU en MacKinlay, 1992] en [Guidolin 2009]. Op grond van hierdie empiriese ondersoeke handel strategieë kan gevorm word om die ondersoek inefficiences van die aandelemarkte. [Khadani 2007] oorweeg om 'n spesifieke strategie eerste deur [Lehmann, 1990] en voorgestelde [LU en MacKinlay, 1990] wat direk ontleed kan word met behulp van individuele Amerikaanse aandele opbrengste. Gegewe 'n versameling van sekuriteite, hulle oorweeg 'n lang / kort mark-neutrale aandele strategie wat bestaan ​​uit 'n gelyke dollar bedrag van 'n lang en kort posisies, waar by elke herbalansering interval, die lang posisies bestaan ​​uit verloorders (onderpresterende aandele, relatiewe om terug te ewewig wat is nul kom. [Gatev et al. 2006] wys die prestasie van hierdie arbitrage heers oor 'n tydperk van 40 jaar vind en hulle groot empiriese bewyse ten gunste Die belangrike stappe in die bou van die pare handel strategie is die plaaslike skatting van beide huidige en verwagte versprei. In die raamwerk van co-integrasie ontleding verspreiding is geskoei as die plaaslike afwyking van die langtermynewewig onder die tydreeks. daarom sal die huidige verspreiding betwenn die bates word bereken as die produk van cointegrating vektor en huidige aandeelpryse. Aan die ander kant, is die verwagte verspreiding geskat as die produk van cointegrating vektor en voorspel aandeelpryse. Die verspreiding voorspelling is gebaseer op die aanname van 'n gesonde cointe gratie verhouding tussen die twee van bates. Om op te som, die pare handel tegniek is gebaseer op die aanname dat die lineêre kombinasie van pryse (Afgeskaal deur die cointegrating vektor) terug na nul en 'n verhandeling reël kan gebou om die verwagte tydelike afwykings te ontgin. Die probleme met betrekking tot die implementering van hierdie tegniek kan twee hoof het Die papier is soos volg saamgestel. 1Preliminaries Met die oog op die winsgewendheid toets van pare handel strategie moet ons langtermyn ver - identifiseer sies in die voorraad pryse. Daarom pas ons co-integrasie model, sien [Juselius, 2006]. Die verspreiding van aandelemark opbrengste is tipies nonnormal. gewoonlik So t-verdeling en ander fattailed uitkerings toegepas word. In die geval van pare handel, het ons probeer om te identifiseer cointegrating verhoudings in 'n groot heelal van bates. Dit mag dalk nie korrek om te aanvaar ge - wees Mon verspreiding van opbrengste oor verskillende aandele. Ons stel 'n algemene algoritme om skat die co-integrasie model in 'n Bayesiaanse manier onder nonnormality. Die uiteensetting van so 'n algoritme is soos volg saamgestel 4. standaardiseren die residue en bou kunsmatige tijdreeksen ytaccording om yt = yt + (εt, J μt, j) /? Vt, j. 5. Gaan na Stap 1 die gebruik van kunsmatige tijdreeksen. Die uitdaging om so 'n algoritme te bou lê in die vind van 'n akkurate metode te kies die aantal komponente in die mengsel van normaalverdelings. Die komponente van hierdie mengsel verskil in elke herhaling van die algoritme. So 'n buigsame metode vir beraming hierdie mengsel benodig. Ons stel hierdie verspreiding as 'n Dirichlet Proses mengsel (DPM) se model - 'n mix - tuur met 'n countably oneindige aantal komponente. As gevolg van hierdie eiendom hierdie tegniek is meer buigsaam as 'n eindige bestel mengsel model wat vooraf die getal spesifiseer van komponente. Vir 'n algemene inleiding tot modelle via Dirichlet prosesse verwys na