Methodik:
Statistische Arbitrage-Bots verwenden fortschrittliche quantitative Modelle, um Preisanomalien und Ineffizienzen zwischen stark korrelierten Vermögenswerten zu erkennen. Durch die Beobachtung historischer Beziehungen suchen diese Bots nach Momenten, in denen die Preise von den erwarteten Mustern abweichen - und kaufen dann gleichzeitig den unterbewerteten Vermögenswert und verkaufen den überbewerteten. Die Positionen werden in der Regel geschlossen, wenn die Preise zu ihrem statistischen Mittelwert zurückkehren, und der Spread wird als Gewinn verbucht. Diese Bots werden durch Daten gesteuert und nutzen Techniken wie Paarhandel, Kointegration und Volatilitätsarbitrage.

Institutioneller Kontext:
Statistische Arbitrage ist eine Kernmethode der führenden quantitativen Hedgefonds und Eigenhandelsfirmen. Die Institute beschäftigen Teams von Datenwissenschaftlern und Mathematikern, um Modelle zu entwickeln, die ständig nach kleinen, flüchtigen Preisdiskrepanzen bei Aktien, Rohstoffen, Währungen und mehr suchen. Durch den Einsatz dieser Modelle in großem Maßstab können sie Tausende von Geschäften pro Tag ausführen - oft ohne ein größeres Marktrisiko einzugehen.

Beispielhafte Anwendungsfälle:
Ein Statistical Arbitrage Bot kann erkennen, dass die Preise von Gold und Silber vorübergehend über ihre historische Korrelation hinaus divergieren, und mit beiden Vermögenswerten handeln, bis sich der Spread wieder normalisiert. In der Welt der Kryptowährungen könnte er mit verwandten Münzpaaren handeln (z.B. BTC und ETH), wenn ihr Preisverhältnis aus dem Gleichgewicht gerät, und Gewinne mitnehmen, wenn sie wieder zurückkehren.