Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Statistical Arbitrage

論文の概要: Deep Learning Statistical Arbitrage

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04028v1
Date: Tue, 8 Jun 2021 00:48:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-09 15:40:34.243562
Title: Deep Learning Statistical Arbitrage
Title（参考訳）: Deep Learning Statistical Arbitrage
Authors: Jorge Guijarro-Ordonez, Markus Pelger and Greg Zanotti
Abstract要約: 本稿では,統計的仲裁のための統一的な概念枠組みを提案し,新しいディープラーニングソリューションを開発した。我々は、条件付き遅延資産価格要素から残余ポートフォリオとして類似資産の仲裁ポートフォリオを構築する。我々は、これらの残余ポートフォリオの時系列信号を、最も強力な機械学習時系列ソリューションの1つを用いて抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Statistical arbitrage identifies and exploits temporal price differences between similar assets. We propose a unifying conceptual framework for statistical arbitrage and develop a novel deep learning solution, which finds commonality and time-series patterns from large panels in a data-driven and flexible way. First, we construct arbitrage portfolios of similar assets as residual portfolios from conditional latent asset pricing factors. Second, we extract the time series signals of these residual portfolios with one of the most powerful machine learning time-series solutions, a convolutional transformer. Last, we use these signals to form an optimal trading policy, that maximizes risk-adjusted returns under constraints. We conduct a comprehensive empirical comparison study with daily large cap U.S. stocks. Our optimal trading strategy obtains a consistently high out-of-sample Sharpe ratio and substantially outperforms all benchmark approaches. It is orthogonal to common risk factors, and exploits asymmetric local trend and reversion patterns. Our strategies remain profitable after taking into account trading frictions and costs. Our findings suggest a high compensation for arbitrageurs to enforce the law of one price.
Abstract（参考訳）: 統計仲裁は類似資産間の時間的価格差を特定し、活用する。統計的仲裁のための統一的な概念的枠組みを提案し,データ駆動型で柔軟な方法で大規模パネルからの共通性と時系列パターンを求める。まず、条件付き潜在資産価格要因から、類似資産の仲裁ポートフォリオを残余ポートフォリオとして構築する。第2に,これら残余ポートフォリオの時系列信号を,最も強力な機械学習時系列ソリューションである畳み込みトランスフォーマによって抽出する。最後に、これらの信号を使用して、制約の下でリスク調整されたリターンを最大化する最適なトレーディングポリシーを形成する。我々は日刊大株と総合的な実証調査を実施している。我々の最適なトレーディング戦略は、常に高いサンプルのシャープ比を取得し、全てのベンチマークアプローチを著しく上回る。一般的なリスク要因と直交し、非対称な局所傾向と回帰パターンを利用する。取引摩擦やコストを考慮して、当社の戦略は引き続き利益を上げます。以上の結果から, 仲裁員が一価法を施行する際の高い補償効果が示唆された。

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