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Statistische Arbitrage basiert auf dem paarweisen Handel von sich im Mittelwert umkehrenden Renditen. Wir haben den Kointegrationsansatz und ECM-DCC-GARCH verwendet, um 98 Paare von 152 Aktien aus 3 Währungen zu konstruieren. Der Aktienhandel erfolgt über Contract for Difference. Um die Leistung zu messen, haben wir den Gewinnfaktor eingeführt, der die annualisierte Rendite pro Risikoeinheit darstellt. Und das historische Risiko wird anhand des maximalen Drawdowns gemessen. Wir haben drei Hauptstrategien verglichen: Prozentsatz, Standardabweichung der langfristigen Kointegrationsresiduen und…mehr

Produktbeschreibung
Statistische Arbitrage basiert auf dem paarweisen Handel von sich im Mittelwert umkehrenden Renditen. Wir haben den Kointegrationsansatz und ECM-DCC-GARCH verwendet, um 98 Paare von 152 Aktien aus 3 Währungen zu konstruieren. Der Aktienhandel erfolgt über Contract for Difference. Um die Leistung zu messen, haben wir den Gewinnfaktor eingeführt, der die annualisierte Rendite pro Risikoeinheit darstellt. Und das historische Risiko wird anhand des maximalen Drawdowns gemessen. Wir haben drei Hauptstrategien verglichen: Prozentsatz, Standardabweichung der langfristigen Kointegrationsresiduen und Bollinger Bands (dynamische Standardabweichung), mit und ohne doppelte Bestätigung der kurzfristigen Standardabweichung, modelliert durch ECM-DCC-GARCH. Jede der drei Hauptstrategien wird durch zwei Optimierer optimiert: absoluter Gewinn und Gewinnfaktor. Der Optimierungszeitraum geht vom 2012-01-01 bis 2014-12-31, und der Validierungszeitraum ist vom 2015-01-01 bis 2016-06-01. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die USD Bollinger Bands Strategie ohne doppelte Bestätigung und optimiert durch den Gewinnfaktor, andere Strategien übertraf und die höchste annualisierte Rendite pro Risikoeinheit lieferte. 32 % der Paare unserer Stichprobe endeten im Verlust, und 94 % davon sind durch einen Kointegrationsbruch während des Testzeitraums zu erklären.
Autorenporträt
Dopo aver conseguito una laurea in sicurezza informatica e una laurea specialistica in ingegneria finanziaria, sono ora (marzo 2018) dottorando in finanza di mercato. Dal marzo 2007 sono un trader indipendente, ho sviluppato molte strategie di trading automatico di successo e applicato l'intelligenza artificiale nel trading quantitativo che ha generato profitti sistematici.