Хипотезата за ефективен пазар гласи, че финансовите пазари са "информационно ефективни", тъй като цените на търгуваните активи отразяват цялата известна информация във всеки даден момент. Но ако това е вярно, тогава защо цените варират от ден на ден, въпреки липсата на нова основна информация? Отговорът включва един аспект, който обикновено се забравя сред отделните търговци: ликвидността.
Много големи институционални сделки през деня нямат нищо общо с информацията и всичко свързано с ликвидността. Инвеститорите, които се чувстват преекспонирани, агресивно ще хеджират или ликвидират позиции, което в крайна сметка ще се отрази на цената. Тези търсещи ликвидност често са готови да платят цена за излизане от позициите си, което може да доведе до печалба за доставчиците на ликвидност. Тази способност за печалба от информация изглежда противоречи на ефективната пазарна хипотеза, но представлява основата на статистическия арбитраж.
Статистическият арбитраж има за цел да извлече полза от връзката между цена и ликвидност, като извлича печалба от статистическото погрешно ценообразуване на един или повече активи въз основа на очакваната стойност на активите, генерирани от статистически модел.
Какво е статистически арбитраж?
Статистическият арбитраж възниква през 80-те години на миналия век от търсенето на хеджиране, създадено от операциите на Борда на капитала на Morgan Stanley. Морган Стенли успя да избегне ценовите санкции, свързани с големи блокови покупки, като закупи акции в тясно свързани акции като хеджиране срещу позицията си. Например, ако фирмата закупи голям пакет от акции, тя би имала къси тясно свързани акции, за да хеджира срещу всякакви големи спадове на пазара. Това ефективно елиминира всички пазарни рискове, докато фирмата се стреми да постави закупените от нея акции в блокчейна сделка.
Търговците скоро започнаха да мислят за тези двойки не като блок, който трябва да бъде изпълнен и неговия хеджиране, а по-скоро като две страни на търговската стратегия, насочена към получаване на печалба, а не просто хеджиране. Тези двойки сделки в крайна сметка се превърнаха в различни други стратегии, насочени към използване на статистически разлики в цените на сигурността поради ликвидност, променливост, риск или други фактори. Сега класифицираме тези стратегии като статистически арбитраж.
Видове статистически арбитраж
Съществуват много видове статистически арбитраж, създадени да се възползват от няколко различни вида възможности. Докато някои видове са прекратени от по-ефективен пазар, има няколко други възможности, които да заемат своето място.
Риск арбитраж
Риск арбитражът е форма на статистически арбитраж, който се стреми да печели от ситуации на сливания. Инвеститорите купуват акции в целта и (ако става въпрос за сделка с акции) едновременно с това намаляват акциите на приобретателя. Резултатът е печалба, реализирана от разликата между цената на изкупуване и пазарната цена.
За разлика от традиционния статистически арбитраж, рисковият арбитраж включва поемане на някои рискове. Най-големият риск е сливането да пропадне и целта на акциите да спадне до нивата си преди сливането. Друг риск се отнася до стойността на времето на вложените пари. Сливанията, които отнемат много време, могат да се превърнат в годишната възвръщаемост на инвеститорите.
Ключът към успеха в рисковия арбитраж е определянето на вероятността и навременността на сливането и сравняването му с разликата в цената между целевия състав и офертата за изкупуване. Някои рискови арбитражи започнаха да спекулират и по цели за поглъщане, което може да доведе до значително по-големи печалби с еднакво по-голям риск.
Арбитраж за волатилност
Арбитраж за волатилност е популярен тип статистически арбитраж, който се фокусира върху възползването от разликите между предполагаемата нестабилност на опцията и прогнозата за бъдещата реализирана нестабилност в делта-неутрален портфейл. По същество арбитражите на нестабилността спекулират с променливостта на основната ценна книга, а не правят насочен залог на цената на ценната книга.
Ключът към тази стратегия е точно прогнозиране на бъдещата нестабилност, която може да се отклони по различни причини, включително:
- Спорове за патентиКлинични резултати от изпитванияНесигурен доходM & A спекулации
След като арбитражният процесор за волатилност прецени бъдещата реализирана променливост, той или тя могат да започнат да търсят опции, при които имплицитната нестабилност е или значително по-ниска или по-висока от прогнозираната волатилност на основната ценна книга. Ако предполагаемата нестабилност е по-ниска, търговецът може да купи опцията и да хеджира с основната ценна книга, за да направи делта-неутрален портфейл. По същия начин, ако предполагаемата нестабилност е по-висока, търговецът може да продаде опцията и да хеджира с основната ценна книга, за да направи делта-неутрален портфейл.
Тогава търговецът ще реализира печалба от търговията, когато реализираната нестабилност на основната ценна книга се доближи до прогнозата му, отколкото прогнозата на пазара (или косвена нестабилност). Печалбата се реализира от търговията чрез непрекъснатото повторно проучване, необходимо за поддържане на делтата на портфейла неутрална.
Невронни мрежи
Невронните мрежи стават все по-популярни в статистическата арена за арбитраж поради способността им да намират сложни математически отношения, които изглеждат невидими за човешкото око. Тези мрежи са математически или изчислителни модели, базирани на биологични невронни мрежи. Те се състоят от група взаимосвързани изкуствени неврони, които обработват информация, използвайки съединителен подход към изчисляването - това означава, че те променят своята структура въз основа на външната или вътрешната информация, която тече през мрежата по време на фазата на обучение.
По същество, невронните мрежи са нелинейни модели на статистически данни, които се използват за моделиране на сложни взаимовръзки между входове и изходи за намиране на модели в данните. Очевидно всеки модел в движението на цените на ценните книжа може да се използва за печалба.
Търговия с висока честота
Търговията с висока честота (HFT) е сравнително нова разработка, която има за цел да извлече полза от способността на компютрите бързо да извършват транзакции. Разходите в сектора за търговия нараснаха значително през годините и в резултат на това има много програми, способни да изпълняват хиляди сделки в секунда. Сега, когато повечето възможности за статистически арбитраж са ограничени поради конкуренцията, способността за бързо изпълнение на сделки е единственият начин за мащабиране на печалбата. Все по-сложните невронни мрежи и статистически модели, комбинирани с компютри, способни да свиват числа и да изпълняват по-бързо сделки, са ключът към бъдещите печалби на арбитражите.
Как статистическият арбитраж влияе на пазарите
Статистическият арбитраж играе жизненоважна роля за осигуряването на голяма част от ежедневната ликвидност на пазарите. Той дава възможност на големите търговци на блок да търгуват без да влияят значително на пазарните цени, като същевременно намалява нестабилността в емисии като американски депозитарни разписки (АРС), като ги свързва по-тясно с техните родителски акции.
Статистическият арбитраж обаче също предизвика някои големи проблеми. Сривът на дългосрочния мениджмънт на капитала (LTCM) през 1998 г. почти напусна пазара в развалини. За да печелите от такива малки отклонения в цените, е необходимо да се възползвате от значителен ливъридж. Освен това, тъй като тези сделки са автоматизирани, има вградени мерки за сигурност. В случая на LTCM това означава, че тя ще се ликвидира при движение надолу; проблемът беше, че поръчките за ликвидация на LTCM само задействаха повече поръчки за продажба в ужасен цикъл, който в крайна сметка би приключил с държавна намеса. Не забравяйте, че повечето сривове на фондовите борси възникват поради проблеми с ликвидността и ливъридж - самата арена, на която работят статистическите арбитражи.
Долния ред
Статистическият арбитраж е една от най-влиятелните стратегии за търговия, разработвана някога, въпреки че леко намалява популярността си от 90-те години насам. Днес повечето статистически арбитраж се провеждат чрез високочестотна търговия, като се използва комбинация от невронни мрежи и статистически модели. Тези стратегии не само водят до ликвидност, но и до голяма степен са отговорни за големите сривове, които наблюдавахме във фирми като LTCM в миналото. Докато проблемите с ликвидността и ливъридж се комбинират, това вероятно ще продължи да прави стратегията заслужава да бъде призната дори за обикновения инвеститор.
