Qu'est-ce que l'arbitrage statistique?
Dans le monde de la finance, l'arbitrage statistique (ou Stat Arb) fait référence à un groupe de stratégies de négociation qui utilisent des analyses de réversion moyenne pour investir dans divers portefeuilles pouvant aller jusqu'à des milliers de titres pendant une très courte période de temps, souvent seulement quelques secondes mais jusqu'à plusieurs jours. Connue comme une approche analytique profondément quantitative du trading, Stat Arb vise à réduire autant que possible l'exposition au bêta en deux phases: le «scoring» fournit un classement de chaque action disponible en fonction de l'opportunité d'investissement, et la «réduction du risque» combine les actions souhaitables dans un portefeuille spécialement conçu visant à réduire les risques. Les investisseurs identifient généralement les situations d'arbitrage à l'aide de techniques de modélisation mathématique.
Comprendre l'arbitrage statistique
Les stratégies d'arbitrage statistique sont neutres sur le marché car elles impliquent d'ouvrir simultanément une position longue et une position courte pour profiter de la tarification inefficace des titres corrélés. Par exemple, si un gestionnaire de fonds estime que Coca-Cola est surévalué et Pepsi est sous-évalué, il ouvrirait une position longue sur Coca-Cola, et en même temps, une position ouverte et une position courte sur Pepsi. Les investisseurs appellent souvent l'arbitrage statistique le «trading de paires». (Pour plus d'informations, voir: Arbitrage and Pairs Trading.)
Risques d'arbitrage statistique
L'arbitrage statistique n'est pas sans risque. Cela dépend fortement de la capacité des prix du marché à revenir à une normale historique ou prévue, communément appelée réversion moyenne. Cependant, deux actions qui opèrent dans la même industrie peuvent ne pas être corrélées pendant une période de temps significative en raison de facteurs micro et macro. Pour cette raison, la plupart des stratégies d'arbitrage statistique tirent parti des algorithmes de trading à haute fréquence pour exploiter de minuscules inefficacités qui durent souvent quelques millisecondes. Des positions importantes dans les deux actions sont nécessaires pour générer des bénéfices suffisants de ces mouvements de prix minuscules. Cela ajoute un risque supplémentaire aux stratégies d'arbitrage statistique, bien que des options puissent être utilisées pour aider à atténuer une partie du risque. (Pour plus de détails, voir: Réduire les risques avec des options.)
Points clés à retenir
- L'arbitrage statistique est un ensemble de stratégies de négociation utilisant des portefeuilles importants et divers qui sont négociés à très court terme.Ce type de stratégie de négociation attribue aux actions un classement souhaitable, puis construit un portefeuille pour réduire le risque autant que possible. fortement tributaire des modèles informatiques et de l'analyse et est connue comme l'une des approches d'investissement les plus rigoureuses.
Simplifier les stratégies d'arbitrage statistique
Essayer de comprendre les mathématiques derrière une stratégie d'arbitrage statistique peut être écrasant. Heureusement, il existe un moyen plus simple de commencer à utiliser le concept de base. Les investisseurs peuvent trouver deux titres qui sont traditionnellement corrélés, tels que General Motors et Ford Motor Company, puis comparer les deux actions en les superposant sur un graphique des prix.
Le tableau ci-dessous compare ces deux constructeurs automobiles. Les investisseurs peuvent conclure une transaction lorsque les deux actions sont sensiblement désynchronisées, comme à la mi-février et au début de mai. Par exemple, les commerçants achèteraient Ford à ces deux moments en prévision du réalignement de son cours sur le cours de l'action de General Motor. Cependant, il n'y a aucune garantie de quand les deux prix vont converger; par conséquent, les investisseurs doivent toujours utiliser des ordres stop loss lorsqu'ils utilisent cette stratégie.
L'arbitrage statistique n'est pas limité à deux titres. Les investisseurs peuvent appliquer le concept à un groupe de titres corrélés. En outre, ce n'est pas parce que deux actions opèrent dans des secteurs différents qu'elles ne peuvent pas être corrélées. Par exemple, Citigroup, une action bancaire, et Harley Davidson, une action cyclique de consommation, ont souvent des périodes de forte corrélation.
