Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана. 

Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на  диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами. 

Знаю, знаю, что многих моих читателей гложет мысль: «Как жаль, что в Юлии умер литератор». Не переживайте, есть шанс, что меня унесет в творческую стезю, и я не буду вам надоедать обзорами. Вот сегодня во мне проснулся художник. Мне так нравится единство красного цвета, которое украшает наш рынок, что хочется взять холст и изобразить какое-нибудь зарево.

Поверили? Эх, вы! Как вы могли подумать, что я предам торговлю. Я же биоробот, заточенный под выполнение торгового алгоритма. И все человеческое мне чуждо.

На красном фоне котировок отбираю акции для среднесрочного портфеля. Чтобы упростить дело, сейчас  бы разделила их на несколько типов:

«Дойные коровы»– это акции, над которыми нет нисходящих трендов, а есть, пусть и небольшие, восходящие тренды: «Газпром», «Э.ОН Россия», «АЛРОСА», «Сургутнефтегаз», «Русал», «Новатэк», «ММК».

«Будущие звезды» – над которыми есть нисходящие тренды 2015 года, но при этом есть весьма долгосрочные восходящие тренды 2002-2014 годов: ГМК «Норильский никель», «ЛУКОЙЛ», «Северсталь», привилегированные акции «Сургутнефтегаза», «ВТБ», «Татнефть», «НЛМК», «Транснефть».

Интересный подход к предсказанию направления  рынка рассмотрен в статье "Using CART for Stock Market Forecasting". Для того, чтобы предугадать движение цены на недельном отрезке используется техника под названием CART (Classification And Regression Trees) — построение классификационного графа (дерева) с целью предсказать значение  целевой характеристики (цены) на основании набора объясняющих переменных. CART находит применение во многих областях науки и техники, но применим и в торговле, так как обладает набором свойств, хорошо подходящими для этой цели:

• может применяться при любом типе статистического распределения
• может применяться как для линейных, так и нелинейных зависимостей
• устойчив к событиям, выходящим за рамки статистических распределений

Для построения дерева автор использует библиотеку языка R, вычисляющую рекурсивное разделение (Recursive Partitioning) rpart.

егодня стоит снова обратить внимание на пару USDJPY и фьючерс на индекс SP500. Уже неоднократно указывалось на корреляцию между парой USDJPY и индексом широкого рынка SP500, это связано с тем, что спекулянты используют стратегию «Carry trade» с валютой страны восходящего солнца, где она выступает валютой фондирования.

Сегодня Йена чувствует себя сильнее Доллара, по технической картине пара вышла из консолидации, и тестирует снизу границу треугольника. Фьючерс на индекс SP500 активно подрастает. Учитывая то, что в случае коррекции на фондовых площадках Йена будет дорожать, ввиду сворачивания стратегии «Carry trade», можно воспринимать текущую слабость пары USDJPY, как подготовку к данной коррекции.

Учитывая сократившийся спред межу данными инструментами, можно открыть арбитражную сделку:
Продажа фьючерса на индекс SP500 от уровня 2023
Покупка пары USDJPY от уровня 117,444