Парный трейдинг

Первый из трех способов автоматического поиска пар на Python для торговли по стратегии «Парного трейдинга». Исходя из результатов предыдущей статьи, во всех примерах мы будем использовать только поиск коинтеграции.

Кратко о «Парном трейдинге»: в основе стратегии лежит предположение, что есть две акции, которые имеют глубокую экономическую связь друг с другом, и их цена движется в одном направлении с разной скоростью. Когда отстает акция А, мы ее покупаем и одновременно продаем в короткую акцию Б. И наоборот.

Используем дневные цены закрытия, отрегулированные на дивиденды и сплиты. Вы можете скачать бесплатную историю дневных цен с Quandl.

Стратегия парного трейдинга очень популярна на рынке. Она основана на чистой статистике, что делает ее привлекательной для алгоритмической торговли. Общий смысл сводится к нескольким шагам: найти пару, проверить ее поведение, определить границы входа в позицию и направление (лонг/шорт).

Пары ищут с помощью корреляции, но корреляция в чистом виде может сослужить плохую службу. Спред пар должен быть стационарным и обладать коинтегрированностью. Весь представленный код на Python.

В статье рассмотрены:

• Введение в корреляцию/коинтеграцию на простом примере.
• Корреляция без коинтеграции.
• Коинтеграция без корреляции. 

Продолжение. Начало здесь.

2.3. Расчет показателей

Для каждой пары мы рассчитываем пять показателей в тренировочном и проверочном периодах, а именно годовую прибыль, коэффициент Шарпа, среднее время сделки, приведенную к году частоту сделок, и прибыль за сделку.

Дневную прибыль рассчитаем следующим образом:

К вопросу о том, какой динамики можно ждать от торговли платформой Robinzon. Сделал запись реальной торговли за месяц по-дневно. Время без сделок вырезано, каждый ролик длится 1-2 мин. Всё видно и просадки в том числе. Размер счёта 400+.

Ссылка на плей лист https: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJiHt3AOQ_vKRUIbzNMzIH-o2d6Ti4gFK

• Геополитика
• Спрос
• Поведение ФРС и ЕЦБ
• Развитие новых технологий
• Решения ОПЕК