Постов с тегом "коинтеграция": 19

коинтеграция


Ранжирование векторов коинтеграции

    • 19 октября 2016, 18:30
    • |
    • RomSunZ
  • Еще
Столкнулся с проблемой ранжирования векторов коинтеграции. Возьмем пример с избитым спредом сбер-сберп.
Результатом тестов коинтеграции являются два варианта: +121.0080 * SBERP+1.0000 * SBER и +1.2353 * SBERP-1.0000 * SBER. 
Спреды приведены ниже:
Ранжирование векторов коинтеграции
Коинтеграции на этой выборке нет, но в данном случае это и не важно, т.к. выборка просто наглядно показывает проблему.
С точки зрения компьютера первый вариант более стационарный, т.к. например p-value теста на стационарность Дики-Фуллера в первом варианте меньше, чем во втором в несколько раз, что видно и на глаз. Но с человеческой же точки зрения предпочтителен второй вариант не смотря на то, что наблюдается некоторая трендовость выборки, т.к. первый вариант просто не имеет смысла в этом конкретном спреде. Может кто-нибудь уже сталкивался с подобной проблемой и может посоветовать, какие параметры можно использовать для ранжирования? У меня на ум пришло только использовать размах колебаний выборки и отношение коэффициентов.

Анализ коинтеграции пар активов на R и можно ли торговать RTS только по Brent

    • 02 июня 2016, 06:47
    • |
    • SciFi
  • Еще
Продолжаю изучать R и делиться кодом. На этот раз проанализируем коинтегрированность. Вообще, торговать корреляции опасно, так как они могут оказаться случайными. Гораздо безопаснее коинтеграцию. Хотя и она может ломаться.

Далее используется тест Энгла-Грэнджера. Тест основан на коинтеграционном уравнении, оценённом с помощью обычного МНК. Идея теста заключается в том, что если остатки этой модели нестационарны (имеют единичный корень), то коинтеграция временных рядов отсутствует. Нулевая гипотеза — отсутствие коинтеграции, то есть наличие единичного корня в ошибках модели (коинтеграционного уравнения). Для проверки гипотезы единичного корня применяется статистика расширенного теста Дики-Фулера, однако в отличие от классического случая этого теста в данном случае критические значения статистики иные, они больше по абсолютной величине.


Коинтеграция Si со спотом
 

( Читать дальше )

Парный трейдинг с переключением режимов. Часть 3

    • 07 октября 2015, 09:03
    • |
    • uralpro
  • Еще

filtrPT

Окончание. Начало здесь.

В соответствии со смоделированным спредом, мы предполагаем покупать (продавать) пять контрактов по одному активу, одновременно продавая (покупая) количество, равное [β×5], где [x] — целая часть х, по другому активу, так как число контрактов должно быть целым.

Мы моделируем торговлю с 500 000$ и наше гарантийное обеспечение будет примерно равным 20%. Мы не используем какую-либо технику манименеджмента, ГО 20% будет только в начале периода бэктестинга и будет снижаться по мере получения прибыли.

Итоговые результаты анализируются с помощью распространенных индикаторов, применяемых на практике: годовой коэффициент Шарпа, годовая доходность, максимальная просадка, доли дней с положительной и отрицательной доходностью, доля дней без сделок, коэффициент отношения среднего значения (в долларах) дней с положительной доходностью к дням с отрицательной доходностью, корреляция портфеля с индексом S&P500. Во всех случаях мы указываем чистый результат, принимая во внимание 3$ комиссии и один тик проскальзывания на сделку.



( Читать дальше )

Парный трейдинг с переключением режимов. Часть 2

    • 29 сентября 2015, 08:58
    • |
    • uralpro
  • Еще

regimesPT

Продолжение. Начало здесь.

Модель, устойчивая к смене режимов волатильности

Некоторые проблемы торговли спредом

Ранее мы определили три сосотавляющих рыночно-нейтральных стратегий. Здесь мы обновим эту классификацию и рассмотрим некоторые трудности, связвнные с торговлей спредом.

Долговременные расхождения в ценах трудно найти с помощью алгоритмов, основанных только на ценах. Обычно, фундаментальный анализ, совместно с опытом трейдера может помочь в понимании существования  расхождения. Время возврата к среднему может быть установлено с помощью непрерывных моделей, в этом случае период удержания позиции зависит от модели спреда и, следовательно, от частоты пересчета коэффициента хэджирования.

Много факторов могут приводить к скачкам волатильности спреда, но сами по себе скачки не могут быть приняты в качестве сигналов прекращения торговли парой.



( Читать дальше )

Алготорговля коинтегрированными активами. Часть 2

    • 02 сентября 2015, 09:00
    • |
    • uralpro
  • Еще

alpha

Начало здесь.

Задача оптимизации инвестиций

Целью трейдера при открытии позиций в активах является максимизация ожидания имеющихся ресурсов при постоянной ревизии этих позиций в течение времени, для того, чтобы обеспечить  динамическую оптимальность стратегии. Обозначим \pi=(\pi_t^0,\pi_t^1,...,\pi_t^n)_{0\leq t\leq T}величину в денежном исчислении, инвестированную в безрисковый \pi_t^0и рисковые активы (\pi_t^1,...,\pi_t^n). Тогда количество открытых трейдером контрактов будет равно m_t^k=\frac{\pi_t^k}{Y_t^k}. Опустим сложный вывод конечной формулы и представим окончательное решение в закрытой форме для доли инвестиций в активы:



( Читать дальше )

Алготорговля коинтегрированными активами. Часть 1

    • 27 августа 2015, 12:37
    • |
    • uralpro
  • Еще

cointegr_1

Итак, по результатам голосования на моем сайте в лидерах оказалась публикация Alvaro Cartea и Sebastian Jaimungal "Algorithmic Trading of Co-integrated Assets". Я тоже считаю эту работу очень интересной, так как она фактически расширяет понятие парного трейдинга до торговли произвольным количеством активов, с учетом их коинтеграционного взаимоотношения. Это сильно повышает устойчивость результирующего портфеля, в отличие от парного трейдинга, в связи с его диверсификацией.

Представляю здесь перевод этой статьи, которую я несколько сократил, убрав длинные математические выкладки и оставив только наиболее важные и окончательные формулировки. Думаю, это значительно облегчит понимание, без утраты основного смысла публикации.

Вступление

Успех многих торговых алгоритмов зависит от качества предсказаний движения цены актива. Предсказания цены отдельной акции в общем случае менее точно, чем предсказание значения портфеля активов. Классической стратегией, которая использует совместное поведение двух активов, является парный трейдинг, где портфель состоит из  линейной комбинации этих активов. Для примера, это могут быть две акции, чей спред, представляющий собой разницу их цен, демонстрирует особый паттерн, отклонения от которого носят временный характер. Алгоритм парного трейдинга получает прибыль от ставки на тот факт, что отклонения спреда возвратятся к их историческому или предсказуемому уровню.



( Читать дальше )

Арбитраж *HELP*

    • 03 марта 2015, 22:26
    • |
    • Aero
  • Еще
Здравствуйте, кто торгует арбитраж и имеет в этом опыт, обьясните тупому на пальцах как посчитать бэта коэффициенты и коинтеграцию.
А так же походу будут пару сопустствующих тупеньких вопросов.
P.S Самый тупой вопрос- это тот которого не задали.)
Skype: boodbaad, или тут или в лс)

Небольшая, но важная, терминология.

    • 30 октября 2013, 01:38
    • |
    • openfx
  • Еще
Итак, было опубликовано достаточное количество записей, что-бы вы уловили суть работы площадок:
1. Немного о маркетмейкерах.
2. Моделирование рынка.
3. Биржевой алгоритм.
4. Исполнение лимитных ордеров на бирже.
5. Маркетмейкинг, STP, ECN/STP.

В последней появились некоторые термины, которые требуют уточнения. Так-же, в этой записи будут затронуты некоторые определения на будущее.

Классификацией трейдеров можно заниматься до бесконечности. Но среди проф. участников рынка (брокеры, разработчики платформ и т.д.) трейдеров делят на два типа: кликеры (GUI-clickers) и алготрейдеры.

( Читать дальше )

Основы статистического арбитража. Коинтеграция.

Собственно, понятие коинтеграции и лежало, в основе статистического арбитража, который только начал появлятся в конце 80-х и позволил первопроходцам из JP Morgan, нарубить не мало денег, пока…, но об этом в конце статьи. Поэтому в этот раз мы поговорим, про коинтеграцию, что это такое, зачем и почему. Но начнем из далека и рассмотрим такие статистически понятия как порядок интеграции процесса, и фиктивной (spurios) регрессии, которые и лежат в основе. 

Рассмотрим для начала простейший процесс, гауссовский шум:
Основы статистического арбитража. Коинтеграция.

 Теперь построим его кумулятивную сумму, то есть возьмем значения и последовательно их сложим, таким образом получим что Y_i = sum k = 0..i X_k, где X_k — это исходный гаусовский шум, Y_i — результирующий процесс. То есть в данном случаи взяли шум и его проинтегрировали, таким образом получив случайное блуждание. Так же мы можем повторить данный процесс еще раз, но на этот раз взяв в качестве исходных значений, полученное нами на предыдущем шаги случайное блуждание. Таким образом получим (сверху — интеграл шума, случайное блуждание, снизу — повторная сумма но на этот раз взятая по случайному блужданию):

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн