En finanzas , el arbitraje estadístico (a menudo abreviado como Stat Arb o StatArb ) es una clase de estrategias de negociación financiera a corto plazo que emplean modelos de reversión a la media que involucran carteras de valores ampliamente diversificadas (de cientos a miles) mantenidas durante períodos cortos de tiempo (generalmente de segundos a días). Estas estrategias están respaldadas por importantes plataformas matemáticas, computacionales y de negociación. [1]
En términos generales, StatArb es en realidad cualquier estrategia que tenga un enfoque ascendente, neutral en términos de beta y que utilice técnicas estadísticas/econométricas para proporcionar señales para su ejecución. Las señales suelen generarse mediante un principio de reversión a la media contrario, pero también pueden diseñarse utilizando factores como los efectos de adelanto/retraso, la actividad corporativa, el impulso a corto plazo , etc. Esto suele denominarse [ ¿quién lo dice? ] un enfoque multifactorial de StatArb.
Debido a la gran cantidad de acciones involucradas, la alta rotación de la cartera y el tamaño relativamente pequeño de los efectos que se intenta capturar, la estrategia a menudo se implementa de manera automatizada y se pone gran atención en reducir los costos de negociación. [2]
El arbitraje estadístico se ha convertido en una fuerza importante tanto en los fondos de cobertura como en los bancos de inversión. Muchas operaciones propias de los bancos se centran ahora, en distintos grados, en el comercio de arbitraje estadístico.
Como estrategia comercial, el arbitraje estadístico es un enfoque eminentemente cuantitativo y computacional para la negociación de valores. Implica la extracción de datos y métodos estadísticos, así como el uso de sistemas de negociación automatizados.
Históricamente, StatArb evolucionó a partir de la estrategia más simple de negociación de pares [3] , en la que las acciones se colocan en pares según similitudes fundamentales o basadas en el mercado. Cuando una acción de un par supera a la otra, la acción de bajo rendimiento se compra en largo y la acción de mejor rendimiento se vende en corto con la expectativa de que la acción de bajo rendimiento suba hacia su pareja de mejor rendimiento.
Matemáticamente hablando, la estrategia consiste en encontrar un par de acciones con alta correlación , cointegración u otras características de factores comunes. Se han utilizado varias herramientas estadísticas en el contexto de la negociación de pares, que van desde enfoques simples basados en la distancia hasta herramientas más complejas, como los conceptos de cointegración y cópula . [4]
StatArb no considera pares de acciones, sino una cartera de cien o más acciones (algunas con posiciones largas y otras cortas) cuidadosamente emparejadas por sector y región para eliminar la exposición a beta y otros factores de riesgo. La construcción de la cartera está automatizada y consta de dos fases. En la primera fase, o de "puntuación", a cada acción del mercado se le asigna una puntuación numérica o rango que refleja su conveniencia; las puntuaciones altas indican acciones que deben mantenerse en posiciones largas y las puntuaciones bajas indican acciones que son candidatas para posiciones cortas. Los detalles de la fórmula de puntuación varían y son muy exclusivos, pero, en general (como en la negociación de pares), implican un principio de reversión a la media a corto plazo, de modo que, por ejemplo, las acciones que han tenido un rendimiento inusualmente bueno en la última semana reciben puntuaciones bajas y las acciones que han tenido un rendimiento inferior reciben puntuaciones altas. [5] En la segunda fase, o de "reducción del riesgo", las acciones se combinan en una cartera en proporciones cuidadosamente emparejadas para eliminar, o al menos reducir en gran medida, el riesgo de mercado y de factores. Esta fase a menudo utiliza modelos de riesgo disponibles comercialmente como MSCI/Barra , APT, Northfield, Risk Infotech y Axioma para limitar o eliminar diversos factores de riesgo. [6]
En un período de tiempo finito, un movimiento de mercado de baja probabilidad puede generar grandes pérdidas a corto plazo. Si esas pérdidas a corto plazo son mayores que la financiación del inversor para hacer frente a los requerimientos de margen provisionales, puede ser necesario liquidar sus posiciones con pérdidas incluso cuando las previsiones modeladas de su estrategia resulten finalmente correctas. La quiebra de Long-Term Capital Management en 1998 fue un ejemplo ampliamente publicitado de un fondo que fracasó debido a su incapacidad de aportar garantías para cubrir fluctuaciones adversas del mercado. [7]
El arbitraje estadístico también está sujeto a la debilidad del modelo , así como al riesgo específico de las acciones o valores. La relación estadística en la que se basa el modelo puede ser espuria o puede romperse debido a cambios en la distribución de los rendimientos de los activos subyacentes. Los factores a los que el modelo puede no estar al tanto de su exposición pueden convertirse en impulsores significativos de la acción de los precios en los mercados, y lo inverso también se aplica. La existencia de la inversión basada en el propio modelo puede cambiar la relación subyacente, en particular si suficientes participantes invierten con principios similares. La explotación de las oportunidades de arbitraje en sí aumenta la eficiencia del mercado, reduciendo así el alcance del arbitraje, por lo que es necesaria la actualización continua de los modelos.
A nivel de acciones específicas, existe el riesgo de que se produzcan fusiones y adquisiciones o incluso impagos en el caso de una determinada empresa. Un acontecimiento de este tipo invalidaría inmediatamente la importancia de cualquier relación histórica supuesta a partir del análisis estadístico empírico de los datos pasados.
Durante julio y agosto de 2007, varios fondos de cobertura de StatArb (y otros de tipo Quant) experimentaron pérdidas significativas al mismo tiempo, lo que es difícil de explicar a menos que hubiera un factor de riesgo común. [8] Si bien las razones aún no se entienden completamente, varios relatos publicados culpan a la liquidación de emergencia de un fondo que experimentó retiros de capital o llamadas de margen . Al cerrar sus posiciones rápidamente, el fondo ejerció presión sobre los precios de las acciones en las que estaba largo y corto. Debido a que otros fondos de StatArb tenían posiciones similares, debido a la similitud de sus modelos alfa y modelos de reducción de riesgo, los otros fondos experimentaron retornos adversos. [9] Una de las versiones de los hechos describe cómo el exitoso fondo StatArb de Morgan Stanley , PDT , decidió reducir sus posiciones en respuesta a las tensiones en otras partes de la empresa, y cómo esto contribuyó a varios días de operaciones frenéticas. [10]
En cierto sentido, el hecho de que una acción esté muy involucrada en StatArb es en sí mismo un factor de riesgo, que es relativamente nuevo y, por lo tanto, no fue tomado en cuenta por los modelos StatArb. Estos eventos mostraron que StatArb se ha desarrollado hasta un punto en el que es un factor significativo en el mercado, que los fondos existentes tienen posiciones similares y, en efecto, compiten por los mismos retornos. Las simulaciones de estrategias StatArb simples realizadas por Khandani y Lo muestran que los retornos de dichas estrategias se han reducido considerablemente entre 1998 y 2007, presumiblemente debido a la competencia. [9]
También se ha argumentado que los acontecimientos de agosto de 2007 estuvieron relacionados con la reducción de la liquidez, posiblemente debido a la reducción del riesgo por parte de los creadores de mercado de alta frecuencia durante ese período. [11]
Un punto de controversia digno de mención es que la reducción común en el valor de la cartera también podría atribuirse a un mecanismo causal. La crisis financiera de 2007-2008 también ocurrió en ese momento. Muchos, si no la gran mayoría, de los inversores de cualquier tipo registraron pérdidas durante ese período de un año. La asociación de pérdidas observadas en los fondos de cobertura que utilizan arbitraje estadístico no es necesariamente indicativa de dependencia. A medida que más competidores ingresan al mercado y los fondos diversifican sus operaciones en más plataformas que StatArb, se puede argumentar que no debería haber ninguna razón para esperar que los modelos de la plataforma se comporten de manera similar entre sí. Sus modelos estadísticos podrían ser completamente independientes.
El arbitraje estadístico se enfrenta a diferentes situaciones regulatorias en distintos países o mercados. En muchos países donde la negociación de valores o derivados no está plenamente desarrollada, los inversores consideran que no es viable o rentable implementar el arbitraje estadístico en los mercados locales.
En China, la inversión cuantitativa, incluido el arbitraje estadístico, no es el enfoque de inversión predominante. Un conjunto de condiciones de mercado restringe el comportamiento comercial de los fondos y otras instituciones financieras. La restricción de las ventas en corto, así como los mecanismos de estabilización del mercado (por ejemplo, el límite diario) imponen grandes obstáculos cuando los inversores individuales o institucionales intentan implementar la estrategia comercial implícita en la teoría del arbitraje estadístico.