Pairs Trading: Eine clevere Strategie für Investoren
Lern, wie Pair-Trading eine einzigartige Profitstrategie bietet, ohne auf den Markt angewiesen zu sein.
Jirat Suchato, Sean Wiryadi, Danran Chen, Ava Zhao, Michael Yue
― 6 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Pairs-Trading?
- Die geheime Zutat: Mean Reversion
- Mathe zur Entscheidungsfindung nutzen
- Die richtigen Paare auswählen
- Die Bindungen testen: Kointegration
- Der Handelsplan
- Backtesting: Der Übungslauf
- Die Ergebnisse: Gut oder schlecht?
- Mögliche Fallstricke
- Zukünftige Überlegungen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Pairs-Trading ist eine Strategie, die von Tradern und Investoren genutzt wird, um Geld zu verdienen, ohne von der allgemeinen Marktentwicklung abhängig zu sein. Es ist wie ein Kumpel, auf den man sich verlässt, wenn man losziehen will, aber nicht weiss, ob es regnet oder die Sonne scheint. Statt auf einen einzelnen Vermögenswert zu setzen, der steigt oder fällt, nutzt Pairs-Trading zwei Vermögenswerte, die normalerweise zusammen schwanken, und trifft Entscheidungen basierend auf ihren Preisunterschieden.
Was ist Pairs-Trading?
Im Kern geht es beim Pairs-Trading um zwei historisch verbundene Vermögenswerte – wie Erdnussbutter und Marmelade oder in diesem Fall zwei Aktien. Das Ziel ist, auf die Idee zu setzen, dass, wenn eine Aktie im Vergleich zu ihrem Kumpel zu teuer wird, sie irgendwann fallen wird, während die andere steigt. Der Trader verkauft die überteuerte Aktie short und kauft die unterbewertete. Denk daran wie an einen freundschaftlichen Wettkampf zwischen zwei Freunden, um zu sehen, wer schneller zurück zum fairen Punkt kommt.
Die geheime Zutat: Mean Reversion
Was Pairs-Trading antreibt, ist ein Konzept namens Mean Reversion. Das ist ein schickes Wort für die Idee, dass Preise über die Zeit dazu tendieren, zurück zu ihrem Durchschnitt zu gehen. Wenn eine Aktie zu weit von ihrem normalen Preis im Vergleich zu ihrem Paar abweicht, wird sie wahrscheinlich wieder zurückkehren, ähnlich wie ein Kind, das irgendwann wieder zum Süssigkeitenregal zurückkehrt, nachdem es zu weit in den Müsli-Gang gewandert ist.
Mathe zur Entscheidungsfindung nutzen
Um diese Strategie zum Laufen zu bringen, verlassen sich Trader oft auf mathematische Modelle, um vergangene Preisbewegungen zu analysieren. Ein solches Modell nennt sich Ornstein-Uhlenbeck-Prozess. Das ist ein bisschen kompliziert, hilft Tradern aber im Wesentlichen vorherzusagen, ob die Preisunterschiede zwischen zwei Aktien zurück zur Mitte tendieren oder weiter in die Wildnis abdriften.
Dieser Ansatz ist wie eine magische Achtkugel, die dir Hinweise geben kann, was mit den Preisverhältnissen zwischen Aktien über Zeit passieren könnte. Klingt spannend, oder? Na ja, vielleicht ein bisschen nerdig, aber es bringt einen Vorteil ins Trading.
Die richtigen Paare auswählen
Die Wahl der richtigen Paare ist entscheidend für den Erfolg der Strategie. Trader suchen nach Paaren, die eine starke historische Korrelation aufweisen – also wenn eine steigt, folgt die andere tendenziell eng. Das ist ein bisschen wie beim Tanzen; du willst jemanden auswählen, der mit deinen Bewegungen mithalten kann, sonst tritt man sich auf die Füsse.
Um diese Paare zu finden, verwenden Trader verschiedene mathematische Masse. Ein solches Mass ist die mittlere quadratische Abweichung, die hilft, Paare mit der geringsten Preisabweichung über einen bestimmten Zeitraum zu identifizieren. Das sorgt dafür, dass die beiden Aktien eine solide Chance haben, in Zukunft ähnlich zu performen.
Kointegration
Die Bindungen testen:Nachdem eine Auswahl getroffen wurde, wenden Trader einen weiteren Mathe-Test namens Kointegration an. Das ist wie der Kompatibilitätstest für Aktien, um zu sehen, ob sie langfristig zusammenbleiben können. Wenn zwei Aktien diesen Test bestehen, deutet das darauf hin, dass sie eine stabile langfristige Beziehung teilen, was sie zu guten Kandidaten für Pairs-Trading macht. Wenn sie nicht bestehen, heisst es zurück zum Zeichenbrett.
Der Handelsplan
Mit den ausgewählten Paaren in der Hand ist es Zeit für Action. Die Handelsstrategie beinhaltet normalerweise, einige Regeln aufzustellen. Wenn der Preisunterschied zwischen zwei Aktien bestimmte Levels erreicht, wird der Trader je nach vorhergesagter Richtung des Spreads kaufen oder verkaufen.
Es ist wie das Setzen eines Punktestands in einem Spiel; wenn ein Spieler zu weit voraus oder zurückliegt, springt der Trader ein, um von der erwarteten Korrektur zu profitieren. Trader setzen "Eintritts"- und "Austritts"-Schwellen, um ihre Aktionen zu leiten und ihre Positionen basierend auf dem Preisunterschied zu messen.
Backtesting: Der Übungslauf
Bevor sie echtes Geld riskieren, testen Trader ihre Strategien an historischen Daten. Das ist wie im Fitnessstudio zu trainieren, bevor man ein wichtiges Spiel hat, um sicherzustellen, dass alles in Form ist. Sie simulieren, wie ihre Pairs-Trading-Strategie in der Vergangenheit abgeschnitten hätte, um potenzielle Fallstricke und Erfolge zu identifizieren.
Die Ergebnisse: Gut oder schlecht?
Sobald der Handel beginnt, behalten die Trader die Performance genau im Auge. Sie wollen konsistente Gewinne ohne zu viel Risiko sehen. Wenn ein Ansatz besser funktioniert als ein anderer, könnten die Trader mit der gewinnbringenden Methode weitermachen.
Im Fall der Verwendung des Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses im Vergleich zu einer einfachen Handelsstrategie, die nur gleitende Durchschnitte betrachtet, hat die Forschung gezeigt, dass das komplexere Modell nicht immer das einfachere übertrifft. Manchmal kann es einfacher sein, grundlegende Ansätze zu verwenden und trotzdem zu gewinnen.
Mögliche Fallstricke
Trading ist nicht nur Sonnenschein und Regenbögen. Es gibt Risiken, und Dinge können schiefgehen. Zum Beispiel, wenn ein Trader annimmt, dass beide Aktien zur Mitte zurückkehren, aber eine Aktie beschliesst, sich völlig alleine zu machen und sich weiter von ihrem Kumpel entfernt, kann das zu erheblichen Verlusten führen. Es ist ein bisschen so, als würde man auf ein Pferd wetten, das plötzlich beschliesst, lieber in den Sonnenuntergang zu schlendern, als im Rennen zu laufen.
Ausserdem gibt es Transaktionskosten, die die Gewinne schmälern können, daher müssen Trader vorsichtig sein. Wenn sie nicht aufpassen, können ihre Gewinnmargen schneller verschwinden als Sahne auf einem heissen Kuchen.
Zukünftige Überlegungen
Mit der Zeit können Strategien veraltet sein. Der Markt verändert sich, und was gestern funktioniert hat, funktioniert vielleicht morgen nicht mehr. Trader müssen ihre Strategien ständig anpassen und möglicherweise ihre Paare überdenken, um neue Chancen zu finden. Das könnte beinhalten, sich auf bestimmte Branchen zu konzentrieren, ihre mathematischen Techniken zu verfeinern oder sogar andere Kennzahlen zu betrachten, um Paare auszuwählen.
Darüber hinaus kann das Verständnis wirtschaftlicher Veränderungen und Ereignisse Einblicke geben, wie sich Aktien verhalten. Genau wie ein Wetterbericht dir helfen kann zu entscheiden, was du anziehen sollst, kann das Beobachten von Markttrends den Tradern helfen, ihre Strategien anzupassen.
Fazit
Pairs-Trading ist ein spannender Ansatz, der Mathe, Strategie und ein bisschen Glück kombiniert. Es ermöglicht Tradern, von Preisunterschieden zwischen verwandten Vermögenswerten zu profitieren, ohne zu sehr auf die Marktrichtung angewiesen zu sein. Mit den richtigen Werkzeugen, Techniken und einer guten Auswahl an Paaren können Investoren die finanziellen Gewässer mit einem Gefühl von Aufregung navigieren – genau wie der Nervenkitzel eines spannenden Sportereignisses.
Egal, ob du ein erfahrener Trader bist oder gerade erst ins Finanzspiel eintauchst, Pairs-Trading ist eine Strategie, die es wert ist, in Betracht gezogen zu werden. Denk nur daran, deine Tanzpartner nah und deine Handelsstrategien noch näher zu halten!
Originalquelle
Titel: An Application of the Ornstein-Uhlenbeck Process to Pairs Trading
Zusammenfassung: We conduct a preliminary analysis of a pairs trading strategy using the Ornstein-Uhlenbeck (OU) process to model stock price spreads. We compare this approach to a naive pairs trading strategy that uses a rolling window to calculate mean and standard deviation parameters. Our findings suggest that the OU model captures signals and trends effectively but underperforms the naive model on a risk-return basis, likely due to non-stationary pairs and parameter tuning limitations.
Autoren: Jirat Suchato, Sean Wiryadi, Danran Chen, Ava Zhao, Michael Yue
Letzte Aktualisierung: 2024-12-16 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.12458
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.12458
Lizenz: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.