統計的アービトラージとは、統計的方法と定量分析を利用して、関連する金融商品間の価格の非効率性を特定し、それを利用する取引戦略のことです。このアプローチは、過去の相関関係と平均回帰の原則に基づいた価格の動きを予測するモデルをしばしば含みます。
統計的アービトラージの理解
統計的アービトラージは、短期間の価格の不一致を利用することを目的としており、複雑なアルゴリズムと膨大なデータ分析を駆使します。この戦略を使用するトレーダーは通常、以下のことを行います:
- データ分析:異なる証券間のパターンと相関関係を特定するために、大量の過去の市場データを分析します。
- 平均回帰:資産価格が歴史的な平均に戻ると仮定し、価格がこの平均から大きく逸脱する場合を特定します。
- ペア取引:価格関係が乖離した際に、一方の証券を買い(ロング)ながら、もう一方の証券を売る(ショート)取引を行います。
統計的アービトラージの例
2つのテクノロジー株:会社Aと会社Bを考えます。これらは歴史的に一緒に動いてきました。分析の結果、彼らの価格比率は通常1:1程度であることが示されました。しかし、最近の市場イベントにより、会社Aの株価は$110に上昇し、会社Bの株価は$100のままで、1.1の価格比率を生み出しています。
統計的アービトラージ戦略
1. アービトラージの機会を特定する:
- 歴史的価格比率は1:1程度。
- 現在の価格比率は1.1(会社A:$110、会社B:$100)。
2. ペア取引を実行する:
- 会社Aをショート:$110で1株を売る。
- 会社Bをロング:$100で1株を買う。
3. 平均回帰を待つ:
価格が歴史的比率に収束するまで待ちます。たとえば、会社Aが$105に下がり、会社Bが$105に上昇する場合です。
利益の計算
– 初期ポジション:
– 会社Aを$110でショート
– 会社Bを$100でロング
– クローズポジション:
– 会社Aを$105で買い戻す(ショートポジションをカバーするため)。
– 会社Bを$105で売る。
利益を計算する:
- 会社Aからの利益:$110(初期の売却)- $105(買い戻し)= $5
- 会社Bからの利益:$105(売却)- $100(初期の購入)= $5
– 総利益:$5(会社A)+ $5(会社B)= $10。
統計的アービトラージは、高度なアルゴリズムと計算を用いてそのような機会を特定し、定量トレーダーやヘッジファンドの間で人気の戦略となっています。市場の一時的な非効率性を利用することで、投資家はコントロールされたリスクレベルを維持しながら、 significantなリターンを得ることができます。