Посчитал на R спред между акциями Google и Apple с учётом соотношения (hedge ratio). И нанёс среднюю линию с двумя среднеквадратичными отклонениями сверху и снизу. Красота. 



Делается на R это очень просто, код ниже. 

require(quantmod)
> startT <- «2015-01-01»
> endT <- «2016-01-01»
> rangeT <- paste(startT, "::", endT, sep="")
> symbols <- c(«AAPL», «GOOG»)
> getSymbols(symbols)
[1] «AAPL» «GOOG»
> tGOOG <- GOOG[,6][rangeT]
> pdtGOOG <- diff(tGOOG)[-1]
> tAAPL <- AAPL[,6][rangeT]
> pdtAAPL <- diff(tAAPL)[-1]
> model <- lm(pdtAAPL ~ pdtGOOG)
> hr <- as.numeric(model$coefficients[1])
> spreadT <- tAAPL — hr * tGOOG
> meanT <- as.numeric(mean(spreadT, na.rm=TRUE))
> sdT <- as.numeric(sd(spreadT, na.rm=TRUE))
> par(mfrow = c(2,1))
> hist(spreadT, col=«blue», breaks = 100, main = «Spread Histogram (AAPL vs GOOG)»)
> plot(spreadT, main=«AAPL vs GOOG spread (in-sample period)»)
> abline(h = meanT, col = «red», lwd = 2)
> abline(h = meanT + 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)
> abline(h = meanT — 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)

Здесь: 

meanT — среднее
sdT — среднекв. отклонение
spreadT — спред
par — график с двумя секциями
plot — график
hist — гистограмма
abline — линия поверх графика
model — линейная зависимость модель, МНК
quantmod — библиотека для получения исторических данных
rangeT — временной диапазон

Хотите попросить сделать количественный анализ чего-нибудь? Пишите в личку или в комментариях.

На финансовых рынках работают законы природы, подобные законам физики в реальном мире. Так же, как законы физики или химии, эти законы скрыты от глаз, но их можно находить, если внимательно присмотреться и провести расчеты, эксперименты. Вот несколько законов, работу которых я понимаю и которые, на мой взгляд, работают.

1. Отбой и пробой уровня. Это связано с расположением стоп-ордеров. Большинство стоп-ордеров стоят на определенных ценах, которые были ранее максимумами или минимумами. Как правило, люди не стараются что-то покупать выше максимальной исторической цены за определенный период. И не стараются продавать ниже минимальной цены. Если цена пошла выше или ниже, то она по инерции улетает дальше, так как срабатывают стоп-ордера и роботы, настроенные на пробой / отбой уровня.

2. Арбитраж. Несмотря на хаотичность движения цен на разные активы, все активы взаимосвязаны друг с другом. А динамика рыночного хаоса похожа на динамику системы связанных частиц. Изменение индекса доллара ведет к изменению цены на нефть, золото и евро в долларах. Изменение цены на нефть ведет к изменению курса рубля и влияет на все связанные с нефтью активы и опосредованно на индекс РТС.

( Читать дальше )

Построил в TSLab график корреляции между индексом РТС и ценой на нефть начиная с 2010 года по дневным данным. Синяя линия — нефть в долларах, бордовая средняя — индекс РТС, красная внизу — отношение индекса к цене на нефть умноженная на 100 (просто так). Думаю, вам будет интересно. Корреляция явно есть, даже на глаз видно, но часто соотношение меняется. Сейчас соотношение в районе 1400, что является средней величиной за последние несколько лет (на глаз). 

Хотел сделать арбитраж между фьючерсами. Но передумал, так как соотношение менялось от 1100 до 1900 — слишком большой диапазон. А сейчас соотношения вообще постоянного нет в последние 2 года. Кроме этого, надо еще хеджировать РТС опционами, иначе может какая-нибудь новая войнушка обрушить индекс неожиданно и изменить сильно соотношение.