Commerce de paires - Pairs trade

Exemple de représentation graphique d'échange de paires
Exemple de représentation graphique d'échange de paires

Un trading de paires ou un trading de paires est une stratégie de trading neutre par rapport au marché permettant aux traders de profiter de pratiquement toutes les conditions du marché : tendance haussière, baissière ou mouvement latéral. Cette stratégie est classée comme une stratégie d' arbitrage statistique et de négociation de convergence . Le trading de paires a été lancé par Gerry Bamberger et plus tard dirigé par le groupe quantitatif de Nunzio Tartaglia chez Morgan Stanley dans les années 1980.

La stratégie surveille la performance de deux titres historiquement corrélés. Lorsque la corrélation entre les deux titres s'affaiblit temporairement, c'est-à-dire qu'un titre monte tandis que l'autre baisse, le commerce des paires consisterait à vendre le titre le plus performant et à acheter le titre le moins performant, en pariant que le "spread" entre les deux finirait par converger . La divergence au sein d'une paire peut être causée par des changements temporaires de l'offre/de la demande, des ordres d'achat/vente importants pour un titre, une réaction à des nouvelles importantes concernant l'une des sociétés, etc.

La stratégie de trading de paires exige un bon dimensionnement des positions, un bon timing du marché et des compétences en matière de prise de décision. Bien que la stratégie ne présente pas beaucoup de risques de baisse , les opportunités sont rares et, pour en tirer profit, le trader doit être l'un des premiers à capitaliser sur l'opportunité.

Un trader de paires notable était le fonds spéculatif Long-Term Capital Management ; voir Sociétés à double cotation .

Négociation de paires basée sur un modèle

Exemple de prévision de spread utilisant un modèle ARMA optimal
Exemple de prévision de spread de portefeuille utilisant un modèle ARMA et les limites d'erreur de prévision associées

Bien qu'il soit communément admis que les prix des actions individuelles sont difficiles à prévoir, il existe des preuves suggérant qu'il peut être possible de prévoir le prix - la série de spreads - de certains portefeuilles d' actions . Une façon courante de tenter cela est de construire le portefeuille de telle sorte que la série de spreads soit un processus stationnaire . Pour atteindre la stationnarité des spreads dans le contexte du trading de paires, où les portefeuilles ne sont constitués que de deux actions, on peut tenter de trouver des irrégularités de cointégration entre les deux séries de cours d'actions qui montrent généralement une corrélation stationnaire. Cette irrégularité est supposée être rapidement comblée et des prévisions sont faites dans la nature opposée de l'irrégularité. Cela permettrait ensuite de les combiner dans un portefeuille avec une série de spreads stationnaires. Quelle que soit la manière dont le portefeuille est construit, si la série de spreads est un processus stationnaire, elle peut alors être modélisée, puis prévue, à l'aide de techniques d' analyse de séries chronologiques . Parmi ceux qui conviennent au trading de paires figurent les modèles Ornstein-Uhlenbeck , les modèles de moyenne mobile autorégressive (ARMA) et les modèles de correction d'erreur (vecteur) . La prévisibilité de la série de spreads du portefeuille est utile pour les traders car :

  1. Le spread peut être directement négocié en achetant et en vendant les actions du portefeuille, et
  2. La prévision et ses limites d'erreur (données par le modèle) donnent une estimation du rendement et du risque associés à la transaction.

Le succès du trading de paires dépend fortement de la modélisation et de la prévision des séries temporelles de propagation. Des études empiriques approfondies sur le trading de paires ont étudié sa rentabilité à long terme sur le marché américain en utilisant la méthode de la distance, la co-intégration et les copules. Ils ont constaté que les méthodes de distance et de co-intégration entraînent des alphas significatifs et des performances similaires, mais leurs bénéfices ont diminué au fil du temps. Les stratégies de trading de paires de copules génèrent des bénéfices plus stables mais plus faibles.

Trading algorithmique de paires

Aujourd'hui, le trading de paires est souvent réalisé à l'aide de stratégies de trading algorithmiques sur un système de gestion d'exécution . Ces stratégies sont généralement construites autour de modèles qui définissent la propagation sur la base de l'exploration et de l'analyse de données historiques. L'algorithme surveille les écarts de prix, achetant et vendant automatiquement pour capitaliser sur les inefficacités du marché. L'avantage en termes de temps de réaction permet aux traders de profiter de spreads plus serrés.

Neutralité du marché

  • Le commerce des paires aide à couvrir les risques sectoriels et de marché. Par exemple, si l'ensemble du marché s'effondre et que les deux actions chutent avec lui, la transaction devrait entraîner un gain sur la position courte et une perte négative sur la position longue , laissant le profit proche de zéro malgré le mouvement important. .
  • Le commerce des paires est une stratégie de retour à la moyenne , pariant que les prix finiront par revenir à leurs tendances historiques.
  • Le commerce de paires est une stratégie d'autofinancement substantielle, puisque le produit de la vente à découvert peut être utilisé pour créer la position longue.

Gestion des dérives et des risques

Le trading de paires n'est pas une stratégie sans risque. La difficulté survient lorsque les prix des deux titres commencent à s'écarter, c'est-à-dire que l'écart commence à suivre une tendance au lieu de revenir à la moyenne d'origine. Faire face à de telles situations défavorables nécessite des règles strictes de gestion des risques, qui obligent le trader à quitter une transaction non rentable dès que la configuration d'origine - un pari pour un retour à la moyenne - a été invalidée. Ceci peut être réalisé, par exemple, en prévoyant l'écart et en sortant aux limites d'erreur de prévision. Une façon courante de modéliser et de prévoir le spread à des fins de gestion des risques consiste à utiliser des modèles de moyenne mobile autorégressive .

Certains autres risques comprennent :

  • Dans les stratégies « marché neutre », vous supposez que le modèle CAPM est valide et que le bêta est une estimation correcte du risque systématique — si ce n'est pas le cas, votre couverture peut ne pas vous protéger correctement en cas de changement dans le marchés. Notez qu'il existe d'autres théories sur la façon d'estimer le risque de marché, telles que les facteurs Fama-French.
  • Les mesures du risque de marché, telles que le bêta , sont historiques et pourraient être très différentes à l'avenir de ce qu'elles ont été par le passé.
  • Si vous mettez en œuvre une stratégie de retour à la moyenne, vous partez du principe que la moyenne restera la même à l'avenir que par le passé. Lorsque les moyens changent, on parle parfois de « dérive ».

Un exemple simplifié

Pepsi (PEP) et Coca-Cola (KO) sont des sociétés différentes qui créent un produit similaire, le soda. Historiquement, les deux sociétés ont partagé des creux et des sommets similaires, selon le marché des sodas. Si le prix de Coca-Cola devait augmenter de manière significative alors que Pepsi restait le même, un trader de paires achèterait des actions Pepsi et vendrait des actions Coca-Cola, en supposant que les deux sociétés reviendraient plus tard à leur point d'équilibre historique. Si le prix de Pepsi augmentait pour combler cet écart de prix, le commerçant gagnerait de l'argent sur l'action Pepsi, tandis que si le prix de Coca-Cola baissait, il gagnerait de l'argent en vendant à découvert l'action Coca-Cola.

La raison pour laquelle le stock dévié revient à sa valeur d'origine est en soi une hypothèse. On suppose que la paire aura des performances commerciales similaires à celles du passé pendant la période de détention de l'action.

Exemples de paires potentiellement corrélées

Voir également

Les références