Cómo el arbitraje estadístico puede conducir a grandes ganancias

La hipótesis del mercado eficiente establece que los mercados financieros son "informativamente eficientes", ya 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 de un día a otro a pesar de que no hay información fundamental nueva? La respuesta involucra un aspecto que comúnmente se olvida entre los comerciantes individuales: liquidez.

Muchos intercambios institucionales importantes a lo largo del día no tienen nada que ver con la información y todo que ver con la liquidez. Los inversores que se sientan sobreexpuestos cubrirán o liquidarán agresivamente las posiciones, lo que terminará afectando el precio. Estos demandantes de liquidez a menudo están dispuestos a pagar un precio para abandonar sus posiciones, lo que puede generar ganancias 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 entre el precio y la liquidez aprovechando el precio estadístico incorrecto de uno o más activos en función del valor esperado de los activos generados a partir de un modelo estadístico.

¿Qué es el arbitraje estadístico?

El arbitraje estadístico se originó en la década de 1980 a partir de la demanda de cobertura creada por las operaciones de mesa de negociación de bloques de capital de Morgan Stanley. Morgan Stanley pudo evitar las penalizaciones de precios asociadas con grandes compras en bloque comprando acciones en acciones estrechamente correlacionadas como cobertura contra su posición. Por ejemplo, si la empresa comprara un gran bloque de acciones, acortaría una acción estrechamente correlacionada para protegerse contra cualquier recesión importante en el mercado. Esto eliminó efectivamente cualquier riesgo de mercado mientras la empresa buscaba colocar las acciones que había comprado en una transacción en bloque.

Los operadores pronto comenzaron a pensar en estos pares no como un bloque para ser ejecutado y su cobertura, sino más bien como dos lados de una estrategia comercial dirigida a obtener ganancias en lugar de simplemente una cobertura. Estos intercambios de pares eventualmente evolucionaron a otras estrategias destinadas a aprovechar las diferencias estadísticas en los precios de los valores debido a la liquidez, la volatilidad, el riesgo u otros factores. Ahora clasificamos estas estrategias como arbitraje estadístico.

Tipos de arbitraje estadístico

Existen muchos tipos de arbitraje estadístico creados para aprovechar diferentes tipos de oportunidades. Si bien algunos tipos han sido eliminados por un mercado más eficiente, hay varias otras oportunidades que han surgido para ocupar su lugar.

Arbitraje de riesgo

El arbitraje de riesgos es una forma de arbitraje estadístico que busca beneficiarse de las situaciones de fusión. Los inversores compran acciones en el objetivo y (si se trata de una transacción de acciones) acortan simultáneamente las acciones del adquiriente. El resultado es una ganancia obtenida 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 previos a la fusión. Otro riesgo se refiere al valor temporal del dinero invertido. Las fusiones que tardan en pasar 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 comparar eso con la diferencia de precio entre la acción objetivo y la oferta de compra. Algunos árbitros de riesgo también han comenzado a especular sobre los objetivos de adquisición, lo que puede conducir a 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 realizada en el futuro en una cartera neutral en delta. Esencialmente, los árbitros de volatilidad especulan 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
• Ganancias inciertas
• M&A especulación

Una vez que un árbitro de volatilidad ha estimado la volatilidad realizada en el futuro, puede comenzar a buscar opciones en las que la volatilidad implícita sea significativamente menor o mayor que la volatilidad realizada prevista para el valor subyacente. Si la volatilidad implícita es menor, el operador puede comprar la opción y cubrirse con la seguridad subyacente para hacer una cartera neutral en delta. Del mismo modo, si la volatilidad implícita es mayor, el operador puede vender la opción y cubrirse con el valor subyacente para crear una cartera neutral en delta.

Luego, 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). El beneficio se obtiene del comercio a través de la revisión continua requerida para mantener la cartera delta neutral.

Redes neuronales

Las redes neuronales se están volviendo cada vez más populares en el campo del arbitraje estadístico debido a su capacidad de encontrar relaciones matemáticas complejas que parecen invisibles para el ojo humano. Estas redes son modelos matemáticos o computacionales basados ​​en redes biológicas neuronales. Consisten en un grupo de neuronas artificiales interconectadas que procesan la información utilizando un enfoque conexionista para 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 del precio de los valores puede ser explotado con fines de lucro.

Comercio de alta frecuencia

El comercio de alta frecuencia (HFT) es un desarrollo bastante 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 transacciones 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 árbitros.

Cómo afecta el arbitraje estadístico a los mercados

El arbitraje estadístico desempeña un papel vital al proporcionar gran parte de la liquidez diaria en los mercados. Permite a los grandes comerciantes en bloque colocar sus operaciones sin afectar significativamente los precios del mercado, al tiempo que reduce la volatilidad en temas como los recibos de depósito estadounidenses (ADR) al correlacionarlos más estrechamente con sus acciones matrices.

Sin embargo, el arbitraje estadístico también ha causado algunos problemas importantes. El colapso de la gestión de capital a largo plazo (LTCM) en 1998 casi dejó el mercado en ruinas. Para beneficiarse de tan pequeñas desviaciones de precios, es necesario asumir 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 hacia abajo; El problema era que las órdenes de liquidación de LTCM solo activaban más órdenes de venta en un ciclo horrible que finalmente 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 escenario en el que operan los árbitros estadísticos.

La línea de fondo

El arbitraje estadístico es una de las estrategias comerciales más influyentes jamás desarrolladas, a pesar de haber disminuido ligeramente en popularidad desde la década de 1990. Hoy, la mayoría del arbitraje estadístico se lleva a cabo a través del comercio de alta frecuencia utilizando una combinación de redes neuronales y modelos estadísticos. Estas estrategias no solo impulsan la liquidez, sino que también son en gran parte responsables de los grandes accidentes 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 reconocible incluso para el inversionista común.