Stat Arbitrage Pairs Screener

Herramienta para buscar pares sintéticos estacionarios.

Aspecto del widget.

Descripción del modelo

La comprobación de estacionariedad de los activos en el widget se realiza con la prueba de Dickey-Fuller aumentada.

La prueba de Dickey-Fuller aumentada se ha extendido ampliamente en el cuasi-arbitraje, el trading de pares y de baskets para encontrar pares cointegrados.

consejo

Cointegración: propiedad por la cual una serie de precios formada por varias series no estacionarias, tomadas en una proporción determinada, empieza a adquirir la propiedad de estacionariedad.

Veamos la propiedad de la cointegración con un ejemplo práctico.

BAT es un token de Ethereum que sustenta la plataforma de publicidad digital de Brave Software, basada en blockchain. Los usuarios de Internet que navegan con el navegador web gratuito Brave (disponible en Brave.com) pueden sustituir los anuncios que ven por anuncios de la red publicitaria de Brave. Después, los usuarios reciben BAT de los anunciantes como compensación por su atención.

Fuente: Coinbase

La serie de precios de BAT no es estacionaria.

BAT

Balancer (BAL) es un token de Ethereum que está en la base del protocolo Balancer. Este protocolo funciona como un creador de mercado automático, gracias al cual cualquiera puede crear pools de trading y añadirles liquidez, obteniendo comisiones de trading configurables. En los pools de Balancer puede haber hasta 8 tokens. Para cada token se puede indicar un peso individual, que puede limitarse a solo el 2 % del total.

Fuente: Coinbase

La serie de precios de BAL, igual que la de BAT, no es estacionaria.

BAL

Sin embargo, si tomamos un basket BAT contra BAL (BINANCE:BATUSDT/BINANCE:BALUSDT), la serie sintética empieza a mostrar propiedades de estacionariedad en un intervalo de tiempo determinado.

BAT/BAL

Operar series estacionarias tiene varias ventajas:

1. Previsibilidad:
   • Menor probabilidad de cambios repentinos: los activos estacionarios tienen propiedades estadísticas estables (media, varianza) a lo largo del tiempo, lo que hace más previsibles sus valores futuros.
   • Los datos históricos importan: como los parámetros no cambian con el tiempo, los datos pasados pueden usarse para pronosticar precios futuros.
2. Presencia de una estructura definida:
   • Reversión a la media: los activos estacionarios tienden a volver a un valor medio de largo plazo, lo que permite a los traders utilizar estrategias basadas en este principio (por ejemplo, el trading de pares).
   • Cierta autocorrelación: los activos estacionarios pueden mostrar regularidades en los cambios de precio, lo que permite construir modelos de pronóstico más precisos.
3. Simplicidad de modelado y análisis:
   • Menos complejidad al evaluar modelos: para los activos estacionarios pueden aplicarse modelos de series temporales sencillos, como ARIMA (media móvil integrada autorregresiva), para el análisis y el pronóstico.
   • Estabilidad de los parámetros: los parámetros de los modelos construidos con datos estacionarios se mantienen estables en el tiempo, lo que aumenta la fiabilidad y la precisión de los pronósticos.
4. Menor riesgo:
   • Riesgos controlables: como los activos estacionarios están menos expuestos a oscilaciones extremas, los traders pueden evaluar y gestionar los riesgos con mayor precisión.
   • Menor volatilidad: la estabilidad de los indicadores de volatilidad hace que el trading sea más previsible y menos estresante.
5. Oportunidades para estrategias de arbitraje:
   • Cointegración: si dos o más activos estacionarios están cointegrados, los traders pueden usar una estrategia de arbitraje para obtener beneficios de los desequilibrios de precios.
   • Menor dependencia de las tendencias: los activos estacionarios ofrecen más oportunidades para operar reversiones que los mercados con tendencia, lo que diversifica las estrategias de trading.
6. Detección de cambios estacionales y cíclicos:
   • Detección de patrones: el uso de variables estacionarias ayuda a identificar regularidades, como cambios estacionales o cíclicos, lo que puede ser útil para desarrollar estrategias de trading.
7. Gestión eficaz del capital:
   • Mejores decisiones basadas en datos: gracias a la previsibilidad y la estabilidad de los activos estacionarios, los traders pueden tomar decisiones más fundamentadas sobre la gestión del capital y la configuración de la posición.

En conjunto, operar con activos estacionarios permite a los traders aprovechar las propiedades estadísticas de las series temporales para formar estrategias de trading previsibles, controlables y de menor riesgo.

Ejemplo de la lógica de trading más simple de una serie sintética estacionaria.

Pero no conviene considerar el cuasi-arbitraje de series estacionarias como el Santo Grial. Como cualquier actividad especulativa, el arbitraje estadístico conlleva una serie de riesgos y tareas que el trader debe resolver.

1. El primer problema es la búsqueda de activos relacionados. Por ejemplo, si el mercado de criptomonedas está lateral, con las pruebas clásicas de cointegración se puede encontrar un número bastante grande de activos relacionados. Sin embargo, si Bitcoin inicia un movimiento de tendencia al alza o a la baja, muy pronto resultará que la relación no es tan buena, y la palabra hedge empezará a perder vigencia junto con el saldo del depósito del trader.
2. De aquí, y no solo de aquí, se deriva el segundo problema: detectar a tiempo la ruptura de la cointegración, es decir, la pérdida de la relación entre los activos.
3. El tercer problema es encontrar el precio medio, ya que existen muchos métodos para determinarlo. Todos dan resultados distintos.
4. El cuarto problema es encontrar el punto de entrada. Por lo general se utilizan desviaciones estándar respecto al precio justo medio ponderado. Sin embargo, las desviaciones pueden calcularse de distintas maneras.
5. El quinto problema es la falta de infraestructura y de software que permita fijar límites de riesgo o de beneficio. Y, en general, que permita operar y seleccionar activos de forma cómoda. No obstante, a pesar de estos problemas, incluso las interfaces más sencillas y el trading en esta dirección darán una ventaja indiscutible sobre la mayoría de los traders con un enfoque clásico.

Ubicación del widget

Para añadir la herramienta "Pair screener" al espacio de trabajo, primero pulse el botón "Widget menu" en el encabezado de la plataforma. Después pulse el botón del mismo nombre en la sección "Correlation".

Ubicación del widget.

Funcionalidad de la herramienta

La tabla muestra:

• Sigma - número de desviaciones estándar que el par sintético se ha desviado respecto a su precio medio.
• zScore - Z-Score de la serie de precios del par sintético.
• MA - porcentaje en el que el par sintético se ha desviado respecto a su precio medio.

Funcionalidad del widget.