Arbitrage statistique

Qu'est-ce que l'arbitrage statistique ?

Dans le monde de la finance, l'arbitrage statistique (ou stat arb) fait référence à un groupe de stratégies de négociation qui utilisent des analyses de réversion moyenne pour investir dans divers portefeuilles pouvant contenir jusqu'à des milliers de titres pendant une très courte période de temps, souvent seulement quelques secondes mais jusqu'à plusieurs jours.

Connue comme une approche profondément quantitative et analytique du trading, stat arb vise à réduire autant que possible l'exposition au bêta en deux phases : la « notation » fournit un classement à chaque action disponible en fonction de l'opportunité d'investissement, et la « réduction du risque » combine les actions souhaitables. dans un portefeuille spécialement conçu visant à réduire le risque. Les investisseurs identifient généralement les situations d'arbitrage grâce à des techniques de modélisation mathématique.

Comprendre l'arbitrage statistique

Les stratégies d'arbitrage statistique sont neutres par rapport au marché car elles impliquent l'ouverture simultanée d'une position longue et d' une position courte pour tirer parti de la tarification inefficace des titres corrélés. Par exemple, si un gestionnaire de fonds estime que Coca-Cola est sous-évalué et que Pepsi est surévalué, il ouvrira une position longue sur Coca-Cola et ouvrira en même temps une position courte sur Pepsi. Les investisseurs se réfèrent souvent à l'arbitrage statistique en tant que " trading de paires ".

L'arbitrage statistique n'est pas strictement limité à deux titres. Les investisseurs peuvent appliquer le concept à un groupe de titres corrélés. De plus, ce n'est pas parce que deux actions opèrent dans des secteurs différents qu'elles ne peuvent pas être corrélées. Par exemple, Citigroup, une action bancaire, et Harley Davidson, une action cyclique de consommation, ont souvent des périodes de forte corrélation.

Risques d'arbitrage statistique

L'arbitrage statistique n'est pas sans risque. Cela dépend fortement de la capacité des prix du marché à revenir à une normale historique ou prévue, communément appelée retour à la moyenne. Cependant, deux actions qui opèrent dans le même secteur peuvent rester non corrélées pendant une longue période en raison de facteurs micro et macro.

Pour cette raison, la plupart des stratégies d'arbitrage statistique tirent parti des algorithmes de trading à haute fréquence (HFT) pour exploiter de minuscules inefficacités qui durent souvent quelques millisecondes. Des positions importantes dans les deux actions sont nécessaires pour générer des bénéfices suffisants à partir de mouvements de prix aussi minuscules. Cela ajoute un risque supplémentaire aux stratégies d'arbitrage statistique, bien que des options puissent être utilisées pour aider à atténuer une partie du risque.

Simplifier les stratégies d'arbitrage statistique

Essayer de comprendre les mathématiques derrière une stratégie d'arbitrage statistique peut être écrasant. Heureusement, il existe un moyen plus simple de commencer à utiliser le concept de base. Les investisseurs peuvent trouver deux titres qui sont traditionnellement corrélés,. tels que General Motors (GM) et Ford Motor Company (F), puis comparer les deux actions en les superposant sur un graphique des prix.

Le tableau ci-dessous compare ces deux constructeurs automobiles. Les investisseurs peuvent entrer dans une transaction lorsque les deux actions se désynchronisent considérablement, comme à la mi-février et au début mai. Par exemple, les commerçants envisageraient d'acheter Ford en février et de le vendre en mai en prévision du réalignement du cours de son action sur celui de General Motor. Cependant, il n'y a aucune garantie quant au moment où les deux prix re-convergeront ; par conséquent, les investisseurs devraient toujours envisager d'utiliser des ordres stop-loss lorsqu'ils utilisent cette stratégie.

Points forts

• L'arbitrage statistique est un groupe de stratégies de trading utilisant de grands portefeuilles diversifiés qui sont négociés à très court terme.

• Ce type de stratégie de trading attribue aux actions un classement de désirabilité, puis construit un portefeuille pour réduire le risque autant que possible.

• L'arbitrage statistique repose fortement sur des modèles et des analyses informatiques et est reconnu comme l'une des approches d'investissement les plus rigoureuses.