Блог им. AdrenaLeen

Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже

В данном блог-посте представлены результаты исследования за 2017 год акций со стационарными приращениями, которые торгуются на Московской бирже. Методика тестирования основана на тесте Дики-Фуллера и целиком и полностью описана в этом посте на хабре.

В 2017 году на Московской бирже из 295 акций оказалось 15 акций со стационарными приращениями. Тикеры этих акций перечислены ниже.
  1. RLMN
  2. RLMNP
  3. BLNG
  4. FTRE
  5. VTBR
  6. DASB
  7. LNTA
  8. MGNT
  9. MOBB
  10. NKNC
  11. OFCB
  12. GRAZ
  13. ROSN
  14. TUZA
  15. SLEN
Из более-менее ликвидных (с оборотом не менее 100 млн рублей в день) можно выделить 3 акции: Магнит, Роснефть и ВТБ. Графики всех 15 акций приведены ниже.
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Акции со стационарными приращениями: аналитика за 2017 год на Мосбирже
Две из вышеперечисленных компании — OFCB и GRAZ — ушли с рынка, поэтому в дальнейшем анализе не участвуют. С остальными были составлены коинтегрированные пары и проведены бэктесты. В следующих блог-постах я покажу, сколько на этом можно было заработать.
★9
и что на этом можно заработать? )
avatar

d_d

В следующих блог-постах я покажу, сколько на этом можно было заработать. =)))) 
avatar

Lekrus

это реклама своего поста на хабре?
avatar

Lekrus

Lekrus, ты серьёзно? Пост на хабре годичной давности. Что там рекламировать? Подожди до завтра, выложу продолжение.
Ксения Кузнецова, ну тут в основном либо хвастаются, либо рекламируют.
avatar

Lekrus

Lekrus, спасибо, что растолковал. В следующем блог-посте постараюсь влиться в тусовку.
Ксения Кузнецова, не нужно, будьте собой, хомяков здесь итак достаточно.
прочел статью. Вам не кажется, что на Вашем графике приращений дисперсия в левой половине значимо выше, чем в правой? Не пробовали иные, непраметрические статистики?
avatar

SergeyJu

SergeyJu, в данном блог-посте нет графиков приращений, но вообще они у меня есть. Насчёт дисперсии… на каких-то графиках приращений она довольно ровная, где-то кренится влево, где-то вправо, но я не вижу в этом какой-то проблемы.

Здесь статистика не нормальная, но всё равно параметрическая, называется статистика Дики-Фуллера, и в принципе она хорошо подходит для того, чтобы выявить ряд со стационарными приращениями.

Непараметрические статистики не пробовала. Во-первых, мне не совсем понятно, для какой конкретно цели их использовать. Во-вторых, меня смущает сравнительно большой объём выборки (больше 200) для отдельно взятой цены акции.
Ксения Кузнецова, 
1. График приращений есть в статье, о чем я Вам и написал.
2. Посмотрите на график FTRE в текущем блоге. Ну очевидно же, что до точки перелома средние приращения слабоположительны, а их дисперсия мала, после точки перелома они становятся существенно отрицательными и дисперсия вырастает. Нет стационарности приращений.
3. Модель, для которой строится критерий, имхо, неадекватна ценам. Поэтому и пользоваться ею в данном случае некорректно.
4. Я не зря упомянул непараметрические методы. ИМХО, их применение в данном случае будет более корректным.

avatar

SergeyJu

SergeyJu, для стационарности не нужно, чтобы дисперсия была постоянной. Важно, чтобы постоянным было среднее.

Модель цены там берётся авторегрессия первого порядка, AR(1). Не могу сказать, что она неадекватна ценам. Тем не менее, в будущем я планирую исследовать и другие модели.
Ксения Кузнецова, цитата из Вашей статьи:
«Если говорить про стационарность без каких-либо формул и сложных понятий, то смысл в том, что стационарный ряд не меняет со временем свои характеристики, такие как матожидание, дисперсия и ковариации».
Но если без цитат, Вы повторно не прочитали то, то я написал, как должно. Просто отмахнулись.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, как выяснилось позднее, когда ADF тест отвергает нулевую гипотезу, это не всегда означает наличие стационарности в широком смысле. ADF тест может находить стационарность относительно некоторого детерминированного тренда, поэтому он может отвергать нулевую гипотезу даже при скачущей дисперсии. Так что я на дисперсию теперь особого внимания не обращаю.

Я прочитала ваш комментарий повторно. Почему вы решили, что я отмахнулась? Я пока что не согласна с вашим утверждением насчёт отсутствия стационарности. Что я, по-вашему, должна была сделать? Сломя голову побежать за непараметрической статистикой?

Я знаю, что есть менее адекватные модели, есть более адекватные модели. Есть бутстрэпинг, нейросети, стохастика и ещё куча-куча всего, но в данный период своей творческой деятельности я занимаюсь исследованием именно моделей вида AR(1). Закончу с ними, пойду дальше.
Ксения Кузнецова, Ваша модель не адекватна. Очевидно, что нестационарные по дисперсии или по среднему приращению ряды она сочла стационарными. Это вообще-то значит, что искать надо что-то иное, другую модель. Как минимум, объяснить, чем ценен для Вас неподходящий критерий стационарности. А Вы отделывались от меня дважды по типу «отстань».
avatar

SergeyJu

SergeyJu, всё относительно. В эконометрике на данный момент нет абсолютно адекватных моделей. Есть модели с некоторой степенью подгонки под исходные данные.

Цена акции FTRE с 5%-ным уровнем значимости подгоняется под модель AR(1) с некоторым информационным критерием. Другая модель с другим информационным критерием будет более или менее адекватной.

Данный тест выбирает стационарные временные ряды относительно среднего значения, и, возможно, в каких-то рядах нарушается стационарность по дисперсии. Нам это пока что не мешает.

Ценность данной модели я объясню в следующем блог-посте.

Что нам дают стационарные приращения? Ну, допустим, они стационарные.

А где Вы видели нестационарные приращения? Так чтобы разности уходили далеко от нуля?

 

На каком таймфрейме проведен анализ?

avatar

ch5oh

ch5oh, стационарные приращения дают нам возможность составить коинтегрированные пары, затем хеджирующую стратегию и, в конце концов, получить прибыль.

У подавляющего большинства акций приращения нестационарные. Ну то есть можно выбрать первую попавшуюся, и с большой вероятностью приращения у неё будут нестационарными.

Для анализа использовались ежедневные цены закрытия.
Ксения Кузнецова, Вы что-то путаете. Цена акции — процесс I(1).  Согласны?

Почему? Потому что ее приращения — стационарны.

То есть у всех акций приращения цены (Px1-Px0)стационарны.
avatar

ch5oh

ch5oh, нет, не согласна. Цена акции феноменально редко является строго процессом I(1). Таких акций на рынке меньше 5%. Если взять приращения первой попавшейся акции, они будут выглядеть как стационарные, но строго по модели они такими являться не будут.

Ксения Кузнецова, =) и что же там будет нестационарного?

Приращение dS (или если угодно приращение d Ln(S)) очевидно болтается вокруг нуля и никогда от  него не уходит надолго.

 

Если можно, приведите пожалуйста пример акции, которая по вашему не имеет стационарных приращений. Я бы хотел проверить ее одним из тестов.

 

ПС На дневках у Вас очень мало данных. Возможно, Вы наблюдаете эффекты малой выборки? Имея 20 дневок можно получить любой ответ. Но он не будет иметь статистической достоверности.

avatar

ch5oh

ch5oh, я взяла первую попавшуюся акцию, MSNG. Затем провела стандартную процедуру тестирования гипотезы. Процесс цены акции полагается авторегрессией первого порядка, AR(1). И чтобы приращения были стационарными, нужно, чтобы коэффициент этой авторегрессии был меньше единицы.

Следовательно, нулевая гипотеза будет состоять в том, что коэффициент авторегрессии равен единице, то есть приращения не являются стационарным. Альтернативная гипотеза — что коэффициент меньше единицы, то есть приращения стационарны.

Дальше цена акции прогоняется через расширенный тест Дики-Фуллера. Для MSNG коэффициент авторегрессии получается равным единице, нулевая гипотеза не отвергается. А для RLMN, например, коэффициент авторегрессии получается равным 0,9964, так что формально он получается I(1).

Для данных я брала дневки за 2017 год, 252 штуки. Эффекта малой выборки я не наблюдаю.
я взяла первую попавшуюся акцию, MSNG. Затем провела стандартную процедуру тестирования гипотезы. Процесс цены акции полагается авторегрессией первого порядка, AR(1). И чтобы приращения были стационарными, нужно, чтобы коэффициент этой авторегрессии был меньше единицы.

Может опять путаю. Но для того, чтобы приращения авторегрессии 1 порядка были стационарными вовсе необязательно возлагать условия на коэффициент регрессии. Так например x(t+1) = x(t) + E(t+1), где E ~ N(0, 1) дает приращения r(t) ~ N(0, 1), что очевидно, стационарный процесс. Если коэффициент авторегрессии меньше 1, то сам процесс AR(1) будет стационарным.
avatar

MKS

MKS, обязательно возлагать условие на коэффициент, но я накосячила в нулевой гипотезе. Чтобы приращения были стационарными, нужно, чтобы коэффициент авторегрессии был равен единице.
ch5oh, они почти всегда нестационарны и в узком и в широком смысле. У Коли Старченков диссере показано, чо даже оценка показателя Херста значимо меняется со временем.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, можно ссылку на дисер? Мои исследования показывают, что Херста на этой планете никто не умеет толком считать. Ну, может быть Кирилл Ильинский, но он нам не расскажет об этом.

 

То есть его "измеНения во времени" — это обычная ошибка численной оценки параметра в сдвигающемся окне анализа.

avatar

ch5oh

ch5oh, http://www.eufn.ru/download/konkurs/starchenko.pdf
Мне без всякой даже математики очевидно, что ни ценовые ряды, ни их первые разности не стационарны. Вспомните хотя бы, как рвало арбитражников на спредах брент-витиай. Или превращение Магнита из сильной акции в слабую. 
avatar

SergeyJu

SergeyJu, при чем тут спред «брент-лайт»? Мы не можем договориться, что у нас стационарна разность цен в одном инструменте.

 

А пример «брент-лайт» только наглядно демонстрирует, что стационарную корзину толком не умею делать даже фонды.

 

ПС Изучал его труд. Как и сказал выше: Херста этот господин считать не умеет.

avatar

ch5oh

ch5oh, потому что синтетика из разности (отношения)двух однородных казалась стационарной. А считать стационарными приращения акции, которая сначала сильно росла, а потом сильно падала, или Си, у которого периоды очень низкой волы сменяются высокой — даже не смешно.
Насчет Коли, Вам шашечки или ехать? Он считает статистику, похожую на Херста, асимптотически кнему сводящуюся, которая нестационарна. Значит, исходный ряд не является рядом со стационарными приращениями.
avatar

SergeyJu

ch5oh, я буду последней сволочью, если не зареспектую вам. Вы правы. Моя ошибка была здесь:
for i = 1:length(names)
    % Indexes with current stock's data
    indexes = find(cell2mat(data(:,2)) == cell2mat(names(i,1)));
    isStat(i) = adftest(cell2mat(data(indexes,4)));
end
% Indexes with stationary stocks
stat = find(isStat == 1);
Я там в последней строчке, по сути, нахожу стационарные акции, которые соответствуют модели AR(1). А нужно искать нестационарные акции, которые соответствуют модели RW, то есть:
% Indexes with stationary differences
statDiff = find(isStat == 0);
Я признаю свою ошибку. Цена акции в большинстве своём — процесс I(1).

P.S. Вы чертовски умный! Спасибо за то, что светом истины озарили мои труды.
ch5oh, свойства ценового ряда иногда меняются очень сильно. И стационарности обычно нет ни в отдельных рядах, ни даже в лонг/шорт парах.
avatar

SergeyJu

SergeyJu, повторю: цена — это нестационарный процесс интегрированного типа 1-го порядка.

Это означает, что первая разность процесса стационарна. (То есть статистические свойства приращения цены стационарны)

avatar

ch5oh

ch5oh, это очень грубое приближение.
avatar

SergeyJu

Действительно, непонятно как adftest выдает положительный результат. По некоторым приведенным графикам видно, явно выборочные характеристики ряда приращений «плавают» сильно. 
avatar

MKS

MKS, смысл составлять коинтегрированные пары в том, чтобы получить спред со свойством возврата к среднему.

Насколько я понимаю, вся фишка парного трейдинга — в том, чтобы взять пару нестационарных процессов приращений и получить из них один — стационарный, его и торговать.
Кто вас научил такому «парному трейдингу»? Если можно, дайте, пожалуйста, ссылку. Очень интересно почитать.
Ксения, немного «затупил». Отредактировал свое сообщение раньше вашего ответа ). Так что смысла отвечать мне большого не было ). 
avatar

MKS

а для тех кто в «танке» по данной тематике, будьте любезны поподробнее, т.к. по отдельности слова понимаю, а в предложение связать не получается))) т.е. как собака: глаза умные сказать нииииииче не может. или хотя бы где почитать,  если ссылки будут супер)
avatar

двк

двк, можете для начала кликнуть по ссылке в самом начале этого блог-поста, которая ведёт на статью на хабре. Там более подробно всё изложено.
Ксения Кузнецова, прочитал но ничего не понял
avatar

двк

Ксения Кузнецова, поэтому и прошу основу подчерпнуть
avatar

двк

Ксения Кузнецова, я же говорю в танке)))))
avatar

двк

Тема интересная, но одновременно и капризная.

1. Если мы сходимся во мнении, что прав на рынке тот, у кого стабильный неслучайный (не по везению) профит, то...

2. Вроде все согласились, включая автора, что с течением времени всё меняется (отсутствие стационарности) и бумага, признанная стационарной по приращениям за прошедший год, запросто со следующего года перестанет таковой быть.

3. Значит, желаемый профит будет зависеть от:
3.1. умения предсказать разладку
3.2. умения отбирать те бумаги, в которых инерционность по сохранению исследуемой стационарности продлиться достаточное для торговли время
(в некотором роде 3.1.=3.2.)

4. Учитывая п.1-3 исследование идет не в той плоскости… т.е. как будто стоит задача «быть правым (абстрактно)», а не получить профит. Нарушается п. 1.

Иными словами, адекватность модели на рыке это в первую голову — её прогностичность и не любая прогностичность, а торгуемая прогностичность. Далее какая разница, будет эта модель из области параметрики или непараметрики, простой или сложной… Если исходно решается не та задача, то какая разница, каким методом (более или мене адекватным) она решается?:)
avatar

Sergey Pavlov


Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.

Залогиниться

Зарегистрироваться
....все тэги
UPDONW