Párová arbitráž na vybraných trzích

Bc. Pavel Asmus

Bachelor's thesis

Pair-trading arbitrage at selected markets

Abstract:

Hlavním cílem práce je otestovat výkonnost strategií párové arbitráže na trhu s kryptoměnami. Strategie jsou postaveny na základě využití struktury závislostí mezi jednotlivými aktivy, které jsou popsány funk-cemi archimedovských kopulí. Model s archimedovskými kopulemi je v práci specifikován a popsána je i logika, na základě které strategie generuje signály k obchodům. Pro získání výsledků byl napsán program, který zahrnuje jednoduchý backtester, samotnou implementovanou strategii a nástroje pro vyhodnocení výsledků. Strategie je v práci otestována na 78 párech kryptoaktiv a na několika různých frekvencích dat. Jedná se pravděpodobně o nejrozsáhlejší backtest párové arbitráže založené na kopulích na kryptoměnovém trhu, který byl doposud publikován. Autor práce došel k závěru, že vytvořené modely dokáží odhalit příležitosti k párové arbitráži, ovšem běžné transakční náklady na trhu s kryptoměnami jsou pro provozování této strategie na nižších timeframech příliš vysoké a tím pádem bude nasazení problematické. Dále byla na velkém vzorku dat zjištěna nekonzistence v často používané metodě výběru párů pro obchodování na základě korelace mezi aktivy. Na testovaných datech se tato metoda ukázala jako nevypovídající.

Abstract:

The main goal of this thesis is to test the performance of pair arbitrage strategies based on exploiting the dependency structure described by bivariate archimedean copulas between assets in the cryptocurrency market. The copula model is described in detail, also the logic of the strategy is explained. To backtest the performance of the model a Python script was written, with strategy and tools for result interpretation implemented in it. The backtest was performed on 78 cryptocurrency pairs across multiple different timeframes. It is probably the widest backtest of copula-based pair arbitrage on the cryptocurrency market published so far. The author of this thesis has concluded, that the model can easily find arbitrage opportunities, but common transaction costs are too high and will on the lower timeframes probably result in loss. Furthermore, inconsistency was found with correlation, often used as a tool to find suitable pairs to trade. It seems it has no pre-dictive power on tested crypto assets.

Keywords

Statistická arbitráž, párové obchodování, kopule, kryptoměny, finanční trhy, algoritmické obchodování, modelování závislostí, statistical arbitrage, pair trading, copulas, cryptocurrency, financial markets, algorithmic trading, dependence modelling

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 4. 2022

Thesis defence

• Date of defence: 16. 6. 2022
• Supervisor: Ing. Tomáš Plíhal, Ph.D.
• Reader: Ing. Daniel Stašek

Masaryk University

Faculty of Economics and Administration

Bachelor programme / field:
Finance / Finance