Статистический арбитраж

Модель

Модель использует регрессию фильтра Калмана для расчета коэффициента хеджирования между биткоином (BTC) и эфириумом (ETH). Затем он отслеживает стоимость портфеля хеджирования, выискивая моменты отвлечения для входа в длинные или короткие позиции. Тестовые данные были собраны по данным BTC и ETH за 4-часовые временные интервалы, охватывающие 1035 дней.

Бектест

пошаговая процедура, приведенная ниже:

1. Используйте регрессию фильтра Калмана (как показано в книге EC), чтобы рассчитать коэффициент хеджирования между BTC и ETH.

2. Рассчитайте спред следующим образом: S = BTC — (коэффициент хеджирования * ETH).

3. Рассчитайте Z-балл спреда (ов), используя скользящее среднее и std. (можно использовать период полураспада из расчётов Калмана или установленный период ретроспективного анализа, например, 10).

4. Определите длинный вход как -2, короткий вход как 2 и выход из сделки как 0.

5. Открывайте длинную позицию, когда Z баллов <= -2, выходите из сделки, когда Z баллов >= 0.

1. предыдущим не пропущенным значением
2. следующим не пропущенным значением

1. 7 парсеров
2. приложение для статистического анализа, которое использует матлаб для проверки коинтеграции и получения коэффициента авторегрессии коинтеграционного спреда
3. бектестер, корректность которого была проверена сравнением сделок с бектестером метатрейдера

В этом видео я затрону тему  статистического арбитража криптовалют (Парный трейдинг), также в этом видео я  покажу как я отбираю криптовалюты для торговли, плюс в дополнении к вышесказанному я продемонстрирую торговый алгоритм парного трейдинга и мы сможем его протестировать на исторических данных. Поговорим о портфельном подходе к данному методу торговли.

Что вы узнаете:

  Отгремели новогодние праздники, все время работы американских площадок (и соответственно  Санкт-Петербургской Биржи) мы продолжали торговать, а точнее не отключали робота)) торгующего арбитраж  JP MorganChase (JPM) против Bank of Amerika (BAC).

  Работают две стратегии на этой паре бумаг – базовая и оптимизированная на данных за июль-сентябрь этого года. Начало истории, параметры стратегий и подробно о роботе  здесь:

https://smart-lab.ru/blog/502196.php

Результаты торговли (с учетом комисcий):

Оптимизированная стратегия чуть замедлила темп роста доходности и пока не перегнала, как ожидалось базовую.

   Завтра в 19-00 на сайте кабинет инвестора выйдет наш первый вебинар «Что такое алгоритмическая торговля?» из нового цикла про алготрейдинг, на котором поговорим об основных направлениях и тенденциях в отрасли, ее зарождении и развитии на глобальных финансовых рынках, рассмотрим некоторые популярные алгоритмы. Проведет наш руководитель направления алготрейдинга, регистрация открыта, бесплатно.

https://investcab.ru/ru/sobs/events/?section=46&news=5413

Всем удачных спекуляций и выгодных инвестиций!

Прошло три месяца как мы освещаем итоги стратегии, торгующей статистический арбитраж между  JP MorganChase (JPM) и Bank of Amerika (BAC) на Санкт-Петербургской Бирже. Работают две стратегии по этой паре бумаг – базовая и оптимизированная на данных за июль-сентябрь этого года (доходность показана с 1 октября 2018 года). Подробнее об этих стратегиях и роботе, с помощью которого собственно и торгуем:

https://smart-lab.ru/blog/502196.php

https://smart-lab.ru/blog/503647.php

https://smart-lab.ru/blog/504951.php

https://smart-lab.ru/blog/506238.php

https://smart-lab.ru/blog/507864.php

https://smart-lab.ru/blog/510782.php

Графики доходности обеих стратегий на хорошей волатильности уверенно устремились вверх:

С наступающим Новым Годом, успешной торговли и инвестиций!