原文在http://www.wilmott.com/article.cfm 6/17/08 到 7/9/08 的文章 Statistical Arbitrage - Part I,II,III
前言 - 統計套利 按字面上說明就是根據統計分析的結果來賺價差 統計分析的資料來自市場的歷史 根據這些資料來做未來股價的預測 買低賣高 所謂的套利即指 賺取風險低的價差
所以根據統計分析的資料來做預測 最怕就是遇到突發事件(unusual events) 例如 財報結果大幅偏離預估的範圍 企業併購 收購 成立子公司(spinoff) 公司重組 當有這些事件發生時 就必須把這些公司列入黑名單(restricted list)中 當然這些信息都是突發的 所以得時時注意財經新聞
從事套利就是在研究市場的無效率 然後想辦法從中獲利(exploit)
在 Ed Thorp 從事統計套利的初期 以研究一些指標(indicator)為主 例如 P/E, P/B 等基本的指標和一些技術指標 且必須以達到市場中立(market neutral)為目的 所以經電腦篩選出不同等級的股票群組(類似 ranking 的步驟) 然後針對高估最多的群組放空 低估最多的群組做多
後來由於這類似的技術慢慢被傳開來 獲利也逐漸降低
在後期除了繼續研究如何降低市場風險 也進一步針對所謂的影響因素做分析 例如市場因素(market factor) 原油 黃金 利率 通膨 所以理論上你可以設計一個投資組合去規避掉股票市場的風險 油價的風險 通膨的風險 但問題是限制越多 所能操作的股票就越少
另一方面 越想要降低風險 獲利也會跟著降低
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其實統計套利的重點就是在發現 已存在的 anomaly 並想辦法規避未發生的 anomaly
要賺取 ALPHA(risk-adjusted excessive return) 當然就要想辦法發現 excessive 的來源 據說市場的無效率 一年大約可讓大家賺市值的仟分之一 不多啦 以美國股市而言 大約一百四十億美金 所以這些錢是放在桌上等大家來拿(搶) 只有個憑本事了
