Statistische Arbitrage
In der Finanzwelt bezeichnet statistische Arbitrage (oder Stat Arb) eine Gruppe von Handelsstrategien, bei denen mithilfe von Mean-Reversion-Analysen für einen sehr kurzen Zeitraum, oft nur wenige Sekunden, in verschiedene Portfolios mit bis zu Tausenden von Wertpapieren investiert wird bis zu mehreren Tagen. Als zutiefst quantitativer, analytischer Ansatz für den Handel bekannt, zielt Stat Arb darauf ab, das Beta-Risiko in zwei Phasen so weit wie möglich zu reduzieren: "Scoring" liefert eine Rangfolge für jede verfügbare Aktie in Abhängigkeit von der Investitionswünsche, und "Risk Reduction" kombiniert wünschenswerte Aktien in ein speziell entwickeltes Portfolio mit dem Ziel, das Risiko zu senken. Investoren identifizieren Arbitrage-Situationen typischerweise durch mathematische Modellierungstechniken.
Grundlegendes zur statistischen Arbitrage
Statistische Arbitrage-Strategien sind marktneutral, da sie sowohl eine Long-Position als auch eine Short-Position gleichzeitig beinhalten, um ineffiziente Preise für korrelierte Wertpapiere auszunutzen. Wenn ein Fondsmanager beispielsweise der Ansicht ist, dass Coca-Cola überbewertet und Pepsi unterbewertet ist, eröffnet er oder sie eine Long-Position in Coca-Cola und eröffnet gleichzeitig eine Short-Position in Pepsi. Anleger bezeichnen statistische Arbitrage häufig als „Paarhandel“. (Weitere Informationen finden Sie unter: Arbitrage- und Paarhandel.)
Risiken der statistischen Schiedsgerichtsbarkeit
Statistische Arbitrage ist nicht ohne Risiko. Es hängt stark von der Fähigkeit der Marktpreise ab, zu einem historischen oder vorhergesagten Normalwert zurückzukehren, der gemeinhin als mittlere Umkehrung bezeichnet wird. Zwei Aktien, die in derselben Branche tätig sind, können jedoch aufgrund von Mikro- und Makrofaktoren über einen beträchtlichen Zeitraum hinweg unkorreliert bleiben. Aus diesem Grund nutzen die meisten statistischen Arbitrage-Strategien Hochfrequenz-Handelsalgorithmen, um winzige Ineffizienzen auszunutzen, die oft nur wenige Millisekunden dauern. Große Positionen in beiden Aktien sind erforderlich, um aus solchen winzigen Kursbewegungen ausreichende Gewinne zu erzielen. Dies fügt statistischen Arbitrage-Strategien ein zusätzliches Risiko hinzu, obwohl Optionen verwendet werden können, um einen Teil des Risikos zu verringern. (Weitere Informationen finden Sie unter: Risikoreduzierung mit Optionen.)
Die zentralen Thesen
- Statistische Arbitrage ist eine Gruppe von Handelsstrategien, bei denen große, unterschiedliche Portfolios zum Einsatz kommen, die sehr kurzfristig gehandelt werden.
- Diese Art der Handelsstrategie ordnet Aktien einen Wünschbarkeitsrang zu und erstellt dann ein Portfolio, um das Risiko so weit wie möglich zu reduzieren.
- Die statistische Arbitrage ist stark von Computermodellen und -analysen abhängig und gilt als einer der strengsten Ansätze für Investitionen.
Vereinfachung statistischer Arbitrage-Strategien
Der Versuch, die Mathematik hinter einer statistischen Arbitrage-Strategie zu verstehen, kann überwältigend sein. Glücklicherweise gibt es einen einfacheren Weg, um mit dem Grundkonzept zu beginnen. Anleger können zwei traditionell korrelierte Wertpapiere wie General Motors und Ford Motor Company finden und die beiden Aktien dann vergleichen, indem sie sie in einem Kurschart überlagern.
Die folgende Tabelle vergleicht diese beiden Autohersteller. Anleger können einen Trade eingehen, wenn die beiden Aktien stark aus dem Gleichgewicht geraten, z. B. Mitte Februar und Anfang Mai. Zum Beispiel würden Händler Ford zu beiden Zeitpunkten im Vorgriff auf die Anpassung des Aktienkurses an den Aktienkurs von General Motor kaufen. Es gibt jedoch keine Garantie dafür, wann sich die beiden Preise wieder annähern werden. Daher sollten Anleger bei der Anwendung dieser Strategie immer Stop-Loss-Orders verwenden.
Die statistische Arbitrage ist nicht auf zwei Wertpapiere beschränkt. Anleger können das Konzept auf eine Gruppe von korrelierten Wertpapieren anwenden. Nur weil zwei Aktien in unterschiedlichen Branchen tätig sind, heißt das noch lange nicht, dass sie nicht miteinander korreliert werden können. Beispielsweise weisen die Citigroup, eine Bankaktie, und die Harley Davidson, eine zyklische Konsumaktie, häufig Perioden hoher Korrelation auf.
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