Statistik perdagangan strategi pdf

Strategi Perdagangan Statistik Harga-harga kotor akhir dapat bervariasi menurut PPN setempat. Teori keuangan yang mendasari Bab 8 dan 10 mengasumsikan tidak adanya arbitrase, yang mengarah ke model penetapan harga yang menjadi martingales setelah penyesuaian harga pasar risiko. Karena model martingale membuat keuntungan yang disesuaikan dengan risiko melalui strategi perdagangan, teori ini menyiratkan bahwa pasar derivatif hanya akan menarik hedger. Yang menggunakan derivatif untuk mengurangi risiko yang mereka hadapi dari pergerakan harga saham atau obligasi di masa depan. Namun, seperti yang ditunjukkan oleh Hull (2006, Bab 1), pasar derivatif juga menarik spekulan dan arbitrase yang mencoba memanfaatkan perbedaan antara teori bebas arbitrase dan harga pasar sebenarnya. Hedge fund kini telah menjadi pengguna turunan yang besar untuk ketiga tujuan tersebut, yaitu hedging, spekulasi, dan arbitrase. Pembelajaran statistik pola pasar dapat dilanjutkan dengan berbagai tingkat resolusi. Seperti yang ditunjukkan pada Bagian 3.1.2, resolusi tertinggi dapat diperoleh dari data transaksi-transaksi-atau data trade-by-trade di pasar sekuritas. Pada Bagian 11.2, kami menjelaskan model statistik dan metode untuk mempelajari struktur mikro pasar. Ini menggambarkan metode statistik ini dengan transaksi intraday saham IBM mulai 2 Januari sampai 31 Maret 2003 dan memberikan pengantar singkat tentang perdagangan real-time, yang telah populer untuk hedge fund dan bank investasi. Meskipun teori Markowitz, CAPM, dan Black-Scholes pada Bab 3 dan 8 mengasumsikan tidak adanya gesekan pasar dan khususnya tidak ada biaya transaksi, biaya transaksi merupakan pertimbangan penting dalam perancangan dan evaluasi strategi perdagangan statistik. Bagian 11.3 memberikan pengantar untuk memperkirakan dan menganalisis biaya transaksi dan membahas bagaimana biaya transaksi dan dinamika perdagangan telah memperkenalkan tantangan pada pengembangan strategi perdagangan statistik. Dengan Model Gaussian Statistik Carl Friedrich Gauss adalah seorang matematikawan brilian yang tinggal di Awal 1800-an dan memberi persamaan kuadrat dunia, metode analisis kuadrat terkecil dan distribusi normal. Meskipun Pierre Simon LaPlace dianggap sebagai pendiri asli distribusi normal pada tahun 1809, Gauss sering diberi penghargaan untuk penemuan ini, karena ia menulis tentang konsep ini sejak awal, dan telah menjadi subjek banyak penelitian oleh matematikawan selama 200 tahun. Sebenarnya, distribusi ini sering disebut sebagai Distribusi Gaussian. Seluruh studi statistik berasal dari Gauss, dan memungkinkan kita untuk memahami pasar. Harga dan probabilitas, di antara aplikasi lainnya. Terminologi modern mendefinisikan distribusi normal sebagai kurva lonceng dengan parameter normal. Dan karena satu-satunya cara untuk memahami Gauss dan kurva lonceng adalah memahami statistik, artikel ini akan membangun kurva bel dan menerapkannya pada contoh perdagangan. Mean, Median dan Mode Tiga metode ada untuk menentukan distribusi: mean. Median dan mode Berarti diperhitungkan dengan menambahkan semua skor dan membagi dengan jumlah skor untuk mendapatkan rata-rata. Median diperhitungkan dengan menambahkan dua sampel tengah dan membagi dua, atau hanya mengambil nilai tengah dari urutan ordinal. Mode adalah angka yang paling sering terjadi dalam distribusi nilai. Metode terbaik untuk mendapatkan wawasan tentang urutan nomor adalah dengan menggunakan mean karena rata-rata semua angka, dan dengan demikian paling refleksif dari keseluruhan distribusi. Ini adalah pendekatan Gaussian, dan metode pilihannya. Apa yang kita ukur di sini adalah parameter kecenderungan sentral, atau untuk menjawab di mana nilai sampel kita dikepalai. Untuk memahami hal ini, kita harus menyusun skor kita dimulai dengan 0 di tengah dan plot 1, 2 dan 3 penyimpangan standar di sebelah kanan dan -1, -2 dan -3 di sebelah kiri, mengacu pada mean. Nol mengacu pada mean distribusi. (Banyak hedge fund menerapkan strategi matematis Untuk mengetahui lebih lanjut, baca Analisis Kuantitatif Model Hedge Fund dan Multivarian: Analisis Monte Carlo.) Deviasi Standar dan Variansi Jika nilai mengikuti pola normal, kita akan menemukan 68 dari semua nilai akan turun. Dalam -1 dan 1 standar deviasi, 95 jatuh dalam dua standar deviasi dan 99 jatuh dalam tiga standar deviasi mean. Tapi ini tidak cukup untuk memberi tahu kita tentang kurva. Kita perlu menentukan varians aktual dan faktor kuantitatif dan kualitatif lainnya. Varians menjawab pertanyaan tentang bagaimana penyebaran distribusi kita. Ini merupakan faktor kemungkinan mengapa outlier mungkin ada dalam sampel kami dan membantu kami memahami outlier ini dan bagaimana mereka dapat diidentifikasi. Misalnya, jika nilai turun enam standar deviasi di atas atau di bawah rata-rata, maka dapat diklasifikasikan sebagai outlier untuk tujuan analisis. Penyimpangan standar adalah metrik penting yang hanya merupakan akar kuadrat dari varians. Istilah modern menyebut dispersi ini. Dalam distribusi Gaussian, jika kita mengetahui mean dan standar deviasi, kita dapat mengetahui persentase skor yang termasuk dalam plus atau minus 1, 2 atau 3 standar deviasi dari mean. Ini disebut interval kepercayaan. Ini adalah bagaimana kita mengetahui 68 distribusi termasuk dalam deviasi standar plus atau minus 1, 95 dalam plus atau minus dua standar deviasi dan 99 di dalam plus atau minus 3 standar deviasi. Gauss memanggil fungsi probabilitas ini. (Untuk informasi lebih lanjut tentang analisis statistik, lihat Memahami Tindakan Volatilitas.) Skew dan Kurtosis Sejauh ini, artikel ini membahas tentang mean dan berbagai perhitungan untuk membantu kami menjelaskannya lebih dekat. Begitu kita merencanakan nilai distribusi kita, pada dasarnya kita menarik kurva bel kita di atas semua nilai, dengan asumsi bahwa mereka memiliki karakteristik normalitas. Jadi tetap saja ini tidak cukup karena kita memiliki ekor pada kurva kita yang perlu penjelasan untuk lebih memahami keseluruhan kurva. Untuk melakukan ini, kita pergi ke momentum ketiga dan keempat statistik distribusi yang disebut condong dan kurtosis. Ketangkasan ekor mengukur asimetri distribusi. Sebuah condong positif memiliki varians dari mean yang positif dan miring benar, sementara condong negatif memiliki varians dari rata-rata miring ke kiri pada dasarnya, distribusi memiliki kecenderungan untuk condong ke sisi mean tertentu. Sebuah condong simetris memiliki 0 varians yang membentuk distribusi normal yang sempurna. Bila kurva bel ditarik terlebih dahulu dengan ekor yang panjang. Ini positif Ekor panjang di awal sebelum benjolan kurva lonceng dianggap miring secara negatif. Jika distribusi simetris, jumlah deviasi cubed di atas rata-rata akan menyeimbangkan deviasi cubed di bawah mean. Distribusi kanan yang miring akan memiliki garis miring yang lebih besar dari nol, sementara distribusi kiri miring akan memiliki garis miring kurang dari nol. (Kurva bisa menjadi alat perdagangan yang hebat: untuk membaca lebih terkait mengacu pada Risiko Pasar Saham: Wagging the Tails.) Kurtosis menjelaskan karakteristik konsentrasi puncak dan konsentrasi dari distribusi. Kelebihan kurtosis negatif. Disebut sebagai platykurtosis ditandai sebagai distribusi yang cukup datar dimana terdapat konsentrasi nilai yang lebih kecil di sekitar mean dan ekor secara signifikan lebih gemuk daripada distribusi mesokurtik (normal). Di sisi lain, distribusi leptokurtik mengandung ekor yang tipis karena sebagian besar data terkonsentrasi pada mean. Skew lebih penting untuk menilai posisi perdagangan daripada kurtosis. Analisis sekuritas pendapatan tetap memerlukan analisis statistik yang cermat untuk menentukan volatilitas portofolio bila tingkat suku bunga bervariasi. Model untuk memprediksi arah pergerakan harus faktor dalam kemiringan dan kurtosis untuk meramalkan kinerja portofolio obligasi. Konsep statistik ini selanjutnya diterapkan untuk menentukan pergerakan harga instrumen keuangan lainnya. Seperti saham, opsi dan pasangan mata uang. Skews digunakan untuk mengukur harga opsi dengan mengukur volatilitas tersirat. Menerapkannya ke Standar Perdagangan Deviasi mengukur volatilitas dan menanyakan tingkat pengembalian kinerja seperti apa yang diharapkan. Deviasi standar yang lebih kecil mungkin berarti lebih sedikit risiko untuk saham, sementara volatilitas yang lebih tinggi dapat berarti tingkat ketidakpastian yang lebih tinggi. Pedagang dapat mengukur harga penutupan dari rata-rata karena tersebar dari rata-rata. Dispersi kemudian akan mengukur perbedaan dari nilai sebenarnya ke nilai rata-rata. Perbedaan yang lebih besar antara keduanya berarti deviasi dan volatilitas standar yang lebih tinggi. Harga yang menyimpang jauh dari rata-rata sering kembali ke mean, sehingga pedagang bisa memanfaatkan situasi ini. Harga yang diperdagangkan dalam kisaran kecil siap untuk pelarian. Indikator teknis yang sering digunakan untuk perdagangan deviasi standar adalah Bollinger Band. Karena mereka adalah ukuran volatilitas yang ditetapkan pada dua standar deviasi untuk pita atas dan bawah dengan rata-rata pergerakan 21 hari. Distribusi Gauss hanyalah awal dari pemahaman probabilitas pasar. Ini kemudian menghasilkan Time Series dan Garch Models. Serta lebih banyak aplikasi yang miring seperti Volatility Smile. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini. Rasio yang dikembangkan oleh Jack Treynor bahwa langkah-langkah pengembalian yang diperoleh melebihi yang bisa diperoleh tanpa risiko. Pembelian kembali saham beredar (repurchase) oleh perusahaan untuk mengurangi jumlah saham yang beredar di pasaran. Perusahaan. Pengembalian pajak adalah pengembalian pajak yang dibayarkan kepada seseorang atau rumah tangga bila kewajiban pajak sebenarnya kurang dari jumlah tersebut. Nilai moneter semua barang jadi dan jasa yang dihasilkan dalam batas negara dalam jangka waktu tertentu. Strategi Perdagangan Arbitrase Statistik dan Perdagangan Frekuensi Tinggi Thomas A. Hanson Kent State University - Departemen Keuangan Joshua R. Hall Kent State University - College of Administrasi Bisnis 12 September 2012 Arbitrasi statistik adalah strategi perdagangan populer yang dipekerjakan oleh hedge fund dan proprietary trade desks, yang dibangun berdasarkan konsep statistik kointegrasi untuk mengidentifikasi peluang perdagangan yang menguntungkan. Mengingat pergeseran revolusioner di pasar yang ditunjukkan oleh perdagangan frekuensi tinggi (HFT), tidak mengherankan bahwa risiko dan penghargaan telah berubah. Makalah ini membahas pengaruh volume HFT terhadap profitabilitas arbitrase statistik, dan melaporkan tiga tren dalam data. Pertama, tingkat komitmen yang lebih tinggi karena HFT menyebabkan lebih banyak pasangan saham menjadi terkointegrasi. Kedua, profitabilitas dari arbitrase statistik tetap stabil di antara desil dengan HFT paling banyak. Ketiga, kisaran profitabilitas lebih besar pada tahun-tahun belakangan ini. Temuan ini menunjukkan bahwa HFT meningkatkan korelasi dan volatilitas dan memiliki dampak langsung pada strategi perdagangan arbitrase statistik. Jumlah Halaman dalam PDF File: 36 Kata kunci: arbitrase statistik, perdagangan pasangan, kointegrasi, perdagangan frekuensi tinggi JEL Klasifikasi: G12 Tanggal diposting: 16 September 2012 Revisi terakhir: 19 Februari 2013 Kutipan yang disarankan Hanson, Thomas A. and Hall, Joshua R. Strategi Perdagangan Arbitrase Statistik dan Perdagangan Frekuensi Tinggi (12 September 2012). Tersedia di SSRN: ssrnabstract2147012 atau dx. doi. org10.2139ssrn.2147012 Informasi Kontak Thomas A. Hanson (Contact Author) Kent State University - Departemen Keuangan (email) College of Business Administration P. O. Box 5190 Kent, OH 44242-0001 Amerika Serikat Joshua R. Hall Orang-orang yang mendownload makalah ini juga mendownload: 1. Review Arbitrase Statistik, Koordinasi, dan Multivariat Ornstein-Uhlenbeck Oleh Attilio Meucci 2. Kasus Emas dan Perak: A New Algoritma untuk Perdagangan Pasangan Oleh Dr. jay Desai. Arti Trivedi. 3. Pemilihan Portofolio Pasangan Berdasarkan Cointegration: Strategi Arbitrase Statistik Oleh Joo Caldeira dan Guilherme Moura Orang-orang yang mendownload makalah ini juga mendownload: 1. Review Arbitrase Statistik, Koordinasi, dan Multivariat Ornstein-Uhlenbeck Oleh Attilio Meucci 2. The Kasus Emas dan Perak: Algoritma Baru untuk Perdagangan Pasangan Oleh Dr. jay Desai. Arti Trivedi. 3. Seleksi Portofolio Pasangan Berdasarkan Cointegration: Strategi Arbitrase Statistik Oleh Joo Caldeira dan Guilherme Moura 4. Arbitrase Statistik: Perdagangan Portofolio Frekuensi Menengah oleh Igor Skachkov 6. Arbitrase Statistik yang Diversifikasi: Kombinasi Dinamika Strategi Pembalikan dan Momentum Secara Dinamis Oleh James Velissaris 7. Perdagangan Pasangan Ekuitas Frekuensi Tinggi: Biaya Transaksi, Kecepatan Eksekusi dan Pola Pengembalian oleh David Bowen. Mark Hutchinson. 9. Perdagangan Frekuensi Tinggi dan Pembuat Pasar Baru Oleh Albert J. Menkveld Matematika Keuangan dan Pemodelan II (FINC 621) adalah kelas tingkat pascasarjana yang saat ini ditawarkan di Universitas Loyola di Chicago pada musim dingin. FINC 621 membahas topik dalam bidang keuangan kuantitatif, matematika dan pemrograman. Kelasnya praktis dan terdiri dari ceramah dan komponen laboratorium. Laboratorium menggunakan bahasa pemrograman R dan siswa diminta untuk menyerahkan tugas masing-masing pada akhir setiap kelas. Tujuan akhir FINC 621 adalah untuk memberi para siswa alat praktis yang dapat mereka gunakan untuk membuat, model dan menganalisis strategi perdagangan sederhana. Beberapa link R yang berguna Tentang Instruktur Harry G. adalah pedagang kuantitatif senior untuk sebuah perusahaan perdagangan HFT di Chicago. Dia memegang gelar master8217 di bidang Teknik Elektro dan gelar master8217 di bidang Matematika Keuangan dari University of Chicago. Di waktu luangnya, Harry mengajar kursus pascasarjana di Kuantitatif Keuangan di Universitas Loyola di Chicago. Dia juga penulis Kuantitatif Trading dengan R.