La estrategia del trading de pares es una de las estrategias más populares cuando se trata de encontrar oportunidades entre las dos acciones que están cointegradas.
¿Cómo se cointegran las acciones? ¿Cómo aprovechar su cointegración con una estrategia de trading de pares? Este artículo lo analiza todo, ya que cubre:
- ¿Qué es el trading de pares?
- Historia del trading de pares
- ¿Cuál es la lógica detrás del trading de pares?
- Términos esenciales utilizados en el trading de pares
- Correlación
- Cointegración
- puntuación Z
- Prueba de Dickey Fuller aumentada
- Pasos para el trading de pares
- Seleccionar acciones para el trading de pares
- Puntos de entrada
- Definición de puntos de salida
- Estrategia de trading de pares usando Excel y Python
- Ventajas del trading de pares
- Desventajas del trading de pares
¿Qué es el trading de pares?
En una estrategia de trading de pares, por lo general, un par de acciones se opera en una estrategia de mercado neutral o market neutral, es decir, no importa si el mercado tiene una tendencia alcista o bajista, las dos posiciones abiertas para cada acción se protegen entre sí. Los desafíos clave en el trading de pares son:
- Seleccione un par que le brinde buenas oportunidades de arbitraje estadístico a lo largo del tiempo
- Seleccione los puntos de entrada/salida
Historia del trading de pares
El trading de pares se introdujo por primera vez a mediados de la década de 1980 por un grupo de investigadores analistas técnicos que trabajaban para Morgan Stanley. La estrategia de trading de pares utiliza análisis estadísticos y técnicos para buscar posibles ganancias neutrales en el mercado.
¿Cuál es la lógica detrás del trading de pares?
En el caso de una estrategia de trading de pares, las dos acciones o los instrumentos financieros deben tener una tendencia a un precio medio similar y permanecer cerca uno del otro. Pero, en determinadas ocasiones, uno de los instrumentos puede pasar por un breve período de desviación respecto al otro en cuanto al precio.
En este corto período, el trader puede aprovechar la oportunidad de ir en largo con uno de los instrumentos financieros mientras abre en corto el otro. Las posiciones se basan en el precio de mercado actual de las acciones y su desviación estándar.
Términos esenciales utilizados en el trading de pares
Algunos de los términos esenciales que se utilizan en la estrategia de trading de pares son:
Correlación
La correlación se cuantifica mediante el coeficiente de correlación ρ, que oscila entre -1 y +1. El coeficiente de correlación indica el grado de correlación entre las dos variables.
El valor de +1 significa que existe una correlación positiva perfecta entre las dos variables, -1 significa que hay una correlación negativa perfecta y 0 significa que no hay correlación.
Una correlación positiva perfecta es cuando una variable se mueve hacia arriba o hacia abajo y la otra variable también se mueve en la misma dirección con la misma magnitud.
Mientras que una correlación negativa perfecta es cuando una variable se mueve hacia arriba y la otra variable se mueve hacia abajo (es decir, opuesta) con la misma magnitud.
El coeficiente de correlación para las dos variables viene dado por:
Correlación(X,Y) = ρ = COV(X,Y) / SD(X).SD(Y)
donde,
cov (X, Y) = la covarianza entre X e Y
SD (X) y SD(Y) = la desviación estándar de las respectivas variables
Si la correlación es alta, digamos 0.8, los traders pueden elegir ese par para el trading de pares. Este alto número representa una fuerte relación entre las dos acciones. Entonces, si A sube, las posibilidades de que B suba también son bastante altas.
Sobre la base de esta suposición, se juega una estrategia de mercado neutral en la que se compra A y se vende B; Las decisiones de compra y venta se toman con base en sus patrones individuales.
Solo mirar la correlación podría darte resultados falsos. Por ejemplo, si su estrategia de negociación de pares se basa en el spread entre los precios de las dos acciones, es posible que los precios de las dos acciones sigan aumentando sin volver a la media .
Spread = log(a) – nlog(b)
donde ‘a’ y ‘b’ = precios de las acciones A y B respectivamente
Por cada acción de A comprada, ha vendido n número de acciones de B.
Ahora, tanto ‘a’ como ‘b’ aumentan de tal manera que el valor del spread disminuye. Esto resultará en una pérdida ya que la acción A está aumentando a un ritmo más bajo que la acción B y usted está corto en la acción B.
Por lo tanto, uno debe tener cuidado de usar solo la correlación para determinar los pares de acciones mientras realiza la estrategia de trading de pares.
Cointegración
La prueba más común para operar con pares es la prueba de cointegración. La cointegración es una propiedad estadística de dos o más variables de series temporales que indica si una combinación lineal de las variables es estacionaria.
Entendamos la afirmación anterior. Las dos variables de series de tiempo, en este caso, son el logaritmo de los precios de las acciones A y B. La combinación lineal de estas variables puede ser una ecuación lineal que define el spread:
Como sabes,
Spread = log(a) – nlog(b)
donde ‘a’ y ‘b’ son los precios de las acciones A y B respectivamente.
Por cada acción de A comprada, ha vendido n acciones de B.
Si A y B están cointegrados, la ecuación anterior es estacionaria. Un proceso estacionario tiene características muy valiosas que se requieren para modelar estrategias de trading de pares.
Por ejemplo, en este caso, si la ecuación anterior es estacionaria, eso sugiere que la media y la varianza de esta ecuación permanecen constantes a lo largo del tiempo.
Entonces, si comenzamos con ‘n’, que se denomina índice de cobertura, de modo que el margen = 0, la propiedad de estacionario implica que el valor esperado del margen permanecerá en 0. Cualquier desviación de este valor esperado es un caso de anormalidad estadística. , por lo tanto, ¡un caso para el trading de pares!
puntuación Z
Dada una distribución normal de puntos de datos sin procesar, el puntaje z se calcula para que la nueva distribución sea una distribución normal con una media de 0 y una desviación estándar de 1. Tener una distribución de este tipo ~ N(0, 1) es muy útil para crear niveles de umbral.
Por ejemplo, en el trading de pares, tenemos una distribución de spread entre los precios de las acciones A y B. Podemos convertir estos puntajes brutos de spread en puntajes z como se explica a continuación.
Esta nueva distribución tendrá una media de 0 y una desviación estándar de 1. Es fácil crear niveles de umbral para esta distribución, como 1,5 sigma, 2 sigma, 2,5 sigma, etc.
La fórmula para el puntaje z es la siguiente:
z = (x – media) / desviación estándar
donde,
x = un punto de datos sin procesar
z = el puntaje z
La media y la desviación estándar pueden ser estadísticas continuas para un período de ‘t’ días o minutos o intervalos de tiempo.
Prueba de Dickey Fuller aumentada
La prueba de Dickey-Fuller aumentada es una extensión de la prueba estándar de Dickey-Fuller , que también verifica tanto la estacionariedad como la no estacionariedad en la serie temporal.
La principal diferencia con la prueba de Dickey Fuller es que la prueba de Dickey Fuller aumentada también se puede aplicar a un conjunto grande de modelos de series temporales. Los modelos de series temporales de gran tamaño pueden ser más complicados y, por lo tanto, la prueba DF se modificó en la prueba ADF. Además, la prueba ADF funciona en los datos con valores faltantes.
Pasos para el trading de pares
Seleccionar acciones para el trading de pares
Para que el par de acciones se negocie en una estrategia de trading de pares, se requiere que la serie de tiempo sea estacionaria. Una serie de tiempo estacionaria hace predicciones efectivas y precisas.
Además, una serie de tiempo estacionaria significa que el par de acciones está cointegrado y se pueden negociar juntos generando señales de trading. Por lo tanto, es necesario seleccionar acciones para realizar el trading de pares.
Para cualquier par de acciones, defina el spread de la siguiente manera:
Spread = log(a) – nlog(b)
donde ‘a’ y ‘b’ son los precios de las acciones A y B respectivamente.
Supuesto : n, la relación de cobertura es constante.
Calcule ‘n’ usando la regresión para que la dispersión sea lo más cercana posible a 0. Por lo tanto, hacemos una regresión de los precios de las acciones para calcular el índice de cobertura.
Teoría : en la regresión, obtenemos un término llamado residuos que representa la distancia del valor observado desde la línea de ajuste de la curva o el valor estimado. Estos residuos nos dicen cuánto se desvía el valor real de ‘spread’ de 0 para el ‘n’ calculado.
Estos residuales se estudian para que entendamos si forman o no una tendencia. Si no forman una tendencia, eso significa que el spread se mueve alrededor de 0 aleatoriamente y es estacionario.
Ejecute la prueba de Dicky Fuller en los valores de dispersión insertando el valor de ‘n’.
La prueba de Dickey Fuller es una prueba de hipótesis que da como resultado un valor p. Si este valor es inferior a 0,05 o 0,01, podemos decir con un 95 % o un 99 % de confianza que la señal es estacionaria y podemos elegir este par.
Hasta ahora, hemos discutido los desafíos y las estadísticas involucradas en la selección de un par de acciones para el arbitraje estadístico. Mediante el uso de las pruebas de cointegración, podemos decir dentro de un cierto nivel de un intervalo de confianza que el spread entre las dos acciones es una señal estacionaria. En otras palabras, esta señal es de reversión a la media. La dispersión se define como:
Spread = log(a) – nlog(b), donde ‘a’ y ‘b’ son los precios de las acciones A y B respectivamente. Por cada acción de A comprada, ha vendido n acciones de B. n se calcula haciendo una regresión de los precios de las acciones A y B.
Habiendo establecido ya que la ecuación anterior es una reversión a la media, ahora necesitamos identificar los puntos extremos o niveles de umbral que, cuando son cruzados por esta señal, desencadenan órdenes de negociación para el trading de pares.
Para poder identificar estos niveles de umbral, una construcción estadística llamada puntaje z se usa ampliamente en el trading de pares.
Puntos de entrada
Denotemos el Spread como ‘s’. De este modo,
Spread = s = log(a) – nlog(b)
Calcule la puntuación z de ‘s’, utilizando la media móvil y la desviación estándar para un período de tiempo de intervalos ‘t’. Guarde esto como ‘z’.
Defina el umbral como cualquier valor entre 1,5 sigma y 2 sigma. Este parámetro cambiará según los resultados del backtesting sin correr el riesgo de sobreajustar los datos.
Cuando el puntaje z cruce un umbral superior, vaya en CORTO:
Vender acciones A
Comprar acciones B
Cuando el puntaje z cruce el umbral inferior, vaya LARGO:
Compre acciones A
Vender acciones B
Actualice la relación de cobertura para calcular la cantidad de existencias.
Ahora hemos entendido los puntos de entrada en el trading de pares. Ahora pasaremos al otro extremo, puntos de salida.
Definición de puntos de salida
Stop loss
Stop loss se define para escenarios en los que no se produce el resultado esperado. Por ejemplo, si elegimos señales de entrada en 2 sigma, esperamos que el spread vuelva a la media desde este umbral. Sin embargo, es posible que el spread continúe aumentando.
Digamos que alcanza 2,5 sigma y usted incurrió en pérdidas. Para evitar más pérdidas, coloca el stop loss en, por ejemplo, 3-sigma.
Además de colocar un criterio de stop-loss predefinido como 3-sigma o variación extrema de la media, puede verificar el valor de cointegración. Si la cointegración se rompe mientras el par está ON, la estrategia justifica recortar las posiciones ya que se anula la hipótesis básica.
Tomar ganancias
Se define como escenarios en los que obtiene ganancias antes de que los precios se muevan en la otra dirección. Por ejemplo, supongamos que está LARGO en el spread, es decir, ha comprado acciones A y vendido acciones B según la definición de spread en el artículo.
La expectativa es que el spread volverá a la media o a 0. En una situación rentable, la media se acercaría a cero o muy cerca. Puede mantener el escenario de toma de ganancias como cuando la media cruza cero por primera vez después de revertir los niveles de umbral.
Puede haber muchas formas de definir la obtención de beneficios en función de su apetito por el riesgo y los resultados del backtesting.
Lo que a menudo funciona es su experiencia y una amplia gama de potentes conjuntos de habilidades que le permiten comprender el escenario completo antes de sacar conclusiones precipitadas. Como mencionamos, su apetito por el riesgo y los resultados de backtesting funcionarán para usted. La automatización y las aplicaciones prácticas son claves.
Hagamos un resumen de lo que hemos entendido hasta ahora. El Pair Trading o estrategia de pares es una estrategia de trading que combina una posición larga en una acción/activo con una posición de compensación en otra acción/activo que está estadísticamente relacionado. El trading de pares puede denominarse una estrategia de reversión a la media en la que apostamos a que los precios volverán a sus tendencias históricas.
Estrategia de trading de pares usando Excel y Python
Debe explorar la prueba Dickey Fuller aumentada para realizar la estrategia de negociación de pares utilizando Excel y Python.
Para realizar la estrategia de trading de pares, tenemos lo siguiente:
Suposiciones
- Para simplificar, ignoramos los spreads de oferta y demanda.
- Los precios están disponibles en intervalos de 5 minutos y operamos únicamente al precio de cierre de 5 minutos.
- Dado que se trata de datos discretos, la cuadratura de la posición se produce al final de la vela, es decir, al precio disponible al final de los 5 minutos.
- Solo se negocia durante la sesión ordinaria (T).
Parámetros de entrada
Tenga en cuenta que todos los valores de los parámetros de entrada son configurables.
- Se considera un promedio de 10 velas (una vela es igual a cada precio de 5 minutos).
- Se considera una puntuación “z” de +2 para comprar y -2 para vender.
- Se establece un stop loss de $100 y un límite de ganancias de $200.
- El tamaño de la orden para operar con MSCI es 50 (1 lote) y para Nifty es 6 (3 lotes).
Ventajas del trading de pares
Las ventajas del trading de pares son las siguientes:
Mitigar pérdidas y riesgos potenciales
Cuando la estrategia de trading de pares funciona según las expectativas del trader, se mitigan las pérdidas potenciales. También ayuda a mitigar los riesgos, ya que la estrategia de pares implica tratar con dos valores, por lo que si uno tiene un rendimiento inferior, existe la posibilidad de que el otro absorba las pérdidas.
Buenos rendimientos
La estrategia de trading de pares ayuda al trader a obtener buenos rendimientos independientemente de las condiciones del mercado. Por lo tanto, en la estrategia de trading de pares, los traders obtienen buenos rendimientos ya que el trader aprovecha la oportunidad cuando el precio de una de las acciones se desvía de la media.
Cobertura
La mejor ventaja del trading de pares es que el trader está completamente cubierto. La cobertura se realiza en esta estrategia cuando el trader vende el valor sobrevalorado y compra el valor infravalorado, lo que limita las posibilidades de pérdida.
Desventajas del trading de pares
Las desventajas del trading de pares son:
Confianza de la alta correlación estadística
El trading de pares se basa en valores que tienen una alta correlación estadística. La mayoría de los traders requieren una correlación de al menos 0,80, lo cual es muy difícil de reconocer.
Altas Comisiones
Algunos traders desaconsejan encarecidamente el trading de pares debido a sus mayores comisiones. A veces, incluso una sola operación de Par requiere que un operador pague una comisión que es casi el doble de la comisión requerida en la operación estándar.
Ejecución
La generación de ganancias en el trading de pares implica confiar en márgenes que son demasiado bajos. Las transacciones se realizan en grandes cantidades, lo que muestra que el riesgo de completar las órdenes de acciones al precio deseado cuando las posiciones están abiertas en un par es alto. Incluso una pequeña diferencia en el precio de compra o el precio de venta del valor puede resultar significativa ya que el volumen de transacciones es alto.
Conclusión
El trading de pares es una estrategia de trading que se basa en la suposición de que los valores altamente correlacionados volverán a su posición neutral después de cualquier divergencia. Esta estrategia se puede incorporar a cualquier tipo de negociación y en cualquier mercado, como acciones, divisas, etc.
Es extremadamente importante que la evaluación de la correlación se realice con cuidado, ya que cualquier suposición o predicción incorrecta puede resultar en el fracaso de la estrategia de trading de pares.