Estrategias De Negociación De Correlación - Oportunidades Y Limitaciones

Publicaciones similares Estrategias de negociación de correlación - Oportunidades y Limitaciones Gunter Meissner1 Palabras clave: negociación de correlación, pares Trading, opciones multi-activos, Dispersión Trading, Varianza comercio de dispersión Clasificación JEL: G11 Resumen: Este artículo ofrece una visión general y análisis de la negociación de correlación más popular estrategias en la práctica financiera. Seis estrategias de correlación son discutidos: 1) La correlación empírica Comerciales, 2) pares de comercio, 3) Opciones multi-activos, Productos 4) estructurados, 5) Swaps de correlación, y 6) el comercio de dispersión. Este documento se centra en la correlación de comercio, sin embargo, brevemente en el punto 7, el riesgo gestión de propiedades de los productos de correlación se describen. 1) negociación de correlación empírica Negociación de correlación empírica intenta explotar las correlaciones de importancia histórica dentro o entre los mercados financieros. Numerosos correlaciones financieros pueden ser investigados. Un área de interés es la autocorrelación entre acciones o índices. La Figura 1 muestra la autocorrelación de el Índice Industrial Dow Jones (Dow) 1.920 a 2014: 1 Gunter Meissner es el presidente de los derivados del software, dersoft, CEO de Cassandra Capital Management, cassandracm y profesor adjunto de MathFinance en NYU-Courant. Él puede ser alcanzado en meissnerhawaii. edu Figura 1: Un día de autocorrelación del Índice Industrial Dow Jones (Dow). Un positivo autocorrelación significa que un up-día es seguido por un up-día o una down-día es seguido por una abajo-día. A autocorrelación negativo significa que un up-día es seguido por un down-día, o una down-día es seguido por un up-día. La Figura 1 muestra el promedio de autocorrelación en movimiento de un año. La línea de tendencia polinómica es de orden 5. De la Figura 1 se observa que autocorrelación desde el inicio de la Segunda Guerra Mundial en 1939 hasta mediados de los años 1970 fue mayormente positiva. Sin embargo, desde mediados de la década de autocorrelación 1.970 tiene ido disminuyendo y ha sido en su mayoría en el rango con una media de cero hasta el año 2014. Una excepción fue la crisis financiera mundial, en la que numerosas acciones en el Dow disminuyeron, lo que resulta en un positivo autocorrelación. En total Figura 1 verifica que el Dow está tendiendo a menos en los últimos tiempos. Esta puede interpretarse como un aumento en la eficiencia del Dow y una desaparición de análisis técnico de seguimiento de tendencias estrategias. Una asociación más interesante es la correlación entre los mercados de valores internacionales. Existen numerosos estudios sobre este tema, como Hilliard (1979), Ibbotson (1982), y Schollhammer Sand (1.985), Eun y Shim (1989), Koch (1991), Martens y Poon (2001), Johnson y Soenen (2009), y Vega y Smolarski (2012). La mayoría de los estudios encuentran una correlación positiva entre los mercados de valores internacionales. Esto es confirmado por Meissner y el Villarreal (2003), cuyos resultados se muestran en la Tabla 1: De la tabla 1 se observa que el mercado estadounidense sigue el mercado europeo muy de cerca. Por ejemplo, si el mercado europeo estaba arriba o hacia abajo más de 2%, el mercado de Estados Unidos tenía el mismo direccional cambiar en 76.08% de todos los casos al día siguiente. El grado del cambio fue de 0,91% de media. También se observa en la Tabla 1 que a excepción de un caso (el mercado europeo después el mercado estadounidense si el mercado de Estados Unidos ha cambiado en más de un 2%), todas las dependencias son más altos que 50%. Esto confirma las altas interdependencias entre los mercados de valores internacionales. Una palabra de precaución: El modelo de correlación de Pearson, que es la base empírica de comercio estrategias sufre de una variedad de limitaciones. Más crítico, el modelo Pearson únicas medidas asociaciones lineales. Como consecuencia, los resultados de Pearson sólo pueden ser significativamente interpretarse si la distribución conjunta de las variables es elíptica, que comprende la Normal, T de Student, Laplace, Cauchy y la distribución logística. Además, el coeficiente de correlación es , es decir, diferentes marcos de tiempo notoriamente volátiles pueden dar lugar a muy diferentes parámetros de correlación, Mercado rezagado SuccessChangeSuccessChange Éxito Cambio