Arbitrage statistique
Dans le monde de la finance, l’arbitrage statistique (ou Stat Arb) désigne un groupe de stratégies de négociation qui utilisent des analyses de réversion de moyenne pour investir dans des portefeuilles variés comprenant plusieurs milliers de titres pendant une très courte période, souvent de quelques secondes seulement. jusqu'à plusieurs jours. Reconnu comme une approche analytique profondément quantitative du trading, Stat Arb vise à réduire autant que possible l'exposition au bêta au cours de deux phases: le "scoring" permet de classer chaque action disponible en fonction de l'intérêt de l'investissement, et la "réduction du risque" combine des actions souhaitables. dans un portefeuille spécialement conçu visant à réduire les risques. Les investisseurs identifient généralement les situations d'arbitrage au moyen de techniques de modélisation mathématiques.
Comprendre l’arbitrage statistique
Les stratégies d'arbitrage statistique sont neutres sur le marché car elles impliquent l'ouverture simultanée d'une position longue et d'une position courte afin de tirer parti de la tarification inefficace des titres en corrélation. Par exemple, si un gestionnaire de fonds estime que Coca-Cola est surévalué et que Pepsi est sous-évalué, il ouvrirait une position longue sur Coca-Cola et, dans le même temps, une position ouverte et courte sur Pepsi. Les investisseurs qualifient souvent l’arbitrage statistique de «trading à deux». (Pour plus d’informations, voir: Arbitrage et négociation de paires.)
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 ou à une prévision, couramment appelée retour à la moyenne. Toutefois, deux titres opérant dans le même secteur peuvent rester non corrélés 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 haute fréquence pour exploiter des inefficiences minimes qui durent souvent quelques millisecondes. Des positions importantes dans les deux stocks sont nécessaires pour générer des bénéfices suffisants à partir 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 en savoir plus, voir: Réduction des risques avec les options.)
Points clés à retenir
- L'arbitrage statistique est un groupe de stratégies de négociation utilisant des portefeuilles vastes et diversifiés négociés à très court terme.
- Ce type de stratégie de négociation attribue aux actions un classement en ordre de préférence, puis construit un portefeuille afin de réduire le plus possible les risques.
- L'arbitrage statistique repose largement sur des modèles informatiques et des analyses et constitue l'une des approches les plus rigoureuses en matière d'investissement.
Simplifier les stratégies d'arbitrage statistique
Essayer de comprendre les bases mathématiques d'une stratégie d'arbitrage statistique peut être accablant. Heureusement, il existe un moyen plus simple de commencer à utiliser le concept de base. Les investisseurs peuvent rechercher deux titres traditionnellement corrélés, tels que General Motors et Ford Motor Company, puis comparer les deux actions en les superposant sur un tableau de prix.
Le tableau ci-dessous compare ces deux constructeurs. Les investisseurs peuvent accepter une transaction lorsque les deux actions sont sensiblement désynchronisées, comme à la mi-février et au début de mai. Par exemple, les traders achèteraient Ford à ces deux moments-là, en prévision du réalignement de son cours par rapport à celui de General Motor. Cependant, rien ne garantit le moment où les deux prix seront reconvergés; 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. De plus, le fait que deux actions opèrent dans des industries différentes ne signifie pas qu’elles ne peuvent pas être corrélées. Par exemple, Citigroup, un titre bancaire, et Harley Davidson, un titre cyclique de consommation, connaissent souvent des périodes de forte corrélation.
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