Гипотеза эффективного рынка (Efficient market hypothesis) утверждает, что финансовые рынки являются «информационно эффективными» в том, что цены торгуемых активов отражают всю известную информацию в любой момент времени. Но если это правда, то почему цены меняются изо дня в день, несмотря на отсутствие новой существенной информации? Ответ включает в себя один аспект, который обычно забывают индивидуальные трейдеры: ликвидность.
Многие крупные институциональные сделки в течение дня не имеют ничего общего с информацией, а только с ликвидностью. Инвесторы, которые чувствуют, что их позиции слишком велики, будут активно хеджировать или ликвидировать позиции, что в конечном итоге повлияет на цену. Они обеспечивают спрос на ликвидность, и часто готовы заплатить высокую цену для выхода из своих позиций, что может привести к прибыли для поставщиков ликвидности. Эта возможность получить прибыль на информации, кажется, противоречит гипотезе эффективного рынка, но составляет основу статистического арбитража.
Статистический арбитраж стремится извлечь выгоду из взаимосвязи между ценой и ликвидностью и действует путем получения прибыли из статистической недооценки одного или более активов, основываясь на ожидаемой стоимости активов, полученной из статистической модели. Поговорим о самой этой модели, и о том, как она работает.
Возникновение статического арбитража
Статистический арбитраж появился в 1980-х годах из-за хеджирования спроса, созданного операциями банка Morgan Stanley с крупными блоками акций. Morgan Stanley удалось избежать дополнительных издержек, связанных с покупкой большого блока акций с помощью покупки сильно скоррелированных акций в качестве хеджа против своей позиции. Например, если компания покупает крупный пакет акций, то она продает в шорт сильно скоррелированные акции, чтобы захеджироваться от каких-либо серьезных спадов на рынке. Это эффективно исключает любые рыночные риски, несмотря на то, что компания стремится разместить купленные акции в объединенной в блок транзакции.
Трейдеры вскоре начали думать об этой паре не как о блоке, который необходимо исполнить, и его хеджировании, а скорее как о двух сторонах одной торговой стратегии, направленной на получение прибыли, а не только на хеджирование. Этот парный трейдинг в конечном счете развился в разные другие стратегии, стремящиеся воспользоваться статистическими различиями курса ценных бумаг из-за ликвидности, волатильности, риска и других факторов. Классифицируем эти стратегии.
Виды статистического арбитража
Существует много видов статистического арбитража, созданных для использования различных типов возможностей. Хотя некоторые виды уже исчезли из-за повышения эффективности рынка, появилось несколько других, которые заняли их место.
Арбитраж риска
Арбитраж риска является одной из форм статистического арбитража. Он стремится получить прибыль из ситуаций слияния. Арбитражеры слияния (merger arbitreurs – как называют этих инвесторов) покупают акции поглощаемой компании и одновременно продают в шорт акции поглощающей компании. Результатом является прибыль, полученная от разницы между ценой выкупа и рыночной ценой.
В отличие от традиционного статистического арбитража, арбитраж риска содержит некоторый риск. Наибольший риск заключается в том, что слияние провалится, и цена акций поглощаемой компании упадет до уровня перед слиянием. Другой риск связан с временной стоимостью инвестированных денег – слияние, которое занимает долгое время, может съесть годовую доходность инвесторов.
Ключ к успеху в арбитраже риска определяется вероятностью, своевременностью слияния и сравнением разницы между ценами на акции поглощаемой компании и ценой выкупа. Некоторые арбитражеры риска тоже начали спекулировать на поглощаемых компаниях, что может привести к существенно большей прибыли с одинаково большим риском.
Арбитраж волатильности
Арбитраж волатильности является популярным видом статистического арбитража, который сфокусирован на использовании разницы между вмененной волатильностью опциона и прогнозом будущей реализованной волатильности в дельта-нейтральном портфеле. Арбитражеры волатильности главным образом спекулируют на волатильности базового актива, а не непосредственно на цене базового актива.
Ключ к этой стратегии заключается в точном прогнозировании будущей волатильности, которая может отклоняться по различным причинам, включая:
— патентные споры;
— результаты клинических испытаний;
— неопределенные доходы;
— спекуляции на слиянии и поглощении.
После того, как арбитражер волатильности оценил будущую реализованную волатильность, то он может начать искать опционы, где вмененная волатильность значительно ниже или выше прогноза реализованной волатильности базового актива. Если вмененная волатильность ниже, трейдер может купить опцион и захеджироваться с помощью акций базового актива, чтобы получился дельта-нейтральный портфель. Аналогичным образом, если подразумеваемая волатильность выше, то трейдер может продать опцион и захеджироваться с помощью акций базового актива, чтобы получился дельта-нейтральный портфель.
Трейдер получит прибыль от сделки, когда реализованная волатильность базового актива станет ближе к его прогнозу, чем к прогнозу рынка (или вмененной волатильности). Прибыль извлекается из сделки с помощью постоянного пере-хеджирования, необходимого для поддержания портфеля дельта-нейтральным.
Другие типы арбитража
Существует много других видов арбитража, которые появились в течение последних десятилетий. Они включают нейронные сети и высокочастотную торговлю. Давайте взглянем на эти стратегии и разберемся, как они представляют будущее арбитража в трейдинге:
— Нейронные сети. Нейронные сети становятся все более популярными в сфере статистического арбитража из-за их способности находить сложные математические взаимосвязи, которые кажется невидимыми для человеческого глаза. Эти сети являются математическими и вычислительными моделями, основанными на биологических нейронных сетях. Они состоят из группы соединенных между собой искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию, используя коннекционный подход к вычислениям. Это означает, что они меняют свою структуру, основанную на внешней или внутренней информации, которая течет через сеть во время фазы обучения. По существу, нейронные сети являются нелинейной статистической моделью данных, которая используются для моделирования сложных взаимосвязей между входами и выходами с целью поиска паттернов в данных. Очевидно, что любой паттерн в изменении курса ценных бумаг может быть использован для получения прибыли.
— Высокочастотная торговля (High Frequency Trading, HFT). HFT – это новый инструмент, направленный на извлечение выгоды из способности компьютеров быстро совершать сделки. Расходы в секторе трейдинга за последние годы значительно выросли, и в результате этого появилось множество программ, способных выполнять более 3 тыс. сделок в секунду. Теперь, когда большинство возможностей статистического арбитража ограничено из-за конкуренции, способность быстро совершать сделки является единственным способом масштабировать прибыль. Более сложные нейронные сети и статистические модели в сочетании с компьютерами, способными производить сложные математические вычисления и быстрее заключать сделки, являются ключом к будущей прибыли для арбитражеров.
Роль на рынках
Статистический арбитраж играет жизненно важную роль в обеспечении ликвидности на рынках. Это позволяет трейдерам, торгующим большими объемами, заключать сделки без значительного влияния на рыночные цены, а также уменьшить волатильность ценных бумаг, таких как Американские Депозитарные Расписки (American depositary receipts, ADR), создавая более близкое отслеживание их с исходными бумагами.
Однако статистический арбитраж также вызвал некоторые серьезные проблемы. Наиболее очевидной является крах хедж-фонда Long Term Capital Management (LTCM), который почти разрушил рынок. Для того чтобы получать прибыль от таких небольших отклонений цены, необходимо использовать значительные плечи. Более того, поскольку эти сделки автоматизированы, то существуют встроенные меры безопасности. В случае LTCM это значило, что он ликвидировал свои позиции при движении рынка вниз, и проблема заключалась в том, что заявки LTCM на закрытие позиций вызвали еще большее количество заявок на продажу, что привело к ужасному циклу, который удалось разорвать только вмешательством правительства. Помните, большинство крахов на фондовом рынке возникают из-за проблем с ликвидностью и кредитным плечом. Это та самая арена, на которой выступают статистические арбитражеры.
Заключение
Статистический арбитраж является одной из самых важных когда-либо созданных торговых стратегий, несмотря на его несколько снизившуюся популярность с 1990 года. В настоящее время большая часть статистического арбитража осуществляется через высокочастотную торговлю с использованием комбинации нейронных сетей и статистических моделей. Эти стратегии не только увеличивают ликвидность, но они также в значительной степени ответственны за крупные провалы, которые произошли в прошлом, например, с такой компанией, как LTCM. Пока проблемы ликвидности и плеча существуют вместе, это, вероятно, будет делать стратегию статистического арбитража одной из самых известных даже для обычного инвестора.
Автор: Justin Kuepper
Источник: Arbitrage Squeezes Profit From Market Inefficiency
Комментарии:
Yaroslav Efremov: хня ведь написана, особенно про LTCM
>> В случае LTCM это значило, что он ликвидировал свои позиции при движении рынка вниз
Andrew Kartashov: А кто нибудь из читателей использует стат. арбитражные модели?
Yaroslav Efremov: Кто-нибудь конечно использует, только зачем им рассказывать?
mehanizator: моя опционная стратегия вполне подоходит под определение статистического арбитража волатильностью.
Andrew Kartashov: Я правильно тебя понял, что ты торгуешь опционами на VIX? Опционы на индекс волатильности — вторая производная, сильно вообще =)
А сам VIX не торгуется — так?
mehanizator: нет, опционы на SPX.
VIX я торгую фьючерсами — это другая система.
Andrew Kartashov: А зачем опционы на SPX когда есть VIX сам по себе? Или там больше можно выжать? Или ты именно то, что на опционах строится делаешь?
mehanizator: это разные системы, которые работают с разными вещами. система на опционах в основном отрабатывает направление, волатильность там скорее мешается, чем помогает.