SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. Rustem
Корреляционный анализ активов на R
- 30 апреля 2014, 16:43
- |
Идеальная корреляция активов. Как такое возможно?
Просто это один и то же инструмент, RUB это курс рубль-доллар, SI – это доллар-рубль. Привел его в начале, что бы понятны были последующие картинки. Чем меньше число 1.00 и чем больше разбросаны точки, тем меньше корреляция между инструментами. Интервал исследования 2006-2013 г.
Корреляция между некоторыми товарами:
Т.к. CRB это индекс, скорее всего в нем большая доля, учитывающая энергетические фьючерсы, соответственно нефть (BR) имеет высокую с ним корреляцию. И понятно значение 0.92 имеют золото (GС) и серебро (SL).
Посмотрим, как коррелирован RUB c рядом мировых валют:
Визуальное впечатление, что RUB ни с кем не коррелирует, не синхронен, скорее отражает другие параметры (ввод-вывод капитала и т.д.). Зато австралийский доллар (AD), канадский – (CD) и мексиканский песо – (MP), относительно лучше скоррелированы.
Взаимосвязь индекса RTS c различными группами активов и между ними:
Здесь наибольшие очки набрали связи золото – бонды, доллар – золото, S&P500 – VIX. Индекс RTS набрал наибольшую корреляцию с RUB и S&P500 за 8 лет.
За меньший интервал исследования могут получится другие данные. Например, ниже представлен рисунок за последние 4 года (2009-2013), на нем видны отличия от периода 8 лет. Это лучший вариант рассмотрения, т.к. в течение 4 лет макрополитика регуляторов могла быть изменена, возникают новые крупные тренды и др.:
Все коэффициенты корреляции RTS c 24 инструментами за последние 4 года (2009-2013) в виде таблицы:
attr_importance
x$RTSVX 0.27437715
x$CRB 0.45090065
x$BR 0.29604440
x$HO 0.31069644
x$C 0.09495694
x$SB 0.40008070
x$W 0.51831220
x$AD 0.18531999
x$CD 0.60432697
x$MP 0.45228187
x$EU 0.68011784
x$BP 0.50058214
x$RUB 0.85892652
x$SI 0.85892482
x$DX 0.52608145
x$JY 0.33778246
x$GC 0.16056065
x$SP 0.16878569
x$SL 0.56771950
x$HG 0.90782964
x$US 0.45043906
x$TY 0.39929944
x$VIX 0.12946964
RTS набрал наибольшую корреляцию с RUB и с медью (HG). Нефть, как ни странно, имеет меньшее влияние (как вы уже замечаете по последней макроэкономической статистике РФ и не только).
Этот пост скорее продолжение, несколько другой вид на те же инструменты.
Сопутствующий исходный код здесь, данные по 25 инструментам.
Просто это один и то же инструмент, RUB это курс рубль-доллар, SI – это доллар-рубль. Привел его в начале, что бы понятны были последующие картинки. Чем меньше число 1.00 и чем больше разбросаны точки, тем меньше корреляция между инструментами. Интервал исследования 2006-2013 г.
Корреляция между некоторыми товарами:
Т.к. CRB это индекс, скорее всего в нем большая доля, учитывающая энергетические фьючерсы, соответственно нефть (BR) имеет высокую с ним корреляцию. И понятно значение 0.92 имеют золото (GС) и серебро (SL).
Посмотрим, как коррелирован RUB c рядом мировых валют:
Визуальное впечатление, что RUB ни с кем не коррелирует, не синхронен, скорее отражает другие параметры (ввод-вывод капитала и т.д.). Зато австралийский доллар (AD), канадский – (CD) и мексиканский песо – (MP), относительно лучше скоррелированы.
Взаимосвязь индекса RTS c различными группами активов и между ними:
Здесь наибольшие очки набрали связи золото – бонды, доллар – золото, S&P500 – VIX. Индекс RTS набрал наибольшую корреляцию с RUB и S&P500 за 8 лет.
За меньший интервал исследования могут получится другие данные. Например, ниже представлен рисунок за последние 4 года (2009-2013), на нем видны отличия от периода 8 лет. Это лучший вариант рассмотрения, т.к. в течение 4 лет макрополитика регуляторов могла быть изменена, возникают новые крупные тренды и др.:
Все коэффициенты корреляции RTS c 24 инструментами за последние 4 года (2009-2013) в виде таблицы:
attr_importance
x$RTSVX 0.27437715
x$CRB 0.45090065
x$BR 0.29604440
x$HO 0.31069644
x$C 0.09495694
x$SB 0.40008070
x$W 0.51831220
x$AD 0.18531999
x$CD 0.60432697
x$MP 0.45228187
x$EU 0.68011784
x$BP 0.50058214
x$RUB 0.85892652
x$SI 0.85892482
x$DX 0.52608145
x$JY 0.33778246
x$GC 0.16056065
x$SP 0.16878569
x$SL 0.56771950
x$HG 0.90782964
x$US 0.45043906
x$TY 0.39929944
x$VIX 0.12946964
RTS набрал наибольшую корреляцию с RUB и с медью (HG). Нефть, как ни странно, имеет меньшее влияние (как вы уже замечаете по последней макроэкономической статистике РФ и не только).
Этот пост скорее продолжение, несколько другой вид на те же инструменты.
Сопутствующий исходный код здесь, данные по 25 инструментам.
293 |
Читайте на SMART-LAB:
Какие акции покупать? Сегодня обсудили в ходе мозгового штурма. Что сегодня купил я?
Мне очень страшно и дискомфортно покупать акции в текущих условиях. Бесстрашный и уверенный у нас только Олег💪💪💪 Тем не менее, я ввалил сегодня...
23:12
Акционеры Аэрофлота одобрили выплату дивидендов по итогам 2025 года
Сегодня состоялось годовое заседание Общего собрания акционеров ПАО «Аэрофлот». Акционеры утвердили выплату дивидендов по итогам 2025 года в...
17:13
теги блога Rustem
- CRB
- fRTS
- fSi
- RTS
- RTSVX
- Si
- volume profile
- банкротство
- война и рынки
- глобал макро
- ГО
- датамайнинг
- исследование рынка
- историческая аналогия
- кластерный анализ
- маржин колл
- нищетрейдинг
- новости
- открытые позиции РИ
- психология трейдинга
- Психология трейдинга и не только
- рубль
- сезонная торговля
- сезонность
- Си
- Страхование
- торговая система
- торговая стратегия
- торговля волатильностью
- фРТС
Ведь фьючерсы имеют даты экспирации, на которых цены терпят разрыв при формальной склейке.
Или Вы считаете приращения день за днем. Или еще как-то.
Вопрос, на самом деле не праздный.
Дело в том, что работа с корреляционными функциями не так проста, как может показаться. Ведь нас не числа интересуют, а предсказательная сила.
В среде R, наверное тоже возможно получить цельные фьючерсы, ещё до конца не разобрался как.
При расчете корреляций использовались цены закрытия. Смотрите архив, там есть эксель-таблицы.
Пока считаю, что расчеты верны.
Вопрос про корреляцию с медью — она опережающая или отстающая?
По фундаменталу медь, на сколько я знаю, для промышленности и развивающихся рынков раньше была опережающим индикатором (как наличие спроса)