Arbitraggio statistico

Che cos'è l'arbitraggio statistico?

Nel mondo della finanza, l'arbitraggio statistico (o Stat Arb) si riferisce a un gruppo di strategie di trading che utilizzano analisi di reversione media per investire in diversi portafogli fino a migliaia di titoli per un periodo di tempo molto breve, spesso solo pochi secondi ma fino a più giorni. Conosciuto come un approccio analitico e profondamente quantitativo al trading, Stat Arb mira a ridurre il più possibile l'esposizione alla beta in due fasi: il "punteggio" fornisce una classifica per ogni azione disponibile in base alla desiderabilità dell'investimento e la "riduzione del rischio" combina azioni desiderabili in un portafoglio appositamente progettato con l'obiettivo di ridurre il rischio. Gli investitori in genere identificano situazioni di arbitraggio attraverso tecniche di modellazione matematica.

Comprensione dell'arbitraggio statistico

Le strategie di arbitraggio statistico sono neutrali dal punto di vista del mercato poiché prevedono l'apertura simultanea di una posizione lunga e di una posizione corta per trarre vantaggio da prezzi inefficienti in titoli correlati. Ad esempio, se un gestore di fondi ritiene che la Coca-Cola sia sopravvalutata e la Pepsi sottovalutata, aprirebbe una posizione lunga nella Coca-Cola e, allo stesso tempo, una posizione aperta e corta in Pepsi. Gli investitori si riferiscono spesso all'arbitraggio statistico come "trading di coppie". (Per ulteriori informazioni, consultare: Arbitraggio e trading di coppie.)

Rischi di arbitraggio statistico

L'arbitraggio statistico non è privo di rischi. Dipende fortemente dalla capacità dei prezzi di mercato di ritornare a una normalità storica o prevista, comunemente indicata come inversione media. Tuttavia, due titoli che operano nello stesso settore possono rimanere non correlati per un periodo di tempo significativo a causa di fattori sia micro che macro. Per questo motivo, la maggior parte delle strategie statistiche di arbitraggio sfruttano gli algoritmi di trading ad alta frequenza per sfruttare minime inefficienze che spesso durano per una questione di millisecondi. Sono necessarie ampie posizioni in entrambi i titoli per generare profitti sufficienti da tali minuscoli movimenti di prezzo. Ciò aggiunge ulteriore rischio alle strategie statistiche di arbitraggio, sebbene le opzioni possano essere utilizzate per mitigare parte del rischio. (Per ulteriori informazioni, consultare: Riduzione del rischio con le opzioni.)

Key Takeaways

• L'arbitraggio statistico è un gruppo di strategie di trading che impiegano portafogli ampi e diversificati che vengono negoziati a brevissimo termine.
• Questo tipo di strategia di trading assegna ai titoli una classifica di desiderabilità e quindi costruisce un portafoglio per ridurre il rischio il più possibile.
• L'arbitraggio statistico dipende fortemente dai modelli e dalle analisi dei computer ed è noto come uno degli approcci più rigorosi agli investimenti.

Semplificazione delle strategie statistiche sull'arbitraggio

Cercare di comprendere la matematica alla base di una strategia di arbitraggio statistico può essere schiacciante. Fortunatamente, c'è un modo più semplice per iniziare a utilizzare il concetto di base. Gli investitori possono trovare due titoli tradizionalmente correlati, come General Motors e Ford Motor Company, e quindi confrontare i due titoli sovrapponendoli su un grafico dei prezzi.

La tabella seguente confronta queste due case automobilistiche. Gli investitori possono negoziare quando i due titoli risultano sostanzialmente non sincronizzati tra loro, ad esempio a metà febbraio e all'inizio di maggio. Ad esempio, i commercianti acquisterebbero Ford in entrambi i periodi in previsione del riallineamento del prezzo delle azioni al prezzo delle azioni della General Motor. Tuttavia, non vi è alcuna garanzia di quando i due prezzi verranno riconvertiti; pertanto, gli investitori dovrebbero sempre utilizzare gli ordini stop-loss quando adottano questa strategia.

L'arbitraggio statistico non è limitato a due titoli. Gli investitori possono applicare il concetto a un gruppo di titoli correlati. Inoltre, solo perché due titoli operano in settori diversi non significa che non possano essere correlati. Ad esempio, Citigroup, uno stock bancario e Harley Davidson, uno stock ciclico di consumo, hanno spesso periodi di alta correlazione.

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