Chief In Quantitative Research
Chief In Quantitative Research личный блог
24 апреля 2019, 10:10

Смотрим статистики по торговому инструменту

В данной статье мы рассмотрим некоторые статистики по торговому инструменту. Использование этих статистик позволит нам получить общее представление об инструменте, с которым мы будем работать.

Для примера, я скачал дневные данные открытий, закрытий, максимумов и минимумов фьючерса Brent биржи ICE за последние 30 лет. Так выглядит график цен закрытия для этого инструмента:

Смотрим статистики по торговому инструменту
Посчитаем некоторые статистики для Brent: 

Процент растущих дней: 50.01%.
Средний возврат дня: 0.023%


Фактически это означает, что использовать инструмент Brent для долгосрочного инвестирования не очень хорошая идея. Так как средний возврат дня близок нулю, а процент растущих дней от общего количества фактически совпадает с процентом падающих дней.

Далее рассмотрим следующие статистики: 

Процент растущих дней, если предыдущий 1 день падал: 40.71%
Процент растущих дней, если предыдущий 1 день рос: 59.72%
Процент растущих дней, если предыдущий 2 дня падали: 37.03%
Процент растущих дней, если предыдущий 2 дня росли: 62.96%


Обратите внимание, на сколько вырос наш прогноз, если бы мы покупали только в том случае, если предыдущий день или предыдущие два дня были бы растущими. Эта статистика говорит нам о характере движения нефти – скорее всего при торговле нефтью более эффективны будут прорывные стратегии (momentum) нежели возврат к среднему (mean reversion). 

Ещё некоторые статистики: 

Средний возврат растущих дней: 1.47%
Средний возврат падающих дней: — 1.48%
Стандартное отклонение дня: 2.07%
Макс. положительное изменение дня: 17.34%
Макс. отрицательное изменение дня: -15.32%


Эти показатели дают нам представление о средней дневной волатильности инструмента Brent. Для сравнения для фьючерсного контракта S&P 500 E-mini эти значения составляют 0.61%, -0.67%, 1%, 11.43% и -9.38% соответственно. Это говорит о том, что Brent достаточно волатильный инструмент и это нужно учитывать при совершении операций с ним.

Разбиваем цену инструмента по дням недели, месяца, месяцам и кварталам.

Данная техника позволяет выявить дополнительные статистические закономерности по инструменту. Например, определить по каким дням, месяцам и кварталам инструмент склонен к росту.

Представим, что мы покупаем ценную бумагу только по понедельникам (или в любой другой день недели) на открытии рынка и закрываем позицию перед закрытием рынка. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы?

Я вычислил такую статистику для инструмента Brent: 

Mon 45.96%
Tue 47.44%
Wed 52.68%
Thu 51.96%
Fri 51.45%
Sat 50.72%
Sun 50.07%


и построил график:

Смотрим статистики по торговому инструменту

Видно, что статистически инструмент Brent больше всего склонен к росту в среду (почти в 53% случаев день был растущим). В то же время, в 54% случаев (100% — 46% = 54%) рынок Brent склонен к падению по понедельникам. 

Я не призываю покупать или продавать Brent по средам или понедельникам. Мы просто можем принимать эту информацию во внимание при совершении торговых операций. А также пробовать использовать эту информацию в качестве фильтров при построении полноценной стратегии для инструмента Brent. 

Теперь представим, что мы покупаем ценную бумагу только по определённым дням месяца (скажем только 15-го числа каждого месяца) на открытии рынка и закрываем позицию перед закрытием рынка. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы?

Ниже показана такая статистика для инструмента Brent: 

1 50.32%
2 52.27%
3 50.96%
4 45.8%
5 50.47%
6 48.87%
7 48.07%
8 47.28%
9 50.16%
10 47.61%
11 52.09%
12 48.39%
13 48.88%
14 50%
15 51.28%
16 50.96%
17 42.72%
18 49.67%
19 45.39%
20 47.61%
21 52.73%
22 49.83%
23 50.96%
24 51.75%
25 52%
26 51.44%
27 49.84%
28 48.56%
29 61.37%
30 53.16%
31 51.91%


а также график:

Смотрим статистики по торговому инструменту

Видно, что статистически инструмент Brent больше всего склонен к росту 29-го числа каждого месяца (в 61% случаев день был растущим). В то же время, в 57% случаев (рынок Brent склонен к падению 17-го числа каждого месяца.

Аналогично представим, что мы покупаем ценную бумагу только по определённым месяцам года. Например, в начале апреля каждого года. И закрываем позицию в конце этого месяца. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы? 

Такая статистика показана ниже для инструмента Brent:

1 53.57%
2 53.57%
3 57.14%
4 67.85%
5 53.57%
6 60.71%
7 57.14%
8 57.14%
9 50%
10 35.71%
11 46.42%
12 42.85%


Смотрим статистики по торговому инструменту

Если бы мы покупали Brent в начале апреля и продавали бы его в конце апреля, то мы бы оказались правы в 68% случаев. Фактически две из трёх сделок приносили бы положительный результат. В то же время, в 64% случаев рынок Brent склонен к падению в октябре каждого года.

И напоследок рассмотрим, что было бы, если бы мы покупали Brent в начале одного из четырёх кварталов и продавали бы его в конце этого квартала. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы?

Ниже показана такая статистика для инструмента Brent:

1 64.28%
2 65.51%
3 57.14%
4 46.42%


и график:

Смотрим статистики по торговому инструменту

Из графика видно, что больше всего инструмент Brent склонен к росту в первом, втором и третьем квартале года. В четвёртом квартале нефть склонна к падению. 

ВЫВОДЫ:

1. Вычисление глобальных статистик по инструменту позволяет получить общее представление об инструменте, с которым мы собираемся работать. В том числе, можно рассмотреть, по каким дням, месяцам и кварталам рынок склонен к росту или падению.

2. Статистики можно применять во внимание при совершении торговых операций, а также пробовать использовать их в качестве фильтров при построении торговых стратегий по рассматриваемому инструменту.

3. Однако имейте в виду, что простая покупка или продажа торгового инструмента с использованием этих статистических данных без использования риск-менеджмента – не очень хорошая идея. 

P.S.: Если Вам нравится подобный формат статей, подпишитесь на мой телеграм канал t.me/extreme_trading — там статьи будут выходить быстрее, но на английском языке. Новая статья уже на канале :) Если ссылка не работает, то просто в поиске телеграм наберите extreme_trading :)

47 Комментариев
  • @Trader_FORTS
    24 апреля 2019, 11:32
    Офигенская стата. Спасибо за труды.  Канал на англ. и только?
  • А если исследовать первую половину графика (In Sample), а потом сравнить со второй (Out Of Sample). Подозреваю что результаты изменятся.
  • Байкал
    24 апреля 2019, 11:56
    Молодец.
  • Replikant_mih
    24 апреля 2019, 12:35

    Что-то подобное делал, кажется, Ларри Вильямс — одна из немногих книг по трейдингу, которую я читал)). Тока он наслаивал фильтры, а фильтры были похожие.

     

    Задалбывает контент по индикаторам, или малопонятный контент с обилием математики, а тут приятный в плане формата и наполнения.

     

    В принципе, уверен, что только на этом можно построить стратегию с свовсем некосмическими показателями., но на большом горизонте вполне стабильную.

     

    А так да, что-то подобное полезно для понимания инструмента. Мне нравится идея не находить инструмент (или «инструмент-TF»), на котором хорошо что-то работает и торговать, а найти закономерность: на на каком участке «инструмент-TF-конкретный отрезок времени» рынок обладает характеристики, которые благоприятны для текущей стратегии. Вот это по-моему крутая тема!

     

    Не хотите рассказать про свой опыт в алго отдельным постом?)

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн