Куда амеры, туда и мы? Расчет корреляции.

В данном топике я привожу результаты своего изучения зависимости различных рынков, в частности fRTS и S&P500, а также пытаюсь применить полученную информацию для анализа непосредственно результатов торговли.
 
Снова оговорюсь, это не научная статья. Я вечный студент, как и многие, просто некоторые свои исследований я считаю особо интересными.
 
Не секрет, что наш рынок «ходит» за западными площадками, за нефтью и ещё много за чем. Вообще, в современных условиях глобализации финансовые рынки гораздо сильнее коррелируют друг с другом, чем это было, скажем, 20-30 лет назад. Традиционно считается, что наша раша в основном зависит от американских индексов, на втором месте – зависимость от нефти.
Я  — системный трейдер. И мне стало интересно, а как меняется поведение моих систем в периоды, когда российский рынок решает проявить характер и перестает следовать за западными площадками. Иными словами, какая зависимость между показателями моих систем и изменением коэффициента корреляции фьючерса РТС и индекса S&P500.

 
Но всё по порядку. Для начала, сравним дневные данные. Коэффициенты корреляции для ежедневных изменений (закрытие текущего к закрытию предыдущего дня) в среднем за последний год. Пришлось кое-где подмухлевать с датами, чтобы основная масса дней совпадала. 




Напомню, корреляция лишь выявляет взаимосвязь между двумя массивами данных, но не говорит о том, «кто за кем ходит». Коэффициент принимает значение от -1 до 1. Полное отсутствие связи – это 0.
 
 
 
Из таблицы видно, что рынки Европы сильно коррелируют друг с другом, достаточно похожи на рынок США и почти не смотрят на нефть.
 
 
 
Россия же «ходит» за США в большей степени, чем европейские площадки, и наименее всего коррелирует с нефтью.
 
 
 
Честно говоря, немного неожиданные для меня данные. Я предполагал увидеть значение коэффициента для РТС и S&P более 0,8. Ну и такая слабая корреляция с Brent тоже кажется странной. Но интересно посмотреть не просто коэффициент корреляции данных за последний год, а его динамику.
 
 
 
Здесь я взял несколько периодов, как, например, в расчете индикатора скользящей средней. Натболее интересен для рассмотрения оказался 30-дневный период (при менее 15 дневном периоде появляются сильные выбросы значений, т.к. в один отдельно взятый день рынки могут двигаться совершенно разнонаправлено).
 
 
 
График для России и S&P500 за последний год (30-дневная корреляция):

 
 
Индикатор показывает, насколько похоже двигались фьючерс на индекс РТС и индекс S&P500 в последние 30 дней. В первых числах декабря 2011 года – поведение в среднем за ноябрь. В начале января 2012 года – поведение в среднем за декабрь 2011 и т.д.
 
Благодаря графику становится понятно, почему коэффициент корреляции за последний год не очень высокий: в начале 4-го квартала предыдущего года «похожесть» была на привычно высоком уровне, но к концу года коэффициент скатился от почти полного повторения действий американцев до крайне среднего и не репрезентативного значения <0,6. И очень интересно посмотреть, что же там было раньше:
 
График для России и S&P500 по данным с 01.09.2010г. по 16.10.2012г. (30-дневная корреляция):




Какую же пользу из всего этого можно извлечь?
 
 
 
Я взял данные вот этой системы, а именно, коэффициент среднедневного приращения за последние 15 сделок. И сравнил его с коэффициентом корреляции РТС и S&P500:



 
Из графика видно, что эти два ряда данных не особо похожи, однако на отдельных участках график коэффициента движется за изменением среднедневного приращения. И конечно же запаздывает. Вывод: использовать коэффициент корреляции для определения моментов «отключения» данной торговой системы нельзя.
 
Так что же это, я зря всё считал? (А вы зря всё это читали?:) ) Думаю, всё же польза от этих данных есть. Я предполагаю, что коэффициент корреляции можно использовать в качестве определения характера рынка. Если система начинает выдавать один убыток за другим, и при этом традиционно высокий коэффициент корреляции с Америкой также начинает падать, это говорит о том, что не система сломалась, а сам рынок изменился. Если же поведение рынка вернулось к своему обычному состоянию, а система продолжает сливать, то это уже повод задуматься…
 
Что ещё можно проверить? Например, я собираюсь посмотреть часовые графики РТС и сиплого с 17:30 МСК до 00:00 МСК. Также обязательно проверю зависимость от амеров других моих систем. Если вам тоже интересна эта тема, вот здесь лежит файлик с данными за последний год. Пользуйтесь:)
 
P.S. Кстати, график коэффициента корреляции с нефтью изменяется вместе с «похожестью» на S&P500, и является, предположительно, опережающим индикатором для изменения коэффициента корреляции РТС и S&P500…

 
 
Очень много размышлений порождает данное исследование… Буду копать дальше:)