Cómo el arbitraje estadístico puede generar grandes beneficios
Tabla de contenido
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- ¿Qué es el arbitraje estadístico?
- Tipos de arbitraje estadístico
- Cómo afecta Stat Arb a los mercados
- La línea de fondo
La hipótesis del mercado eficiente (EMH) establece que los mercados financieros son «informacionalmente eficientes» en el sentido de que los precios de los activos negociados reflejan toda la información conocida en un momento dado. Pero si esto es cierto, ¿por qué los precios varían día a día a pesar de que no hay nueva información fundamental? La respuesta involucra un aspecto que comúnmente se olvida entre los comerciantes individuales: la liquidez.
Muchas operaciones institucionales importantes a lo largo del día no tienen nada que ver con la información y todo con la liquidez. Los inversores que se sientan sobreexpuestos cubrirán o liquidarán posiciones agresivamente, lo que acabará afectando el precio. Estos demandantes de liquidez a menudo están dispuestos a pagar un precio para salir de sus posiciones, lo que puede resultar en una ganancia para los proveedores de liquidez. Esta capacidad de beneficiarse de la información parece contradecir la hipótesis del mercado eficiente, pero constituye la base del arbitraje estadístico.
El arbitraje estadístico tiene como objetivo capitalizar la relación fundamental entre precio y liquidez al beneficiarse de la percepción de precios incorrectos de uno o más activos en función del valor esperado de los activos generados a partir de un modelo estadístico.
Conclusiones clave
- El arbitraje estadístico es una estrategia de inversión que busca beneficiarse de la reducción de una brecha en los precios de negociación de dos o más valores.
- Stat arb implica varias estrategias diferentes, pero todas se basan en regularidades estadísticas o correlacionales entre varios activos en un mercado que tiende a la eficiencia.
- Aunque tiene la palabra «arbitraje» en su nombre, stat arb puede ser muy arriesgado y conducir a pérdidas enormes y sistémicas, como en el colapso épico del fondo de cobertura Long Term Capital Management (LTCM).
¿Qué es el arbitraje estadístico?
El arbitraje estadístico o «stat arb» se originó en la década de 1980 a partir de las demandas de cobertura creadas por las operaciones de la mesa de negociación de bloques de acciones de Morgan Stanley. Morgan Stanley pudo evitar las sanciones de precio asociadas con las grandes compras en bloque comprando acciones en lugar de acciones estrechamente correlacionadas como cobertura contra sus grandes posiciones.
Por ejemplo, si la mesa de negociación compraba un gran bloque de acciones de Coca-Cola, pondría en corto una acción estrechamente correlacionada como PepsiCo para protegerse contra cualquier caída importante en el mercado durante el corto plazo. Esto eliminó efectivamente parte del riesgo de mercado mientras la empresa buscaba colocar las acciones que había comprado en una transacción en bloque.
Los comerciantes pronto comenzaron a pensar en estos » pares » no como un bloque aislado a ejecutar y su cobertura, sino más bien como dos lados de la misma estrategia comercial, donde se podrían obtener ganancias en lugar de simplemente como una herramienta de cobertura. Estas operaciones de pares eventualmente evolucionaron hacia varias estrategias más sofisticadas destinadas a aprovechar las diferencias estadísticas en los precios de los valores debido a la liquidez, la volatilidad, el riesgo u otros factores fundamentales o técnicos. Ahora clasificamos estas estrategias colectivamente como arbitraje estadístico.
Tipos de arbitraje estadístico
Hay muchos tipos de arbitraje estadístico creados para aprovechar varios tipos diferentes de oportunidades. Si bien algunos tipos han sido eliminados por un mercado cada vez más eficiente, existen otras oportunidades que han surgido para ocupar su lugar. Estas son solo algunas de las principales estrategias de arbitraje de estadísticas.
Arbitraje de riesgo
El arbitraje de riesgo es una forma de arbitraje estadístico que busca sacar provecho de situaciones de fusión. Los inversores compran acciones en el objetivo y (si se trata de una transacción de acciones) al mismo tiempo venden en corto las acciones del adquirente. El resultado es un beneficio obtenido de la diferencia entre el precio de compra y el precio de mercado.
A diferencia del arbitraje estadístico tradicional, el arbitraje de riesgos implica asumir algunos riesgos. El mayor riesgo es que la fusión fracasará y las acciones del objetivo caerán a sus niveles anteriores a la fusión. Otro riesgo tiene que ver con el valor temporal del dinero invertido. Las fusiones que tardan mucho en realizarse pueden afectar los rendimientos anuales de los inversores.
La clave del éxito en el arbitraje de riesgos es determinar la probabilidad y oportunidad de la fusión y compararla con la diferencia de precio entre las acciones objetivo y la oferta de compra. Algunos arbitrajistas de riesgo también han comenzado a especular sobre objetivos de adquisición, lo que puede generar ganancias sustancialmente mayores con un riesgo igualmente mayor.
Arbitraje de volatilidad
El arbitraje de volatilidad es un tipo popular de arbitraje estadístico que se enfoca en aprovechar las diferencias entre la volatilidad implícita de una opción y un pronóstico de la volatilidad futura realizada en una cartera delta-neutral. Esencialmente, los arbitrajistas de volatilidad están especulando sobre la volatilidad del valor subyacente en lugar de hacer una apuesta direccional sobre el precio del valor.
La clave de esta estrategia es pronosticar con precisión la volatilidad futura, que puede desviarse por una variedad de razones que incluyen:
- Disputas de patentes
- Resultados de ensayos clínicos
- Ingresos inciertos
- Especulación de fusiones y adquisiciones
Una vez que un arbitrajista de volatilidad ha estimado la volatilidad materializada futura, puede comenzar a buscar opciones donde la volatilidad implícita sea significativamente más baja o más alta que la volatilidad materializada prevista para el valor subyacente. Si la volatilidad implícita es menor, el operador puede comprar la opción y cubrirse con el valor subyacente para hacer una cartera delta-neutral. De manera similar, si la volatilidad implícita es mayor, el operador puede vender la opción y cubrirse con el valor subyacente para hacer una cartera delta-neutral.
El operador obtendrá una ganancia en la operación cuando la volatilidad realizada del valor subyacente se acerque más a su pronóstico que al pronóstico del mercado (o volatilidad implícita). La ganancia se obtiene de la operación a través de la cobertura continua requerida para mantener neutral el delta de la cartera.
Redes neuronales
Las redes neuronales se están volviendo cada vez más populares en el campo del arbitraje estadístico debido a su capacidad para encontrar relaciones matemáticas complejas que parecen invisibles para el ojo humano. Estas redes son modelos matemáticos o computacionales basados en redes neuronales biológicas. Consisten en un grupo de neuronas artificiales interconectadas que procesan información utilizando un enfoque conexionista de la computación; esto significa que cambian su estructura en función de la información externa o interna que fluye a través de la red durante la fase de aprendizaje.
Esencialmente, las redes neuronales son modelos de datos estadísticos no lineales que se utilizan para modelar relaciones complejas entre entradas y salidas para encontrar patrones en los datos. Obviamente, cualquier patrón en los movimientos de los precios de los valores puede aprovecharse con fines de lucro.
Negociación de alta frecuencia
El comercio de alta frecuencia ( HFT ) es un desarrollo relativamente nuevo que tiene como objetivo capitalizar la capacidad de las computadoras para ejecutar transacciones rápidamente. El gasto en el sector comercial ha crecido significativamente a lo largo de los años y, como resultado, hay muchos programas capaces de ejecutar miles de operaciones por segundo. Ahora que la mayoría de las oportunidades de arbitraje estadístico son limitadas debido a la competencia, la capacidad de ejecutar operaciones rápidamente es la única forma de escalar las ganancias.
Las redes neuronales cada vez más complejas y los modelos estadísticos combinados con computadoras capaces de procesar números y ejecutar operaciones más rápido son la clave para las ganancias futuras de los arbitrajistas.
Cómo afecta el arbitraje estadístico a los mercados
El arbitraje estadístico ha llegado a desempeñar un papel fundamental a la hora de proporcionar gran parte de la liquidez diaria en los mercados. Inicialmente, ayudó a que los grandes operadores de bloques coloquen sus operaciones sin afectar significativamente los precios de mercado, al tiempo que redujo la volatilidad en cuestiones como los recibos de depósito estadounidenses (ADR) al correlacionarlos más estrechamente con sus acciones matrices.
De hecho, las estrategias de stat arb, a medida que se utilizan y automatizan más, tienden a impulsar al mercado hacia una mayor eficiencia. A medida que surgen oportunidades de arbitraje entre activos, se eliminan rápidamente mediante el uso de estas estrategias. Como resultado, stat arb puede conducir a un mercado más líquido y estable.
Sin embargo, el arbitraje estadístico que salió mal también ha causado algunos problemas importantes. El colapso de Long Term Capital Management (LTCM) en 1998 casi dejó al mercado en ruinas. Para beneficiarse de tan pequeñas desviaciones de precios, es necesario tomar un apalancamiento significativo.
Además, debido a que estos intercambios están automatizados, existen medidas de seguridad integradas. En el caso de LTCM, esto significaba que se liquidaría con un movimiento a la baja; el problema fue que las órdenes de liquidación de LTCM solo desencadenaron más órdenes de venta en un ciclo horrible que eventualmente terminaría con la intervención del gobierno.
Recuerde, la mayoría de las caídas del mercado de valores surgen de problemas con la liquidez y el apalancamiento, el mismo campo en el que operan los arbitrajistas estadísticos. También se ha culpado en parte a los algoritmos de stat arb por los » fallos repentinos » que el mercado ha comenzado a experimentar durante la última década. Una caída repentina es un evento en los mercados de valores electrónicos en el que una venta rápida de valores conduce a un ciclo de retroalimentación negativa que puede causar caídas dramáticas de precios en cuestión de minutos.
La línea de fondo
El arbitraje estadístico es una de las estrategias comerciales más influyentes jamás concebidas, a pesar de haber disminuido ligeramente en popularidad desde la década de 1990. Hoy en día, la mayor parte del arbitraje estadístico se realiza mediante el comercio de alta frecuencia utilizando una combinación de redes neuronales y modelos estadísticos. Estas estrategias no solo brindan liquidez, sino que también han sido en gran parte responsables de algunas de las mayores caídas que hemos visto en empresas como LTCM en el pasado. Mientras se combinen los problemas de liquidez y apalancamiento, es probable que esto continúe haciendo que la estrategia sea digna de ser reconocida incluso para el inversor común.