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Negociación por pares

von Zhe Huang
Negociación por paresvon Zhe Huang Sie sparen 20% des UVP sparen 20%
Über Negociación por pares

El arbitraje estadístico se basa en la negociación por pares de rendimientos con reversión a la media. Utilizamos el enfoque de cointegración y ECM-DCC-GARCH para construir 98 pares de 152 valores de 3 divisas. La negociación de valores se realiza mediante contratos por diferencias. Para medir el rendimiento, introdujimos el factor de beneficio, que es la tasa de rentabilidad anualizada por unidad de riesgo. Y el riesgo histórico se mide por la reducción máxima. Comparamos tres estrategias principales: porcentaje, desviación típica de los residuos a largo plazo de cointegración y bandas de Bollinger (desviación típica dinámica), con y sin doble confirmación de la desviación típica a corto plazo modelada por ECM-DCC-GARCH. Cada una de las tres estrategias principales se optimiza mediante dos optimizadores: beneficio absoluto y factor de beneficio. El periodo de optimización va de 2012-01-01 a 2014-12-31, y el periodo de validación es de 2015-01-01 a 2016-06-01. Nuestros resultados mostraron que la estrategia de bandas de Bollinger en USD sin doble confirmación y optimizada por factor de beneficio, superó a otras estrategias y proporcionó la mayor tasa de rentabilidad anualizada por unidad de riesgo. El 32% de nuestros pares de muestra terminaron en pérdidas, y el 94% de ellas se explican por una ruptura de cointegración durante el periodo de prueba.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786205946510
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 60
  • Veröffentlicht:
  • 27 April 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 107 g.
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Beschreibung von Negociación por pares

El arbitraje estadístico se basa en la negociación por pares de rendimientos con reversión a la media. Utilizamos el enfoque de cointegración y ECM-DCC-GARCH para construir 98 pares de 152 valores de 3 divisas. La negociación de valores se realiza mediante contratos por diferencias. Para medir el rendimiento, introdujimos el factor de beneficio, que es la tasa de rentabilidad anualizada por unidad de riesgo. Y el riesgo histórico se mide por la reducción máxima. Comparamos tres estrategias principales: porcentaje, desviación típica de los residuos a largo plazo de cointegración y bandas de Bollinger (desviación típica dinámica), con y sin doble confirmación de la desviación típica a corto plazo modelada por ECM-DCC-GARCH. Cada una de las tres estrategias principales se optimiza mediante dos optimizadores: beneficio absoluto y factor de beneficio. El periodo de optimización va de 2012-01-01 a 2014-12-31, y el periodo de validación es de 2015-01-01 a 2016-06-01. Nuestros resultados mostraron que la estrategia de bandas de Bollinger en USD sin doble confirmación y optimizada por factor de beneficio, superó a otras estrategias y proporcionó la mayor tasa de rentabilidad anualizada por unidad de riesgo. El 32% de nuestros pares de muestra terminaron en pérdidas, y el 94% de ellas se explican por una ruptura de cointegración durante el periodo de prueba.

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