Modelación estocástica y trading algorítmico del spread entre acciones mediante procesos de reversión a la media

Las estrategias de inversión pairs trading se basan en desviaciones del precio entre pares de acciones correlacionadas y han sido ampliamente implementadas por fondos de inversión tomando posiciones largas y cortas en las acciones seleccionadas cuando surgen divergencias y obteniendo utilidad cerrando la posición al converger. Se describe un modelo de reversión a la media para analizar la dinámica que sigue el diferencial del precio entre acciones ordinarias y preferenciales de una misma empresa en el mismo mercado. La media de convergencia en el largo plazo es obtenida con un filtro de media móvil, posteriormente, los parámetros del modelo de reversión a la media se estiman mediante un filtro de Kalman bajo una formulación de estado espacio sobre las series históricas. Se realiza un backtesting a la estrategia de pairs trading algorítmico sobre el modelo propuesto indicando potenciales utilidades en mercados financieros que se observan por fuera del equilibrio. Aplicaciones de los resultados podrían mostrar oportunidades para mejorar el rendimiento de portafolios, corregir errores de valoración y sobrellevar mejor periodos de bajos retornos.

Pairs trading investment strategies are based on relative mispricing between pairs of historically correlated stocks and have been widely implemented in Hedge funds by taking long-short position in selected stocks when price divergences appear and taking profit after convergence. A mean reversion model is described to analyze the dinamics of the price spread between preffered and ordinary shares of a single company in the same market. Initial long run convergence mean and results are obtained from filtering data with a moving average, subsequently, parameters of the mean reverting model are estimated through a Kalman filter on a state space formulation using historical data. An algoritmic pairs trading strategy upon the suggested model is then backtesting indicating potential wealth in financial markets observed to be out of equilibrium. Applications of empirical results may reveal opportunities to excel portfolio results, correct mispricing and overcome low return periods.