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INTRODUZIONE

Il crescente interesse per opportunità di arbitraggio statistico trova origine dal fatto di riuscire a sfruttare le inefficienze che si possono generare in alcune fasi (momenti, giorni o periodi) sul mercato. In questo report è stata analizzata la possibilità di sfruttare tale strategia di trading applicandola sul mercato della CO2,  mercato in sviluppo che per questo motivo si potrebbe prestare più di altri a disallineamenti temporanei di prezzo.

Il mercato della CO2 di natura si presta a opportunità di arbitraggio in senso stretto, inteso come operazione di acquisto e contestuale vendita di titoli fungibili scambiati a sconto uno rispetto all’altro. In questo caso è possibile generare profitto secco a fronte di un rischio nullo o comunque in alcuni casi limitato unicamente ai movimenti di mercato avversi tra il momento dell’acquisto e il momento della vendita. Proprio il fattore di rischio è una delle differenze che possiamo individuare tra puro arbitraggio e arbitraggio statistico. In generale l’arbitraggio statistico si basa sul principio che i prezzi di mercato di titoli simili tendono a convergere verso un loro livello di equilibrio, correggendo autonomamente le distorsioni che si possono venire a creare. In questo caso, quindi, operazioni di arbitraggio statistico possono in alcuni momenti risultare in perdita. Tale perdita sarà annullata nel momento in cui sul mercato si sarà ristabilito il naturale equilibrio.

L’arbitraggio statistico prende vita dal più storico Pairs Trading lanciato alla fine degli anni ‘80 da Nunzio Tartaglia, che formò un gruppo di persone dal background più eterogeneo, tra matematici, scienziati e fisici, con lo scopo di sfruttare le tecniche statistiche per generare dei modelli automatici di trading. Una delle tecniche che fu sviluppata fu proprio quella di individuare coppie di titoli azionari con movimenti di prezzo simili. Ogniqualvolta era individuato un movimento anomalo nell’andamento dei prezzi di questi due titoli, questo era interpretato come segnale di trading. L’idea alla base era che quest’anomalia si sarebbe poi corretta una volta ristabilito l’equilibrio tra i prezzi. Ovviamente questo fu un grande successo del gruppo. Da qui questa strategia si è diffusa e affinata. Successivamente, il più comunemente definito StatArb è arrivato a sfruttare i più avanzati modelli matematico-statistici usati per comporre portafogli di titoli sempre più ampi, identificandone inefficienze e traendo profitto da questi disallineamenti di prezzo. Questi sono stati i principi utilizzati in questo lavoro in cui sono stati analizzati dati storici dei principali contratti scambiati sul mercato della CO2 per individuare anomalie nell’andamento dei prezzi da cui trarre profitto nel breve periodo.

Facendo capo alla metodologia proposta da Vidyamurthy (2004), di seguito sono elencati i passaggi seguiti per la definizione della strategia di trading:

  1. creazione del portafoglio attraverso l’identificazione di strumenti potenzialmente cointegrati;
  2. analisi statistica dell’ipotesi di cointegrazione degli strumenti;
  3. costruzione della strategia di trading.

Dati i rischi impliciti dello StatArb, che spesso provengono dalla liquidità dei contratti, lo studio è stato condotto su quelli che ad oggi presentano maggiori volumi di scambio durante le sessioni giornaliere e quindi un più ristretto bid-ask spread.