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金融において、統計的アービトラージ（Static ArbまたはStatArbと略されることが多い）は、短期間（通常は数秒から数日）保有される幅広く分散された証券ポートフォリオ（数百から数千）を含む平均回帰モデルを使用する短期金融取引戦略の一種です。これらの戦略は、実質的な数学、計算、および取引プラットフォームによってサポートされています。[1]
取引戦略
大まかに言えば、StatArb は、ボトムアップでベータ中立的なアプローチをとり、統計的/計量経済学的手法を使用して実行のためのシグナルを提供する戦略です。シグナルは、逆張りの平均回帰原理によって生成されることが多いですが、リード/ラグ効果、企業活動、短期的なモメンタムなどの要因を使用して設計することもできます。これは通常、 [誰によって? ] StatArb へのマルチファクター アプローチと 呼ばれます。
関係する株式の数が多く、ポートフォリオの回転率が高く、獲得しようとしている効果の規模がかなり小さいため、この戦略は自動化された形で実行されることが多く、取引コストの削減に大きな注意が払われています。[2]
統計的裁定取引は、ヘッジファンドと投資銀行の両方で大きな力となっています。現在、多くの銀行の独自業務は、程度の差こそあれ、統計的裁定取引を中心に展開されています。
取引戦略としての統計的裁定取引は、証券取引に対する非常に定量的かつ計算的なアプローチです。これには、データ マイニングと統計的手法、および自動取引システムの使用が含まれます。
歴史的に、StatArb は、ファンダメンタルまたは市場ベースの類似性によって株式をペアにする、より単純なペア取引戦略から発展しました。ペアの一方の株式が他方の株式よりもパフォーマンスが優れている場合、パフォーマンスの低い株式は買い、パフォーマンスの高い株式は、パフォーマンスの低い株式がパフォーマンスの高いパートナーに向かって上昇すると期待して 、空売りされます。
数学的に言えば、この戦略は高い相関、共和分、またはその他の共通要因特性を持つ株式のペアを見つけることです。ペア取引の文脈では、単純な距離ベースのアプローチから共和分やコピュラの概念などのより複雑なツールに至るまで、さまざまな統計ツールが使用されています。[3]
StatArb は、株式のペアではなく、セクターと地域ごとに慎重にマッチングされた 100 以上の株式 (一部はロング、一部はショート) のポートフォリオを検討し、ベータやその他のリスク要因へのエクスポージャーを排除します。ポートフォリオの構築は自動化されており、2 つのフェーズで構成されています。最初の「スコアリング」フェーズでは、市場の各株式に、その望ましさを反映する数値スコアまたはランクが割り当てられます。スコアが高い株式はロングで保有すべき株式を示し、スコアが低い株式はショート候補の株式を示します。スコアリングの計算式の詳細はさまざまで、非常に独自性が高いですが、一般的に (ペア取引の場合と同様に)、短期的な平均回帰原理が関係するため、たとえば、過去 1 週間で異常に好調だった株式には低いスコアが与えられ、パフォーマンスが低かった株式には高いスコアが与えられます。[4] 2 番目の「リスク削減」フェーズでは、株式は慎重にマッチングされた割合でポートフォリオに組み入れられ、市場リスクと要因リスクを排除するか、少なくとも大幅に削減します。この段階では、 MSCI/Barra、APT、Northfield、Risk Infotech、Axiomaなどの市販のリスクモデルを使用して、さまざまなリスク要因を制限または排除することがよくあります。 [5]
リスク
限られた期間では、低確率の市場変動が短期的に大きな損失をもたらす可能性があります。そのような短期損失が、中間マージンコールに対応するために投資家が用意した資金よりも大きい場合、戦略のモデル予測が最終的に正しいことが判明したとしても、損失を出してポジションを清算する必要がある可能性があります。1998年のロングターム・キャピタル・マネジメントの債務不履行は、不利な市場変動をカバーするために担保を提供できなかったために破綻したファンドの例として広く報道されました。[6]
統計的裁定取引は、株式や証券固有のリスクだけでなく、モデルの弱点にも左右されます。モデルの根拠となる統計的関係は、疑わしい場合や、原資産の収益分布の変化により崩れる場合があります。モデルがエクスポージャーを認識していない要因が、市場での価格変動の重要な要因になる可能性があり、その逆も当てはまります。モデルに基づく投資の存在自体が、特に十分な数の参加者が同様の原則で投資する場合、基礎となる関係を変える可能性があります。裁定取引の機会を活用することで、市場の効率性が向上し、裁定取引の範囲が狭まるため、モデルを継続的に更新する必要があります。
株式レベルでは、M&A 活動や個別銘柄のデフォルトなどのリスクがあります。このようなイベントは、過去のデータの経験的統計分析から想定される歴史的関係の重要性を直ちに無効にします。
StatArb とシステミック リスク: 2007 年夏の出来事
2007 年 7 月から 8 月にかけて、StatArb (および他のクオンツ型) のヘッジファンドの多くが同時に大きな損失を被ったが、これは共通のリスク要因がない限り説明が難しい。原因はまだ完全には解明されていないが、いくつかの公表された報告では、資金引き出しやマージンコールを経験したファンドの緊急清算が原因であるとしている。このファンドはポジションを迅速に手仕舞ったため、ロングとショートしていた株式の価格に圧力をかけた。他の StatArb ファンドも同様のポジションを持っていたため、アルファモデルとリスク削減モデルが類似していたため、他のファンドはマイナスのリターンを経験した。[7]この出来事に関するあるバージョンでは、モルガン・スタンレーの非常に成功した StatArb ファンドPDTが、社内の他の部門のストレスに対応してポジションを減らすことを決定し、これが数日間にわたる慌ただしい取引につながったと説明されている。[8]
ある意味では、株式が StatArb に大きく関与しているという事実自体がリスク要因であり、比較的新しいため StatArb モデルでは考慮されていませんでした。これらの出来事は、StatArb が市場で重要な要素になるほどに発展し、既存のファンドが同様のポジションを持ち、事実上同じ収益を競っていることを示しています。Khandani と Lo による単純な StatArb 戦略のシミュレーションでは、おそらく競争が原因で、1998 年から 2007 年にかけて、このような戦略の収益が大幅に減少していることが示されています。[7]
また、2007年8月の出来事は流動性の低下と関連しており、おそらく当時の高頻度取引マーケットメーカーによるリスク削減によるものであろうとも主張されている。 [9]
ポートフォリオ価値の共通の減少も因果関係のメカニズムに起因する可能性があるという点は、注目すべき論点です。2007～2008 年の金融危機もこの時期に発生しました。あらゆる形態の投資家の大半ではないにしても、多くがこの 1 年間の期間に損失を計上しました。統計的アービトラージを使用するヘッジファンドで観察された損失の関連性は、必ずしも依存関係を示すものではありません。より多くの競合他社が市場に参入し、ファンドが StatArb よりも多くのプラットフォームに取引を分散するにつれて、プラットフォーム モデルが互いに同じように動作すると予想する理由はないという点を指摘できます。それらの統計モデルは完全に独立している可能性があります。
世界的な実践
統計的裁定取引は、国や市場によって規制状況が異なります。証券取引やデリバティブ取引が十分に発達していない多くの国では、投資家は現地市場で統計的裁定取引を実施することが不可能または不採算であると考えています。
中国
中国では、統計的裁定取引を含む定量的投資は、投資の主流のアプローチではありません。一連の市場条件により、ファンドやその他の金融機関の取引行動が制限されています。空売りの制限や市場安定化メカニズム（1日の制限など）は、個人投資家や機関投資家が統計的裁定取引理論に示唆された取引戦略を実行しようとするときに大きな障害となります。
参照
引用
- ^ Andrew W. Lo (2010)。ヘッジファンド：分析的視点（改訂増補版）。プリンストン大学出版局。260 ページ。ISBN 978-0-691-14598-3。
- ^ 「統計的裁定取引」DayTradeTheWorld。2020年2月28日。
- ^ ラッド・ホセイン、ロー・ランド・クォン・ユー、ファフ・ロバート（2016-04-27）。「ペア取引戦略の収益性：距離、共和分、コピュラ法」。定量金融。16 （ 10 ）：1541–1558。doi ：10.1080/14697688.2016.1164337。ISSN 1469-7688。S2CID 219717488 。
- ^ Avellaneda, Marco (2011年春)。「リスクとポートフォリオ管理; 統計的アービトラージ」(PDF)。Courant Institute of Mathematical Sciences 。2015年3月30日閲覧。
- ^ 例えば、アンドリュー・ロー（前掲書）は、「MSCI/BARRA やノースフィールド情報システムズなどの標準化されたファクターリスクモデルが広く使用されると、そのようなプラットフォームに含まれるリスクファクターに対する共通のエクスポージャーがマネージャー間でほぼ確実に生まれるだろう」と述べています。
- ^ ローウェンスタイン、ロジャー（2000年）。『天才が失敗したとき：ロングターム・キャピタル・マネジメントの興亡』ランダムハウス。ISBN 978-0-375-50317-7。
- ^ ab アミール・カンダニとアンドリュー・ロー。2007 年 8 月にクオンツに何が起こったのか?
- ^ スコット・パターソン (2010-01-22). 「メルトダウンの背後にある心」 ウォール・ストリート・ジャーナル・オンライン2011-06-06閲覧。
- ^ アミール・カンダニとアンドリュー・ロー。2007 年 8 月にクオンツに何が起こったか?: ファクターと取引データからの証拠
その他の情報源
- Avellaneda, M. および JH Lee: 「米国株式市場における統計的裁定取引」。2002 年と 2003 年以降、StatArb の収益性が低下したことを裏付ける、十分に文書化された実証研究。
- Bertram, WK、2009、「最適な統計的裁定取引のための分析ソリューション」、SSRN で入手可能: https://ssrn.com/abstract=1505073。
- Bertram, WK、2009、「Ito 拡散プロセスの最適取引戦略」、Physica A、近日公開。SSRN で入手可能: https://ssrn.com/abstract=1371903。統計的裁定取引のための堅牢な理論的枠組みを提示します。
- リチャード・ブックスタバー著『A Demon Of Our Own Design』、Wiley (2006)。1980 年代半ば、モルガン・スタンレーでジェリー・バンバーガーのペア取引のアイデアから生まれた Stat Arb について説明しています。バンバーガーが Newport/Princeton Partners に移り、DE Shaw が自身の StatArb 会社を設立した後、このコンセプトは消え去りました。そして最終的に、1992 年にピーター・ミュラーのもとでモルガン・スタンレーで StatArb が復活しました。次のコメントが含まれています (p. 194)。「統計的アービトラージは今や最盛期を過ぎています。2002 年半ばには、統計的アービトラージ戦略のパフォーマンスが衰え始め、標準的な方法は回復していません。」
- Jegadeesh, N., 1990, 'Evidence of Predictable Behavior of Security Returns'、Journal of Finance 45、p. 881–898。StatArb のリターンの源泉である短期リターンの予測可能性に関する重要な初期の論文 (Lehmann の論文と並んで)。
- Kolman, Joe (1998)。「Inside DE Shaw」。デリバティブ戦略。 2013年6月23日閲覧。
- Lehmann, B.、1990、「流行、マルチンゲール、市場効率」、Quarterly Journal of Economics 105、pp. 1-28。初期の StatArb ファンドが利用した短期的なリターン反転効果を文書化した公開文献の最初の記事。
- エド・ソープ: 定量金融の視点 - 市場に勝つためのモデルエド・ソープの 1980 年代前半から中期にかけての統計アービトラージの仕事を説明した自伝的作品 (5 ページを参照)
- Ed Thorp: Statistical Arbitrage、Wilmott Magazine、2008 年 6 月 (パート 1、パート 2、パート 3、パート 4、パート 5、パート 6)。StatArb のパイオニアの 1 人による、StatArb の初期の頃の思い出話。
外部リンク
- 米国株式市場における統計的裁定取引
- 非裁定取引モデルに基づく統計的裁定取引
- 統計的裁定取引の統計