Pairs trading — strategia neutralna rynkowo na parach skorelowanych aktywów

Większość strategii wymaga odpowiedzi na najtrudniejsze pytanie rynku: wzrośnie czy spadnie? Pairs trading to pytanie omija. Bierzesz dwa aktywa, które historycznie chodzą razem — dwie spółki z tej samej branży, dwa coiny z tego samego sektora — i grasz nie kierunek, lecz rozjazd między nimi: kupujesz to, które zostało z tyłu, shortujesz to, które uciekło do przodu, i czekasz, aż relacja wróci do normy. Rynek może w tym czasie rosnąć, spadać albo stać — teoretycznie wszystko jedno.

Strategia ma rodowód z lat 80., z biurka quantów Morgan Stanley, i doczekała się rzadkiego w tradingu zaszczytu: porządnych badań akademickich na dekadach danych. Wyniki są ciekawe — i pouczające również w tym, co mówią o gaśnięciu przewag rynkowych. Ten artykuł pokazuje mechanikę, liczby z badań (z należnym zastrzeżeniem) i miejsca, w których neutralna rynkowo strategia potrafi być bardzo nieneutralna dla rachunku.

Na czym polega pairs trading

Fundament strategii to spread — różnica (lub stosunek) cen dwóch powiązanych aktywów. Jeśli aktywa łączy realny wspólny mianownik (branża, model biznesowy, wspólne przepływy kapitału), ich relacja cenowa oscyluje wokół pewnej normy. Odchylenia od normy zdarzają się ciągle — z powodów płynnościowych, newsowych, przepływów funduszy — i to one są okazją:

1. Dobór pary. Szukasz aktywów silnie powiązanych. Standardowy filtr wstępny: korelacja zwrotów co najmniej 0,80 w oknie historycznym. Ale korelacja to za mało — kluczowy jest test kointegracji (np. Engle'a-Grangera), potwierdzający, że spread jest stacjonarny: ma stabilną średnią, do której wraca, a nie dryfuje w nieskończoność.
2. Normalizacja spreadu. Spread przelicza się na z-score: o ile odchyleń standardowych bieżąca wartość odbiega od średniej z okna (np. 60 dni). Z-score 0 = norma; ±2 = rzadkie odchylenie.
3. Wejście na rozjeździe. Z-score przekracza próg (klasycznie ±2): short na aktywie relatywnie drogim, long na relatywnie tanim, nogi dobrane tak, by wartości (lub bety) się równoważyły. Pozycja netto względem rynku: około zera.
4. Wyjście na powrocie. Spread wraca do średniej (z-score ~0) — zamykasz obie nogi. Zarabiasz na zejściu rozjazdu niezależnie od tego, czy rynek w tym czasie rósł, czy spadał.

To klasyczna strategia z rodziny mean reversion — tyle że powrotu do średniej nie oczekujesz od ceny (która może trendować latami), lecz od relacji dwóch cen, statystycznie znacznie stabilniejszej.

Warto od razu rozróżnić dwa sposoby równoważenia nóg. Wariant dollar-neutral wyrównuje nominały (po 5 000 USD na nogę) — prosty, ale ślepy na to, że jedno aktywo może być dwa razy bardziej zmienne od drugiego. Wariant beta-neutral skaluje nogi odwrotnie do ich zmienności lub bety względem rynku, tak by obie reagowały na wspólny czynnik z podobną siłą. Na parach o zbliżonej zmienności różnica jest kosmetyczna; na parach niedopasowanych — decyduje o tym, czy pozycja faktycznie jest neutralna, czy tylko tak wygląda w arkuszu.

Co mówią liczby

Najczęściej cytowane badanie to praca Gatev, Goetzmann i Rouwenhorst (Pairs Trading: Performance of a Relative-Value Arbitrage Rule), analizująca prostą, mechaniczną wersję strategii na akcjach amerykańskich na przestrzeni czterech dekad (1962–2002). Wynik: samofinansujące się portfele par (long jedna noga, short druga — kapitał netto ~zero) generowały do około 11% rocznej nadwyżki zwrotu, przy zmienności wyraźnie niższej niż rynek i niskiej korelacji z nim.

Zastrzeżenia, bez których ta liczba jest marketingiem, a nie informacją:

• To wynik historyczny z konkretnej epoki. Sami autorzy odnotowali, że rentowność strategii spadła w ostatnich latach próby — w miarę jak arbitraż statystyczny się upowszechniał i kapitał funduszy hedgingowych zagęszczał to pole. Badania kontynuacyjne po 2002 roku wskazują na dalsze osłabienie prostych wariantów. Edge opublikowany to edge eksploatowany.
• Wynik brutto vs netto. Nadwyżka liczona jest przed realnymi kosztami retail: prowizjami dwóch nóg × dwa (wejście i wyjście), kosztem pożyczki akcji do shorta (borrow fee), poślizgami. Przy setkach transakcji rocznie koszty potrafią zjeść połowę teoretycznego wyniku i więcej.
• Metodologia ma znaczenie. Badany wariant (dobór par po minimalnej odległości znormalizowanych cen, wejście przy 2 odchyleniach, sztywne okna formowania i handlu) to jedna konkretna maszyna. "Pairs trading" u Twojego brokera z dowolnie dobraną parą to inna maszyna — wyniki badań się na nią nie przenoszą automatycznie.

Druga ważna liczba jest jakościowa: w badaniach zysk strategii nie pochodził z prostego odwzorowania znanych czynników ryzyka — co sugeruje, że wynagradzała rzeczywistą usługę: dostarczanie płynności i korygowanie względnych przewycen. To dobra wiadomość (źródło zysku istnieje) i zła zarazem (o tę usługę konkurują dziś algorytmy o kosztach transakcyjnych bliskich zeru).

Jak to działa krok po kroku (przykład liczbowy)

Przykład ilustracyjny na parze krypto z tego samego sektora, liczby uproszczone:

1. Selekcja i test. Kandydaci: dwa duże coiny warstwy pierwszej, A i B. Korelacja dziennych zwrotów za ostatni rok: 0,86 — filtr wstępny zaliczony. Test kointegracji Engle'a-Grangera na cenach (logarytmicznych): zależność istotna statystycznie, spread stacjonarny. Para wchodzi na listę.
2. Parametry spreadu. Definiujesz spread jako stosunek cen A/B. Średnia z 60 dni: 2,50; odchylenie standardowe: 0,10. Progi: wejście przy z-score ±2,0, wyjście przy 0, stop awaryjny przy ±3,5 — bo spread, który uciekł tak daleko, statystycznie częściej oznacza zmianę reżimu niż okazję.
3. Wejście. Po mocnym tygodniu A stosunek rośnie do 2,72: z-score +2,2. Otwierasz: short A za 5 000 USD, long B za 5 000 USD (nogi równe nominałem). Ekspozycja na kierunek rynku: ~zero. Ryzykujesz relację, nie rynek.
4. Scenariusz powrotu. Przez dwa tygodnie cały rynek spada o 10%, ale A spada mocniej i stosunek wraca do 2,52 (z-score ~0). Zamykasz obie nogi. Noga short zarobiła więcej, niż straciła noga long: wynik ~ +7% na spreadzie, czyli ok. 350 USD na 10 000 USD zaangażowanego nominału — mimo spadającego rynku. Od tego odejmujesz 4 prowizje i koszt fundingu na nodze short za dwa tygodnie.
5. Scenariusz rozpadu (równie ważny). Alternatywnie: fundamenty B się psują (exploit, odpływ deweloperów), spread zamiast wracać rośnie do z-score 3,5. Stop awaryjny zamyka pozycję ze stratą ~4–5% nominału. Bez tego stopa czekanie na "powrót do średniej", która przestała istnieć, nie ma dna.

Wielkość nominału obu nóg względem portfela ustalasz jak zawsze regułami position sizingu — z poprawką, że pozycja "neutralna" wciąż potrafi stracić na obu nogach naraz, gdy relacja się rozpada.

Ryzyka — kiedy strategia NIE działa

• Rozpad kointegracji. Ryzyko numer jeden. Relacja dwóch aktywów trzyma się dopóty, dopóki trzyma się wspólny fundament. Fuzja, zmiana modelu biznesowego, exploit protokołu, delisting — i spread odjeżdża na stałe. Strategia mean-reversion bez twardego stopa na spreadzie zamienia się wtedy w podwójną stratę: na nodze long i na rosnącym shorcie.
• Korelacja przebrana za kointegrację. Najczęstszy błąd warsztatowy: para dobrana samą korelacją zwrotów. W hossie krypto wszystko jest skorelowane ze wszystkim przez wspólny czynnik spekulacyjny — co nie znaczy, że jakakolwiek para ma stabilną relację cen. Bez formalnego testu kointegracji grasz na zależności, która może być artefaktem okresu próby.
• Overfitting parametrów. Okno średniej, progi wejścia, dobór par — wszystko to można "dostroić" do historii tak, żeby backtest błyszczał. Standardy uczciwego testowania (dane out-of-sample, koszty transakcyjne w symulacji, brak zaglądania w przyszłość) obowiązują tu podwójnie, bo strategia z natury generuje dużo transakcji o małej marży.
• Koszty nogi short. Na akcjach: borrow fee i ryzyko odwołania pożyczki w najgorszym momencie. Na krypto: funding rate na perpetualu — gdy jest dodatni, Twój short po stronie spreadu płaci go dzień w dzień, cicho podjadając teoretyczny zysk.
• Zagęszczenie pola. Arbitraż statystyczny to jedna z najbardziej wyeksploatowanych strategii kwantowych świata. Proste warianty na płynnych parach akcji są dziś grane przez maszyny o kosztach nieosiągalnych dla retail; realniejsze nisze to rynki i pary poza radarem wielkich — z ich własnymi ryzykami płynności.
• Neutralność bywa iluzją. Równe nominały nie znaczą równe ryzyka: jeśli jedna noga ma dwukrotnie wyższą zmienność (betę), pozycja ma ukrytą ekspozycję kierunkową. W stresie rynkowym korelacje i bety skaczą — "neutralna" pozycja potrafi w krachu zachowywać się jak zwykły lewar.

Werdykt "bez ściemy": pairs trading to rzadki przypadek strategii z porządną dokumentacją naukową i policzalnym mechanizmem zysku — historyczne ~11% rocznej nadwyżki na samofinansujących portfelach to wynik, którego większość "systemów" z internetu nie powąchała. Ale ta sama literatura uczciwie pokazuje ciąg dalszy: przewaga zgasła w miarę eksploatacji, a wersja retail płaci koszty, których badania nie liczyły. Jeśli grasz pary: test kointegracji zamiast samej korelacji, stop na spreadzie zamiast wiary w powrót, koszty w backteście zamiast wyników brutto. Neutralność rynkowa nie oznacza neutralności wobec błędów warsztatu — te akurat pozycja podwójna karze podwójnie.

FAQ

Rafał — Krypto Bez Ściemy

Trader i twórca Strefy Tradingu. Od lat rozkłada krypto na czynniki pierwsze na YouTube — bez ściemy, bez sygnałów, z naciskiem na strukturę rynku i zarządzanie ryzykiem.

kryptobezsciemy.plInstagramYouTubeKlub Zero