सांख्यिकीय आर्बिट्राज ट्रेडिंग रणनीति सांख्यिकीय आर्बिट्राज ट्रेडिंग रणनीति जोड़े व्यापार रणनीति के लिए इसी तरह की एक अवधारणा के आधार पर एक लाभ बनाने के लिए डाटा खनन प्रणालियों और स्वचालित व्यापार, और प्रयास का उपयोग करता है कि इक्विटी ट्रेडिंग के लिए एक दृष्टिकोण है। स्टॉक्स अप बदलाव के लिए जाना जाता है और समय के साथ नीचे और इसलिए एक जोड़े व्यापार रणनीति पहले से ही हाल ही में हुआ है, उसके आधार पर अगले वालों की भविष्यवाणी से इन बदलावों का लाभ लेने की कोशिश करता हैं। आप वे समय की एक लंबी अवधि में इसी तरह से करना होगा कि मान सकता है क्योंकि एक ही बाजार में हैं कि दो शेयरों, एक जोड़ी पर विचार किया जा सकता है, बहुत ही आम तौर पर बोल रहा हूँ। एक व्यापारी उदाहरण के लिए, शेयर एक नीचे चला जाता है, एक जोड़ी में दो शेयरों के बीच एक अंतर नोटिस कर सकते हैं और शेयर बी ऊपर चला जाता है। एक जोड़े के व्यापार रणनीति का प्रयोग, कि व्यापारी स्टॉक ए और उनकी कीमतों में अंत में फिर से एक दूसरे के प्रति बदलाव होगा कि इस धारणा के साथ शेयर बी से कम कुछ के कुछ खरीद सकता है। रणनीति हाल ही में नीचे चला गया है कि एक शेयर वापस ऊपर जाने की संभावना है, और हाल ही में ऊपर चला गया है कि एक शेयर जल्द ही नीचे जाने की संभावना है कि मानता है। सांख्यिकीय आर्बिट्राज मूल रूप से उस अवधारणा लेता है और एक सौ शेयरों या उससे अधिक की एक पोर्टफोलियो के लिए यह लागू होता है। पोर्टफोलियो भी बीटा जोखिम और अन्य जोखिम को खत्म करने के लिए विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों से शेयरों लेने के द्वारा विविधीकरण लागू होता है। इस पोर्टफोलियो के निर्माण से स्वचालित है और इसकी प्रक्रिया को करने के लिए दो चरण हैं। पोर्टफोलियो में प्रत्येक शेयर वांछनीयता के एक अंकीय रैंकिंग सौंपा है जहां पहला कदम अच्छी तरह से या खराब यह हाल ही में किया गया है कि कैसे पर आधारित, स्कोरिंग है। जोड़े व्यापार अवधारणा के बाहर जारी रखते हुए हाल ही में अच्छा प्रदर्शन किया है कि शेयरों के खराब हाल ही में किया है और अधिक वांछनीय होने के रूप में क्रमबद्ध हैं कि कम वांछनीयता और शेयरों का प्रतिनिधित्व करता है कि एक नंबर दिया जाता है। इस अवधारणा को भी कीमतें आम तौर पर हमेशा के लिए वापस अपने ऐतिहासिक औसत में बदलाव होगा वह यह है कि जो मतलब प्रत्यावर्तन, के रूप में जाना जाता है। पोर्टफोलियो निर्माण के दूसरे चरण के प्रत्येक शेयर के वांछित मात्रा में पोर्टफोलियो के जोखिम के अनुकूलन के आधार पर गणना कर रहे हैं, जहां जोखिम में कमी है। जैसे सीसा / अंतराल, मानसिक अवरोध, कॉर्पोरेट आंदोलन, और भी गति के रूप में विभिन्न अवधारणाओं को शामिल कि सांख्यिकीय आर्बिट्रेज के अन्य प्रकार के होते हैं। एक सांख्यिकीय अंतरपणन रणनीति को ले जा रही के साथ जुड़े जोखिम में से एक व्यापार समय और तरलता की उपलब्धता है। उदाहरण के लिए, जाने क है आप एक समय में 10 तिमाहियों स्वीकार करता है और आप के लिए क्वार्टर flips, और हर समय सिर पर एक चौथाई भूमि मशीन आप $ 1 देता है कि एक स्वचालित प्रणाली है कहना। आप यह पूंछ से अधिक बार सिर तिमाहियों फ्लिप करने के लिए जाना जाता है, क्योंकि इस मशीन का उपयोग करने का फैसला किया। इसलिए, आप मशीन आप के लिए एक लाभ उत्पन्न होगा कि कि अतिरिक्त समय में पता है। ऐसा होता है कि इससे पहले कि आप तिमाहियों बाहर चला, तो क्या होता है? यही कारण है कि आप अल्पावधि पर घाटा हो सकता है, जो कि सांख्यिकीय आर्बिट्रेज के मुख्य बुनियादी जोखिम में से एक है। अधिक धनराशि उपलब्ध होने लाभ की अधिक संभावना होने का मतलब है।