Stationarity Evaluation of Mastercard and Visa High-Frequency Data for Pairs Trading

Thesis title: Stationarity Evaluation of Mastercard and Visa High-Frequency Data for Pairs Trading
Author: Ponomarenko, Daria
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Holý, Vladimír
Opponents: Krautwurm, Petr
Thesis language: English
Abstract:
A plot thread of stationarity concept runs through the thesis, where the main question is how important is stationarity analysis for time series in general and in trading time series in particular. With development of technologies trades are becoming faster and intervals for data transfers are getting smaller. Nowadays, we need to deal with a high-frequency data to compete on market, and special data requires specific treatment and methodology. Pairs trading strategy is build on an idea of market inefficiencies, which can be monitored, modelled and forecasted. Profit earning is an essential goal for each investor, and accurately predicted pairs variance promises assured income. However, is it possible to frame a model with this sharp prediction ability? The main condition for this is stationarity. Stationarity guarantees trend stability in time, hence, model efficiency. In the this work we are evaluating stationarity and investigating methods how to deal with it, which models are suitable for stationary forecasting and is it even possible to predict stationarity.
Keywords: ARIMA; time series; pairs trading; high-frequency data; high-frequency trading; stationarity
Thesis title: Hodnocení stacionárity vysokofrekvenčních dat pro párové obchodování Mastercard a Visa
Author: Ponomarenko, Daria
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Holý, Vladimír
Opponents: Krautwurm, Petr
Thesis language: English
Abstract:
Diplomovou práci prochází dějová nit konceptu stacionarity, kde hlavní otázkou je, jak důležitá je analýza stacionarity pro časové řady obecně a při obchodování s využitím modelů časových řad zvlášť. S rozvojem technologií se obchody zrychlují a intervaly pro přenosy dat se zkracují. V dnešní době se potřebujeme vypořádat s vysokofrekvenčními daty, abychom mohli konkurovat na trhu, přičemž speciální data vyžadují specifické zacházení a metodologii. Strategie obchodování v párech je postavena na myšlence neefektivnosti trhu, kterou lze monitorovat, modelovat a předpovídat. Zisk je základním cílem každého investora a přesně předpokládaný rozptyl párů slibuje jistý příjem. Je však možné zarámovat model s touto ostrou předpovědní schopností? Hlavní podmínkou pro to je stacionarita dat. Stacionarita zaručuje stabilitu trendu v čase, a tímž i efektivitu modelu. V této práci vyhodnocujeme stacionaritu a zjišťujeme metody, jak se s ní vypořádat, které modely jsou vhodné pro stacionární prognózování a zda je vůbec možné stacionaritu předpovídat.
Keywords: vysokofrekvenční data; vysokofrekvenční obchodování; ARIMA; stacionarita; časový řady; párové obchodování

Information about study

Study programme: Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Econometrics

Information on submission and defense

Date of assignment: 12. 11. 2020
Date of submission: 30. 6. 2022
Date of defense: 25. 8. 2022
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/75113/podrobnosti

Files for download

    Last update: