Поиск прибыли на Варшавской бирже: возможности статистического арбитража

Автор: Денис Аветисян

Исследование посвящено применению современных методов машинного обучения для выявления и эксплуатации ценовых несоответствий на рынке акций Польши.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Искусственные ETF демонстрируют свою эффективность в участии компаний в отраслевых индексах, обеспечивая динамичное реагирование на изменения рыночной конъюнктуры и потенциально превосходя традиционные подходы к инвестированию.

В работе рассматриваются стратегии статистического арбитража с использованием факторного моделирования, главных компонент и рекуррентных нейронных сетей (LSTM).

Несмотря на широкое применение стратегий статистического арбитража, адаптация к локальным особенностям развивающихся рынков требует инновационных подходов. В работе ‘Statistical Arbitrage in Polish Equities Market Using Deep Learning Techniques’ исследуется применение методов машинного обучения, включая PCA и LSTM-сети, для выявления и эксплуатации ценовых расхождений на польском фондовом рынке. Полученные результаты демонстрируют потенциал данных подходов к построению прибыльных портфелей, учитывающих как общие рыночные тренды, так и специфические факторы. Смогут ли предложенные модели обеспечить устойчивую доходность в условиях меняющейся экономической конъюнктуры и повышенной волатильности?

Поиск Несовершенств: Основа Статистического Арбитража

Несмотря на внешнюю хаотичность, финансовые рынки регулярно демонстрируют кратковременные ценовые расхождения — возможности для получения прибыли. Эти отклонения от равновесия возникают из-за различных факторов, включая информационную асимметрию, поведенческие особенности участников рынка и технические ограничения. Несовершенство ликвидности и задержки в распространении информации создают ситуации, когда один и тот же актив одновременно оценивается по-разному на различных площадках или в разные моменты времени. Именно эти мимолетные несоответствия и становятся основой для стратегий, направленных на извлечение выгоды из временных ценовых аномалий. Успешная эксплуатация таких расхождений требует не только быстрого обнаружения, но и способности оперативно реагировать, чтобы зафиксировать прибыль до того, как рынок скорректирует ценовые дисбалансы.

Статистический арбитраж представляет собой стратегию, направленную на извлечение прибыли из кратковременных неэффективностей финансовых рынков. Суть подхода заключается в выявлении активов, цены которых отклоняются от их «справедливой» стоимости, определяемой сложными статистическими моделями. Вместо того чтобы полагаться на предсказание направления движения цены, стратегия фокусируется на одновременной покупке недооцененных и продаже переоцененных активов, рассчитывая на скорое возвращение цен к равновесию. Успешная реализация требует быстрого анализа больших объемов данных, автоматизированных торговых систем и эффективного управления рисками, поскольку временные возможности для получения прибыли могут быть крайне незначительными и быстро исчезать. По сути, это попытка систематически извлекать прибыль из статистических шумов, превращая случайные колебания цен в предсказуемые возможности.

Основополагающим принципом любой стратегии статистического арбитража является демонстрация статистической значимости наблюдаемых ценовых расхождений. Простое выявление разницы в цене между активами недостаточно; необходимо доказать, что эта разница не является случайной флуктуацией, а представляет собой реальную, хоть и временную, возможность для получения прибыли. Для этого используются сложные статистические методы, такие как регрессионный анализ, проверка гипотез и моделирование временных рядов, чтобы оценить вероятность того, что наблюдаемое расхождение не возникло случайно. Доказательство статистической значимости, обычно выражаемое в виде $p$-значения, определяет, насколько вероятно, что наблюдаемый эффект является результатом случайности. Стратегии, не демонстрирующие достаточной статистической значимости, подвержены риску убытков из-за случайных колебаний рынка и не могут считаться надежными.

Сравнение наблюдаемых и модельных относительных цен в существующих ETF демонстрирует соответствие модели рыночным данным.

Польские Фондовые Индексы: Ключ к Анализу Рынка

Варшавская фондовая биржа (WSE) является ключевым каналом для инвестиций в страны Центральной и Восточной Европы, обеспечивая доступ к растущим рынкам региона. Её основным индикатором является широкий индекс WIG, включающий акции большинства компаний, представленных на бирже. Индекс WIG отражает общую динамику польского фондового рынка и служит базовым ориентиром для оценки инвестиционной привлекательности страны. Общая капитализация компаний, входящих в индекс WIG, составляет значительную часть от общей капитализации всего польского фондового рынка, что делает его важным инструментом для инвесторов, стремящихся к диверсификации портфеля в регионе. WSE также предоставляет инфраструктуру для торговли другими финансовыми инструментами, такими как облигации и деривативы, расширяя возможности для инвесторов.

Индекс WIG, являющийся основным показателем Варшавской фондовой биржи, структурирован на три сегмента для обеспечения более детального анализа рыночной динамики. В состав индекса WIG20 входят 20 крупнейших компаний, определяющих общую тенденцию рынка. mWIG40 включает в себя 40 компаний среднего размера, представляя средний сегмент польской экономики. Индекс sWIG80 охватывает 80 компаний с малой капитализацией, отражая потенциал и волатильность малого бизнеса. Такая сегментация позволяет инвесторам формировать диверсифицированные портфели и оценивать производительность различных рыночных сегментов.

Понимание структуры польских фондовых индексов, таких как WIG, WIG20, mWIG40 и sWIG80, является ключевым для формирования инвестиционных портфелей, ориентированных на польский рынок. Разделение компаний по размеру и капитализации позволяет инвесторам целенаправленно выбирать активы, соответствующие их стратегии и уровню риска. Кроме того, анализ разницы в динамике между этими индексами может выявить возможности для арбитража, основанные на временных расхождениях в оценке аналогичных активов, представленных в разных сегментах рынка. Отслеживание коэффициентов корреляции между индексами также помогает в диверсификации портфеля и снижении волатильности.

По состоянию на июль 2023 года, доля компаний, входящих в индекс WIG20, распределена следующим образом.

Модель Ценообразования Активов: Арбитраж и Многофакторный Подход

Модель ценообразования арбитража (Arbitrage Pricing Model, APM) представляет собой многофакторную модель, используемую для оценки ожидаемой доходности активов на основе их чувствительности к различным систематическим рискам. В отличие от модели CAPM, которая предполагает, что доходность актива зависит только от одного фактора риска — рыночного, APM предполагает, что на доходность влияют несколько макроэкономических факторов, таких как инфляция, изменения в процентных ставках, промышленные объемы производства и спред доходности облигаций. Математически, ожидаемая доходность $E(R_i)$ актива $i$ выражается как $E(R_i) = R_f + \sum_{k=1}^{K} b_{ik} \cdot RP_k$, где $R_f$ — безрисковая ставка, $b_{ik}$ — чувствительность актива $i$ к фактору риска $k$, а $RP_k$ — премия за риск фактора $k$. Идентификация и оценка этих факторов и соответствующих коэффициентов чувствительности являются ключевыми этапами применения APM.

В рамках построения модели ценообразования активов, метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) используется для выявления ключевых факторов, определяющих динамику рынка. PCA представляет собой статистический метод, позволяющий снизить размерность данных путем выделения главных компонент — линейных комбинаций исходных переменных, объясняющих наибольшую дисперсию. Применительно к финансовым рынкам, PCA позволяет идентифицировать небольшое количество независимых факторов, оказывающих существенное влияние на доходность активов, что упрощает процесс моделирования и снижает вычислительную сложность. Идентифицированные компоненты могут представлять собой макроэкономические факторы, отраслевые тренды или другие систематические риски, влияющие на инвестиционные решения.

В период с 2017 по 2019 год, в условиях стандартной рыночной конъюнктуры, применение передовых методов, включая рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (Long Short-Term Memory Networks, LSTM), продемонстрировало потенциал достижения годовой доходности, скорректированной на риск (коэффициент Шарпа), до 2.09. Использование методов анализа главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) в сочетании с аналогичными моделями позволило достичь еще более высоких значений коэффициента Шарпа, достигающих 2.63. Эти результаты указывают на возможность повышения эффективности инвестиционных стратегий за счет использования современных алгоритмов машинного обучения для выявления и использования закономерностей на финансовых рынках.

Оптимизация на основе метода главных компонент (PCA) демонстрирует зависимость итоговой прибыли от пороговых значений отсечения сигнала.

Систематическая Реализация: ETF и Торговые Стратегии

Биржевые инвестиционные фонды (ETF) представляют собой удобный и экономически эффективный инструмент для реализации стратегий, основанных на выявленных факторах риска. В отличие от прямого инвестирования в отдельные активы, ETF позволяют инвесторам получить доступ к целым сегментам рынка, используя единую транзакцию. Это значительно снижает транзакционные издержки и упрощает процесс диверсификации портфеля. Благодаря высокой ликвидности и прозрачности ценообразования, ETF обеспечивают гибкость в управлении рисками и позволяют быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Использование ETF особенно выгодно при реализации количественных стратегий, где важна возможность быстрого и недорогого исполнения большого количества сделок.

Использование биржевых инвестиционных фондов (ETF) предоставляет трейдерам эффективный способ получения доступа к конкретным сегментам польского рынка. В отличие от прямого инвестирования в отдельные акции, ETF позволяют диверсифицировать риски и снизить транзакционные издержки, поскольку представляют собой корзину ценных бумаг, отражающих динамику выбранного сектора или индекса. Это особенно актуально для польского рынка, где ликвидность отдельных акций может быть ограничена. Благодаря ETF трейдеры могут быстро и недорого формировать позиции в интересующих их сегментах, например, в энергетике, финансах или технологиях, не тратя время и ресурсы на поиск и анализ отдельных активов. Такая возможность особенно важна для реализации количественных стратегий, требующих оперативного доступа к широкому спектру активов.

Сочетание предиктивного моделирования и систематической реализации позволяет автоматизировать стратегии статистического арбитража, демонстрируя впечатляющие результаты. Исследования показывают, что данный подход обеспечивает коэффициент Шарпа около 5% как в период 2017-2019 годов, так и в условиях волатильности 2020 года. Такая стабильность доходности, достигнутая благодаря автоматизации, свидетельствует об эффективности предложенной методики и ее потенциале для использования в различных рыночных ситуациях. $Sharpe Ratio$ в 5% указывает на привлекательное соотношение риска и доходности, что делает данную стратегию особенно интересной для инвесторов, стремящихся к стабильным результатам.

Искусственные ETF демонстрируют работоспособность даже для компаний, не входящих ни в один отраслевой индекс.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к выявлению скрытых закономерностей в динамике польского фондового рынка. Применение методов статистического арбитража, в частности, анализа главных компонент и рекуррентных нейронных сетей, позволяет отделить истинные рыночные тенденции от временных искажений цен. Как однажды заметил Мишель Фуко: «Власть не подавляет, а производит». Аналогично, данное исследование не просто фиксирует неэффективности рынка, но и производит новые знания о его структуре и динамике, открывая возможности для более осознанного управления рисками и извлечения прибыли. Подобный подход к анализу данных позволяет не только выявить краткосрочные возможности для арбитража, но и глубже понять механизмы формирования цен и предсказывать будущие тенденции.

Что дальше?

Представленная работа, исследуя возможности статистического арбитража на польском фондовом рынке, лишь обозначает горизонт, а не достигает его. Любой успех в выявлении временных расхождений в ценах — это не триумф модели, а лишь отсрочка неизбежного. Стабильность, которую демонстрируют построенные портфели, — иллюзия, закешированная временем. Задержка, возникающая при обработке данных и совершении сделок, — это налог, который платит каждый запрос к рынку.

Перспективы дальнейших исследований лежат не в усложнении алгоритмов, а в признании их фундаментальных ограничений. Важнее не поиск идеальной модели, а создание систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям, учитывать не только статистические закономерности, но и качественные факторы, которые всегда остаются за пределами количественного анализа. Необходимо сместить фокус с максимизации прибыли в моменте на обеспечение устойчивости системы в долгосрочной перспективе.

В конечном счете, все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и в которой любая, даже самая совершенная, модель обречена на постепенное устаревание. Следующим шагом должно стать исследование не того, что можно предсказать, а того, как эффективно функционировать в условиях непредсказуемости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02037.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 12:53