Statistische Arbitrage
Was ist statistische Arbitrage?
In der Finanzwelt bezieht sich statistische Arbitrage (oder Stat Arb) auf eine Gruppe von Handelsstrategien, die Mean-Reversion-Analysen verwenden, um für einen sehr kurzen Zeitraum, oft nur wenige Sekunden, in verschiedene Portfolios von bis zu Tausenden von Wertpapieren zu investieren bis zu mehreren Tagen.
Bekannt als ein zutiefst quantitativer, analytischer Ansatz für den Handel, zielt stat arb darauf ab, das Beta-Engagement in zwei Phasen so weit wie möglich zu reduzieren: „Scoring“ bietet eine Rangfolge für jede verfügbare Aktie gemäß der Erwünschtheit einer Investition, und „Risikominderung“ kombiniert wünschenswerte Aktien in ein speziell entworfenes Portfolio, das darauf abzielt, das Risiko zu senken. Anleger identifizieren Arbitrage- Situationen in der Regel durch mathematische Modellierungstechniken.
Statistische Arbitrage verstehen
Statistische Arbitrage-Strategien sind marktneutral, da sie das gleichzeitige Eröffnen einer Long-Position und einer Short-Position beinhalten,. um von der ineffizienten Preisbildung bei korrelierten Wertpapieren zu profitieren. Wenn ein Fondsmanager beispielsweise glaubt, dass Coca-Cola unterbewertet und Pepsi überbewertet ist, würde er eine Long-Position in Coca-Cola und gleichzeitig eine Short-Position in Pepsi eröffnen. Investoren bezeichnen statistische Arbitrage oft als „ Pair-Trading “.
Statistische Arbitrage ist nicht streng auf zwei Wertpapiere beschränkt. Anleger können das Konzept auf eine Gruppe korrelierter Wertpapiere anwenden. Nur weil zwei Aktien in unterschiedlichen Branchen tätig sind, heißt das nicht, dass sie nicht korreliert werden können. Citigroup, eine Bankaktie, und Harley Davidson, eine zyklische Konsumaktie, weisen beispielsweise häufig Phasen hoher Korrelation auf.
Risiken der statistischen Arbitrage
Statistische Arbitrage ist nicht ohne Risiko. Es hängt stark von der Fähigkeit der Marktpreise ab, zu einem historischen oder prognostizierten Normalwert zurückzukehren, der gemeinhin als Mean Reversion bezeichnet wird. Allerdings können zwei Aktien, die in derselben Branche tätig sind, aufgrund von Mikro- und Makrofaktoren für eine beträchtliche Zeit unkorreliert bleiben.
Aus diesem Grund nutzen die meisten statistischen Arbitrage -Strategien Hochfrequenzhandelsalgorithmen (HFT), um winzige Ineffizienzen auszunutzen, die oft nur Millisekunden andauern. Große Positionen in beiden Aktien sind erforderlich, um aus solchen winzigen Kursbewegungen ausreichende Gewinne zu erzielen. Dies fügt den statistischen Arbitrage-Strategien ein zusätzliches Risiko hinzu, obwohl Optionen verwendet werden können, um einen Teil des Risikos zu mindern.
Vereinfachung statistischer Arbitrage-Strategien
Der Versuch, die Mathematik hinter einer statistischen Arbitrage-Strategie zu verstehen, kann überwältigend sein. Glücklicherweise gibt es einen einfacheren Weg, um mit der Nutzung des Grundkonzepts zu beginnen. Anleger können zwei traditionell korrelierte Wertpapiere wie General Motors (GM) und Ford Motor Company (F) finden und dann die beiden Aktien vergleichen, indem sie sie auf einem Preisdiagramm überlagern.
Die folgende Tabelle vergleicht diese beiden Autohersteller. Anleger können in einen Handel einsteigen, wenn die beiden Aktien erheblich voneinander abweichen, wie etwa Mitte Februar und Anfang Mai. Zum Beispiel würden Händler erwägen, Ford im Februar zu kaufen und im Mai zu verkaufen, in Erwartung, dass sich der Aktienkurs wieder an den Aktienkurs von General Motor anpasst. Es gibt jedoch keine Garantie dafür, wann sich die beiden Preise wieder annähern werden; Daher sollten Anleger bei der Anwendung dieser Strategie immer die Verwendung von Stop-Loss-Aufträgen in Betracht ziehen.
Höhepunkte
Statistische Arbitrage ist eine Gruppe von Handelsstrategien, die große, vielfältige Portfolios einsetzen, die auf sehr kurzfristiger Basis gehandelt werden.
Diese Art von Handelsstrategie ordnet Aktien eine Erwünschtheitsrangfolge zu und baut dann ein Portfolio auf, um das Risiko so weit wie möglich zu reduzieren.
Statistische Arbitrage ist stark von Computermodellen und -analysen abhängig und gilt als einer der strengsten Anlageansätze.
