¿Qué métodos diferentes de selección de parejas existen? (Para el comercio de pares)

Question

(Soy bastante nuevo en las finanzas cuánticas, así que no estoy seguro de que esta sea una pregunta elegible).

He decidido que quiero hacer un backtest de trading de pares en la bolsa nórdica. Así que supongo que existen diferentes métodos de selección de los pares (no es sólo una suposición, he oído y leído algo sobre ellos). Por ejemplo, la selección "más escrita" basada en la cointegración, que parece ser la más sencilla (utilizada por Gatev et al. en su artículo titulado Pairs Trading: Performance of a Relative-Value Arbitrage Rule), pero también algunas versiones extendidas de esto basadas en la previsión (intenté leer sobre ello pero era un poco avanzado para mí). También he oído hablar del comercio de pares en tiempo de calendario (o algo así), sobre el que he intentado encontrar algunos artículos sin éxito (mi suposición sería que la selección y las operaciones se realizan "en tiempo de calendario", lo que significa que se basan en los precios de apertura/cierre en lugar de en los intradía. Por favor, corregidme si me equivoco).

Así que mi pregunta es, básicamente, ¿qué métodos diferentes de selección de parejas existen? No quisiera una descripción completa de ellos, sólo algunas palabras clave para buscar (es difícil encontrar algo cuando no sabes realmente lo que estás buscando.. más o menos).

Tal vez si alguien ha encontrado algún hallazgo reciente en esta área o si alguien que realmente está trabajando con esto podría darme algunas ideas sobre lo que es "caliente" (es decir, lo que se utiliza en la industria hoy en día) sería genial. Intenté ponerme en contacto con algunos fondos de cobertura, pero no tenían tiempo para los estudiantes (quizás fue ingenuo por mi parte pensar que lo harían).

Gracias de antemano por su ayuda.

Answer 1

La idea básica de la negociación por pares es encontrar dos símbolos (me refiero a acciones, futuros, cualquier cosa con la que se pueda operar) que históricamente tengan movimientos de precios correlacionados. Entonces, si uno de ellos sube de precio, usted se pone en corto con ese símbolo y compra su par, en el supuesto que pronto volverán a estar sincronizados.

Sin embargo, cuando crees que hay una razón genuina para que sólo uno se mueva, entonces omites la operación; por eso es bueno operar con acciones, ya que la mayoría de las veces cuando una acción se mueve pero su par no, se debe a alguna noticia. De este modo, se puede juzgar rápidamente el grado de especificidad de la acción (por ejemplo, BP y el accidente de Deepwater afectaron más a BP que a SHEL).

Puede encontrar candidatos con la fuerza bruta: ejecute correlaciones entre todos los pares de símbolos de su base de datos. Pero una vez que haya encontrado la correlación, el siguiente paso es encontrar un historia . Una explicación de por qué sus precios se mueven al compás. Sin eso no sabrás cuándo ignorar un movimiento. Si no puede encontrar una historia, o bien ha descubierto el ruido de la minería de datos, o no se ha esforzado lo suficiente.

Por eso, normalmente se encuentran parejas empezando por la historia, y entonces buscando una correlación:

• Dos acciones del mismo sector. El Página de Wikipedia tiene algunos ejemplos de stock.
• Dos industrias o índices bursátiles que tienen mucho en común. Por ejemplo, el FTSE100 y el FTSE250 se correlacionan bastante bien, porque ambos se rigen por las mismas noticias económicas generales.
• También puede considerar la posibilidad de operar en pareja una acción con su ETF sectorial.
• Incluso puede considerar la posibilidad de emparejar un tipo de cambio con una acción o un índice. Por ejemplo, el Nikkei 225 y el USD/JPY. La historia es que, a medida que el yen se debilita, los grandes fabricantes son más competitivos en el extranjero. Sin embargo, los costes de las materias primas, en términos de yenes, también suben, por lo que también hay una historia contraria.

Según recuerdo, Ernie Chan's Libro de operaciones cuantitativas tenía un capítulo sobre el comercio de pares.