Kā statistikas arbitrāža var radīt lielu peļņu

Efektīvā tirgus hipotēze nosaka, ka finanšu tirgi ir "informatīvi efektīvi", jo tirgojamo aktīvu cenas atspoguļo visu zināmo informāciju jebkurā brīdī. Bet, ja tā ir taisnība, tad kāpēc cenas katru dienu atšķiras, neskatoties uz to, ka nav jaunas pamatinformācijas? Atbilde ietver vienu aspektu, ko parasti aizmirst individuālie tirgotāji: likviditāte.

Daudziem lieliem institucionāliem darījumiem visu dienu nav nekā kopīga ar informāciju un visu, kas saistīts ar likviditāti. Investori, kas jūtas pārlieku pakļauti, agresīvi ierobežos vai likvidēs pozīcijas, kas galu galā ietekmēs cenu. Šie likviditātes pieprasītāji bieži vēlas maksāt cenu, lai aizietu no savām pozīcijām, kas likviditātes nodrošinātājiem var radīt peļņu. Šķiet, ka šī spēja gūt labumu no informācijas ir pretrunā ar efektīvu tirgus hipotēzi, bet veido statistiskās arbitrāžas pamatu.

Statistiskās arbitrāžas mērķis ir gūt labumu no attiecības starp cenu un likviditāti, gūstot labumu no viena vai vairāku aktīvu statistiskas nepareizas cenas, pamatojoties uz aktīvu paredzamo vērtību, kas ģenerēta no statistiskā modeļa.

Kas ir statistikas arbitrāža?

Statistiskā arbitrāža radās pagājušā gadsimta astoņdesmitajos gados no riska ierobežošanas pieprasījuma, ko radīja Morgan Stanley pašu kapitāla bloku tirdzniecības nodaļas operācijas. Morgans Stenlijs spēja izvairīties no cenu sodiem, kas saistīti ar liela apjoma pirkumiem, iegādājoties cieši savstarpēji saistītu akciju akcijas kā nodrošinājumu pret tā stāvokli. Piemēram, ja firma nopirktu lielu akciju paketi, tā saīsinātu cieši savstarpēji saistītos krājumus, lai pasargātu no jebkādas būtiskas tirgus lejupslīdes. Tas efektīvi izslēdza visus tirgus riskus, kamēr firma centās iepirktos krājumus bloķētā darījumā.

Tirgotāji drīz sāka domāt par šiem pāriem nevis par izpildāmo bloku un tā nodrošinājumu, bet drīzāk par divām tirdzniecības stratēģijas pusēm, kuru mērķis ir peļņas gūšana, nevis vienkārši hedžēšana. Šie pāra darījumi galu galā attīstījās dažādās citās stratēģijās, kuru mērķis bija izmantot vērtspapīru cenu statistiskās atšķirības likviditātes, nepastāvības, riska vai citu faktoru ietekmē. Tagad mēs klasificējam šīs stratēģijas kā statistisko arbitrāžu.

Statistiskās arbitrāžas veidi

Ir daudz statistiskās arbitrāžas veidu, kas izveidoti, lai izmantotu vairāku dažādu veidu iespējas. Kaut arī dažus veidus ir pakāpeniski atcēlis efektīvāks tirgus, ir radušās vairākas citas iespējas, lai aizstātu to.

Riska arbitrāža

Riska arbitrāža ir statistiskās arbitrāžas forma, kuras mērķis ir gūt labumu no apvienošanās situācijām. Investori iegādājas krājumus mērķa tirgū un (ja tas ir darījums ar akcijām) vienlaikus samazina pircēja krājumus. Rezultāts ir peļņa, kas gūta no starpības starp izpirkuma cenu un tirgus cenu.

Atšķirībā no tradicionālās statistiskās arbitrāžas, riska arbitrāža ietver dažu risku uzņemšanos. Lielākais risks ir tas, ka apvienošanās izdosies un mērķa krājumi samazināsies līdz līmenim, kāds bija pirms apvienošanās. Cits risks attiecas uz ieguldītās naudas laika vērtību. Apvienošanās, kurām vajadzīgs ilgs laiks, var ņemt vērā ieguldītāju gada ienākumus.

Riska arbitrāžas panākumu atslēga ir apvienošanās iespējamības un savlaicīguma noteikšana un salīdzināšana ar cenu starpību starp mērķa akciju un izpirkuma piedāvājumu. Daži riska arbitri ir sākuši spekulēt arī par pārņemšanas mērķiem, kas var radīt ievērojami lielāku peļņu ar tikpat lielu risku.

Nepastāvības arbitrāža

Svārstīguma arbitrāža ir populārs statistiskās arbitrāžas veids, kas koncentrējas uz iespēju izmantot atšķirības starp opcijas netiešo svārstīgumu un prognozēto nākotnes svārstīgumu delta-neitrālajā portfelī. Būtībā svārstīguma šķīrējtiesneši spekulē ar pamatā esošā vērtspapīra nepastāvību, nevis veic tiešu derību par vērtspapīra cenu.

Šīs stratēģijas atslēga ir precīza nākotnes nepastāvības prognozēšana, kas var noklīst dažādu iemeslu dēļ, tostarp:

• Patentu strīdi
• Klīnisko pētījumu rezultāti
• Nenoteikti ienākumi
• M&A spekulācijas

Kad svārstīguma arbitrs ir novērtējis nākotnes realizēto svārstīgumu, viņš vai viņa var sākt meklēt iespējas, kur netiešā nepastāvība ir vai nu ievērojami zemāka, vai augstāka nekā pakārtotā vērtspapīra prognozētā svārstīgums. Ja netiešā svārstīgums ir zemāks, tirgotājs var iegādāties iespēju līgumu un veikt riska ierobežošanu ar pamatā esošo vērtspapīru, lai izveidotu delta-neitrālu portfeli. Tāpat, ja netiešā svārstīgums ir lielāks, tirgotājs var pārdot iespēju līgumu un veikt riska ierobežošanu ar pamatā esošo vērtspapīru, lai izveidotu delta-neitrālu portfeli.

Pēc tam tirgotājs gūs peļņu no tirdzniecības, kad pamata vērtspapīra realizētā nepastāvība pietuvosies viņa vai viņas prognozei, nevis tirgus prognozei (vai netiešajai nepastāvībai). Peļņa tiek gūta no tirdzniecības, veicot pastāvīgu riska samazināšanu, kas nepieciešama, lai saglabātu portfeļa deltas neitralitāti.

Neironu tīkli

Neironu tīkli statistikas arbitrāžas arēnā kļūst aizvien populārāki, pateicoties spējai atrast sarežģītas matemātiskas attiecības, kas cilvēka acīm šķiet neredzamas. Šie tīkli ir matemātiski vai skaitļošanas modeļi, kuru pamatā ir bioloģiski neironu tīkli. Tie sastāv no savstarpēji savienotu mākslīgo neironu grupas, kas apstrādā informāciju, izmantojot Connectionist pieeju aprēķiniem - tas nozīmē, ka viņi maina savu struktūru, pamatojoties uz ārēju vai iekšēju informāciju, kas mācību laikā plūst caur tīklu.

Neironu tīkli būtībā ir nelineāri statistisko datu modeļi, kurus izmanto, lai modelētu sarežģītas attiecības starp ieejām un izejām, lai atrastu modeļus datos. Acīmredzot jebkuru vērtspapīru cenu kustības modeli var izmantot peļņas gūšanai.

Tirdzniecība ar augstu frekvenci

Augstfrekvences tirdzniecība (HFT) ir diezgan jauna attīstība, kuras mērķis ir gūt labumu no datoru iespējām ātri veikt darījumus. Izdevumi tirdzniecības nozarē gadu gaitā ir ievērojami palielinājušies, un tāpēc ir daudz programmu, kas sekundē spēj izpildīt tūkstošiem darījumu. Tagad, kad vairums statistiskās arbitrāžas iespēju ir ierobežotas konkurences dēļ, spēja ātri veikt darījumus ir vienīgais veids, kā palielināt peļņu. Šķīrējtiesnešu nākotnes peļņas atslēga ir arvien sarežģītāki neironu tīkli un statistikas modeļi apvienojumā ar datoriem, kas spēj sagraut skaitļus un ātrāk veikt darījumus.

Kā statistikas arbitrāža ietekmē tirgus

Statistiskajai arbitrāžai ir būtiska loma, nodrošinot lielu daļu ikdienas likviditātes tirgos. Tas ļauj liela apjoma tirgotājiem izvietot darījumus, būtiski neietekmējot tirgus cenas, vienlaikus samazinot nepastāvību tādos jautājumos kā Amerikas depozitārija ieņēmumi (ADR), ciešāk korelējot tos ar mātesuzņēmumiem.

Tomēr statistiskā arbitrāža ir radījusi arī dažas lielas problēmas. Ilgtermiņa kapitāla pārvaldības (LTCM) sabrukums 1998. gadā gandrīz atstāja tirgu drupās. Lai gūtu peļņu no tik mazām cenu novirzēm, ir jāuzņemas ievērojams sviras efekts. Turklāt, tā kā šie darījumi ir automatizēti, ir iebūvēti drošības pasākumi. LTCM gadījumā tas nozīmēja, ka tas tiks likvidēts, virzoties uz leju; problēma bija tā, ka LTCM likvidācijas rīkojumi tikai izraisīja vairāk pārdošanas rīkojumu šausmīgā ciklā, kas galu galā tiks izbeigts ar valdības iejaukšanos. Atcerieties, ka lielāko daļu akciju tirgus avāriju izraisa problēmas ar likviditāti un piesaistītajiem līdzekļiem - pašu arēnu, kurā darbojas statistikas arbitri.

Grunts līnija

Statistiskā arbitrāža ir viena no visu laiku ietekmīgākajām tirdzniecības stratēģijām, neskatoties uz to, ka kopš 1990. gadiem tās popularitāte ir nedaudz samazinājusies. Mūsdienās lielāko daļu statistiskās arbitrāžas veic, izmantojot augstas frekvences tirdzniecību, izmantojot neironu tīklu un statistisko modeļu kombināciju. Šīs stratēģijas ne tikai veicina likviditāti, bet arī lielā mērā ir atbildīgas par lielajām avārijām, kuras mēs iepriekš esam pieredzējuši tādos uzņēmumos kā LTCM. Kamēr tiek apvienotas likviditātes un piesaistīto līdzekļu emisijas, tas, visticamāk, turpinās padarīt stratēģiju tādu, kuru ir vērts atzīt pat kopējam investoram.