Temas Principales e Ideas Clave:
- Definición y Concepto de Arbitraje Estadístico y Pairs Trading:
- El arbitraje estadístico es una estrategia que utiliza métodos estadísticos para identificar y explotar ineficiencias de precios entre instrumentos financieros relacionados.
- El «pairs trading» se centra en identificar dos activos correlacionados y operar basándose en la expectativa de que su spread (diferencia de precio) revertirá a su media histórica.
- La fuente describe la estrategia como una forma de «leverage statistical methods to identify and exploit pricing inefficiencies between related financial instruments.»
- Cálculo del Spread:
- La forma más simple de calcular el spread es la diferencia directa de precios entre los dos activos.
- «Calculating the spread it doesn’t get simpler than that as the spread is simply the price difference between two assets so a spread between Microsoft and Apple would just be price of Apple minus price of Microsoft.»
- Modelado de la Relación con Regresión Lineal:
- Dado que los activos en un par pueden no moverse en perfecta sincronía, se utiliza la regresión lineal para modelar su relación con mayor precisión.
- La regresión lineal ayuda a determinar dos parámetros clave:
- Beta: Indica el movimiento relativo entre los activos.
- Alfa: Representa cualquier diferencia de precio constante entre ellos.
- La ecuación de la regresión lineal se presenta como: «price of a [Apple] would be Alpha plus beta times the price of asset B [Microsoft]».
- Cálculo del Spread Ajustado:
- El spread ajustado, calculado utilizando los parámetros de la regresión lineal, proporciona una visión más clara de las desviaciones de la norma al tener en cuenta tanto la relación proporcional (beta) como las diferencias fijas (alfa).
- «The adjusted spread then would be the price of Asset A minus and then this whole term here [Alpha + Beta * Price of Asset B] that’s a way to calculate the spread using linear regression and this adjusted spread accounts for both the proportional relationship and any fixed differences providing a clearer picture of of deviations from the norm.»
- Implementación Práctica en Python:
- Se demuestra cómo implementar el cálculo del spread ajustado utilizando Python y las siguientes librerías:
- yfinance: Para obtener datos históricos de precios de acciones.
- pandas: Para la manipulación y análisis de datos.
- scikit-learn (sklearn.linear_model.LinearRegression): Para realizar la regresión lineal.
- El proceso incluye:
- Importar las librerías necesarias.
- Definir los tickers de los activos (ej. Apple y Microsoft).
- Descargar los datos de precios utilizando yf.download().
- Seleccionar los precios de cierre.
- Definir las variables dependiente (Y, precio de Apple) e independiente (X, precio de Microsoft) para la regresión.
- Darle el formato adecuado a la variable independiente (reshape(-1, 1)).
- Inicializar y ajustar el modelo de regresión lineal (LinearRegression().fit(X, Y)).
- Extraer el intercepto (alfa) y el coeficiente (beta) del modelo (model.intercept_, model.coef_[0]).
- Calcular el spread ajustado: precio_Apple – (alfa + beta * precio_Microsoft).
- Visualizar el spread a lo largo del tiempo junto con su media para identificar posibles oportunidades de trading.
- Identificación de Oportunidades de Trading:
- Las desviaciones significativas del spread ajustado de su media histórica pueden señalar posibles oportunidades de trading, basadas en la expectativa de que el spread revertirá a su promedio.
- El tutorial muestra un gráfico del spread ajustado de Apple vs. Microsoft fluctuando alrededor de su media, indicando que «periods where the spreads deviates significantly from the mean for instance here just as an example may present trading opportunities based on the expectation that the spread will revert to its average.»
- Importancia de la Estacionariedad:
- Se enfatiza la necesidad de tener precaución, ya que aunque el spread pueda oscilar alrededor de la media, esto no implica necesariamente que sea estacionario.
- La estacionariedad significa que las propiedades estadísticas del spread (media y varianza) permanecen constantes a lo largo del tiempo.
- Un spread no estacionario, incluso con una media cercana a cero, puede exhibir tendencias o cambios persistentes, lo que lo hace poco confiable para estrategias de reversión a la media.
- Se menciona que en futuros tutoriales se profundizará en pruebas de estacionariedad como el test de Augmented Dickey-Fuller para asegurar la idoneidad del spread para estrategias de trading.
- «While the spread May oscillate around the mean doesn’t imply that the spread is stationary stationarity means that the spreads statistical properties such as mean and variance remain constant over time a nonstationary spread even with a mean near zero as in this case may exhibit Trends or persistent changes making it unreliable for in since mean reversion strategies.»
Próximos Pasos (Según la Fuente):
- En futuros tutoriales se explorará cómo realizar pruebas de estacionariedad en los spreads utilizando métodos como el test de Augmented Dickey-Fuller.
- También se abordará el análisis de estacionariedad a gran escala, examinando cientos de activos diferentes.
Este documento proporciona una visión general de los conceptos introducidos en el tutorial sobre arbitraje estadístico con pairs trading, resaltando la metodología para calcular y analizar el spread entre activos correlacionados utilizando regresión lineal y su implementación práctica en Python. La advertencia sobre la estacionariedad subraya un aspecto crucial para la aplicación efectiva de estas estrategias.convert_to_textConvertir en fuente
