Statistical arbitrage: A study in Turkish equity market

Abstract

İstatistiksel Arbitraj, matematiksel modellerin kullanılmasıyla fiyatlardaki etkinsizliğin belirlenerek bu fırsattan getiri elde edilmesidir. İstatistiksel Arbitraj yöntemlerinden bir tanesi İkili Alım-Satımdır. Bu strateji, aralarında istatistiksel ilişki olan iki hissenin belirlenmesi ve bu hisselerin birbirlerine göre fiyat hareketlerindeki sapmalardan faydalanarak aynı anda kısa ve uzun pozisyonlarla kar edilmesini amaçlar. Bu çalışmada, Türkiye hisse senedi piyasasında ikili alım-satım yönteminin sınanması amaçlanmıştır. Çalışmadan çıkarılabilecek temel sonuç, bu stratejinin Türkiye piyasasında karlı bir methodoloji olabileceği yönündedir. Diğer bir sonuç ise, şirketlerin temel rasyolarının da kantitatif yöntemlere entegre edilmesiyle daha iyi getiri rakamlarına ulaşılabileceğidir.

Statistical Arbitrage is an attempt to profit from pricing inefficiencies that are identified through the use of mathematical models. One technique is Pairs Trading, which is a non-directional strategy that identifies two stocks with similar characteristics whose price relationship is outside of its historical range. The strategy simply buys one instrument and sells the other in hopes that relationship moves back toward normal. The idea is the price relationship between two related instruments tends to fluctuate around its average in the short term, while remaining stable over the long term. From the academic view of weak market efficiency theory, pairs trading shouldn't work since the actual price of a stock reflects its past trading data, including historical prices. This leaves us the question: Does a statistical arbitrage strategy, pairs trading, work for the Turkish stock market? The main objective of this research is to verify the performance and risks of pairs trading in the Turkish equity market. The main conclusion is that pairs trading may be a profitable strategy in the Turkish Market. Such profitability was found consistent over different time frames. Another result of the research is that integrating each stock?s fundamentals (P/E, price-to-book, and market capitalization, dividend yield, cash position etc.) to the pure quantitative trading strategy improves the backtesting results.