Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  statistical arbitrage
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The use of stochastic differential equations offers great advantages for statistical arbitrage pairs trading. In particular, it allows the selection of pairs with desirable properties, e.g., strong mean-reversion, and it renders traditional rules of thumb for trading unnecessary. This study provides an exhaustive survey dedicated to this field by systematically classifying the large body of literature and revealing potential gaps in research. From a total of more than 80 relevant references, five main strands of stochastic spread models are identified, covering the ‘Ornstein–Uhlenbeck model’, ‘extended Ornstein–Uhlenbeck models’, ‘advanced mean-reverting diffusion models’, ‘diffusion models with a non-stationary component’, and ‘other models’. Along these five main categories of stochastic models, we shed light on the underlying mathematics, hereby revealing advantages and limitations for pairs trading. Based on this, the works of each category are further surveyed along the employed statistical arbitrage frameworks, i.e., analytic and dynamic programming approaches. Finally, the main findings are summarized and promising directions for future research are indicated.
EN
The paper verifies usefulness of the high frequency trading model developed by Marco Avellaneda and Sasha Stoikov, used in simulation of turnover with futures contract securities of one of agricultural commodities on the selected commodity stock exchange. Accuracy of provided signals of purchase and sale signals was verified on authentic quotations – the futures contract for coffee prices of the London Stock Exchange. Results of ten subsequent session days was analysed in detail. Quality of the assumed investment algorithm was determined with the use of stock exchange ratios: Information Ratio and Maximum Drawdown. A short discussion was conducted, which compared a standard investing method and the analysed model of algorithmic trading. In conclusion, all most important statements and conclusions were made, which confirmed usefulness of the HFT model developed by Marco Avellaneda and Sasha Stoikov for turnover of futures contract securities for agricultural commodities.
PL
W pracy sprawdzono przydatność modelu szybkiego kupna i sprzedaży (High Frequency Trading) Marco Avellanedy i Sashy Stoikov'a, użytego w symulacji obrotu walorami kontraktu terminowego na towar pochodzenia rolniczego na wybranej giełdzie towarowej. Zbadano trafność podawanych sygnałów transakcji kupna i sprzedaży na autentycznych notowaniach - kontrakt terminowy na ceny kawy londyńskiej giełdy papierów wartościowych (London Stock Exchange). Szczegółowo zanalizowano wyniki dziesięciu kolejnych dni sesyjnych. Jakość przyjętego algorytmu inwestycyjnego określono za pomocą wskaźników giełdowych: Information Ratio oraz Maximum Drawdown. Przeprowadzono krótką dyskusję porównującą standardową metodę inwestowania oraz analizowany model handlu algorytmicznego. Na zakończenie zebrano najważniejsze stwierdzenia i wyciągnięto wnioski potwierdzające przydatność modelu HFT Marco Avellanedy i Sashy Stoikov'a do obrotu walorami kontraktów terminowych na towary pochodzenia rolniczego o dużej płynności oraz możliwość jego praktycznego zastosowania.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.