페어 트레이딩 전략 ppt

쌍 무역 전략의 구현.
39 Pages 게시일 : 2010 년 4 월 25 일 최종 개정 : 12 Jan 12.
Oyvind Foshaug.
암스테르담 대학.
작성 날짜 : 2010 년 4 월 22 일.
이 논문에서는 양적 동기 부여 거래 쌍에 대해 이전에 제안 된 두 가지 방법을 개략적으로 설명합니다. 우리는 공적분의 방법과 통계적 확산 모델 (Stochastic Spread Model)이라 불리는 관찰되지 않은 평균 복귀 모델에 초점을 맞추고있다. 이 방법은 독일, 프랑스 및 네덜란드 증권 거래소에서 사용 가능한 모든 쌍 중에서 수익성있는 쌍을 공개하는 것을 목표로하는 검색 절차를 구현하는 데 사용됩니다. 이 응용 프로그램의 의도 된 사용자는이 조사가 수행 된 Amsterdams Effektenkantoor의 거래 데스크입니다. 구현 세부 사항은 files. meetup / 1704326 / PairsTrading. ppt에서 확인할 수 있습니다.
키워드 : 쌍 거래, 평균 회귀, 구현, 칼만 필터, VAR.
Oyvind Foshaug (연락처 작성자)
암스테르담 대학 ()
암스테르담, 1018 WB.
종이 통계.
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Pairs Trading : 상대 가치 차익 거래 전략의 수행 - PowerPoint PPT 프레젠테이션.
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Pairs Trading : 상대 가치 차익 거래 전략의 수행.
주식 매치 누적 수익률 지수. 제곱 한 가격 오차를 최소화하십시오. 같은 날 대 1 일 기다림 = 200 BP. 쌍 당 2.4 RT / 6 개월. & ndash; PowerPoint PPT 프레젠테이션.
Title : Pairs Trading : 상대 가치 차익 거래 전략의 수행.
쌍 상대 가치의 거래 실적.
재정 거래 전략 Evan G. Gatev William N. Goetzmann K. Geert Rouwenhorst 예일 경영 대학원.
통계적 차익 거래 탠덤 방식으로 움직이는 주식의 쌍을 식별합니다. 서로 갈라지면 더 높은 거래가 더 낮은 거래를 선택합니다.
누가 그것을합니까? 독점 거래 데스크 Morgan Stanley Nunzio Tartaglia - 1980 년대 기타 투자 은행 헤지 펀드 (Long-short) 초석 D. 쇼?
경제적 이유 Tartaglia 인간은 인간과 거래하는 것을 좋아하지 않습니다.
자연, 그들이 가고 난 후에 주식을 사고 싶어한다.
up, not down 불완전 시장? 과 - 반응 과소 반응.
상대적 가격 APT 모델의 근사치 기대치의 장단기 차익 거래 자체 자금 조달 상대적 mispricing 제거 절대 가격 매매에 대한 침묵 메커니즘 위험과 일치하는 포트폴리오 위험 매치 된 증권.
한 가격의 법 (State of One Price Price) 일치하는 주정부 가격 gt 일치하는 가격 (Matching prices matching price) 거의 일치하는 주정부 지불액? gt Chen and Knez (1995) 시장 통합 조건
방법론 두 단계 1. 쌍 형성 (Pairs Formation) 2. 쌍 거래 (Pairs Trading Committed) 필요할 때 전체 자본금 추가 레버리지가 필요 없음.
쌍 형성 기간 주식 누적 수익률 지수 일치 제곱 된 가격 오차 최소화 일일 가격의 12 개월 주 가격의 매매와 동일합니다 매일 다른 상태 주정리를 가정합니다 일년이 모든 주를 차지한다고 가정합니다.
쌍 형성 기간 일일 CRSP 파일 일 거래를 놓친 주식을 제거합니다.
년 각 주식의 누적 총 수익률 지수 또한 동일한 산업 카테고리로 제한됩니다.
유틸리티, 운송, 금융, 산업.
클러스터링 알고리즘을 통한 관련 작업 스타일 분석 Brown and Goetzmann (1997) Bossaerts (1988) 가격 시리즈에서의 통합 통합 추구 Chen and Knez (1995) 시장 통합 측정을 통해 두 시장에서 가격 결정 커널을 찾습니다.
거래 기간 6 개월 기간 1962-1997 년 매월 새로운 상인을 시작하여 6 개월마다 모든 직책을 마감합니다 몇 쌍을 사용해야합니까? 5 번째, 20 번째, 20 번째, 첫 번째 100 번째.
under metric).
거래 기간은 2 시까 지입니까? (주요 연도의 역사?) 융합 또는 6 개월의 끝에서 닫습니다.
기간 당일 대 입찰을 통제하기 위해 어느 날 기다리십시오.
초과 수익 계산 6 개월 이내에 약한 보수.
간격과 마지막 날의 긍정적 또는 부정적 결과 값을 시장에 내놓지 않음 금융 문제를 무시 함 쌍의 보수에 대한 초과 수익.
초과 수익 커미트 된 자본에 대한 수익 기간 / 쌍의 모든 쌍에 대한 보수 합계 1 / 쌍당 허용 고용 자본 반환 모든 1 / 쌍 사용.
5 일 및 20 일 베스트 페어의 당일 트레이딩 포트폴리오 결과는 평균을 얻습니다.
6 개월의 기간 동안 6. 3 ~ 4 위 쌍의 주식 평균 크기.
당일 거래 실적.
월별 다음날 포트폴리오.
누적 초과 수익.
체계적인 위험 노출.
Ibbotson 위험 노출.
위험에 처한 월별 가치.
Micro-Structure 입찰가 상승시 Bounce에 조건부로 문의하면 가격이 상승 할 가능성이 있습니다.
청하다. 아래쪽 이동시 조건부로 가격이 책정됩니다.
매기다. JT (1995) CK (1998) 콘트리안 이윤은 모두 바운스 되나?
Bid-Ask Bounce에 대한 통제 위치를 열려면 하루 기다리십시오. 위치를 닫을 때까지 대기 효과 초과 수익은 240 BP만큼 떨어집니다.
거래 비용 보수 왕복 비용 견적 당일 대 대기 1 일 200 BP 2.4 페어 당 6 개월 / 6 개월 83 BP / RT 및 42 BP의 유효 스프레드 6 개월 초과 수익 168 - 88 BP.
반대 이익? Mean Reversion DeBondt and Thaler (1985,1987) LSV (1994) Lehman (1990), Jegadeesh (1990) Test 평균 반전의 경우, 무작위 쌍이 수익성이 있어야한다. 그들은 대부분 그렇지 않습니다.
유틸리티 용 부트 스트랩.
개선 사항 쌍을 너무 빨리 여는 경우가 있습니다. 쌍을 현명하게 선택하지 못할 수도 있습니다. 다른 현명한 규칙은이 기간의 마지막 날에 한 쌍을 열지 않습니다.
시사점 문서 상대 가격 회귀 마진 수익 헤지 펀드 비즈니스와 일관성 있음 단순한 회귀를 의미하지는 않습니다.

쌍 거래 전략 ppt
쌍 거래는 시장 이동에 대해 항상 헤지 (hedging)된다는 뚜렷한 이점을 갖는 평균 회귀의 한 형태입니다. 일반적으로 엄격한 통계로 백업 할 때 높은 알파 전략입니다. 이 노트북은 다음과 같은 개념을 수행합니다.
이 노트북은 개념을 소개하기위한 것이고, 이 노트북은 한 쌍만 특징으로하지만 알고리즘은 한 번에 많은 쌍을 고려해야 할 것입니다.
이 노트북은 원래 하버드의 Applied CS 부서의 프리젠 테이션을 위해 제작되었으며 이후 Stanford, Cornell 및 기타 여러 장소에서 사용되었습니다. 콴토 피안 (Quantopian)이 최고의 대학에서 교육 도구로 사용되는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶다면 [[# 160 보호]
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다음은 노트북에 제시된 접근 방식을 기반으로 한 매우 간단한 알고리즘입니다.
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Ernie Chan이 작성한보다 정교한 알고리즘이 있습니다. 이 알고리즘은 각 보안 수준을 동일하게 유지하는 것보다는 헤지 비율을 계산합니다.
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매우 유용한 것들.
약 3 개월 동안 체계적으로 잃어버린 것은 무엇입니까? 그 기간에 공적분이 실패합니까?
기본적으로 그렇습니다, 그들은 그 기간에 공적분되지 않는 것으로 밝혀졌지만, 장기적으로는 공감대에 돌아 왔습니다.
나는 당신이 지적한 하락이 동시에 많은 쌍의 거래를 원하는 이유에 대한 강력한 사례라고 생각합니다. 쌍은 서로 다른 시간 규모에 걸쳐 공적분을 만들 수 있으며, 주어진 쌍이 항상 거래 가능한 상태 (커다란 스프레드, 작은 스프레드)는 아닐 수도 있습니다. 표본 크기를 늘리면 적어도 한 쌍은 주어진 시간에 강력하게 거래 가능 상태가되고 여기서 볼 수있는 이상한 융기를 부드럽게 할 가능성이 훨씬 높아집니다.
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고마워. 실제로 매우 유용합니다. 공적분 테스트를 위해 증강 된 Dickey Fuller 테스트를 사용하신 것으로 나타났습니다. Johansen 테스트를 사용하여 유사한 구현을 가지고 있습니까? Python으로 johansen 테스트를 찾을 수 없습니다.
Johansen 테스트를 statsmodels 라이브러리에 추가하려는 시도가 있었지만 현재에는 내장 된 구현이 없다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 타사 구현입니다. 파이썬 라이브러리에 언제 추가 될지 확신 할 수 없지만 해결할 수있는 방법이 있습니까?
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감사. 나는 그 링크를 보았다. 구현하기가 복잡하고 IDE에서 모두 작성하기가 어렵습니다. 사실, Satya B는 여기에 quantopian / posts / trading-baskets-co-integrated-with-spy를 시도했습니다.
Johansen 테스트의 장점은 고유 벡터를 생성한다는 것입니다. 고유 벡터를 생성하는 데는 다른 방법을 사용할 수 있다고 생각합니다. 최대 12 개 자산 및 기타 많은 것들에 대해 지금은 리콜 할 수 없지만 바구니. Ernie의 인덱스 전략 중 하나를보고 비용 / 통신 등을 수행 한 후 성능을 평가하기 위해 Q & Q 플랫폼에 그것을 복제하려고 시도했습니다. 비용이 많은 실적을 씹어 보았다. ABGB & amp; 위의 FSLR 쌍은 샤프 비율이 0.75이지만 샤프 비율은 -0.29로 끝납니다. 외모가 많은 유망한 쌍이 입찰가 / 스프레드, 수수료, 수수료 등을 묻는다면 비영리로 판명되었습니다. 따라서 3 개 이상의 주식 쌍 거래 및 인덱스 arb를보고 있습니다. 요한센 테스트는 이것을 쉽게 구현할 것입니다.
나는 계속 노력할 것이다.
이 노트북은 페어 트레이딩에 대한 통계적으로 뛰어난 소개이며, 주제에 관심있는 사람도 금융 연구의 일부를 조사 할 것을 권장합니다. Pairs Trading의 해부학은 좋은 출발점이며 참고 문헌도 도움이됩니다. 리스크 차익 거래 전략에 관한보다 일반적인 두 개의 논문은 리스크 특성 및 리스크 리스크 재보험 및 주식 시장에서의 제한된 차익 거래입니다. 이러한 종류의 전략을 실행하는 것에 대해 사람들이 배운 비싼 교훈이 있으며 사전에 교훈을 알아야합니다. 미리 경고한다.
안토니, 여기 보게되어 반가워! Johansen 테스트의 좋은 구현을 잠시 동안 찾고 있었지만 찾지 못했습니다. github / statsmodels / statsmodels / issues / 448 및 github / josef-pkt / statsmodels / commit / bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 정말 너무 오래되었지만 부실한 토론이 있습니다. 퀀트 파이낸스에서 확실히 그렇듯이 이것은 널리 사용됩니다.
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아론. 충고 고맙습니다. 너에게서 오는 것을 감사하게 생각해라. 나는 그 신문들과 시간을 보낼 것이다.
도마. 링크를 가져 주셔서 감사합니다. 당신이 말했듯이, 그것은 약간 오래된 것입니다. 내가 생각하는 것보다 낫다.
다음은 벡터 오류 수정 모델을위한 파이썬 구현입니다. 공적분 가중치를 찾을 때도 사용할 수 있습니다. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
다음은 Ernie Chan의 알고리즘으로 여러 쌍을 교환하도록 수정 된 것입니다. 이것은 여러 비 상관 반환 스트림을 얻고 전반적인 전략의 베타를 줄이는 좋은 방법입니다.
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Delany, 통계 테스트를 사용하여 쌍을 검색 할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 일반적으로 계산하기에는 너무 비싸지 않은가?
우리는 노트북을 자신의 연구 환경으로 복제 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 그 동안 원래 게시물에서 노트북으로 놀기에 관심이있는 사람들은 여기에서 다운로드 할 수 있습니다. 다운로드 후 연구 계정으로 업로드하십시오. 아직 연구 계정이없는 경우 액세스 권한을 얻기 위해 컨테스트에 알고리즘을 입력하십시오.
좋은 거래자, 노트북에서 제공되는 방법은 공적분, 즉 쌍 거래에 필요한 근본 조건 인 유가 증권 목록을 스크린합니다. 문제는 통계적 힘의 손실만큼 계산상의 복잡성이 아닙니다. 비교가 많을수록 유의 한 p 값을 지정해야합니다. 이 현상은 여기에 설명되어 있습니다. 통계적으로 엄격하게하기 위해서는 쌍 방향 공적분 스크립트에서 얻은 p 값에 Bonferroni 보정을 적용해야합니다. 그 이유는 더 많은 P - 값을 생성할수록, 의미있는 P - 값에 마주 칠 가능성이 커지며, 실제 증권 거래에서의 실제 공적분 행태를 반영하지 않기 때문입니다. n 증권에서 pairwise cointegration을 찾을 때 비교 횟수가 O (n ^ 2)의 비율로 증가하기 때문에 20 개의 유가 증권을 보더라도 대부분의 통계적 테스트는 쓸모 없게됩니다. 보다 나은 접근법은 근본적인 경제적 연결 분석을 사용하여 소수의 후보 증권을 제안하는 것입니다. 그런 다음 어떤 쌍이 공적분 될지 결정하기 위해 적은 수의 통계적 테스트를 수행 할 수 있습니다. 이것이 당신이 의미하는 바라면 알려주십시오.
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나는 너무 많은 비교에 대한 문제에 대해서는 다소 의견이 다릅니다. Bonferroni 수정은 진실을 찾고있을 때 적절합니다. 예를 들어, 1,000 개 항목의 설문지를 작성하고 암이 있거나없는 사람들에게 제공하면 5 % 수준의 통계적 유의 수준에서 암과 관련이있는 평균 50 개의 항목을 찾을 수 있습니다. 설문 조사는 암과 관련이 있습니다. 두 개 이상의 항목의 조합을 고려하면 원하는만큼의 상관 관계를 생성 할 수 있습니다.
그러나 자동 거래 전략을 설계 할 때 우발적 인 관계로 인해 많은 상처를 입히지 않습니다. 그들은 당신의 결과에 임의의 소음과 거래 비용을 추가합니다. 100 % 의미가없는 결과가 거의 없기 때문에 대부분의 관계는 최소한 지속성이 약간 있으므로 엄격한 검증을 거친 전략을 필터링하는 것이 중요하지 않습니다. 이익은 중요하지 않고 진실이 아닙니다. 본 페로 니 (Bonferroni) 및 이와 유사한 측정법을 사용하면 일반적으로 가장 경제적으로 유용한 관계가 아닌 가장 통계적으로 신뢰할 수있는 관계로 안내합니다.
"근본적인 경제적 연결의 분석"에 의해 당신은 같은 업계에서 비슷한 두 회사와 같은 자연 쌍으로 시작한다는 것을 의미합니다. 기본적으로 사람들은 명백한 것을 주목합니다. 덜 분명한 관계, 특히 사람들이 사용하는 일반적인 데이터에서 보이지 않는 것들에 대해 생각한다면, 나는 동의한다. 이론적으로 쌍 관계에 대한 타당성있는 경제적 이야기를 원한다. 왜 그것이 존재하고 왜 그것이 차용을하지 않는지 모두를 설명한다. 데이터 마이닝을 막을 수있을뿐만 아니라 효과가 계속 작동하는지 측정 할 수 있다는 것을 의미합니다 (즉, 돈을 잃을 때의 전략이 작동하지 않는다는 것을 알 수있는 유일한 방법).
잘 하셨어요. 노트북을 한 줄씩 읽지 않아도되지만 콴토 피안 예제 라이브러리에 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 공유 된 알 고리를 따라 가라.
내가 게시 한 노트, quantopian / posts / etf-spy-and-sh의 분당 거래량 분석을 볼 수 있습니다. 주어진 쌍이 어떻게 공적분에 들어갔다 갔는지를 시각화하려면, 비슷한 음모를 꾸밀 수 있습니다. 통계적 테스트를 수년간 매 거래 당 390 회 적용하면 약간의 인내가 필요합니다.
Aaron Am은 일반적으로 다음과 같이 귀하의 주장을 읽습니다.
- 현실 세계에서 본 페로 니는 너무 제한적이며, 정정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
우리가 당신이 만드는 마지막 시점에 동의한다고 생각합니다. 나는 경제적 연결 분석의 많은 사람들이 단순하다고 생각하고 비재 정적 거래가있는 알파를 포함 할 가능성이있는 잠재적 인 흥미로운 관계를 무시한다고 생각합니다.
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현실 세계에서 Bonferroni는 너무 제한적이며, 수정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
정확하지 않아. 예, Bonferroni는 너무 적은 쌍을 제공한다는 점에서 너무 제한적이지만 Bonferroni는 또한 잘못된 쌍으로 안내합니다.
암 환자 및 비암 환자에게 1,000 개의 항목이있는 설문지의 예에서는 대부분의 항목이 암에 영향을 미치지 않거나 적어도 암에 영향을 미치지 않을 가능성이 있습니다 의학적 조언을 위해 사용할 가치가 없습니다. 따라서 5 % 유의성을 원할 경우 0.005 % 수준에서 각 항목을 테스트합니다 (즉, 1.6이 아닌 3.9 표준 편차가 필요함). 문제에 충분히 강한 실제 효과는 강한 의의를 지니기 쉽기 때문에이를 염두에 두지 마십시오. Bonferroni를 수행하지 않은 경우 항목이 중요하지 않은 경우에도 50 개의 추천과 많은 쓸모없는 조언을 제공합니다.
덧붙여서, Bonferroni는 매우 보수적 인 교정이며, 더 많은 항목을 허용하는보다 정교한 교정이 있습니다.
그러나 테스트 할 1,000 쌍이 있다면 많은 사람들이 어느 정도의 공동 통계적 예측 가능성을 가질 가능성이 높습니다. 예측 가능성이 없더라도 추가 쌍을 포함하면 전략에 약간의 소음 만 추가됩니다. 이것은 끔찍한 것이 아닙니다. 또한 그들 중 누구도 예측할 수 없을 정도로 강하다고 믿어서는 안되며, 누군가가 알아 차리고 차용 할 수 있다고 믿을 수는 없습니다. 따라서 5 % 이하의 비율로 모든 쌍을 고려하고 데이터와 관련이없는 경제적 기준 또는 기타 기준을 사용하여 필터링하는 것이 타당합니다. 가장 강한 통계적 관계 만 선택하는 것은 현명하지 않습니다.
일관성과 정확성을 원할 경우 Bayesian 프레임 워크에서이를 설정할 수 있습니다. 또는 엄지의 임시 규칙을 사용할 수 있습니다.
배우고 싶은 il-pair-literated를위한 것입니다. 그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나? 논리적 인 설명이 있어야합니까? 나는 쌍으로 놀았고 MorganStanley와 Expedia가 일하는 것을 발견했습니다. 하지만 왜? 또는 이유를 알고 싶지 않습니다.
그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나?
이것은 실제로 재정상의 문제가 아닌 의미 론적 질문입니다. 실제 쌍을 고려하지 않은 순수한 통계적 접근 방식을 채택한다면 몇 가지 중첩 된 쌍을 포함하여 수백 또는 수천 쌍으로 끝나게됩니다. 그렇다면 우리는 페어 트레이딩 전략이 아니라 장기간의 주식 전략이라고 할 수 있습니다.
쌍 거래에 대한 아이디어는 주식 간의 의존성에 대한 구체적인 이유를 고려하여 추가적인 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 그 통찰력은 관계가 깨지면 더 큰 포지셔닝과 큰 손실을 피할 수 있습니다.
같은 업계의 두 개의 대형주와 같은 명백한 관계가 유용하지 않는 경향이 있습니다. 때로는 혼란 스럽습니다. 유명한 초기 쌍 거래 중 일부는 그러한 쌍을 포함하기 때문에 때때로 대부분의 텍스트에서 예제로 사용됩니다. 그러나 너무 많은 사람들이 페어 트레이딩과 같은 다양한 전략에 필요한 높은 샤프 비율을 얻기 위해 이러한 스프레드를 너무 가깝게보고 있습니다. 그 한계 Sharpes를 훨씬 더 많은 직책을 가진 long-short equity의 사람들에게 맡겨라.
또한 쌍 관계에 대한 이유에 대해 이야기 할 때 우리는 양측 모두에 대해 이야기합니다. 왜이 회사들의 가치가 역사적인 비율에서 벗어나는 세상을 상상하기 어려울까요? - 왜이 주식들은 다른 경제 뉴스에 반응합니까? 따라서 거의 동일한 두 회사의 경우 첫 번째 질문은 쉽지만 두 번째 질문은 어렵습니다. MS와 EXPE 같은 두 개의 겉으로보기에 무관 한 회사에게는 그 반대입니다. & nbsp; 좋은 경제 환경에서 Morgan Stanley는 많은 비즈니스를하고 사람들은 많이 여행합니다 & quot; 그러나 그것은 거의 모든 두 회사에 대해 사실입니다.
고전적인 쌍 이유는 원유 가격이나 주유소 수입과 같은 공급 사슬의 다른 지점에서 유가 또는 금리 또는 미국 달러 강도와 같은 기본 경제 요소에 응답 한 두 회사가 원인이었습니다. 단일 링크만으로는 충분하지 않으며 사실상 모든 회사가 이러한 요소에 응답합니다. 그러나 좁은 요인, 예를 들어 북동부 미국에서의 폭파 활동 또는 캘리포니아 주 중부의 강수량 또는 여러 가지 광범위한 요인에 대한 일치 방향과 일치하는 쌍을 찾을 수 있습니다. 또는 당신은 실제로 비슷한 사업을하고있는 두 회사를 찾을 수 있습니다. 그러나 역사적인 이유로 다른 분야에 나열되어 있습니다. 또 다른 일반적인 상황은 내구성있는 자산의 수명주기의 다른 지점에 관련된 두 회사입니다. 예를 들어 지리적 위치가 비슷한 주택가 및 가구점.
어쨌든, 당신이 이유가있을 때, 당신은 당신의 위치를 ​​미세 조정하기 위해 모니터 할 것들이 있습니다. 큰 변위가 역사적인 관계가 깨지기보다 큰 거래 기회 또는 사인인지를 알려주는 것입니다. 이유가 없으면 다양 화해야하는 것이 좋습니다. 각 쌍마다 특정 분석 작업을 수행 할 필요가 없습니다.
한 쌍의 이야기가있는 경우 소매업 거래자와 거래하는 것이 느리다고해서 그 이야기를 알 수 없으므로 이익이 없다고 인정할 수 있습니까? 그리고 데이터를 채굴하고 데이터를 통해 예기치 않은 스토리가 쌍 거래 공간에서 경쟁 할 수 있다면 발견 할 수 있습니까? 참여자를 연결하는 이야기가 약하거나 미개척이라면 쌍의 큰 웅덩이를 유지하는 것이 중요하지만 여전히 참여하고 싶다면 왜 그런 기술을 사용하지 않을 것인가? 아니면 소매업 종사자가 잘 알려진 커플의 변칙 쌍 확산을 포착하고 이익을 얻을 수 있다고 주장합니까?
한 쌍의 이야기가있는 경우 소매업 거래자와 거래하는 것이 느리다고해서 그 이야기를 알 수 없으므로 이익이 없다고 인정할 수 있습니까?
아니, 나는 그 견해에 동의하지 않을 것이다. 페어 트레이딩은 특히 로우 캡 주식에 비해 낮은 생산 능력을 보이며 많은 작업이 필요합니다. 투자 금액 및 위험 특성이 불규칙하므로 자산 관리자에게 매력적이지 않습니다. 대부분 수십 쌍의 다른 전략을 따르는 개별 풀 타임 전문 상인과 시장이 제공하는 것을 가져 가고 현금으로 머무를 수있는 세미 프로 상인이 주로 추구합니다. 그들의 전략 중 어느 것도 매력적이지 않습니다. 유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
원칙적으로 영리한 자동 필터를 사용하거나 독서와 사고를 통해 좋은 쌍을 찾을 수 있습니다. 일반적인 느낌은 첫 번째가 더 힘들고 두 번째 또는 세 번째 멋진 쌍보다 많은 수의 예쁜 쌍을 식별하기 위해 수행하려는 경우 더 어렵습니다. 이 경우 장기간 형평으로 전환하고 쌍을 잊어 버리라고 말합니다. 독서와 사고에 대한 좋은 점은 가장 좋은 콴트가 게으르다는 것이며, 컴퓨터로 하여금 작업을 수행하게하려는 것입니다. 그래서 무언가와 경쟁하고 있습니다. 그 중 일부는 읽고 생각하기에 능숙하지만 약간의 수학을 알고있는 컴퓨터를 가진 사람에게는 커다란 단점이 있습니다.
나는 독단적 인 것으로 다가 서고 싶지 않습니다. 다른 사람들이 말하는 어떤 일을하는 사람이라면 어떤 거래에서도 큰 성공을 거두지 못할 것입니다. 좋은 쌍을 식별하는 알고리즘을 설계 할 수 있다고 생각하면 시도하는 데 아무런 해가 없습니다. 가장 유망한 접근 방식으로 나를 공격하지 못했습니다.
. 많은 작업이 필요합니다.
네. 쉬운 쌍 무역 돈은 오래 전에 만들어졌습니다. 하위권 주식에 대한 유리한 이야기는 소규모 기업 변동성의 수차에 한 쌍을 노출시킨다. & nbsp; & nbsp; & nbsp; 그 태양 광 주식은 주요 계약을 잃어 버렸습니다. 또는, 와우, 그 시추공은 방금 횡재 상태 계약을 맺었습니다. " 그런 다음 이야기가 다시 쓰여지거나 4 페이지가 찢어지기 시작합니다. 사람이 십여 가지의 이야기 만 지켜 보는 경우 이야기의 변화에 ​​대한 그러한 전주곡을 잡을 수 있습니다. 그러나 여기서 우리는 스토리 시청을 피하기 위해 완전 자동으로 진행되는 상황에서 몇 쌍의 관계만으로 내러티브 내역을 파악할 수 있습니다.
장단기 주식으로의 전환을 말할 때 더 넓은 평균 회귀 대신 희미한 (아마도 기발한) 이야기에 대한 통계 검색을 포기하는 것을 옹호하는 것처럼 보일 것입니다 - 이것이 사실입니까? 그러나 도구가 있다면 왜 수십 가지의 이상한 쌍으로 된 거래를 만들어야합니다. 물론 그 이야기가 실제로 존재하지 않을 수도 있습니다. 그러나 또 다시, 아마도 당신은 10 또는 20 개의 독특한 것을 발견 할 것입니다. 그리고 짝이없는 파트너를 제거하는 과정을 통해, 당신은 별과 춤을 추는 능력이있는 세트로 끝 맺습니까? 이 사이트는 데이터 마이닝을 대규모로 실험하지 않았다면 아무 것도 아니겠습니까?
다시 말하지만, 여기서는 법률을 법으로 정하려고하지는 않지만 두 가지 간단한 방법은 (a) 이해할 수있는 몇 쌍을 찾으거나 (b) 쌍을 잊어 버리고 많은 양의 longs 포트폴리오를 구축하려고 시도하는 것입니다 주식을 짝 지어 ​​주거나 ​​무의미한 연구를하는 것에 대해 걱정할 필요가없는 반바지. 다른 말로하면 (a) 틈새 시장 조사 또는 (b) 거대한 데이터 마이닝.
수십 개의 쌍을 찾아 냄으로써 차이를 나누려고 시도하지만 각각을 이해하는 데 필요한 맞춤형 연구를 수행하지 않는 것은 차선책으로 보입니다.
이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
& quot; 이해 & quot; 당신은 관계 뒤에 어떤 기본 직관적 인 이야기가 있어야한다는 것을 의미합니다, 나는 그 관계가 갑자기 사라질 위험이 적기 때문에 그렇게 생각합니까? 당신은 일종의 내러티브에 대해 이야기하고 있습니까? "우리가 생각하는 이유는 모델로 설명 할 수는 없지만 그렇습니다. & quot; 또는 관계 뒤에있는 이야기를 제공하는 설명적인 양적 모델? 소비자가 많은 양의 계란을 사 먹을 때 베이컨 판매량이 감소하고 그 반대의 경우도 마찬가지라는 생각에 기초하여 쌍 무역을 찾습니다. 나는 사람들이 아침 식사로 너무 많이 먹을 수있는 이야기를 만들 수있다. 나는 따뜻하고 모호한 느낌을 지니고 있으며 전문 인 상인이라면 경영진도 따뜻하고 모호하게 느낄 것입니다. 그러나 이야기가 없으면 위험은 정말로 다른 것입니까? 내가 실제로 아침 식사에 관한 관련 연구를 찾거나 자신을 수행하지 않는 한, 나는 단지 속일 수있다. 근본적인 원인을 일련의 규칙으로 코딩 할 수없는 경우 실제로는 양적으로 자동화 된 거래가 아닙니다. 맞습니까? 생활을 위해 이런 종류의 일을하지 않는 콴토 피안 사용자로서, 나는 콴토 피안 헤지 펀드에 알 고를 가져 와서 실행시키고 수표를 수집해야합니다. 많은 오프라인 분석을 수행 할 시간이 없습니다.
유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
콴토 피아 주민들이 우리에게 우유와 꿀의 땅처럼 들립니다. 이것은 콴토 피안 (Quantopian) 팀이 3 만 5 천 이상의 사용자가 한 쌍의 개미와 같이 조사 할 수있는 후보 쌍을 만들어 내고 하위 집합에 대한 이야기를 만들려고 생각해야한다고 말합니다 (& quot; XYZ & amp; PDQ, 조사를 해보고 관계를 뒷받침하는 이야기를 찾을 수 있는지 확인하십시오. ").
Joe Schmo Quantopian 사용자를 위해이 중 일부를 줄이거 나 절망적 인 노력을 기울일 수 있다면이를 정리하려고합니다. Quantopian이 $ 10B 헤지 펀드를위한 수익성 있고 확장 성이 뛰어난 수백 쌍의 거래 알선을받을 수있는 경로가 있습니까 (내 추정에 따르면 펀드에 수천 개의 별개의 알 고가 필요함을 명심하십시오)? 아니면이 모든 것들이 ㅋㅋ, ㅋㅋㅋ?
공용 지식 기술을 사용하여 페어 / 바구니에 대한 자동 검색을 시도했지만 틱 수준의 백 테스터로 모든 것을 처리하지는 못했지만 개인적으로 조사한 적은 대부분 가치 없는; 내 표 검색이 나타난 것으로 추정되는 확산 평균 반전은 단지 가짜이거나 입찰 요청 반송으로 인한 것입니다.
그러나 나는 사람들이 유익한 자동 페어 트레이딩 포트폴리오를 운영한다는 사실을 알고 있습니다. 나는 그것이 가능하다는 것을 의미한다고 생각하지만, 내가 접근 한 방식은 순진했다. 아마 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해 내고 그 다음에 논문을 표현할 포트폴리오를 찾고, 실제 헤지비 비율 건설은 "엄격하게"수행됩니다. 칼만 필터를 사용하거나 뭐든간에.
필자가 생각하기에 쌍 거래에 관한 채팅은 멋지지만 일종의 친숙한 워크 플로로 연습을 줄이는 데 중점을 두어 콴토 피안 사용자가 비오는 날 커피 한잔과 함께 잠옷에 앉을 수 있도록해야합니다. 그리고 실제로 군중에 기인 한 Q 기금으로 들어가기에있는 탄을 가지고 갈 중간 괜찮은 알 고를 제공합니다. 예를 들어, 우리는 :
. 이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
아마도 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해내는 길입니다.
승인. 일반적인 Q 사용자의 워크 플로는 무엇입니까? 명심하십시오, 이것은 확장 가능해야합니다. 고급 학위와 20 년 이상의 업계 경력을 보유한 사용자 만 성공할 수 있다면 Q를 제공하지 않아도됩니다. 대답이 & quot; 음, 워크 플로가 없습니다. 당신은 & quot; 페어 트레이딩은 Q에 접근 할 수 없게됩니다. 우리는 Aaron의 "독서와 사고력"을 가지고 있습니다. 위 추천서를 읽었지만 무엇을 읽었습니까?
또한 유가 증권 바구니에서 거래 쌍을 합성하는 기술이있는 곳을 보았습니다. 이게 효과가 있니? 또는 아론 브라운 (Aaron Brown)이 상기 언급 한 장기물 포트폴리오를 실제로 유효하게 만들 것인가?
투자자와 규제 당국자를 안심시킬 수 있다고 말하면서, 당신이 언급하는 따뜻하고 애매한 이야기는 투자 가치가 없다. 찾고자하는 것은 공변량을 사용하여 전략을 세우는 것이고 가장 중요한 것은 일을하지 않을 때 경고합니다. 퀀트 트랩은 관계가 깨지면 모델에 더 매력적으로 보이고 파멸의 대상이된다는 것입니다.
계란과 베이컨 이야기는 실제로 당신이 원하는 것의 반대입니다. 그것은 총 고정 소비량이 있기 때문에 두 제품 모두 소비되는 총량이 고정되어 부정적으로 공적분된다는 것을 의미합니다. 투자자들이 모든 조반 음식을 하나의 그룹으로 올리거나 내림으로써 긍정적 인 상관 관계가 있다고 말하면 반대로 거래 할 수 있습니다. 어떤 종류의 장기 균형에 있어야하는 것을 찾고 있지만 단기간에 이동은 반대 방향입니다. 따뜻하고 애매한 이야기는 주거용 건축물과 가구 판매 일 수 있습니다. 사람들이 계약금을 지불하면 가구를 사지 않을 것이고, 새로 지은 가난한 가정은 오래된 가구와 가구가 부족한 물건 때문에 만기가됩니다. 그러나 장기적으로 주택은 가구를 갖추게 될 것입니다. 이것은 전체 섹터를 관련 짓기 때문에 페어 트레이딩 스토리가 될 수 없습니다. 이를 활용하기 위해 전체 라이프 사이클을 추적하고 금리 및 가족 통계 및 이주 패턴과 같은 다른 요소를 포함하는 모델을 구축하고 많은 수의 주식을 거래합니다.
이것을 실용적으로 유지하기 위해 여기 Pumm Trading for Dummies 레서피가 있습니다 (나는 정중하게 말하면, Dummies 서적에 대한 큰 팬).
유망한 쌍 거래 대상을 식별하기 위해 일종의 통계 화면을 실행하십시오. 극단적 인 통계적 유의성을 찾지 마시고 5 % 또는 1 %와 같은 소음을 차단하는 정도의 중간 수준을 찾으십시오. 각 쌍의 한 회원을 알고있는 회사 나 지역으로 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.
분명히 이것은 퀀트 기술을 보유하고 있지만 일반적인 연구 기술과 비즈니스 판단력을 가진 사람을위한 것입니다.
유망한 쌍 거래 대상을 식별하기 위해 일종의 통계 화면을 실행하십시오. 극단적 인 통계적 유의성을 찾지 마시고 5 % 또는 1 %와 같은 소음을 차단하는 정도의 중간 수준을 찾으십시오. 각 쌍의 한 회원을 알고있는 회사 나 지역으로 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.
it sounds like it could be productive for Quantopian to open-source some efficient tools for the screening (and maybe up their game in terms of computing resources). Let's say I'm an expert on company XYZ and maybe I could narrow down my field of candidate securities for comparison to NASDAQ-listed stocks, of which there are about 3,000. So, it is an O(N) computing problem, not O(N^2) as Delaney mentions above for the general screening problem. But, I'd like to compute the statistics on a rolling basis, every trading minute over 2 years. I'd have:
(3000 comparisons/minute)(390 minutes/day)(252 days/year)(2 years) = 589,680,000 comparisons.
Is something like this at all feasible on the Quantopian research platform? If not, how would I scale it back to something that would actually run in a reasonable amount of time (a few days at most) but still provide useful results?
I'm playing around with the algorithm by Ernie Chan that you posted.
Surprisingly, it fails entirely when I swap the pair, see the attached backtest (I've only changed the order).
Also, how to treat the negative hedge (beta from OLS). With the current implementation we go long (short) on both positions when the sign of the hedge is the same as the sign of the z-score, which you don't expect from pair trading. What economic reason can lead to such cointegrations?
Not sure exactly why it's failing when you swap the order. Seems like the math may not be robust to an 'upside-down' 쌍. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and u_t = y_t - b * x_t, u_t is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there's a strong economic reason for this I'm not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example).
All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don't have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it's important to let the economic reasoning drive the creation of your model.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Thank you for your quick reply.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
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Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs.
The data is pulled from the period of Aug 2014 to Feb 2015 and is an average of each day.
(Change IYR to symbol wanted)
The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks.
Thanks Delaney. It's a great starting step for pair trading technique.
I am working on the missing piece of this strategy which is how to use Quantopian Research environment to find statistical cointegration stock/ETF pairs from entire universe or from the same sectors. After I construct good pairs, then I can use the Notebook you provided for further analysis and backtest.
Does anyone have any suggestion for me?
I have a question for those trading pairs.
How do you deal with the large processing requirements?
I coded some tests for co-integration and results per combination take roughly 1 second.
I can get this down with parallel processing and by storing data locally but a universe of 2000 stocks will still have 4000000 potential combinations.
Perhaps pointing out the obvious, but .
A pre-screening tool, or pre-screening done for you for a fee .
When I was researching this sort of thing a couple of years ago, the baskets of 3 and 4 of only a few hundred ETFs took months on my MacBook. And they were all mostly garbage, though I never actually went through them all. I probably should.
If I remember correctly, that was 1.6T combinations, or something like that.
The formula is R to the Sterling S, divided by S!
so, for 4000 stocks, it would be.
(4000 x3999)/2! or, about 8 million pairs made from the 4000 typical stocks. for 3 stocks considered together, there would be 4000 x 3999 x 3998 /3!
You can prune the possible tree pretty easily though. I believe most stocks behave as if they really were ETFs (at the market neutral way of looking at it only) and can be represented by a group of other stocks, that move with their same fundamentals. You only have to know what sectors they move with, and then check for pairs against this.
So, for example, with HLF, it moves with consumer, several currencies, emerging markets, and a few others. It is hard to separate out exactly as emerging markets also move with currency, so which is which becomes the question.
For two typical tech stocks that appear to be very similar, it may well be the case that their main difference is which currencies they move with. So, for most of the time, they may appear co-integrated, but then, when there is a difference in currencies that affects one a lot, and not so much the other, they then move apart.
I was working on an algorithm to determine the underlying components, (so to speak) that collectively make each stock behave with the same logic as if it was a multi-sector ETF. (where the underlying stocks are a mystery to be solved) I have most of it done, and I believe I have enough done to prove it does work this way, but I lost my real time quote stream a few months ago, and so stopped working on it.
since my algorithm would need to consider up to 15 underlying components to solve this problem, it would be 4000 x 3999 x3998 . 3985/15! So, I have to trim it. The link I posted a few messages above shows some of the results of this work, where I first determine the possible stocks to consider, for each symbol.
It is my belief that the market is essentially swamped out with pairs trading, and this is why it works so mathematically perfect for each stock to behave as if it is an ETF.
There is certainly a high computational cost to looking at all possible pairs. However, there is a tradeoff to this approach, as you put yourself at a high risk for multiple comparisons bias. Please see earlier in this thread for a fairly complete discussion of this issue. Regardless of which method you use to select pairs, you'll want to do some additional validation using the notebook and then use the algorithms in this thread to try backtesting a strategy.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Indeed, Aaron Brown's advice is gold.
What is "multiple comparisons bias"? I'm lazy and don't feel like sifting through this rather extensive discussion thread.
I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour $10's of millions into a single pair). Is there any evidence? In other words, why is Quantopian promoting this?
This is one of the best threads on the site.
It scales; you can trade hundreds of pairs.
Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5% cutoff and 1 below a 1% cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n^2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won't work, you need to be a bit more sophisticated.
And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50% of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7% of the actual price, 90% of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news.
It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers; given enough samples you will always find something to fit.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are "friends of friends". It's a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies.
That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them.
시원한. Yeah, pretty similar. The DAG though was used specifically to find the networked graph. Those trees might embody the same thing, not sure. But I'd guess the idea is approximate.
Why would anyone want to pairs trade when trading a Minimum Spanning Tree or correlated network graph of stocks is so much safer and easier? I've built dozens of pairs strategies and the directionality of the pair always broke the model. And all pairs I ever tested all went directional at some point -- beyond the account's ability to Martingale down.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I can't release any specific data on this. I can say that there's a lag between when we update product features/try to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We'd love more large universe strategies right now and I'm trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline.
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
Totally reasonable. We don't release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there's a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I'm working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on.
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I share Simon's sentiment. I've continued to participate in the contests, but the idea of spending tens (hundreds?) of hours trying to come up with an uber algo that will compete with the big dogs sounds like a lot of work, with a very uncertain pay-off (it's not even clear that you are still working on the hedge fund. any substantive news?). The pipeline thingy has a bit of a learning curve, so I haven't taken that on yet (the fact that lots of obscure modules need to be imported is a red flag). That said, if there were good working examples that could be tweaked, I might give it a go.
What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline.
Why don't you get all of the Q eggheads together for 1 week and see if you can come up with a long-short algo that would be Q hedge-fundable, and publish it (and better yet, actually fund it). Not only would this provide an existence proof, but you should also gain some insight into the workflow and the person-hours to accomplish the task.
Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I'm sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It's tricky because we do want to publish algorithms that are 95% of the way done, so that users can take the last 5% and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you're maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18, then looking at the algorithm.
I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren't consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don't have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run.
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I start to implement pair trading backtesting in research environment instead of IDE. The main reason is to automatic run multiple pairs performance analysis before I jump into IDE for full backtest. Another reason for this work is to do further analysis for returns from many pairs.
I am wondering where I can find the example of backtesting in research environment to start with. Any comment is very appreciated.
In your research environment there should be a 'Tutorials and Documentation' 폴더. Inside the folder should be a notebook with the title 'Tutorial (Advanced) - Backtesting with Zipline'. Make a copy of that and let me know if that's enough to get you started.
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May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2015.
Hope it can be rescued b/c it shows good potential.
The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you'd want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it's an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated.
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Could you post a tutorial on calibrating an Ornstein Uhlenbeck process for mean reverting series residuals?
We've added a lecture on this to our queue. No idea when we might currently get to it, but it's on there.
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Ages ago I posted, perhaps as anonymole, that a "pair" needn't be made of only two securities. In fact, the whole "we only allow low beta strats" mantra is pretty much an argument that all strategies should be a variation of a pairs strat. That is, over all, a market neutral position is best.
Taking this further however, and applying a more formal model to the pairs strategy (that the security set have a "story" attached to it) I wonder if the two halves of the pair would do better as independent baskets of securities. That if one approached a pairs strategy with the mind to match up two behaviorally opposed baskets of securities that instead of trying to search all pair combinations looking for all the super-great-marvelous attributes a pair should have, that instead, one determine the two sides of the pair coin and fill each side with the most appropriately identified securities -- for each side.
A simplistic model might be described thusly:
Equities which cycle up in the spring/summer and down in the fall/winter would be bundled together and set against equities which cycle oppositely (down in the summer, up in the winter).
No doubt there are more interesting or undiscovered cycles that exist. My point is that rather than identify securities that yin and yang, one discover technical, or macro, or fundamental classifications which zig when the other zags. Then find securities which fit each of those baskets of behavior.
This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I'd say it's worth research. You'd still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm.
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I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time.
To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others.
I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong.
What I believe this shows is that instead of things "returning to the mean" they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.)
How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn't know what causes them to move until after the fact.
(the reduction in influence is 1/1.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note,
Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan? For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don't know how to do that in fact I can't understand what the numbers as positions mean! If somebody can guide me I'm really appreciated.
Not entirely sure I'm understanding your thesis but it seems that you've created an expression that models the returns of a specific stock from it's sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some news/sentiment data sets to see if you can find any anomalies.
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That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times.
I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above).
I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.)
These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2015.
There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds.
For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.)
Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, "That was subjective."
I don't think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients.
Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture? In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
There's an updated notebook, algorithm, and video available on the lecture series page.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
And as a response to pandasaurus' question, which I unfortunately just saw, we have removed the ratio as it was a typo in the lecture.
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Greetings Quantopian Community,
I was at the NYC Event on Pairs Trading, and the current example algorithm is deprecated, such that one cannot deploy it in live trading. With this fix, users can now deploy the algorithm in live trading. The fix is hosted as a pull request on github--thanks.
매우 감사합니다. Could you please submit your PR to the following repo? It's where we store lectures and examples. Doesn't quite fit in the current form of zipline.
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Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
감사! Delaney. I am finishing my graduation thesis these days, Your work may help me a lot.
That's great to hear, Dzi. Hope it goes well!
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I have question in regards to high frequency pairs trading using bid/ask price. One thing that I noticed is during an entry signal if I'm supposed to go long in one and short the other, the Long position that I enter would be using the ask price and this ask price normally is higher than the bid price, so when my exit signals to exit, my bid price that I close my position at will often cause me to loose than make money. What are some of the ways to prevent this from happening or what are some strategies that goes hand in hand with trading high frequently with pairs strategy. Further, how are limit orders used with the bid/ask price.
If you need to make the spread in order for the strategy to be profitable, then you are squarely competing with high-frequency market makers, and it's a whole different ball game. You are unlikely to win. If you have control over the specific order types you send, you could attempt to use mid-point pegs or something, but as soon as you admit any sort of limit orders where execution is not immediate, you now need to be concerned about being exposed unhedged, which is something that you'll need to backtest. (not easy either). What some people do is try and rest or peg an order for the less liquid leg, and attempt to save some of the cost of the wider spread (though again, these days, you'll probably just get adversely selected for no net gain), and then as soon as that fills, you aggressively execute the hedge leg across the narrower spread.
How does one use both bid and ask z score in high frequency trading? For simplicity, I can understand using z score, but when it comes to using both bid and ask price z score, I have trouble picturing how it is used.
Simon's right, mid-frequency strategies generally should be fairly robust to bid-ask spreads. If they're not the edge is probably too small to be consistently profitable. For high frequency trading you do have to consider the bid and ask in many different ways, as your trading will be very sensitive to movements in both. How exactly you use the data would depend on your model.
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You can imagine that the spread is a synthetic asset. For instance, X = 1L -1S so a single unit of X is long one unit of L and short one unit of S. If you need to buy one unit of X immediately, you will buy at the ask of L and sell at the bid of S. If you need to sell one unit of X, you will sell at the bid of L and buy at the ask of S.
You can then easily calculate the bid and ask for X, you have just two "z-scores" to deal with. Then, if you like, you can delay buying until the X_ask_zscore < threshold, and delay selling until the X_bid_zscore > exit_threshold.
희망이 도움이됩니다.
I had a chance to see this notebook before and I would recommend it to everyone here. Lots of amazing info can be found inside.
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Hey Simon. thanks for that last post. I've been thinking through the logic behind that, but I do have some questions. Hope you don't mind explaining or expanding on it a little. 1) If I understood you correctly you mean X being the spread between a pair? in other words one unit of X immediately to be traded immediately, I would think that you will buy at the ask of X rather than L to be immediate wouldn't you? One problem that I would encounter by buying one unit of X at the ask price of L would be that the ask price of L may not be the lowest ask price of X and therefore may cause me to still queue to purchase the unit of X or not even fill. Can you say a little more in regards to this?
2) Further, there is one concept that I'm having a hard time to understand. Let's say that my Z score > entry threshold of +2. I would short L by one unit by selling one unit of L at the bid price of L and go long one unit of Y at the ask price of Y. Assuming hedge ratio is 1 and all. When my Z score < exit threshold of say 0.2. I would then exit my short and long position of the pair. The issue that I would encounter assuming no fees and all is that I would loose money during these trades. I'm having a hard time understanding why that would be if my Z score returned to or close to mean. Is the reason behind this due to the fact that the volatility of the bid/ask price may not be high enough to allow the difference in the entry and exit bid/ask spread price at the start and end of the transaction to pull far enough to earn money?
Please take a look at the last part of the page for this link that shows the true correlations, which are arrived at by saying "from the point of view of a pairs trader, how correlated are these tickers."
If you know how to subtract out the part of the market that floats all boats, to be left only with the information pertaining to neutral, there are extreme correlations. XLK is the ticker used in the example, but there are a thousand I could have used. When you know how to subtract out all but the neutral information, the market becomes completely different in how it appears.
Scroll to the very bottom of the article and look at the two tables with correlation information. These numbers are this way because there is so much interest in pairs trading that it tends to swamp things out. It is even more pronounced in Europe.
1) I think you are getting a bit confused; X is not a real thing, it's a synthetic asset formed by the basket of L and S. X has a price to buy and a price to sell which you calculate from the bids and asks of the components. If you cross the spread, generally, you trade immediately in small enough size. You only have uncertainty about fills if you try to earn the spread. That gets much more difficult.
2) Maybe. If your trades are not making money, I mean, that's a big problem. I can't answer why they are not making money. It could be transaction costs like the bid/ask spreads, you should analyze the volatility of your baskets as a function of the bid/ask spreads you have to pay. If you have to cross four 5-cent spreads to try and capture a spread mean-reversion of 2 cents, well yeah you are going to have problems. A bigger problem I found was that mean reversion happens one of two ways; either the asset reverts to the mean, or the mean converges with the asset (assuming you are constantly recomputing the mean, which seems to be common practice). In both cases your z-score goes back to zero, but only in the first case do you make any money.
daniel I read your article, the correlations at the end, are those of prices, or returns ?
Thanks for clearing that up for me. The idea of using synthetic assets is relatively new to me. I went and researched it a little and noticed that it is often used to capture streams of cash flow. I'm currently trying to perform residual pairs trading with Chinese Future Contracts. As I research it for the use of Futures, I don’t really find much articles or explanations. Is it applicable to Futures?
At the same time, I'm relatively new at this and trying to go through the lectures and stuff to learn. When you say I should analyze the volatility of my baskets as a function of the bid/ask spreads. Do you know where I can find a lecture that discuss this further? Sorry to ask some fundamental questions. One thing I notice in my data is that the bid/ask spread is really small and by small the it is just a spread of one tick of the futures contract; while the Volume for that tick is also small just around 80 or less contracts for either bid or ask.
The correlations are about prices, but just a subset.
(I have edited this down, as compared to what you probably have in . Please don't copy anything from the onto the board.)
James - maybe? You need pairs/baskets with enough variance to profitably trade the mean reversion. There tends to be a spectrum; structurally correlated assets (like ETF vs their component baskets) are perfect to trade, so perfect, that everyone does it and therefore the deviations are probably less than the spread. Then there's really shitty pairs which you find doing brute force analysis of the stock market. These have lots of variance, but they probably don't converge, and/or the relationship is totally spurious. Read closely Aaron Brown's posts on this thread. You want something in the middle.
Danial - I am not sure how useful correlations of prices of any kind are ? They are bound to be super high.
By itself I don't believe there is any one thing that is useful for a neutral strategy.
My approach is to look at the market as being represented by several hundred core waveform, and similar to the idea of Fourier Transform, you can use these fundamental waveform to create the 4000 heaviest played stocks. So, basically everything I believe about the market is based on the idea of correlations, as this is what I used as one of the first steps to find those wave forms. (which are not easy to find.)
Consider if you have Tickers AAA and BBB, and they are two similar stocks.
AAA might have as its composite the waves A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, and BBB may have D, E, F, G, H, I, J, K, L.
During the times that there is little to no activity in the components A, B, C, K, L then the two tickers would be nearly perfectly correlated. But if suddenly component A had news (for example), then the perfect correlations would no longer hold, since stock BBB does not have an A component waveform..
If you apply the above to the idea of mean reversion, then you can see what I believe the mean reversion strategy is actually about.
In my opinion the best way to play a neutral strategy would be to devise a portfolio that is about the underlying fundamental wave components..
And in the interest of completeness, I will mention that in the above examples, waves A, B, C, etc are also made of composite waves, (and those composites . ) as the market is self referencing. The several hundred are at the bottom of the self referencing, and are something that exists in theory, that I believe I could "easily" find, but have not spent the time and energy to do so as of this date.
I also believe that if I had data for all the major markets of the world and was able to deduce the underlying component waves for those instruments that are heavily played by the collectively speaking, multi-trillion dollar funds, that the sum of these waves would (except for inflation) most of these times sum to be zero.
Some researchers generate the log price series of two equities with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data. For equities X and Y, they run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Any reason they use log price series instead?
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이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다.
In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
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쌍 거래 전략 및 Quantstrat를 사용하여 Backtesting.
Marco Nicolas Dibo의 최근 웹 세미나 발표 자료.
페어 트레이딩 및 소싱 데이터에 대한이 통찰력있는 웹 세미나는 페어 트레이딩 전략의 기본과 두 가지 예를 다루고 있습니다. 첫 번째 예에서 Marco는 동일한 거래소에서 거래되는 여러 주식에 대한 쌍 거래 전략을 다루고, 두 번째 예에서는 서로 다른 거래에서 거래되는 다른 상품 선물에 대한 쌍 전략을 설명했습니다. Marco는 거래 전략 수립에 사용할 수있는 Quandl을 비롯한 다양한 데이터 소스에 대해 자세히 설명합니다.
이 기사는 QuantInsti의 알고리즘 트레이딩 (EPAT)에서 이그 제 큐 티브 프로그램에서 자신의 코스의 일환으로 저자가 제출 한 최종 프로젝트입니다. 우리의 프로젝트 페이지를 확인하고 학생들이 만들고있는 것을 살펴보십시오.
Marco는 주식 및 파생 상품 시장에서 특히 중점을두고 상장 및 포트폴리오 매니저로 경력을 쌓았습니다. 그는 양적 금융 및 알고리즘 트레이딩을 전문으로하고 있으며 현재 Quantitative Trading Desk 및 아르헨티나 Valores SA의 부회장을 맡고 있습니다. Marco는 고주파수 거래 전략 개발에 전념하는 Quanticko Trading SA의 공동 창업자이자 CEO이기도합니다 및 거래 소프트웨어. Marco는 University of San Andrés에서 경제학 학사 및 재무 석사 학위를 취득했습니다.
소개.
EPAT에서 내가 좋아하는 수업 중 하나는 통계적 재정 거래에 관한 수업 이었기 때문에 쌍 거래 전략이 나에게 좋은 생각 인 것 같습니다. 주식 가격의 쌍 비율이 평균과 다른 경우 내 전략이 새로운 주문을 유발합니다. 그러나 일하기 위해서는 우선 쌍이 공적분 될 수 있는지 테스트해야합니다. 쌍 비율이 공적분이면, 비율은 평균 - 되 돌리는 것이며, 평균으로부터의 분산이 클수록 역전의 확률이 높아 무역이 더 매력적이게된다. 나는 다음과 같은 주식을 선택했다.
아이디어는 다음과 같습니다 : 상관 관계가있는 두 종목 (동일한 종목에 해당)을 찾고 페어 비율이 일정 기준에서 벗어나면 비싼 종목을 줄이고 값이 비싼 종목을 구입합니다. 일단 그들이 평균에 수렴하면, 우리는 포지션을 닫고 그 반전으로부터 이익을 얻습니다.
무역 전략 논리.
논리는 간단합니다. 알고리즘은 모든 주식 쌍에 대한 일일 Z 점수를 계산합니다. Z - 점수는 쌍 비율이 평균과 다른 표준 편차의 수입니다.
여기서 R은 두 주식의 가격 비율이고, μ는 비율의 평균이며, σ는 가격 비율의 표준 편차입니다.
Z - 점수가 특정 기준치를 벗어나면 주문을 보내기 위해 필요한 첫 번째 조건을 충족합니다.
그러나 알고리즘은 또한 두 번째 조건을 충족해야합니다 : 그것은 한 쌍의 주식에 대한 롤링 증강 디 키 플러스 테스트를 계산합니다. 보다 구체적으로, 그것은 테스트에서 p - 값을 얻습니다. 그런 다음이를 정의 된 유의 수준 (alpha)과 비교하고 p 값이 알파보다 작 으면 가격 비율 시리즈가 고정되어 있고 두 번째 조건이 충족됨을 의미합니다. 두 조건이 모두 충족되면 알고리즘은 패자를 구입하여 승자를 판매합니다. 이탈 규칙은 특정 Z - 점수 임계 값에 적용됩니다. 전략을 최적화하기 위해 내가 사용한 변수는 다음과 같습니다.
Z - 점수 항목 임계 값 Z - 점수 종료 임계 값 두 번째 조건 (공적분) 참 또는 거짓.
코드 세부 정보 및 샘플 내 Backtest :
백 테스트의 샘플 내 기간은 01-01-2009까지 31-12-2012입니다. Z - 점수는 다음 매개 변수를 사용하여 계산되었습니다.
가격 비율의 이동 평균 : 20 일 가격 비율의 표준 편차 : 20 일 ADF 테스트 윈도우 : 60 일 초기 주식 = 100.000 USD 매도 / 매도 = 3000 물량.
스프레드를 줄이면 C & # 8221; & BAC & # 8221; 우리가 확산을 살 때 우리는 그 반대를하고 있습니다. 전략을 백 테스트하기 위해 quantstrat 라이브러리 [1]를 사용했습니다. 코드를 살펴 보겠습니다.
앞서 언급했듯이, 저는 전략 최적화를 위해 quantsrat 라이브러리를 사용할 것입니다. 퀀트 스트랫을 사용하려면 먼저 악기, 전략, 포트폴리오, 계정 및 주문을 정의하고 초기화해야합니다.
그런 다음 전략에 우리의 두 지표를 계산하고 전략에 추가합니다.
& # 8211; ADF 테스트 (참 또는 거짓)
다음 차트에서 우리는 기간 동안의 Z 점수의 변화와 비율이 평균값과 극값으로 되돌아가는 임계 값에 가능한 값을 볼 수 있습니다. 나는 +/- 2 Z - 스코어 임계 값에서 몇 개의 선을 설정하는데, 쌍 비율의 반전 인 것으로 보입니다. Z 점수의이 값은 쌍 비율이 평균과의 표준 편차 +/-를 의미합니다.
이제 최적화 변수를 설정했습니다.
요약에서 볼 수 있듯이 우리의 전략에는 2 가지 지표, 7 가지 신호 및 3 가지 규칙이 정의되어 있습니다. 이제 우리는 백 테스트를 실행하고 트랜잭션과 전략을 점검 할 수 있습니다.
변수에 대해 다음 값을 사용하여 최적화가 수행되었습니다.
샘플 내 백 테스트에서 우리는 다음과 같은 결과를 얻었습니다 :
이 표에서 우리는 전략을 최적화하는 변수 값을 얻을 수 있습니다. 처음에는 후보자가 3 명 (케이스 4, 케이스 6 및 케이스 8) 인 것 같습니다. 사례 6과 사례 8을 비교해 보면 사례 8이 연간 연율 화 된 Sharpe 비율과 최대 수익 감소, 긍정적 인 거래의 높은 비율, 최종 자본의 증가 및 동일한 수를 갖는 가장 좋은 사례라는 결론에 도달합니다 거래의. 이제 우리는 단지 4 명과 8 명의 후보자 만 남았습니다. 가장 큰 연대 화 된 샤프 비율을 가진 사람 만 확인한다면 사례 4를 선호하게됩니다. 사례 8에서도 시리즈를 고려하지 않았습니다 공적분을해야하며 사례 4는 그렇습니다. 따라서 사례 4에 대한 또 다른 플러스가 될 것입니다. 그러나 거래 수, 최대 수익, 최종 형평성, 긍정적 인 거래의 비율 및 Sharpe 비율의 차이는 우리가 가장 좋은 후보로 case 8을 선택하는 큰 차이가 아닙니다.
Out of Sample Backtest :
이제 전략을 최적화하고 매개 변수에 대한 최적 값을 얻었으므로 샘플 검정 테스트를 실행하고 전략 수행 방법을 확인할 수 있습니다. 백 테스트의 샘플 기간이 지난 01-01-2013에서 31-12-2015로 변경되었으며 임계 값 및 규칙에 대한 최적화 된 값은 다음과 같습니다.
Z-Score 구매 임계 값 = -2 Z - 스코어 매도 임계 값 = 2 Z - 스코어 긴 종료 임계 값 = -1 Z - 스코어 짧은 종료 임계 값 = 1 ADF 테스트 = 거짓.
다음 차트는 우리의 전략에 대한 다양한 거래, 최종 형평성 및 수익 감소 결과를 보여줍니다.
아래 표에서 샘플 밖의 백 테스트 결과는 샘플 백 테스트에서 얻은 결과만큼 좋지 않음을 알 수 있습니다.
연간 Sharpe 비율은 여전히 ​​긍정적이지만 우리가 이전에 얻은 3.52보다 작습니다. 최대 삭감 이익은 4.23보다 상당히 나쁘지 만 최대 하락폭은 16327에서 8641로 감소했습니다. 우리 전략은 누적 수익률 16.04 %와 3 년 동안 5.08 %의 연간 수익률을 제공합니다.
결론.
내가 알고리즘 트레이딩에서 이그 제 큐 티브 프로그램을 시작했을 때의 아이디어는 어떻게 양적 거래 전략을 모델링하고, 그것을 역행시킨 다음 그것을 최적화시키는지를 배우는 것이 었습니다. 교수님들과 QuantInsti 직원 덕분에 그 목표가 달성 된 것 같습니다. 코스의 모든 것이 훌륭했으며 알고리즘 트레이딩을 배우는 데 관심이있는 모든 사람들에게이 코스를 추천했습니다.
다음 단계.
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