Kako statistička arbitraža može dovesti do velikog profita

Hipoteza učinkovitog tržišta kaže da su financijska tržišta "informacijski učinkovita" tako da cijene imovine kojima se trguje odražavaju sve poznate podatke u bilo kojem trenutku. Ali ako je to istina, zašto onda cijene variraju iz dana u dan, unatoč novim temeljnim informacijama? Odgovor uključuje jedan aspekt koji se obično zaboravlja kod pojedinih trgovaca: likvidnost.

Mnogo velikih institucionalnih obrta tijekom dana nema nikakve veze s informacijama i sve što ima veze s likvidnošću. Ulagači koji se osjete prekomjerno izloženi agresivno će zaštititi ili likvidirati pozicije, što će na kraju utjecati na cijenu. Ovi tražitelji likvidnosti često su spremni platiti cijenu za napuštanje svojih pozicija, što za davatelja likvidnosti može rezultirati profitom. Čini se da je ta mogućnost dobivanja informacija suprotna hipotezi učinkovitog tržišta, ali je osnova statističke arbitraže.

Statistička arbitraža želi iskoristiti odnos cijene i likvidnosti profitirajući na statističkoj pogrešnoj cijeni jedne ili više sredstava na temelju očekivane vrijednosti imovine dobivene statističkim modelom.

Što je statistička arbitraža?

Statistička arbitraža nastala je 1980-ih iz zahtjeva zaštite, koji je nastao radom trgovačkog stola za blok dionica Morgan Stanleya. Morgan Stanley je uspio izbjeći cjenovne kazne povezane s velikim blokovskim kupnjama kupnjom dionica u usko povezanim dionicama kao zaštitu od svoje pozicije. Na primjer, ako je tvrtka kupila veliki blok dionica, ona će kratko usko povezana dionice zaštititi od većih padova na tržištu. To je učinkovito eliminiralo sve tržišne rizike, dok je tvrtka nastojala staviti dionice koje je kupila u blok transakciji.

Trgovci su ubrzo počeli razmišljati o tim parovima ne kao o bloku koji treba izvršiti i njegovom zaštitom, već kao o dvije strane trgovinske strategije usmjerene na stvaranje profita, a ne na jednostavno štićenje. Ovi se parovi s vremenom razvili u razne druge strategije usmjerene na iskorištavanje statističkih razlika u cijenama vrijednosnih papira zbog likvidnosti, volatilnosti, rizika ili drugih čimbenika. Sada klasificiramo ove strategije kao statističku arbitražu.

Vrste statističke arbitraže

Postoje mnoge vrste statističke arbitraže stvorene da iskoriste nekoliko različitih vrsta prilika. Iako su neke vrste postupno ukinute zbog učinkovitijeg tržišta, pojavilo se nekoliko drugih prilika da zauzmu svoje mjesto.

Arbitraža rizika

Arbitraža rizika oblik je statističke arbitraže koja nastoji profitirati iz situacija spajanja. Ulagači kupuju dionice u cilju i (ako je transakcija dionicama) istodobno skraćuju zalihe stjecatelja. Rezultat je dobit ostvarena od razlike između cijene otkupa i tržišne cijene.

Za razliku od tradicionalne statističke arbitraže, arbitraža rizika uključuje preuzimanje nekih rizika. Najveći je rizik da će spajanje propasti i ciljna zaliha će pasti na razine prije spajanja. Drugi rizik odnosi se na vremensku vrijednost uloženog novca. Spajanja kojima je potrebno dugo vremena mogu se pretvoriti u godišnje prinose investitora.

Ključ uspjeha u arbitražnoj krizi je utvrđivanje vjerojatnosti i pravodobnosti spajanja i uspoređivanje istog s razlikom u cijeni između ciljanih dionica i ponude otkupa. Neki arbitraži rizika počeli su spekulirati i o ciljevima preuzimanja, što može dovesti do znatno većih profita uz jednako veći rizik.

Volatilnost Arbitrage

Volatilna arbitraža popularna je vrsta statističke arbitraže koja se fokusira na iskorištavanje razlika između podrazumijevanih volatilnosti opcije i prognoze buduće realizirane volatilnosti u portfelj-neutralnom portfelju. U osnovi, arbitraži za volatilnost spekuliraju o volatilnosti temeljnog vrijednosnog papira, a ne da se usmjere na klađenje cijene.

Ključ ove strategije je precizno predviđanje buduće volatilnosti, koja može zalutati iz različitih razloga, uključujući:

• Sporovi o patentima
• Rezultati kliničkih ispitivanja
• Neizvjesna zarada
• Špekulacije o M&A

Jednom kada arbitraža o nepostojanosti procijeni buduću realiziranu volatilnost, on ili ona mogu početi tražiti opcije gdje je podrazumijevana volatilnost ili značajno niža ili veća od predviđene volatilnosti osnovne sigurnosti. Ako je podrazumijevana volatilnost manja, trgovac može kupiti opciju i zaštititi s osnovnim vrijednosnim papirima kako bi napravio portfelj neutralan. Slično tome, ako je podrazumijevana volatilnost veća, trgovac može prodati opciju i zaštititi s osnovnim vrijednosnim papirima kako bi napravio portfelj neutralan.

Trgovac će tada ostvariti profit od trgovine kada se realizirana volatilnost temeljnog osiguranja približi njegovoj ili njezinoj prognozi nego što je predviđena na tržištu (ili podrazumijevana volatilnost). Dobit se ostvaruje iz trgovine neprekidnim preispitivanjem potrebnim da bi se delta portfelja održala neutralnom.

Neuronske mreže

Neuronske mreže postaju sve popularnije u areni za statističku arbitražu zbog svoje sposobnosti pronalaženja složenih matematičkih odnosa koji čovjekovom oku izgledaju nevidljivo. Te su mreže matematički ili računski modeli temeljeni na biološkim neuronskim mrežama. Sastoje se od skupine međusobno povezanih umjetnih neurona koji obrađuju informacije koristeći konekcionistički pristup računanju - to znači da mijenjaju svoju strukturu na temelju vanjskih ili unutarnjih informacija koje teku kroz mrežu tijekom faze učenja.

U osnovi, neuronske mreže su nelinearni modeli statističkih podataka koji se koriste za modeliranje složenih odnosa između ulaza i izlaza kako bi se pronašli obrasci u podacima. Očito, bilo koji obrazac kretanja cijena vrijednosnih papira može se iskoristiti za dobit.

Trgovanje visoke frekvencije

Trgovanje visokim frekvencijama (HFT) prilično je nov razvoj koji ima za cilj iskoristiti sposobnost računala da brzo izvršavaju transakcije. Potrošnja u trgovinskom sektoru tijekom godina značajno je porasla, i kao rezultat toga, postoji mnogo programa u kojima je moguće izvršiti tisuće obrta u sekundi. Budući da je većina mogućnosti statističke arbitraže ograničena zbog konkurencije, sposobnost brzog izvršavanja obrta jedini je način za skaliranje profita. Sve složenije neuronske mreže i statistički modeli u kombinaciji s računalima koja mogu krčiti brojeve i brže izvršavati trgovanje ključ su budućeg profita arbitražima.

Kako statistička arbitraža utječe na tržišta

Statistička arbitraža igra vitalnu ulogu u pružanju većine svakodnevne likvidnosti na tržištima. Omogućuje velikim trgovcima blokovima da trguju bez znatnog utjecaja na tržišne cijene, a također smanjuje volatilnost u pitanjima poput američkih depozitarnih primitaka (ADR) tako da ih pobliže usklađuje s matičnim dionicama.

Međutim, statistička arbitraža uzrokovala je i velike probleme. Propad dugoročnog upravljanja kapitalom (LTCM) 1998. godine gotovo je napustio tržište u ruševinama. Da biste profitirali od tako malih odstupanja cijena, potrebno je preuzeti značajne utjecaje. Štoviše, budući da su ti obrti automatizirani, postoje ugrađene sigurnosne mjere. U slučaju LTCM, to je značilo da će se likvidirati na potezu prema dolje; problem je bio što su nalozi za likvidaciju LTCM-a samo pokrenuli više naloga za prodaju u strašnoj petlji koja bi na kraju bila okončana intervencijom vlade. Zapamtite, većina padova na burzi proizlazi iz problema s likvidnošću i utjecajem - sama arena u kojoj djeluju statistički arbitraži.

Donja linija

Statistička arbitraža jedna je od najutjecajnijih trgovinskih strategija ikad napravljenih, iako je popularnost blago smanjena od 1990-ih. Danas se većina statističke arbitraže provodi kroz trgovanje visokim frekvencijama koristeći kombinaciju neuronskih mreža i statističkih modela. Ne samo da ove strategije pokreću likvidnost, već su u velikoj mjeri odgovorne i za velike propasti koje smo vidjeli u firmama poput LTCM-a u prošlosti. Sve dok se kombiniraju pitanja likvidnosti i utjecaja, vjerovatno je da će strategija i dalje vrijedno prepoznati čak i za zajedničkog investitora.