Long High Beta, Short Low Beta(롱 하이 베타, 쇼트 로우 베타)

Statistical arbitrage(통계적 차익거래)

 

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In finance, statistical arbitrage (often abbreviated as Stat Arb or StatArb) is a class of short-term financial trading strategies that employ mean reversion models involving broadly diversified portfolios of securities (hundreds to thousands) held for short periods of time (generally seconds to days). These strategies are supported by substantial mathematical, computational, and trading platforms.[1]

금융에서 통계적 차익거래(Stat Arb 또는 StatArb로 약칭)는 단기(일반적으로 초에서 일까지) 보유하는 유가증권의 광범위한 다양한 포트폴리오(수백에서 수천까지)를 포함하는 평균환원모형을 채택하는 단기 금융거래 전략의 일종이다. 이러한 전략들은 상당한 수학적, 계산적, 거래 플랫폼에 의해 뒷받침된다.[1]

 

Contents(내용)

 

1 Trading strategy(거래전략)

 

2 Risks(위험)

 

 3) StatArb and systemic risk: (차익거래와 스시탬 리스크)events of summer 2007(2007년 여름사건)

 

4 Worldwide practice(범세계적인 실행)

 

5 China(중국)

 

6 See also(참조)

 

7 References(참고자료)

 

8 Other sources(기타제원)

 

9. External links(외부링크)

 

 

Trading strategy[edit]

거래전략

 

Shows a statistical arbitrage strategy on artificial data. The portfolio prices are a result of combining the two stocks.

인위적인 데이터에 대한 통계적 재정거래 전략을 보여준다. 포트폴리오 가격은 두 주식을 합친 결과다.

As a trading strategy, statistical arbitrage is a heavily quantitative and computational approach to securities trading. It involves data mining and statistical methods, as well as the use of automated trading systems.

거래 전략으로서 통계적 차익거래는 증권거래에 대한 상당한 양적 및 계산적 접근법이다. 그것은 자동화된 거래 시스템의 사용뿐만 아니라 데이터 마이닝과 통계적 방법을 포함한다.

Historically, StatArb evolved out of the simpler pairs trade[2] strategy, in which stocks are put into pairs by fundamental or market-based similarities.

역사적으로 StatArb는 단순한 쌍무 거래[2] 전략에서 발전했는데 그 곳(전략)에서 주식을 기본적 또는 시장 기반의 유사성에 의해  쌍으로 나눈다

When one stock in a pair outperforms(능가하다) the other, the under performing(실적이 좋지 않은) stock is bought long and the outperforming stock is sold short with the expectation that under performing stock will climb towards its outperforming partner.

한 쌍의 한 종목이 다른 종목을 능가할 때, 실적이 저조한 종목을 오래 사들이고  실적이 저조한 종목이 실적이 능가하는 파트너를 향해 오를 것이라는 기대감으로 실적이 능가한  종목을 짧게 매각한다

Mathematically speaking, the strategy is to find a pair of stocks with high correlation, cointegration, or other common factor characteristics.

수학적으로 말하면, 높은 상관관계, 공동통합 또는 기타 공통요소 특성을 가진 한 쌍의 주식을 찾는 전략이다.

Various statistical tools have been used in the context of pairs trading ranging from simple distance-based approaches to more complex tools such as cointegration (공동통합) and copula(연결물) concepts.[3]

다양한 통계 도구는 단순한 거리 기반 접근법에서부터 공동 통합 및 코풀라 개념과 같은 보다 복잡한 도구에 이르기까지 쌍무 거래의 맥락에서 사용되어 왔다.[3]

StatArb considers not pairs of stocks but a portfolio of a hundred or more stocks—some long, some short—that are carefully matched by sector and region to eliminate exposure to beta and other risk factors.

StatArb는 쌍의 주식을 고려하지 않고   베타 및 기타 위험 요인에 대한 노출을 제거하기 위해 부문과 지역별로 신중하게 일치하는 100개 이상의 포트폴리오(일부 길고 다소 짧은)를 고려한다.

Portfolio construction is automated and consists of two phases. In the first or "scoring" phase, each stock in the market is assigned a numeric score or rank that reflects its desirability; high scores indicate stocks that should be held long and low scores indicate stocks that are candidates for shorting.

포트폴리오 구성은 자동화되고 2단계로 구성된다. 1단계 또는 "점수"단계에서는 시장 내 각 종목에 그 만족도를 반영한 수치 점수나 순위가 배정된다. 높은 점수는 보유해야 할 종목을 나타내고 낮은 점수는 쇼트 후보 종목을 나타낸다.

The details of the scoring formula vary and are highly proprietary,(독점적 지배자) but, generally (as in pairs trading), they involve a short term mean reversion principle so that, e.g., stocks that have done unusually well in the past week receive low scores and stocks that have underperformed receive high scores.[4]

채점 공식의 세부적인 내용은 다양하고 매우 독점적이지만, 일반적으로 (쌍끌이 거래와 마찬가지로) 단기 평균 역전 원칙을 수반하여, 예를 들어 지난 주에 비정상적으로 잘한 주식은 낮은 점수를 받고 실적이 저조한 주식은 높은 점수를 받는다.[4]

In the second or "risk reduction" phase, the stocks are combined into a portfolio in carefully matched proportions so as to eliminate, or at least greatly reduce, market and factor risk.

두 번째 또는 "위험 감소" 단계에서, 주식은 시장 및 요인 위험을 제거하거나 최소한 크게 줄이기 위해 신중하게 일치하는 비율로 포트폴리오로 결합된다.

 

This phase often uses commercially available risk models like MSCI/Barra/APT/Northfield/Risk Infotech/Axioma to constrain(억제하다) or eliminate various risk factors.[5]

이 단계에서는 다양한 위험 요인을 제한하거나 제거하기 위해 MSCI/Barra/APT/Northfield/Risk Infotech/Axioma와 같이 상업적으로 이용 가능한 위험 모델을 사용하는 경우가 많다.[5]

Broadly speaking, StatArb is actually any strategy that is bottom-up(거꾸로 뒤집히는 즉upward), beta-neutral in approach and uses statistical/econometric (계량경제적)techniques in order to provide signals for execution.

대체로, StatArb는 실제로 접근방식에서 상향식 베타 중립적이며 실행을 위한 신호를 제공하기 위해 통계/계측기법을 사용하는 모든 전략이다.

Signals are often generated through a contrarian(반대) mean reversion principle but can also be designed using such factors as lead/lag effects, corporate activity, short-term momentum, etc. This is usually referred to[by whom?] as a multi-factor approach to StatArb.

신호는 종종 반대 평균 회귀 원칙을 통해 생성되지만 리드(선도) / 지연 효과, 기업 활동, 단기 모멘텀 등과 같은 요소를 사용하여 설계 할 수도 있습니다. 일반적으로 [누가?]를   StatArb에 다중 요소 접근 방식으로 언급합니다 .

 

Because of the large number of stocks involved, the high portfolio turnover and the fairly small size of the effects one is trying to capture, the strategy is often implemented in an automated fashion and great attention is placed on reducing trading costs. [6]

관련 주식의 수가 많고, 포트폴리오의 높은 전환과, 자신이 잡으려고 하는 효과의 상당히 작은 크기 때문에, 전략은 종종 자동화된 방식으로 실행되며 거래 비용 절감에 큰 관심을 기울인다. [6]

Statistical arbitrage has become a major force at both hedge funds and investment banks. Many bank proprietary operations now center to varying degrees around statistical arbitrage trading.

통계적 차익거래는 헤지펀드와 투자은행 양쪽에서 모두 큰 힘이 됐다. 많은 은행 독점적  영업은 현재 통계적 차익거래를 중심으로 변화하고 있다.

 

Risks[edit]

리스크

 

Over a finite period of time, a low probability market movement may impose(부담을 지우다) heavy short-term losses. If such short-term losses are greater than the investor's funding to meet interim(당분간) margin calls(요구), its positions may need to be liquidated at a loss (밑지고)even when its strategy's modeled forecasts ultimately turn out to be correct. The 1998 default of Long-Term Capital Management was a widely publicized (선전하다example of a fund that failed due to its inability to post(분개하다) collateral to cover adverse market fluctuations.[7]

유한한 기간에 걸쳐 낮은 확률의 시장 움직임은 많은 단기 손실을 초래할 수 있다. 그러한 단기 손실이 중간 마진 호출을 충족하기 위한 투자자의 자금 조달보다 더 크다면, 전략의 모델링된 예측이 궁극적으로 정확하다고 판명될 때 조차 그것의 위치를 손실로 청산할 필요가 있을 수 있다. 1998년 장기자본운용의 디폴트(채무불이행)는 역전된 시장 변동을 커버하기 위해 담보를 올리지 못해 실패한 펀드사례로 널리 알려졌다.[7]

Statistical arbitrage is also subject 지배받는)to model weakness as well as stock- or security-specific risk. The statistical relationship on which the model is based may be spurious(가짜), or may break down (붕괴되다)due to changes in the distribution of returns on the underlying assets. Factors, which the model may not be aware of having exposure to, could become the significant drivers of price action in the markets, and the inverse applies also.

통계적 차익거래는 주식 또는 유가증권 특정 위험뿐만 아니라 모델 약점에도 수반된다. 모형의 기초가 되는 통계적 관계는 거짓일 수도 있고, 기초 자산의 수익 분배의 변화로 인해 붕괴될 수도 있다. 모델이 노출되는 것을 모를 수 있는 요인은 시장에서 가격 행동의 중요한 동인이 될 수 있으며, 그 반비례도 적용된다.

The existence of the investment based upon model itself may change the underlying relationship, particularly if enough entrants(신입자) invest with similar principles. The exploitation of arbitrage opportunities themselves increases the efficiency of the market, thereby reducing the scope for arbitrage, so continual updating of models is necessary.

모델 자체에 기초한 투자의 존재는 특히 비슷한 원칙을 가지고 충분한 진입자(입주자)가 투자하는 경우에 기초적인 관계를 변화시킬 수 있다. 차익거래 기회를 이용하는 것 자체가 시장의 효율을 높여 차익거래의 범위를 줄여주기 때문에 모델의 지속적인 업데이트가 필요하다.

On a stock-specific level, there is risk of M&A activity or even default for an individual name. Such an event would immediately invalidate the significance of any historical relationship assumed from empirical statistical analysis of the past data.

주식 특정 수준에서 개인 명의의 인수합병(M&A) 활동이나 채무불이행(Default)의 위험이 있다. 그러한 사건은 과거 자료에 대한 경험적 통계 분석에서 가정된 역사적 관계의 중요성을 즉시 무효화할 것이다.

 

StatArb and systemic risk(StatArb 및 시스템 위험 ): events of summer 2007[edit] 2007년 여름 이벤트[편집]

 

During July and August 2007, a number of StatArb (and other Quant type) hedge funds experienced significant losses at the same time, which is difficult to explain unless there was a common risk factor.[8]

2007년 7월과 8월 동안 다수의 StatArb(및 기타 Quant 유형) 헤지펀드가 동시에 유의미한 손실을 보았는데, 이는 공통적인 위험요인이 없는 한 설명하기 어렵다.[8]

While the reasons are not yet fully understood, several published accounts blame the emergency liquidation of a fund that experienced capital withdrawals or margin calls.

아직 그 이유를 완전히 이해하지 못하지만, 몇몇 공개된 계정들은 자본 인출이나 마진 콜을 경험한 기금의 긴급 청산을 비난하고 있다.

By closing out (마무리짓다)its positions quickly, the fund put pressure on the prices of the stocks it was long and short. Because other StatArb funds had similar positions, due to the similarity of their alpha models and risk-reduction models, the other funds experienced adverse returns(역효과).[9]

그 펀드는 신속하게 입장을 정리함으로써 장단기 주식의 가격을 압박했다. 다른 StatArb 펀드의 포지션이 비슷했기 때문에 알파 모델과 위험 저감 모델의 유사성으로 인해 다른 펀드는 역효과를 경험했다.[9]

One of the versions(설명) of the events describes how Morgan Stanley's highly successful StatArb fund, PDT, decided to reduce its positions in response to stresses(위급) in other parts of the firm, and how this contributed to several days of hectic(격앙된 정신없는) trading.[10]

행사 버전 중 하나는 모건스탠리의 매우 성공적인 StatArb 펀드인 PDT가 어떻게 회사의 다른 부분에서의 스트레스에 대응하여 그들의 위치를 줄이기로 결정했는지, 그리고 이것이 며칠 동안 정신없이 거래하는 데 어떻게 기여했는지 설명한다.[10]

In a sense, the fact of a stock being heavily involved in StatArb is itself a risk factor, one that is relatively new and thus was not taken into account by the StatArb models.

어떤 의미에서, StatArb에 주식이 많이 관여되어 있다는 사실 자체가 위험 요소로서, 상대적으로 새로운 위험 요소여서 StatArb 모델에서는 고려하지 않았다.

These events showed that StatArb has developed to a point where it is a significant factor in the marketplace, that existing funds have similar positions and are in effect competing for the same returns.

이러한 사건들은 StatArb가 시장에서 중요한 요소인 만큼 발전했고, 기존 펀드의 포지션이 비슷하며, 사실상 동일한 수익을 위해 경쟁하고 있다는 것을 보여주었다

Simulations of simple StatArb strategies by Khandani and Lo show that the returns to such strategies have been reduced considerably from 1998 to 2007, presumably because of competition.[9]

Khandani와 Lo의 간단한 StatArb 전략 시뮬레이션은 그러한 전략에 대한 수익이 1998년에서 2007년까지 상당히 감소했음을 보여주는데, 아마도 경쟁 때문일 것이다.[9]

It has also been argued that the events during August 2007 were linked to reduction of liquidity, possibly due to risk reduction by high-frequency market makers during that time.[11]

또한 2007년 8월 동안의 행사가 유동성 감소와 연계되어 있었는데, 그 기간 동안 고주파 시장 메이커(조작자???)의 리스크 감소 때문일 수 있다는 주장도 제기되었다.[11]
It is a noteworthy point of contention(다툼), that the common reduction in portfolio value could also be attributed to a causal(cf: casual) mechanism.

포트폴리오 가치의 공통적인 감소도 인과적 메커니즘에 기인할 수 있다는 것은 주목할 만한 논쟁점이다.

The 2007-2008 financial crisis also occurred at this time. Many, if not the vast majority, of investors of any form, booked losses during this one year time frame.

2007~2008년 금융위기도 이때 발생했다. 어떤 형태로든 대다수는 아니더라도 많은 투자자들이 이 1년 동안 손실을 예약했다.

The association(연관성) of observed losses at hedge funds using statistical arbitrage is not necessarily indicative(암시적) of dependence.

통계적 차익거래를 이용한 위험회피기금에서 관측된 손실의 연관성이 반드시 의존성을 나타내는 것은 아니다.

As more competitors enter the market, and funds diversify their trades across more platforms than StatArb, a point can made that there should be no reason to expect the platform models to behave anything like each other.

더 많은 경쟁자가 시장에 진입하고 자금이 StatArb보다 더 많은 플랫폼에서 거래를 다각화함에 따라 플랫폼 모델이 서로 유사하게 작동 할 것으로 기대할 이유가 없어야한다는 점을 만들 수  있습니다.

Their statistical models could be entirely independent.

그들의 통계적 모델은 완전히 독립적일 수 있다.

 

Worldwide practice[edit]

범 세계적인 실행

Statistical arbitrage faces different regulatory situations in different countries or markets. In many countries where the trading security or derivatives are not fully developed, investors find it infeasible or unprofitable to implement statistical arbitrage in local markets.

통계적 차익거래는 다른 국가나 시장에서 다른 규제 상황에 직면한다. 거래 담보나 파생상품이 완전히 개발되지 않은 많은 국가에서 투자자들은 현지 시장에서 통계적 차익거래를 이행하는 것이 실현 불가능하거나 수익성이 없다고 생각한다.

 

China[edit]

중국

 

In China, quantitative investment including statistical arbitrage is not the mainstream approach to investment. A set of market conditions restricts the trading behavior of funds and other financial institutions.

중국에서는 통계적 차익거래를 포함한 양적 투자가 주류를 이루는 투자 방식이 아니다. 일련의 시장상황은 펀드 및 기타 금융기관의 거래행태를 제한한다.

The restriction on short selling as well as the market stabilization mechanisms (e.g. daily limit) set heavy obstacles when either individual investors or institutional investors try to implement the trading strategy implied by statistical arbitrage theory.

공매도 제한은 물론 시장안정 메커니즘(예: 일일 한도)은 개인투자자나 기관투자자 중 하나가  통계적 차익거래 이론이 내포한 매매전략을 실행하려고 할 때 큰 장애를 일으켰다.

 

Long High Beta, Short Low Beta(롱 하이 베타, 쇼트 로우 베타)

 

Posted By: Steve Burnson:

 

The long high beta, short low beta is a statistical arbitrage trading strategy that is a bet against beta.

긴 하이 베타, 짧은 로우 베타는 베타와의 내기에 해당하는 통계적 차익거래 전략이다.

 

To implement this type of strategy you must first find stocks with higher betas than the market and short them. The second side of this strategy is to buy long positions using leverage in stocks with lower betas than the market.

이런 전략을 실행하기 위해서는 우선 시장과 단기보다 베타가 높은 종목을 찾아야 한다. 이 전략의 두 번째 측면은 시장보다 베타가 낮은 종목으로 레버리지(leverage)를 이용해 긴 포지션을 매수하는 것이다.

The theory of this strategy is that it creates an edge as the higher beta stocks are overpriced fundamentally and overbought technically at the time the lower beta stocks are underpriced fundamentally and overbought technically.

The expectation of the long high beta and short low beta play is that both sides of the trade will at some point revert to the mean. The high beta stocks will pull back to true value and the low beta will rally back to their intrinsic value.

이 전략의 이론은 베타주가 근본적으로 저평가되고 기술적으로 과매수되는 시점에 더 높은 베타 주식이 기본적으로 으로 과대평가되고 기술적으로 과매수되기 때문에 우위를 만든다는 것이다.

긴 하이 베타 플레이와 짧은 로우 베타 플레이에 대한 기대는 트레이드 양쪽이 어느 순간에  평균으로 되돌아갈 것이라는 것이다. 높은 베타주는 진가를 회복하고 낮은 베타주는 다시 내재가치로 회복될 것이다.

The median is defined as the security market line (SML). The SML is a line drawn on a chart that is a visual measurement of the capital asset pricing model (CAPM). The CAPM represents different quantified systematic and market risk levels of markets currently compared to the future return expectations of the market.

중위수는 증권시장라인(SML)으로 정의된다. SML은 자본자산가격결정모형(CAPM)의 시각적 측정인 차트에 그려진 선이다. CAPM은 미래 수익 기대치와 비교하여 다양하게 계량화된 체계적인  현재 시장 위험 수준을 나타낸다.

The long high beta and short low beta play is a two sided hedge trade betting on a two sided reversion to the mean. It has the safety of both a long and short side so has less risk exposure to directional market moves and is a trade on beta.

길고 높은 베타 플레이와 짧은 낮은 베타 플레이는 평균에 대한 양면역전에 대한 양면 헤지 트레이드 베팅이다. 그것은 길고 짧은 측면의 안전성을 가지고 있기 때문에 방향성 시장 이동에 대한 위험 노출이 적고 베타 거래다.

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