Корреляция

Более 50% трейдеров торгуют одними и теми же инструментами в течении длительного времени, «не изменяя» своим принципам. Согласна, в чем-то это удобно.Например, фундаментальные показатели редко меняются и остается только технический анализ. Но с другой стороны со временем все больше и больше теряешь интерес, обыденность надоедает, как работа, которая не нравится, и семейные отношения, в которых нет своей «изюминки».

С одной стороны хочешь попробовать что-то новое, а с другой — «а вдруг не получится» постоянно останавливает на полпути к интересной сделке.

В таком случае что-то интересное можно найти и среди валют, которые Вам знакомы. Чтоб у Вас появился новый инструмент среди таких «фаворитов», как: EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, золото и нефть, — предлагаю рассмотреть пару двух долларов – австралийского и американского.

Почему именно они? Потому что именно сейчас эти валюты имеют отрицательную корреляцию, которая равна почти -1. И я имею ввиду не рост американца и снижение австралийца, а наоборот.

AUDUSD и GBPUSD синхронно протестировали динамические поддержки, образованные нисходящими трендовыми линиями от 09 дек и 29 дек, соответственно.

Продолжая наши разговоры о функциональных особенностях портала TradingView (также доступен на cМарт-лабе, при открытии графиков инструментов через функцию G), сегодня я покажу, как наиболее эффективным образом проводить визуальный корреляционный анализ между инструментами.

Стоит заметить, что традиционный корреляционный анализ доступен на многих сайтах в сети и его результаты представляют собой таблицу корреляций между рассматриваемыми инструментами при заданных параметрах.

В своих исследованиях я предпочитаю делать такой анализ визуально – то есть прямо на графике, сравнивая динамику интересных мне инструментов.

Это позволяет не только увидеть  саму корреляцию и оценить ее с точки зрения здравого смысла,  но проанализировать и многие другие аспекты динамики цен, например:

• разворотные точки, в которых инструменты поворачивали синхронно в ту или иную сторону.
• расскореляцию (отклонение) инструментов, что особенно интересно, если вы ищете аномальные ситуации на рынке.
• влияние прошедших новостных событий на несколько рассматриваемых инструментов.
• и так далее.

Интересные соображения по поводу вычисления правильной корреляции изложил в своем блоге Eran Raviv. По моему мнению данный подход можно попробовать использовать в статистическом арбитраже и парном трейдинге. Ниже даю полный перевод статьи с кодом на языке R.

В случае постоянной скорости, время и расстояние полностью коррелированы. Дайте мне одну переменную, я дам вам другую. Когда две переменные не имеют ничего общего между собой, мы говорим, что они не коррелированы.

Вы думаете, что это все, что можно сказать, но это не так. Как правило, ситуация более сложная. В большинстве обычных применений используется корреляция Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона отражает линейную зависимость. Поэтому мы говорим, что это параметрический показатель. На самом деле он может возвращать ноль даже если две переменные полностью зависимы ( наглядно показано здесь).

Bloomberg утверждает, что корреляция между мировыми ценами на нефть и курсом рубля по отношению к другим валютам достигла рекордного показателя с 2003 года. Отмечается, что уровень линейной взаимосвязи между показателями достиг 82% и в ближайшее время останется на предельно высоком уровне. Нефтяные цены остаются главным драйвером, который определяет динамику курса рубля, утверждают американцы.

Интересно, почему они заговорили об этой корреляции именно сейчас?))

Игорь Суздальцев
Редактор видеопортала трейдеров YouTade.TV


  

import numpy as np
# создаем массив чисел, равномерно распределенных от -1 до 1
x = np.random.uniform(-1, 1, 10000000)
# каждое число возводим в квадрат (можно еще вычесть 1/3, если хотим нулевое матожидание)
y = x**2
# y полностью определяется x, значит x и y коррелированы в широком смысле
# но вычисление ЛИНЕЙНОГО коэффициента корреляции дает 0 (+- с учетом случайного разброса)
print(np.corrcoef(x,y))

На рынке никогда нет определённости. Всегда в той или иной степени присутствует риск, разница лишь в его уровне. Существует множество методов измерения риска, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы и ни один из них не является универсальным и чётко дающим оценку риска в текущей ситуации.

Существуют также разные мнения использования уровня риска. Одни утверждают, чем больше явный потенциальный риск(много страшилок), тем выше вероятность что рынок будет расти, а не снижаться, так как страх неотъемлемая составляющая у «дна». Другие же утверждают чем страшней, тем меньше потенциал рынка, так как никто не покупает, все боятся рисковать и спроса на активы нет. И те и другие по своему правы.

И, если перефразировать классика, риск – штука индивидуальная. И каждый сам для себя определяет его меру перед тем как войти в сделку, разница лишь в том, что тот кто определяет правильно тот достигает успеха, а иной терпит фиаско.

А как действуют инвестиционные фонды, где решение коллективное? Наверняка стараются учитывать совокупность множества факторов риска, там есть в штате и экономисты и математики пытающиеся строить математические модели(а значит рациональные модели) для оценки иррационального рынка.