Implementing a Novel Pairs Trading Strategy: A Comprehensive Analysis on the Dow Jones Index - Guerrero Gallego, Álvaro

Este estudio investiga una estrategia de negociación por pares utilizando valores del índice Dow Jones Industrial Average (DJIA). Implica la estimación de parámetros, la optimización de carteras y la realización de pruebas retrospectivas utilizando datos de precios diarios desde 2003 hasta 2023. La técnica trata de beneficiarse de la reversión a la media de los precios de las acciones seleccionando parejas con correlaciones estables.
Para estimar los parámetros del modelo se utiliza una técnica de cointegración continua y una estimación de máxima verosimilitud. Para elegir las parejas se utilizan requisitos de estabilidad y pruebas de cointegración. Utilizando la teoría actual de carteras, los parámetros estimados, como las velocidades de reversión a la media y la volatilidad de los diferenciales, se emplean para diseñar carteras óptimas.
El backtesting se utiliza para analizar el rendimiento de la estrategia utilizando métricas como el exceso de rentabilidad, la volatilidad y el ratio de Sharpe. Cuando se cumplen los prerrequisitos de estabilidad y las restricciones de cointegración, los resultados muestran que la técnica tiene potencial para proporcionar beneficios constantes.
Esta investigación contribuye a nuestra comprensión de los métodos de negociación de pares en el contexto de la renta variable del DJIA. Los métodos aquí expuestos pueden ser utilizados por los profesionales que deseen aplicar estrategias comparables. Para que los métodos de negociación por pares tengan éxito en la práctica, se hace hincapié en la necesidad de una estimación precisa de los parámetros, la optimización de la cartera y un backtesting riguroso.

This study investigates a pairs trading strategy using stocks from the Dow Jones Industrial Average (DJIA) index. It entails estimating parameters, optimizing portfolios, and backtesting utilizing daily price data from 2003 to 2023. The technique seeks to profit from stock price mean-reversion by selecting couples with stable correlations.
A continuous cointegration technique and maximum likelihood estimation are used to estimate the model parameters. Stability requirements and cointegration tests are used to choose pairs. Using current portfolio theory, the estimated parameters, such as mean-reverting speeds and spread volatility, are used to design optimal portfolios.
Backtesting is used to analyze the performance of the strategy using metrics such as excess return, volatility, and Sharpe ratio. When stability prerequisites and cointegration constraints are met, the results show that the technique has the potential to provide consistent profits.
This research adds to our understanding of pair trading methods in the context of DJIA equities. The methods given here can be used by practitioners who want to implement comparable strategies. For successful pairs trading methods in practice, it emphasizes the necessity of accurate parameter estimate, portfolio optimization, and rigorous backtesting.