Pares de comercio o mercado Neutralidad durante mucho tiempo han sido considerados como estrategias complejas estilo de fondos de cobertura con una aplicación limitada para el comerciante al por menor. Como parte de nuestra serie sobre Correlación y cointegración, pensamos que sería beneficioso para mirar cómo los dos patrones de regresión puede utilizarse eficazmente para identificar oportunidades par comerciales y escenarios, y la forma de reducir los posibles escollos.
El misterio que rodea cointegración y su complejidad desde el punto de vista de la formulación un tanto desanima a muchos comerciantes. Curiosamente, incluso mientras escribo este post el corrector ortográfico no identifica cointegración como una palabra, que le da una indicación de la frecuencia se hace referencia a la expresión.
La identificación de buenas operaciones Pairs
Aunque hay una serie de fórmulas o pruebas de que se puede utilizar, uno de los más ampliamente adoptado es el de la Dickey Fuller (ADF) Prueba. La formulación de un valor de p, la prueba permite al operador identificar cómo cointegrado dos series están en un período determinado de una manera eficiente y simplificado.
Para poner esto en contexto, si los precios de la moneda A y B de divisas se introducen en el modelo y el valor de p sale a 0.02, entonces este identifica que 2% del tiempo de las dos variables no son estacionarias o 98% of the time they are cointegrated. Asegúrese de que utiliza un buen número de valores (por ejemplo, 3 años en un gráfico diario), de lo contrario el cálculo no le puede dar la indicación más precisa.
Hay un número de sitios donde se puede descargar una versión de Excel de la prueba ADF incluidos www.quantcode.com
La siguiente parte en el proceso de cálculo es trabajar en la correlación. Se recomienda que múltiples marcos de tiempo se utilizan para pintar también una imagen del ciclo de la regresión lineal. Para poner de relieve la cantidad de una discrepancia no puede ser, nos encontramos con las exploraciones en el EURUSD / GBPUSD y Oro / Plata Emparejamientos. Results were very interesting.
- Ejemplo 1: EURUSD y GBPUSD
30 Correlación Día: 73.46%
2 Correlación Año: 64.89%
13 Correlación Año: 89.20%
2 Año de cointegración: 13%
El largo plazo correlación indica que los pares de seguimiento de un camino muy similar. Sin embargo en el corto plazo, se trasladarán gradualmente aparte. Sobre una base de cointegración, sólo 13% de las veces en los últimos dos años tienen los pares volvieron de nuevo a la misma media.
- Ejemplo 2: Oro y plata
30 Correlación Día: 94.98%
2 Correlación Año: 26.99%
13 Correlación Año: 95.3%
2 Año de cointegración: 85%
Los aspectos más destacados frecuencia de dos años cómo los precios son estadísticamente fuera de su largo plazo y rangos de corto plazo. De acuerdo con la figura cointegración, los precios, tanto de oro y plata volvieron de nuevo a la misma media 85% of the time.
Conclusión: Gold and Silver is a better pairs trade than EURUSD and GBPUSD.
Cointegración y Correlación factores técnicos
Ahora que hemos determinado que el oro y la plata muestran la correlación más alta y cointegración, tenemos que analizar los factores técnicos para los puntos de entrada y salida específicas. En el ejemplo siguiente, hay tres representaciones gráficas específicas (gráfico superior es el precio del oro, carta del medio es la correlación de regresión, y el gráfico de abajo es el precio de la plata). La regresión lineal período es 360 días sin mirar atrás.
Un oro gráfico que muestra, plata y su correlación
El diagrama tiene dos posibles puntos de entrada y salida sobre el período de un año. En agosto, los las 360 regression channel indicated that the linear value would revert to its mean after a period above the 3Rd desviacion estandar.
De acuerdo con la tabla, un cortocircuito del oro y la señal de par de plata larga se habrían desencadenado. El segundo comercial se produjo en diciembre, con la línea lineal romper a través del canal de desviación estándar inferior.
Trampa
Con referencia al ejemplo anterior, podemos ver una serie de cuestiones que podrían afectar considerablemente el rendimiento. El ajuste de curvas como se le conoce comúnmente se describe mejor como una serie específica de ajuste de una variable de tiempo sin dar una imagen fiel y clara del rendimiento.
Las estrategias que se requieren definiciones de los precios futuros o grandes datos históricos son generalmente curva ajustada. Sobre el papel que puede parecer grande, pero en el escenario real del comercio, the results may be completely different.
La 360 tabla canal de regresión no pasó la fuera de la muestra (ajuste de curvas) prueba. Como puede verse a continuación, cuando la mirada hacia atrás periodo se enmienda para 162 Días, la señal sería completamente diferente.
Una ventana en movimiento para el canal de regresión ofrece menos oportunidades de ajuste de curvas
Solución
Una de las soluciones para el ajuste de la curva de pares de comercio es el de reducir el período de regresión lineal a una ventana o marco de tiempo más corto. Aunque esto puede resultar en la sensibilidad a los movimientos volátiles, esto reduce el riesgo potencial para reenviar escenarios que buscan. Los operadores también deben ser conscientes de los cambios en los valores de correlación y de cointegración del par, ya que pueden cambiar rápidamente debido a la manipulación de los precios de mercado o de los acontecimientos económicos y políticos mundiales.
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