통계적 차익거래

통계적 차익거래란 무엇입니까?

금융 분야에서 통계적 차익거래(또는 통계적 차익거래)는 평균 회귀 분석을 활용하여 매우 짧은 시간(종종 단 몇 초) 동안 최대 수천 개의 증권으로 구성된 다양한 포트폴리오에 투자하는 거래 전략 그룹을 나타냅니다. 최대 여러 날.

거래에 대한 양적으로 깊이 있고 분석적인 접근 방식으로 알려진 stat arb는 두 단계에 걸쳐 베타에 대한 노출을 최대한 줄이는 것을 목표로 합니다. 위험을 낮추는 것을 목표로 특별히 설계된 포트폴리오로. 투자자는 일반적으로 수학적 모델링 기술을 통해 차익 거래 상황을 식별합니다.

통계적 차익거래 이해

관련 증권의 비효율적인 가격 책정을 이용하기 위해 롱 포지션과 숏 포지션 을 동시에 개설해야 하기 때문에 시장 중립적 입니다. 예를 들어, 펀드 매니저가 Coca-Cola가 저평가되고 Pepsi가 고평가되었다고 생각하면 Coca-Cola에서 롱 포지션을 개설하고 동시에 Pepsi에서 숏 포지션을 개설할 것입니다. 투자자들은 종종 통계적 차익거래를 " 쌍 거래 "라고 부릅니다.

통계적 차익거래는 2개의 증권으로 엄격하게 제한되지 않습니다. 투자자는 이 개념을 상관 증권 그룹에 적용할 수 있습니다. 또한 두 주식이 서로 다른 산업에서 운영된다고 해서 상관관계가 없는 것은 아닙니다. 예를 들어, 은행주인 씨티그룹(Citigroup)과 경기소비재인 할리데이비슨(Harley Davidson)은 상관관계가 높은 기간을 갖는 경우가 많습니다.

통계적 차익거래의 위험

통계적 차익거래에는 위험이 없습니다. 이는 일반적으로 평균 회귀 라고 하는 역사적 또는 예측 정상으로 돌아갈 수 있는 시장 가격의 능력에 크게 의존합니다 . 그러나 동일한 산업에서 운영되는 두 주식은 미시적 요인과 거시적 요인 모두로 인해 상당한 시간 동안 상관 관계가 없는 상태로 남아 있을 수 있습니다.

이러한 이유로 대부분의 통계적 차익 거래 전략은 종종 몇 밀리초 동안 지속되는 작은 비효율성을 이용하기 위해 고주파 거래 (HFT) 알고리즘을 활용합니다. 이러한 작은 가격 변동에서 충분한 이익을 창출하려면 두 주식 모두에서 큰 포지션이 필요합니다. 옵션을 사용하여 일부 위험을 완화할 수 있지만 이는 통계적 차익 거래 전략에 추가 위험을 추가합니다.

통계적 차익거래 전략 간소화

통계적 차익 거래 전략의 이면에 있는 수학을 이해하려고 하는 것은 압도적일 수 있습니다. 다행히도 기본 개념을 활용하여 시작할 수 있는 보다 간단한 방법이 있습니다. 투자자는 General Motors(GM) 및 Ford Motor Company(F)와 같이 전통적으로 상관 관계 가 있는 두 가지 증권을 찾은 다음 두 주식을 가격 차트에 겹쳐서 비교할 수 있습니다.

아래 차트는 이 두 자동차 제조업체를 비교한 것입니다. 투자자는 2월 중순과 5월 초와 같이 두 주식이 서로 동기화되지 않을 때 거래를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 거래자들은 2월에 Ford를 사고 5월에 주가가 General Motor의 주가와 재조정될 것을 예상하여 Ford를 판매하는 것을 고려할 것입니다. 그러나 두 가격이 언제 다시 수렴할지 보장할 수 없습니다. 따라서 투자자는 이 전략을 사용할 때 항상 손절매 주문 을 사용하는 것을 고려해야 합니다.

##하이라이트

• 통계적 차익거래는 매우 단기적으로 거래되는 크고 다양한 포트폴리오를 사용하는 거래 전략 그룹입니다.

• 주식의 선호도 순위를 매긴 후 포트폴리오를 구성하여 리스크를 최대한 줄이는 매매전략입니다.

• 통계적 차익거래는 컴퓨터 모델과 분석에 크게 의존하며 가장 엄격한 투자 방법 중 하나로 알려져 있습니다.