Come l'arbitraggio statistico può portare a grandi profitti

L'ipotesi di mercato efficiente afferma che i mercati finanziari sono "efficienti a livello informativo" in quanto i prezzi delle attività negoziate riflettono tutte le informazioni conosciute in qualsiasi momento. Ma se questo è vero, allora perché i prezzi variano di giorno in giorno nonostante non ci siano nuove informazioni fondamentali? La risposta riguarda un aspetto che viene comunemente dimenticato tra i singoli operatori: la liquidità.

Molte grandi operazioni istituzionali nel corso della giornata non hanno nulla a che fare con le informazioni e con la liquidità. Gli investitori che si sentono sovraesposti coprono o liquidano in modo aggressivo le posizioni, che finiranno per influenzare il prezzo. Questi richiedenti liquidità sono spesso disposti a pagare un prezzo per uscire dalle loro posizioni, il che può tradursi in un profitto per i fornitori di liquidità. Questa capacità di trarre profitto dalle informazioni sembra contraddire l'ipotesi di mercato efficiente, ma costituisce la base dell'arbitraggio statistico.

L'arbitraggio statistico mira a capitalizzare il rapporto tra prezzo e liquidità approfittando del mispricing statistico di una o più attività in base al valore atteso delle attività generate da un modello statistico.

Che cos'è l'arbitraggio statistico?

L'arbitraggio statistico è nato negli anni '80 dalla domanda di copertura creata dalle operazioni di trading desk di blocco azionario di Morgan Stanley. Morgan Stanley è stato in grado di evitare le penalità di prezzo associate agli acquisti di grandi blocchi acquistando azioni in titoli strettamente correlati come copertura contro la sua posizione. Ad esempio, se l'impresa acquistasse un consistente blocco di azioni, metterebbe in cortocircuito uno stock strettamente correlato per proteggersi da eventuali importanti flessioni del mercato. Ciò ha effettivamente eliminato qualsiasi rischio di mercato mentre l'impresa ha cercato di collocare le azioni che aveva acquistato in una transazione a blocchi.

I trader hanno presto iniziato a pensare a queste coppie non come un blocco da eseguire e la sua copertura, ma piuttosto come due facce di una strategia di trading volta a realizzare profitti piuttosto che semplicemente una copertura. Queste negoziazioni di coppie alla fine si sono evolute in varie altre strategie volte a sfruttare le differenze statistiche nei prezzi dei titoli dovute a liquidità, volatilità, rischio o altri fattori. Classifichiamo ora queste strategie come arbitraggio statistico.

Tipi di arbitraggio statistico

Esistono molti tipi di arbitraggio statistico creati per sfruttare diversi tipi di opportunità. Mentre alcuni tipi sono stati gradualmente eliminati da un mercato più efficiente, ci sono molte altre opportunità che sono sorte per prendere il loro posto.

Arbitraggio sul rischio

L'arbitraggio sul rischio è una forma di arbitraggio statistico che cerca di trarre profitto dalle situazioni di fusione. Gli investitori acquistano azioni nel target e (se si tratta di una transazione in azioni) contemporaneamente mettono in cortocircuito le azioni dell'acquirente. Il risultato è un profitto realizzato dalla differenza tra il prezzo di acquisto e il prezzo di mercato.

A differenza dell'arbitraggio statistico tradizionale, l'arbitraggio sui rischi comporta l'assunzione di alcuni rischi. Il rischio maggiore è che la fusione cada e il titolo dell'obiettivo scenda ai livelli pre-fusione. Un altro rischio riguarda il valore temporale del denaro investito. Le fusioni che impiegano molto tempo a ripercuotersi possono influire sui rendimenti annuali degli investitori.

La chiave del successo nell'arbitraggio sul rischio è determinare la probabilità e la tempestività della fusione e confrontarla con la differenza di prezzo tra lo stock target e l'offerta di acquisto. Alcuni arbitraggiatori del rischio hanno iniziato a speculare anche su obiettivi di acquisizione, il che può portare a profitti sostanzialmente maggiori con rischi altrettanto maggiori.

Volatilità Arbitrage

L'arbitraggio sulla volatilità è un tipo popolare di arbitraggio statistico che si concentra sull'impiego delle differenze tra la volatilità implicita di un'opzione e una previsione della futura volatilità realizzata in un portafoglio delta-neutrale. In sostanza, gli arbitri di volatilità stanno speculando sulla volatilità del titolo sottostante anziché fare una scommessa direzionale sul prezzo del titolo.

La chiave di questa strategia è la previsione accurata della volatilità futura, che può vagare per una serie di ragioni tra cui:

• Controversie sui brevetti
• Risultati della sperimentazione clinica
• Guadagni incerti
• Speculazione M&A

Una volta che un arbitro di volatilità ha stimato la volatilità realizzata in futuro, può iniziare a cercare opzioni in cui la volatilità implicita è significativamente inferiore o superiore alla volatilità prevista prevista per il titolo sottostante. Se la volatilità implicita è inferiore, il trader può acquistare l'opzione e coprire con il titolo sottostante per creare un portafoglio delta-neutral. Allo stesso modo, se la volatilità implicita è maggiore, il trader può vendere l'opzione e coprire con il titolo sottostante per creare un portafoglio delta-neutral.

Il trader realizzerà quindi un profitto sul trade quando la volatilità del titolo sottostante si avvicina alla sua previsione piuttosto che alla previsione del mercato (o volatilità implicita). Il profitto è realizzato dal commercio attraverso la continua copertura richiesta per mantenere neutrale il portafoglio.

Reti neurali

Le reti neurali stanno diventando sempre più popolari nell'arena statistica dell'arbitraggio grazie alla loro capacità di trovare complesse relazioni matematiche che sembrano invisibili all'occhio umano. Queste reti sono modelli matematici o computazionali basati su reti neurali biologiche. Sono costituiti da un gruppo di neuroni artificiali interconnessi che elaborano le informazioni utilizzando un approccio connettivo al calcolo - ciò significa che cambiano la loro struttura in base alle informazioni esterne o interne che fluiscono attraverso la rete durante la fase di apprendimento.

In sostanza, le reti neurali sono modelli di dati statistici non lineari che vengono utilizzati per modellare relazioni complesse tra input e output per trovare schemi nei dati. Ovviamente, qualsiasi modello di movimenti dei prezzi dei titoli può essere sfruttato a scopo di lucro.

Trading ad alta frequenza

Il trading ad alta frequenza (HFT) è uno sviluppo abbastanza nuovo che mira a sfruttare la capacità dei computer di eseguire rapidamente le transazioni. La spesa nel settore commerciale è cresciuta in modo significativo nel corso degli anni e, di conseguenza, ci sono molti programmi in grado di eseguire migliaia di operazioni al secondo. Ora che la maggior parte delle opportunità di arbitraggio statistico sono limitate a causa della concorrenza, la possibilità di eseguire rapidamente operazioni è l'unico modo per ridimensionare i profitti. Reti neurali sempre più complesse e modelli statistici combinati con computer in grado di sbriciolare numeri ed eseguire operazioni più rapidamente sono la chiave per i futuri profitti degli arbitri.

In che modo l'arbitraggio statistico influisce sui mercati

L'arbitraggio statistico svolge un ruolo vitale nel fornire gran parte della liquidità quotidiana nei mercati. Permette ai grandi trader di collocare le loro negoziazioni senza influire in modo significativo sui prezzi di mercato, riducendo al contempo la volatilità in questioni come le ricevute di deposito americane (ADR), correlandole più strettamente con le loro azioni madri.

Tuttavia, l'arbitraggio statistico ha anche causato alcuni gravi problemi. Il crollo di Long Term Capital Management (LTCM) nel 1998 ha quasi lasciato il mercato in rovina. Per trarre profitto da scostamenti di prezzo così piccoli, è necessario assumere una leva significativa. Inoltre, poiché queste operazioni sono automatizzate, esistono misure di sicurezza integrate. Nel caso di LTCM, ciò significava che si sarebbe liquidato con uno spostamento verso il basso; il problema era che gli ordini di liquidazione di LTCM avevano innescato solo più ordini di vendita in un orribile ciclo che alla fine si sarebbe concluso con l'intervento del governo. Ricorda, la maggior parte degli arresti di borsa derivano da problemi di liquidità e leva finanziaria, l'arena in cui operano gli arbitri statistici.

La linea di fondo

L'arbitraggio statistico è una delle strategie di trading più influenti mai concepite, nonostante sia leggermente diminuita in popolarità dagli anni '90. Oggi, la maggior parte dell'arbitraggio statistico viene condotto attraverso il trading ad alta frequenza utilizzando una combinazione di reti neurali e modelli statistici. Queste strategie non solo guidano la liquidità, ma sono anche in gran parte responsabili dei grandi incidenti che abbiamo visto in aziende come LTCM in passato. Finché i problemi di liquidità e leva finanziaria sono combinati, è probabile che ciò continui a rendere la strategia degna di essere riconosciuta anche per l'investitore comune.