Всем добрый вечер. В трейдинге, я можно сказать новичек, но вот недавно открыла для себя довольно интересный инструмент анализа – называется межрыночным. Также соответственно увлеклась парным трейдингом - благо и на смартлабе были такие замечательные статьи, как https://smart-lab.ru/blog/445926.php. С помощью которых даже удалось заработать.
Иногда впрочем, открываю и направленные позиции, также используя межрыночные взаимосвязи. Например, в последние дни довольно сильно смотрелся российский рынок и в частности индекс РТС. Особенно если брать его в связке с другими развивающимися рынками и в частности индеком MSCI Em.
Если просто нанести один график на другой – тут невооруженным глазом видно дивергенции между активами. Наш рынок смог обновить максимум, а msci нет. Поэтому у меня сложилось впечатление, что такой пробой вполне мог быть ложным и я еще накануне открыла шорт по индексу РТС – сейчас сижу/держу. Жду первых целей в районе 1275.
Этой статьей мы продолжим улучшать результы автоматического поиска пар для торговли. Дополнительным фильтром будем использовать измерения, доступные после построения регрессии методом statsmodels.api.OLS(). Этот же фильтр будем применять к парам во время торговли.
Найденные пары проверим в Quantopian, а исходный код напишем на Python.
При торговле по стратегии «Парного трейдинга» часто встречаются пары, где цены каждого актива сильно отличаются друг от друга. Для получения лучшей доходности и сокращения риска необходимо правильно определить размер сделки по каждому активу.
Сегодня мы рассмотрим расчет дельты позиций используя метод наименьших квадратов (МНК).
Тестировать будем в Quantopian, а код пишем на Python.
Настало время оптимизации алгоритма «Парного трейдинга». Прошлые наблюдения давали много ложных сигналов. Сократить их помогут скользящие средние. Мы построим z-оценку по спреду цен пары, сглаженному скользящими средними. Бэктестинг будем проводить в Quantopian, а весь код напишем на Python.
Рассмотрим разницу сигналов по z-оценке: