Dynamic modeling of mean-reverting spreads for statistical arbitrage

Statistical arbitrage strategies, such as pairs trading and its generalizations, rely on the construction of mean-reverting spreads enjoying a certain degree of predictability. Gaussian linear state-space processes have recently been proposed as a model for such spreads under the assumption that the observed process is a noisy realization of some hidden states. Real-time estimation of the unobserved spread process can reveal temporary market inefficiencies which can then be exploited to generate excess returns. Building on previous work, we embrace the state-space framework for modeling spread processes and extend this methodology along three different directions. First, we introduce time-dependency in the model parameters, which allows for quick adaptation to changes in the data generating process. Second, we provide an on-line estimation algorithm that can be constantly run in real-time. Being computationally fast, the algorithm is particularly suitable for building aggressive trading strategies based on high-frequency data and may be used as a monitoring device for mean-reversion. Finally, our framework naturally provides informative uncertainty measures of all the estimated parameters. Experimental results based on Monte Carlo simulations and historical equity data are discussed, including a co-integration relationship involving two exchange-traded funds.Comment: 34 pages, 6 figures. Submitte

Limiting distributions for explosive PAR(1) time series with strongly mixing innovation

This work deals with the limiting distribution of the least squares estimators of the coefficients a r of an explosive periodic autoregressive of order 1 (PAR(1)) time series X r = a r X r--1 +u r when the innovation {u k } is strongly mixing. More precisely {a r } is a periodic sequence of real numbers with period P \textgreater{} 0 and such that P r=1 |a r | \textgreater{} 1. The time series {u r } is periodically distributed with the same period P and satisfies the strong mixing property, so the random variables u r can be correlated

Catálogo de autoridades da Rede BIM (DPHDM): Estudo de caso no tratamento de registros de pontos de acesso

Identificar possíveis problemas na alimentação da base de autoridades de assuntos da Rede BIM através da utilização do software Pergamum, e contribuir para padronização de seus pontos de acesso. A partir da revisão da literatura proposta, considera a importância da recuperação da informação para sua disseminação e ainda faz um breve levantamento dos padrões internacionais utilizados para esse fim. A metodologia utilizada envolveu a análise da base, limitada à letra “c” do alfabeto, e se propôs a detectar possíveis inconsistências existentes. Os principais problemas encontrados foram: falhas de grafia, falhas de entrada de cabeçalhos e duplicidade de assuntos. Os resultados práticos para a Rede BIM são: agilização dos serviços de catalogação e referência da Rede BIM, maior controle bibliográfico e facilidade na recuperação de itens nas pesquisas dos usuários. O Estudo de caso se propõe a contribuir com esclarecimentos quanto a equívocos cometidos, de forma a auxiliar na padronização e documentação do processo de alimentação da base de autoridades de assuntos pelos bibliotecários das 45 organizações militares, possibilitando benefícios aos serviços de catalogação e referência e finalmente, propiciando um atendimento mais prático e ágil ao usuário da Rede BIM