استراتيجية التداول المشترك

استراتيجية تداول التكامل المشترك
الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
استراتيجية التكامل المشترك.
إذا كان من الممكن إثبات أن سلسلتين زمنيتين $$ S_t ^ 1 = \ ألفا + \ بيتا S_t ^ 2 + \ xi_t $$ تمثل الأسهم مرتبطة، مع $ \ بيتا = -2 $ ومن ثم يتم إثبات كونها مشتركة،
كيف ينبغي بناء محفظة لتحقيق الربح؟
سيكون بيتا من الانحدار المستخدمة؟ أو لامدا من أر؟
كيف ستحقق هذه الحافظة ربحا بافتراض $ V_t = S_t ^ 1 + 2S_t ^ 2 $. ألم يكن التحوط حيث تقابل تلك المواقف بعضها البعض؟ حيث يجب أن يأتي الربح من؟

استراتيجية تداول التكامل المشترك
تداول الأزواج هو شكل من أشكال انعكاس المتوسط ​​الذي يتميز بميزة واضحة من التحوط دائما ضد تحركات السوق. وهي عموما استراتيجية ألفا عالية عندما تدعمها بعض الإحصاءات الدقيقة. هذا المفكرة يعمل من خلال المفاهيم التالية.
ويهدف دفتر الملاحظات ليكون مقدمة للمفهوم، وبينما هذا الكمبيوتر المحمول يتميز زوج واحد فقط، وربما كنت تريد خوارزمية الخاص بك للنظر في العديد من أزواج في آن واحد.
تم إنشاء جهاز الكمبيوتر المحمول أصلا لعرض في قسم كس التطبيقية هارفارد ومنذ ذلك الحين استخدمت في ستانفورد، كورنيل، والعديد من الأماكن الأخرى. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن كيفية استخدام كوانتوبيان كأداة تعليمية في أعلى الجامعات، يرجى الاتصال بي على [إمايل & # 160؛ المحمية]
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
وهنا خوارزمية بسيطة جدا على أساس النهج المقدم في دفتر الملاحظات.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
وهنا خوارزمية أكثر تطورا كتبه إرني تشان. وتحسب هذه الخوارزمية نسبة التحوط بدلا من مجرد الاحتفاظ بكميات متساوية من كل ضمان.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
أشياء مفيدة جدا.
ما الذي يجعلها تفقد بشكل منهجي لما يقرب من 3 أشهر؟ هل فشل التكامل المشترك في تلك الفترة؟
في الأساس نعم، اتضح أن لا تكون مشتركة في هذا الإطار الزمني، ولكن عاد إلى كونونيغراتد على المدى الطويل.
أعتقد أن السحب الذي تشير إليه هو حالة قوية لماذا تريد فعلا العديد من أزواج التداول في نفس الوقت. أزواج يمكن كوينيغراتد على نطاقات زمنية مختلفة، وأي واحد معين لن يكون دائما في حالة تجارية (انتشار كبير، انتشار صغير). من خلال زيادة حجم العينة الخاصة بك، يمكنك جعله أكثر احتمالا أن زوج واحد على الأقل سوف تكون دولة قابلة للتداول بقوة في وقت معين، وسلس من المطبات الغريبة التي تراها هنا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
شكرا على هذا. مفيدة جدا في الواقع. لاحظت كنت تستخدم المعزز ديكي فولر اختبار لاختبار التكامل المشترك. هل لديك تطبيق مماثل باستخدام اختبار يوهانسن؟ أنا غير قادر على العثور على اختبار جوهانسن مع الثعبان.
ويبدو أنه في حين كانت هناك بعض المحاولات لإضافة اختبار جوهانسن إلى مكتبة ستاتسموديلز، حاليا لا يوجد أي تطبيق مدمج. هنا، على سبيل المثال، هو تنفيذ طرف ثالث. أنا لست متأكدا متى ستحصل على إضافة إلى المكتبات بايثون، هل هناك طريقة يمكنك العمل حولها عدم وجود ذلك؟
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
شكر. لقد رأيت هذا الرابط. معقدة جدا لتنفيذ وكتابة كل شيء في إيد. في الواقع، حاول ساتيا B هنا هتبس: // كوانتوبيان / المشاركات / ترادينغ-باسكيتس-كو-إنتغراتد-ويث-سبي.
جمال اختبار يوهانسن هو أنه يولد إيجنفكتورس، والتي أعتقد أنه يمكنك استخدام طرق أخرى لحساب على الرغم من أنني لا أستذكر في هذه اللحظة، لمدة تصل إلى 12 الأصول والعديد من الأشياء الأخرى، والتي يمكن استخدامها لإنشاء سلة. كنت أبحث في واحدة من استراتيجية أرنب مؤشر إرني ومحاولة تكرار ذلك على منصة Q لتقييم الأداء بعد الرسوم / الخ الخ. لاحظت الرسوم يبدو أن مضغ الكثير من الأداء. ذي أبغ & أمب؛ زوج فسلر أعلاه لديه نسبة شارب 0.75 ولكن انتهت مع شارب نسبة -0.29. وهناك الكثير من الأزواج تبدو مربحة تحولت إلى أن تكون غير مربحة بعد انتشار عرض / طلب، والرسوم، والعمولة وما إلى ذلك وبالتالي، وأنا أنظر في 3 أو أكثر من الأسهم تداول الزوج، وفهرس أرب. سوف جوهانسن اختبار جعل هذا أسهل لتنفيذ.
سأواصل المحاولة.
دفتر الملاحظات هو مقدمة إحصائية ممتازة لتداول أزواج، أوصي أي شخص مهتم في هذا الموضوع ننظر أيضا في بعض البحوث المالية. تشريح أزواج التداول هو بداية جيدة، والمراجع هي مفيدة كذلك. هناك ورقتان عامتان أخريان حول إستراتيجيات المراجحة المخاطر هي خصائص المخاطر و العائد في مخاطر المخاطر و المراجحة المحدودة في أسواق الأسهم. هناك بعض الدروس المكلفة التي تعلمها الناس حول إدارة هذه الأنواع من الاستراتيجيات، ومن المفيد معرفة الدروس مقدما. يتم تحذير مسبق.
أنتوني، جيد أن أراك هنا! لقد كنت تبحث عن تنفيذ جيد للاختبار يوهانسن لفترة من الوقت ولكن لا يمكن العثور على واحد. // ^ جيثب / ستاتسموديلز / ستاتسموديلز / القضايا / 448 و هتبس: // جيثب / جوزيف-يكت / ستاتسموديلز / كوميت / bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 انها حقا سيئة للغاية كما بالتأكيد في التمويل الكمي هذا هو على نطاق واسع تستخدم على نطاق واسع.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Aaron. شكرا لرؤساء متابعة. نقدر أنها القادمة من الخاص بك. سأقضي بعض الوقت مع تلك الأوراق.
Thomas. شكرا على الرابط. كما قلت، فمن القديم قليلا. أفضل من لا شيء أفترض.
هنا هو تنفيذ الثعبان لنماذج تصحيح الخطأ ناقلات. يمكنك أيضا استخدامه للعثور على أوزان التكامل المشترك. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
هنا هو نسخة من إرني تشان خوارزمية تعديلها لتداول أزواج متعددة. هذا هو وسيلة جيدة للحصول على العديد من تيارات العائد غير مترابطة والحد من بيتا من الاستراتيجية الشاملة.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Delany، هل هناك طرق متاحة للكشف عن أزواج باستخدام اختبارات إحصائية؟ أم أن تلك عادة ما تكون مكلفة حسابيا؟
ونحن نعمل على طريقة لجعل استنساخ أجهزة الكمبيوتر المحمولة - قادرة على بيئة البحث الخاصة. في هذه الأثناء المهتمين في اللعب مع دفتر الملاحظات من آخر الأصلي يمكن تحميل البرنامج هنا. بعد تحميل تحميله في حساب البحث الخاص بك. إذا لم يكن لديك حساب بحث حتى الآن، أدخل خوارزمية في المسابقة لتلقي الوصول.
good التاجر، فإن الطريقة المقدمة في دفتر الملاحظات شاشة قائمة معينة من الأوراق المالية للتكامل المشترك، والحالة الأساسية اللازمة لتداول أزواج. المشكلة ليست بقدر تعقيد الحسابية كما هو فقدان القوة الإحصائية. لمزيد من المقارنات التي تقوم بها، وأقل وزنك يجب أن تضع على قيم P كبيرة. هذه الظاهرة موصوفة هنا. ولكي تكون صادقا إحصائيا، يجب تطبيق تصحيح بونفيروني على قيم p التي تم الحصول عليها من نص برمجي ثنائي التكافؤ. والسبب في ذلك هو أنه كلما زادت قيم p التي تولدها، كلما زادت احتمالية مواجهة قيم P ذات قيمة زائفة ولا تعكس سلوك التكامل المشترك الفعلي في الأوراق المالية الأساسية. وبما أن عدد المقارنات التي أجريت عند البحث عن التكامل المشترك بين الزوجين في الأوراق المالية ن ينمو بمعدل O (n ^ 2)، فإن النظر إلى 20 ورقة مالية سيجعل معظم الاختبارات الإحصائية غير مجدية. وهناك نهج أفضل هو التوصل إلى مجموعة صغيرة من الأوراق المالية المرشحة باستخدام تحليل الروابط الاقتصادية الأساسية. ويمكن بعد ذلك إجراء عدد قليل من الاختبارات الإحصائية لتحديد أي، إذا وجدت، أزواج هي كوينغراتد. اسمحوا لي أن أعرف إذا كان هذا هو ما تقصده.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
إنني أختلف إلى حد ما عن المشكلة التي تنطوي على مقارنات كثيرة جدا. تصحيح بونفيروني مناسب عندما كنت تبحث عن الحقيقة. على سبيل المثال، إذا كان لديك استبيان يحتوي على 1000 عنصر وكنت تعطيه للأشخاص الذين يعانون من السرطان أو بدونه، سوف تجد في المتوسط ​​50 البنود التي ترتبط مع السرطان عند مستوى 5٪ من الأهمية الإحصائية، حتى لو كان لا شيء على يرتبط الاستبيان بالسرطان. إذا كنت تفكر في مجموعات من عنصرين أو أكثر، يمكنك إنشاء العديد من الارتباطات تريد.
ولكن عند تصميم استراتيجيات التداول الآلي، والعلاقات المصادفة لا تؤذي لك كثيرا. أنها تضيف الضوضاء العشوائية وتكاليف التداول إلى النتائج الخاصة بك. وبما أن نتائج قليلة هي 100٪ لا معنى لها، فإن معظم العلاقات لديها على الأقل بعض درجة من المثابرة، فإنه ليس من الأهمية بمكان لتصفية الاستراتيجية الخاصة بك وصولا الى تلك التي تم التحقق منها بدقة. الأرباح المسألة، وليس الحقيقة. بونفيروني ومقاييس مماثلة يدفعك إلى العلاقات الأكثر موثوقية إحصائيا، والتي ليست عموما الأكثر فائدة اقتصاديا.
إذا كان "تحليل الروابط الاقتصادية الأساسية & كوت؛ يعني البدء مع أزواج الطبيعية مثل اثنين من الشركات المماثلة في نفس الصناعة، لم أجد أن من المفيد. في الأساس الناس يلاحظ الاشياء واضحة. إذا كنت تعنى التفكير في علاقات أقل وضوحا، وخاصة الأشياء التي غير مرئية في البيانات المعتادة الناس استخدام، ثم أوافق. من الناحية المثالية تريد قصة اقتصادية صالحة للعلاقة الزوج، وهو ما يفسر كل من سبب وجوده ولماذا لا يتم محجوب بعيدا. ليس فقط هذا الحراسة ضد استخراج البيانات، ولكن هذا يعني أنه يمكنك قياس ما إذا كان التأثير لا يزال يعمل (دون ذلك، فإن الطريقة الوحيدة التي تعرف استراتيجية لا تعمل عندما تفقد المال).
عمل جيد. أنا لا أقرأ من خلال دفتر الملاحظات الخاص بك سطر بخط، ولكن أستطيع أن أقول أنه سيكون إضافة كبيرة إلى مكتبة مثال كوانتوبيان. ومتابعة مع الطحالب المشتركة - خطوة جيدة.
قد يكون لديك نظرة على دفتر نشرت، هتبس: // كوانتوبيان / بوستس / أناليسيس-أوف-مينوت-بار-ترادينغ-فولوميس-أوف-ذي-إتفس-سبي-أند-ش. لتصور كيف يذهب زوج معين من والخروج من التكامل المشترك، هل يمكن أن تجعل مؤامرة مماثلة. تطبيق الاختبار الإحصائي 390 مرة في كل يوم تداول على مدى سنوات عديدة تتطلب بعض الصبر، على الرغم من.
Aaron هل أنا صحيح في قراءة حجتك عموما كما يلي؟
- في العالم الحقيقي بونفيروني هو تقييدية جدا وعدد من أزواج مربحة تخسر عن طريق تصحيح يفوق اليقين الإحصائي تكسب أنت.
وأعتقد أننا نتفق على النقطة النهائية التي تقوم بها. وأعتقد أن العديد من الناس تحليل الارتباط الاقتصادي تفعل التبسيط وتجاهل العلاقات التي يحتمل أن تكون مثيرة للاهتمام التي هي أكثر عرضة لاحتواء ألفا غير محجوب.
Grant شكرا لك. نحن نخطط بالفعل لتوسيع مكتبة المثال إلى منهج تمويل كمي كامل تدرس مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة وخوارزميات رفيق. سنحظى بسلسلة من المحاضرات الصيفية أثناء تطوير المزيد من الموضوعات، لذا كن على اطلاع بذلك. دفتر الملاحظات الخاص بك هو بارد جدا وأنا لا أتساءل كيف مستقرة درجات التكامل المشترك حتى لأزواج كوينيغراتد بقوة. للأسف، لا أعتقد أنه سيكون لدي الوقت للنظر في ذلك في المستقبل القريب ما هو مع إنتاج أجهزة الكمبيوتر المحمولة المناهج الدراسية الأخرى. نحن نبحث عن المساهمين الضيوف، ولكن. إذا كان لديك أي أجهزة الكمبيوتر المحمولة كنت ترغب في أن تكون واردة في المناهج الدراسية لدينا مع الائتمان الكامل للمؤلف (ق)، وإرسالها في طريقي وأنا سوف نرى ما إذا كانت تناسب المحتوى الحالي لدينا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
في العالم الحقيقي بونفيروني هو تقييدية جدا وعدد من أزواج مربحة تخسر عن طريق تصحيح يفوق اليقين الإحصائي تكسب أنت.
ليس على وجه التحديد. نعم، بونفيروني مقيد جدا بمعنى أنه يعطيك عدد قليل جدا من الأزواج، ولكن بونفيروني يوجهك أيضا إلى أزواج خاطئة.
في مثال استبيان يحتوي على 1000 مادة تعطى لمرضى السرطان والمرضى غير المصابين بالسرطان، فمن المرجح أن معظم العناصر ليس لها تأثير على السرطان، أو على الأقل هذه التأثيرات الضعيفة والمعقدة التي لا يستحق استخدامها للحصول على المشورة الطبية. حتى إذا كنت تريد أهمية 5٪، يمكنك اختبار كل عنصر عند مستوى 0.005٪ (الذي تريد 3.9 الانحرافات القياسية، وليس فقط 1.6). أنت لا تفكر في ذلك، لأن أي تأثير حقيقي قوي بما فيه الكفاية إلى المسألة من المرجح أن تظهر مع أهمية قوية. إذا لم تفعل بونفيروني، فستنتهي ب 50 توصية حتى في حالة عدم وجود أي من العناصر المهمة، والكثير من النصائح غير المفيدة.
بالمناسبة، بونفيروني هو تصحيح المحافظ جدا، وهناك أكثر تطورا التي تسمح المزيد من العناصر.
ولكن إذا كان لديك 1000 أزواج لاختبار، فمن المرجح أن العديد منهم لديهم درجة من القدرة على التنبؤ كوينغغرال. حتى إذا لم يكن هناك قابلية للتنبؤ، بما في ذلك الزوج الاضافي يضيف القليل من الضجيج لاستراتيجية الخاص بك، والتي ليست فظيعة. كما أنك لا تعتقد أن أيا منها لديه القدرة على التنبؤ قوية جدا أن أي شخص قد لاحظت ذلك و أرباجيد بعيدا. لذا فمن المعقول النظر في جميع الأزواج ذات الأهمية 5٪ أو أقل، وتصفية بها باستخدام المعايير الاقتصادية أو غيرها من المعايير التي لا علاقة لها البيانات. اختيار فقط أقوى العلاقات الإحصائية ليست حكيمة.
يمكنك تعيين هذا في إطار بايزي إذا كنت ترغب الاتساق والدقة. أو يمكنك فقط استخدام قواعد مخصصة من الإبهام.
فقط ل إيل-بير-ليتيراتد الذين يرغبون في التعلم. يجب أن يكون هناك قصة وراء الزوج؟ هل ينبغي أن يكون هناك تفسير منطقي؟ لعبت حولها مع أزواج وجدت على سبيل المثال أن مورغانستانلي وإكسبيديا العمل. لكن لماذا؟ أو لا يريد أحد معرفة السبب.
يجب أن يكون هناك قصة وراء الزوج؟
هذا هو في الواقع سؤال دلالي بدلا من سؤال مالي. إذا كنت اعتمدت نهجا إحصائيا نقيا دون النظر إلى الأزواج الفعلية، سوف ينتهي بك الأمر بمئات أو آلاف من الأزواج، بما في ذلك بعض تلك المتداخلة. ثم نحن لا نسميها استراتيجية التداول أزواج ولكن استراتيجية الأسهم قصيرة الأجل.
فكرة تداول الأزواج هي يمكنك الحصول على نظرة إضافية من خلال النظر في أسباب محددة للاعتماد بين الأسهم؛ وهذا البصيرة يمكن أن يؤدي إلى تحديد المواقع أكثر دقة، وأيضا تجنب خسائر كبيرة عندما يكسر العلاقة.
العلاقات الواضحة، مثل اثنين من الأسهم الكبيرة في نفس الصناعة، لا تميل إلى أن تكون مفيدة. وهذا أمر مربك أحيانا، لأن بعض الأزواج المبكرة الشهيرة تتعامل مع مثل هذه الأزواج، وأنها لا تزال تستخدم لأمثلة في معظم النصوص. ولكن الكثير من الناس يراقبون هذه الفوارق بشكل وثيق جدا للحصول على نسب شارب العالية التي تحتاجها لاستراتيجيات غير متكافئة مثل تداول الأزواج. ترك تلك الحادة الهامشية إلى الناس قصيرة الأجل الأسهم الذين لديهم الكثير من المناصب.
أيضا، عندما نتحدث عن سبب العلاقة بين الأزواج، نحن نتحدث عن كل من الإيجابية - لماذا يصعب تخيل عالم تتنوع فيه قيم هذه الشركات عن أبعادها التاريخية - و سلبية - لماذا تستجيب هذه الأسهم لمختلف الأخبار الاقتصادية؟ لذلك بالنسبة لشركتين شبه متطابقة السؤال الأول هو سهل، ولكن الثاني هو الصعب. ل اثنين من الشركات التي لا علاقة لها على ما يبدو مثل مس و إكسبي انها العكس. قد تقول شيئا مثل، & كوت؛ في اقتصاد جيد مورجان ستانلي يحصل على الكثير من الأعمال والناس يسافرون كثيرا، & كوت؛ ولكن هذا صحيح أساسا من أي شركتين تقريبا.
وكان السبب الكلاسيكي للأزواج شركتين استجابتا للعوامل الاقتصادية الأساسية نفسها، مثل أسعار النفط أو أسعار الفائدة أو قوة الدولار الأمريكي، ولكن في نقاط مختلفة من سلسلة التوريد، يقول أسعار النفط الخام مقابل عائدات محطة الغاز. وصلة واحدة ليست جيدة بما فيه الكفاية، تقريبا جميع الشركات تستجيب لهذه العوامل. ولكن يمكنك العثور على أزواج التي تتطابق مع عوامل أضيق، ونقول نشاط التكسير في شمال شرق الولايات المتحدة أو هطول الأمطار في وسط كاليفورنيا، أو أن تطابق الاتجاه على عدد من العوامل العريضة. أو يمكنك أن تجد شركتين التي هي في الواقع في شركات مماثلة اليوم، ولكن لأسباب تاريخية مدرجة في قطاعات مختلفة. وثمة حالة مشتركة أخرى هي شركتان متورطتان في نقاط مختلفة من دورة حياة الأصول الدائمة؛ بناء المنازل ومخازن الأثاث مع الجغرافيا مماثلة على سبيل المثال.
على أي حال، عندما يكون لديك سبب، لديك أشياء لمراقبة لصقل الموقف الخاص بك. وتنبيهك إذا كان خلع كبير هو فرصة تجارية كبيرة أو علامة من العلاقة التاريخية قد كسر. إذا لم يكن لديك سبب، فإنك تتمتع بقدر كبير من التنويع، مما يعني أنه لا يمكنك إجراء عمل تحليل محدد لكل زوج.
ألم تعترف بأنه إذا كان للزوج قصة، فإن هذه القصة معروفة، وبالتالي غير مربحة من أمثال بطء تجار التجزئة؟ وإذا كان يمكن للمرء أن الألغام البيانات واكتشاف، من خلال البيانات، القصص التي كانت غير متوقعة أن أحدا يمكن أن تتنافس على الأقل في الفضاء التجاري أزواج؟ أرى وجهة نظركم في الحفاظ على مجموعة كبيرة من الأزواج إذا كانت القصص التي تربط المشاركين ضعيفة أو غير مستكشفة، ولكن لا يزال، إذا كنا وندرلينغز ترغب في المشاركة لماذا لا نستخدم مثل هذه التقنية؟ أو هل يمكنك الحفاظ على أن تجار التجزئة يمكن التقاط والربح من الزوج الشاذ ينتشر من الأزواج المعروفة؟
ألم تعترف بأنه إذا كان للزوج قصة، فإن هذه القصة معروفة، وبالتالي غير مربحة من أمثال بطء تجار التجزئة؟
لا، لن أوافق على هذا العرض. تداول الأزواج يميل إلى أن يكون قدرة منخفضة، وخاصة في الأسهم المنخفضة، ويأخذ الكثير من العمل. وهي ليست جذابة لمديري الأصول لأن مبالغ الاستثمار وخصائص المخاطر غير منتظمة. وتتبعها في الغالب تجار محترفون بدوام كامل، الذين قد يتبعون اثني عشر زوجا بالإضافة إلى بضع عشرات من الاستراتيجيات الأخرى، والتجار شبه المحترفين الذين هم على استعداد لاتخاذ ما يعطيها السوق والبقاء نقدا عندما أي من استراتيجياتها جذابة. هناك أزواج أكثر جيدة من هناك التجار المختصة مطاردة لهم.
من حيث المبدأ، يمكن أن تجد أزواج جيدة باستخدام فلتر الآلي ذكي، أو عن طريق القراءة والتفكير. شعوري العام هو الأول هو أصعب، وإذا كنت تفعل ذلك، سوف تريد أن تفعل ذلك لتحديد أعداد كبيرة من أزواج جيدة جدا بدلا من اثنين أو ثلاثة أزواج كبيرة. في هذه الحالة، لا أقول سوى التبديل إلى الأسهم قصيرة الأجل وننسى أزواج. الشيء الجيد حول القراءة والتفكير هو الأكثر كوانتس جيدة هي كسول، وبدلا من السماح للكمبيوتر القيام بهذا العمل. لذلك أنت تتنافس مع غير كوانتس، وبعضهم جيد جدا في القراءة والتفكير، ولكن في عيب كبير لشخص ما مع جهاز كمبيوتر يعرف القليل من الرياضيات.
أنا لا أريد أن تأتي عبر العقائدية، أي شخص يفعل ما يقوله الناس الآخرين ليس من المرجح أن تجد نجاحا كبيرا في أي نوع من التداول. إذا كنت تعتقد أنه يمكنك تصميم خوارزمية لتحديد أزواج جيدة، فلن يكون هناك أي ضرر في المحاولة. انها لا مجرد ضرب لي باعتباره النهج الواعد.
. يأخذ الكثير من العمل.
بلى. كانت الأموال التجارية سهلة أزواج منذ فترة طويلة. القصص المثقفة في الأسهم المنخفضة على الرغم من تعرض الزوج إلى الانحرافات من تقلبات الشركات الصغيرة لا؟ & كوت؛ عفوا، أن المخزون الشمسي خسر للتو عقده الرئيسي. أو، نجاح باهر، أن الحفار حصلت فقط على عقد الدولة المفاجئة. & كوت؛ ثم يحصل على إعادة كتابة القصة، أو أنت أو أربع صفحات الحصول على مزقت. يمكن للمرء أن قبض على هذه العروض الأولية للتغييرات قصة إذا كان واحد فقط يشاهد عشرات أو نحو ذلك القصص. ولكن هنا، حيث أننا نتطلع إلى تجنب مشاهدة القصة - التي ستصبح مؤتمتة بالكامل، فإننا نتعثر بهذه الأعطال السردية في علاقات زوجية قليلة.
عندما تقول التحول إلى الأسهم طويلة / قصيرة يبدو أنك تدعو إلى التخلي عن البحث الإحصائي عن قصص غامضة (ربما غريب الاطوار) بدلا من انعكاس متوسط ​​أوسع - هل هذا صحيح؟ ولكن، إذا كان أحد لديه الأدوات، لماذا لا تخلق العشرات وعشرات من غريب تداول الصفقات الزوج. تأكد من أن القصص قد لا توجد فعلا. ولكن بعد ذلك مرة أخرى، ربما تكتشف 10 أو 20 التي هي فريدة من نوعها. ومن خلال عملية القضاء على الشركاء المقترنة سيئة، كنت في نهاية المطاف مع مجموعة يمكن التحكم فيها التي هي قادرة على الرقص مع النجوم؟ هذا الموقع لا شيء إن لم يكن تجربة ضخمة في استخراج البيانات لا؟
مرة أخرى، أنا لا أحاول إبطال القوانين هنا، ولكن النهجين المباشرين هما: (أ) محاولة العثور على بضعة أزواج يمكنك فهمها أو (ب) نسيان الأزواج ومحاولة بناء محفظة كبيرة من الأطوال والسراويل دون القلق بشأن الاقتران الأسهم أو القيام البحوث غير المصرح به. وبعبارة أخرى (أ) البحوث الذكية المتخصصة أو (ب) استخراج البيانات الضخمة.
محاولة تقسيم الفرق من خلال إيجاد العشرات من أزواج ولكن لا تفعل البحوث مصممة خصيصا لفهم كل واحد يبدو دون المستوى الأمثل.
في محاولة للعثور على عدد قليل من أزواج يمكنك فهم.
إذا كنت أقرأ الأشياء بشكل صحيح، من خلال & كوت؛ فهم & كوت؛ كنت تعني أنه يجب أن يكون هناك بعض القصة البديهية الكامنة وراء العلاقة، أفترض بحيث يكون هناك خطر أقل من أن العلاقة سوف تختفي فجأة؟ هل تتحدث عن نوع من السرد، & كوت؛ السبب نعتقد أن هذا يحدث، ولكن لا يمكن أن تفسر حقا مع نموذج، هو. ومثل. أو نموذج كمي توضيحي يوفر القصة وراء العلاقة؟ أقول أجد تجارة أزواج على أساس فكرة أنه عندما يشتري المستهلكون الكثير من البيض، وتسقط مبيعات لحم الخنزير المقدد، والعكس بالعكس. أنا يمكن أن تشكل قصة أن الناس يمكن أن تأكل فقط الكثير لتناول الافطار، وترك الأمر في ذلك. لدي شعور دافئ، غامض، وإذا كنت تاجر المهنية، نأمل إدارة بلدي سوف يشعر دافئ وغامض، أيضا. ولكن هل الخطر حقا مختلفا دون القصة؟ ما لم أجد في الواقع دراسة ذات صلة لتناول وجبة الإفطار، أو القيام بنفسي، ثم أنا يمكن أن يكون مجرد خداع. وإذا كان السبب الأساسي لا يمكن ترميزه في مجموعة من القواعد، فإنه ليس حقا التداول الكمي الآلي، أليس كذلك؟ كمستخدم كوانتوبيان الذي لا يفعل هذا النوع من الشيء لقمة العيش، ولست بحاجة للحصول على ألغو في صندوق التحوط كوانتوبيان، والسماح لها بتشغيل، وجمع الاختيار. لا وقت للقيام الكثير من التحليلات حاليا.
هناك أزواج أكثر جيدة من هناك التجار المختصة مطاردة لهم.
يبدو وكأنه أرض الحليب والعسل بالنسبة لنا سكان كوانتوبيا. وهذا يعني أن فريق كوانتوبيان يجب أن يفكر في إزاحة أزواج المرشحين ل 35،000+ المستخدمين لفحص مثل مجموعة من النمل، في محاولة للتوصل إلى قصص لمجموعة فرعية منهم (& كوت؛ أنا سوف تأخذ شيز & أمب؛ بدق، يمكنك إجراء بعض الأبحاث، ومعرفة ما إذا كان بإمكاني العثور على قصة & # 39؛ لدعم العلاقة. & كوت؛).
أنا مجرد محاولة لفرز إذا كان أي من هذا يمكن تخفيضها لممارسة للمستخدم جو شمو كوانتوبيان، أو إذا كان مسعى ميؤوس منها. هل هناك طريق ل كوانتوبيان للحصول على مئات من المربحة، قابلة للتداول أزواج تداول ألغوس لصندوق التحوط 10B $ (نضع في اعتبارنا أن بلدي تقدير، فإنها تحتاج عدة آلاف من الطحالب متميزة في الصندوق)؟ أو هل هذا كل حفنة من بلاه، بلاه، بلاه؟
لقد حاولت البحث التلقائي من الأزواج / السلال، باستخدام تقنيات المعرفة العامة، وعلى الرغم من أنني لم أذهب من خلال كل منهم مع بلدي على مستوى القراد اختبار الخلفي، وعدد قليل من أن فحصت شخصيا كانت إلى حد كبير عديم القيمة؛ فإن الفرضية المفترضة التي ترجع إلى أن البحث في الشبكة الخاصة بي كانت مجرد زائفة أو بسبب ارتداد عرض التسعير.
ومع ذلك، أنا أعرف لحقيقة أن الناس تشغيل مربحة مربحة الآلي أزواج تداول المحافظ. أنا أعتبر هذا يعني أنه من الممكن، ولكن الطريقة التي اقترب منه كان ساذجا. ولعل أسلوب العمل الساق هو الطريق للذهاب، والخروج مع أطروحات حول السائقين ومن ثم البحث عن المحافظ التي من شأنها أن تعبر عن أطروحات، مع بناء نسبة التحوط الفعلية القيام به & كوت؛ بدقة & كوت؛ باستخدام مرشحات كالمان أو أيا كان.
بلدي هو أن الدردشة حول أزواج التداول هو رائع، ولكن ينبغي أن يكون هناك التركيز على الحد من ذلك لممارسة، مع نوع من سير العمل ودود، بحيث يمكن للمستخدم كوانتوبيان الجلوس في بيجه مع كوب من القهوة في يوم ممطر ويأتي في الواقع مع ألغو لائق في منتصف الطريق من شأنه أن يكون اطلاق النار على الدخول في صندوق Q مصدر الحشد. على سبيل المثال، لدينا:
. في محاولة للعثور على عدد قليل من أزواج يمكنك فهم.
ولعل أسلوب العمل الساق هو الطريق للذهاب، والخروج مع أطروحات حول السائقين.
حسنا. فما هو سير العمل لمستخدم Q العادي؟ نضع في اعتبارنا، وهذا يحتاج إلى أن تكون قابلة للتطوير. انها لن تفعل Q أي جيدة إذا كان فقط المستخدمين مع درجة متقدمة و 20 عاما من الخبرة في مجال صناعة يمكن أن تكون ناجحة. إذا كان الجواب، & كوت؛ حسنا، لا يوجد سير عمل. تحتاج فقط إلى معرفة & كوت؛ ثم لا يمكن التعامل مع أزواج التداول على Q. لدينا هارون & كوت؛ القراءة والتفكير & كوت؛ التوصية أعلاه، ولكن قراءة ما؟
أيضا، لقد رأيت في مكان ما أن هناك تقنيات لتجميع أزواج التداول، من سلال الأوراق المالية. هل هذا فعال؟ أم أنه ينتهي بفاعلية مع محفظة الأسهم قصيرة الأجل التي أشار إليها آرون براون أعلاه؟
هذا النوع من قصة دافئة و غامض التي تذكر لا قيمة لها للاستثمار، على الرغم من أن تقول أنه يمكن طمأنة المستثمرين والمنظمين. ما تبحث عنه هو المتغيرات المشتركة لتحسين استراتيجيتك، والأهم من ذلك، يحذرك عندما لا يعمل. الفخ الكمي هو أنه عندما يكسر علاقتك ببساطة يبدو أكثر جاذبية لنموذج الخاص بك، وكنت دوامة إلى الموت.
قصة البيض و بيكون هو في الواقع عكس ما تريد. ويقول أن هناك استهلاك إجمالي ثابت، وبالتالي فإن المبلغ الإجمالي المستهلكة من كلا المنتجين هو ثابت، وهذا يعني أنها سوينغريغاتد سلبا. إذا كانت ترتبط ارتباطا إيجابيا، ويقول لأن المستثمرين محاولة أعلى أو أسفل جميع الأطعمة وجبة الإفطار كمجموعة، هل تفعل التداول المضادة للأزواج. أنت تبحث عن الأشياء التي يجب أن تكون في نوع من التوازن على المدى الطويل، ولكن التحرك هو عكس الاتجاهات في المدى القصير. قد تكون القصة الدافئة والمبهجة هي البناء السكني ومبيعات الأثاث، على المدى القصير إذا كان الناس ينقذون مدفوعات لأسفل، فإنهم لا يشترون الأثاث، والأسر الفقيرة التي كانت تستضيفها حديثا مع أثاث قديم وتحت الأرض. ولكن على المدى الطويل، سوف تحصل المنازل مفروشة. لن يكون هذا أبدا قصة تداول للأزواج لأنها تتعلق بقطاعات بأكملها. لاستغلال هذا، يمكنك إنشاء نموذج تتبع دورة الحياة الكاملة، ومن المحتمل أن تنطوي على عوامل أخرى مثل معدلات الفائدة والديموغرافيات الأسرية وأنماط الهجرة، وتجارة أعداد كبيرة من الأسهم.
للحفاظ على هذا عملي، وهنا هو أزواج التداول للدمى وصفة (يعني ذلك باحترام، أنا مروحة كبيرة للكتب الدمى).
تشغيل نوع من الشاشة الإحصائية لتحديد أهداف التداول أزواج واعدة. لا تبحث عن دلالة إحصائية بالغة، إلا أن هناك بعض المستويات المعتدلة التي يجب أن تخرج من الضوضاء مثل 5٪ أو 1٪. ويمكن أن يساعد على الحد من عضو واحد من كل زوج للشركات أو المناطق التي تعرف شيئا عن.
ومن الواضح أن هذا هو للشخص الذي لديه المهارات الكمية، ولكن أيضا مهارات البحث العامة والحكم التجاري.
تشغيل نوع من الشاشة الإحصائية لتحديد أهداف التداول أزواج واعدة. لا تبحث عن دلالة إحصائية بالغة، إلا أن هناك بعض المستويات المعتدلة التي يجب أن تخرج من الضوضاء مثل 5٪ أو 1٪. ويمكن أن يساعد على الحد من عضو واحد من كل زوج للشركات أو المناطق التي تعرف شيئا عن.
يبدو أنه يمكن أن يكون مثمرا ل كوانتوبيان إلى المصدر المفتوح بعض الأدوات الفعالة للفحص (وربما حتى لعبتهم من حيث الموارد الحوسبة). دعنا نقول إنني خبير في شركة شيز وربما أتمكن من تضييق نطاق مجال الأوراق المالية المرشح ليتم مقارنة الأسهم المدرجة في بورصة ناسداك، والتي يوجد منها حوالي 3000 سهم. لذلك، هو O (N) مشكلة الحوسبة، وليس O (N ^ 2) كما ديلاني يذكر أعلاه لمشكلة الفحص العام. ولكن، أود حساب الإحصاءات على أساس متجدد، كل دقيقة تداول على مدى 2 سنوات. لدي:
(3000 مقار / دقيقة) (390 دقيقة / يوم) (252 يوما / سنة) (2 سنة) = 589،680،000 مقارنات.
هل شيء من هذا القبيل على الإطلاق ممكن على منصة البحث كوانتوبيان؟ وإذا لم يكن الأمر كذلك، فكيف يمكنني تقليصه إلى شيء من شأنه أن يعمل في فترة معقولة من الزمن (بضعة أيام على الأكثر) ولكن لا يزال يقدم نتائج مفيدة؟
أنا ألعب مع الخوارزمية التي كتبها إرني تشان التي قمت بنشرها.
والمثير للدهشة، فإنه فشل تماما عند مبادلة الزوج، انظر باكتست المرفقة (أنا فقط تغيير النظام).
أيضا، كيفية التعامل مع التحوط السلبية (بيتا من شريان الحياة للسودان). مع التنفيذ الحالي نذهب طويلة (قصيرة) على كلا الموقفين عندما علامة التحوط هو نفس علامة على درجة Z، والتي لا تتوقع من تداول الزوج. ما السبب الاقتصادي الذي يمكن أن يؤدي إلى مثل هذه التجمعات المشتركة؟
لست متأكدا بالضبط سبب فشله عند تبديل الطلب. يبدو أن الرياضيات قد لا تكون قوية إلى & # 39؛ رأسا على عقب & # 39؛ زوج. وتأتي نسبة التحوط من التعريف الرسمي للتكامل المشترك، أي أنه بالنسبة لبعض b و u_t = y_t - b * x_t، u_t ثابت (المتوسط ​​يبقى نفسه). لذلك نحن نحاول تقدير ب المعلمة في كل التجارة بحيث يمكننا إنتاج صحيح الانجراف ثابتة بين اثنين من الأوراق المالية. يمكن أن يكون الحال هو أن اثنين من سوينغريغاتد سلبا، ما إذا كان هناك سبب اقتصادي قوي لهذا أنا لست متأكدا. قد تحاول وضع قيود على عدم التداول عندما يكون لديك مناصب قصيرة أو مزدوجة مزدوجة، أو تستخدم طريقة تقدير أفضل ل b (المزيد من نقاط البيانات على سبيل المثال).
كل القضايا التي تثيرها هي تحسينات متطورة جدا، وجعل هذه التحسينات على الخوارزمية يمكن أن يؤدي إلى شيء جيد جدا. أنا لا أقوم بتقليص الحلول المجففة، لأنك الآن ترقص حول حافة ما هو معروف عن التداول الخوارزمي. وهناك الكثير من ذلك وصولا إلى اختبار صارم أساليب معالجة الإشارات المختلفة لمعرفة أي العائد أفضل من أداء العينة. أيضا، كما قلت، من المهم أن تدع المنطق الاقتصادي يدفع إلى إنشاء نموذجك.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
شكرا لردك السريع.
هذا هو في الواقع استجابة قيمة جدا، كما كنت أخشى أنني قد غاب عن شيء واضح.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
هنا هو موقع درجة الحرارة التي تشابه المعلومات الحركة، والتي هي عن نفس فكرة أزواج. ستوكا هو الأسهم التي تقارن، الصف هو كيف هذا الزوج صفوف لجميع الأزواج، (عدد الصف). أنه يحتوي فقط على معلومات لأعلى 5000 أو نحو ذلك أزواج.
يتم سحب البيانات من الفترة من أغسطس 2018 إلى فبراير 2018 وهو متوسط ​​كل يوم.
(تغيير إير إلى الرمز المطلوب)
الفكرة وراء الخوارزمية ليست في الواقع لتداول أزواج، ولكن هو لتشابه كيف يتحرك الزوج. سأترك موقع الاختبار هذا لبضعة أسابيع.
شكرا ديلاني. انها خطوة انطلاق كبيرة لتقنية تداول الزوج.
أنا أعمل على قطعة مفقودة من هذه الاستراتيجية التي هي كيفية استخدام بيئة البحث كوانتوبيان لإيجاد أزواج الإحصاء المشترك المشترك / إتف أزواج من الكون كله أو من نفس القطاعات. بعد إنشاء أزواج جيدة، ثم يمكنني استخدام دفتر الملاحظات التي قدمت لمزيد من التحليل و باكتست.
هل هناك أي اقتراح بالنسبة لي؟
لدي سؤال عن أزواج التداول هذه.
كيف تتعامل مع متطلبات المعالجة الكبيرة؟
أنا ترميز بعض الاختبارات للتكامل المشترك والنتائج لكل مجموعة يستغرق حوالي 1 ثانية.
يمكنني الحصول على هذا مع أسفل المعالجة المتوازية وتخزين البيانات محليا ولكن الكون من 2000 الأسهم سوف لا تزال لديها 4000000 مجموعات المحتملة.
ربما لافتا إلى واضح، ولكن.
أداة ما قبل الفرز، أو ما قبل الفرز القيام به بالنسبة لك مقابل رسوم.
عندما كنت أبحث هذا النوع من الشيء قبل بضع سنوات، سلال 3 و 4 من بضع مئات من إتفس استغرق أشهر على بلدي ماك بوك. وكانوا جميعا في الغالب القمامة، على الرغم من أنني لم يذهب في الواقع من خلال كل منهم. ربما يجب.
إذا كنت أتذكر بشكل صحيح، كان ذلك تركيبات 1.6T، أو شيء من هذا القبيل.
الصيغة هي R إلى الاسترليني S، مقسوما على S!
لذلك، ل 4000 الأسهم، سيكون.
(4000 x3999) / 2! أو، حوالي 8 ملايين زوجا مصنوعة من 4000 الأسهم النموذجية. ل 3 أسهم تعتبر معا، سيكون هناك 4000 × 3999 × 3998/3!
يمكنك تقليم شجرة ممكن بسهولة بسهولة على الرغم من. وأعتقد أن معظم الأسهم تتصرف كما لو كانت حقا إتفس (في السوق بطريقة محايدة للنظر في ذلك فقط) ويمكن أن تمثل من قبل مجموعة من الأسهم الأخرى، التي تتحرك مع نفس الأساسيات. 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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
Cool. 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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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' مجلد. 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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2018.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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 2018.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
شكرا جزيلا. 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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
شكر! 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!
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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.
أتمنى أن يساعدك هذا.
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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
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 email. Please don't copy anything from the email 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?
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.

دروس.
See also documentation, videos and chat.
Jing is a Quantitative Developer at QuantConnect. She has a Masters in Financial Mathematics from John Hopkins and previous has worked in Northeast Securities doing quantitative research.
المقالات الأخيرة.
Pairs Trading – Copula vs Cointegration.
In Strategy Tutorials, Published on June 13, 2017.
We investigate two pairs trading methods and compare the results. Pairs trading involves in investigating the dependence structure between two highly correlated assets. With the assumption that mean reversion will occur, long or short positions are entered in the opposite direction when there is a price divergence. Typically the asset price distribution is modeled by a Gaussian distribution of return series but the joint normal distribution may fail to catch some key features of the dependence of stock pairs' price like tail dependence. We investigate using copula theory to identify these trading opportunities.
In this tutorial, we will discuss the basic framework of copula from the mathematical perspective and explain how to apply the approach in pairs trading. The implementation of the algorithm is based on based on the paper Trading strategies with copulas [1] Stander Y, Marais D, Botha I. Trading strategies with copulas[J]. Journal of Economic and Financial Sciences, 2018, 6(1): 83-107. Online Copy from Stander Y, Marais D, Botha I(2018). We compare the performance of the copula pairs trading strategy with the co-integration pairs trading method based on the paper Statistical arbitrage trading strategies and high-frequency trading from Hanson T A, Hall J R. (2018) [2] Hanson T A, Hall J R. Statistical arbitrage trading strategies and high-frequency trading[J]. 2018. . The co-integration technique assumes a co-integration relationship between paired equities to identify profitable trading opportunities. The empirical results suggest that the copula-based strategy is more profitable than the traditional pairs trading techniques.
Framework of Copula.
1. Definition.
Given a random vector , its marginal cumulative distribution functions (CDFs) are . By applying the probability integral transform to each component, the marginal distributions of are uniform (from Wikipedia).
Then the copula of is defined as the joint cumulative distribution function of , for which the marginal distribution of each variable U is uniform as .
Copulas function contains all the dependency characteristics of the marginal distributions and will better describe the linear and non-linear relationship between variables, using probability. They allow the marginal distributions to be modeled independently from each other, and no assumption on the joint behavior of the marginals is required. [3] Rad H, Low R K Y, Faff R. The profitability of pairs trading strategies: distance, cointegration and copula methods[J]. Quantitative Finance, 2018, 16(10): 1541-1558.online copy.
2. Bivariate Copulas.
Since this research focuses on bivariate copulas (for pairs trading we have 2 random variables) some probabilistic properties are specified.
Let X and Y be two random variables with cumulative probability function and . which are uniformly distributed. Then the copula function is . Taking the partial derivative of the copula function over U and V would give the conditional distribution function as follows:
3. Archimedean Copulas.
There are many copula functions that enable us to describe dependence structures between variables, other than the Gaussian assumption. Here we will focus three of these; the Clayton , Gumbel and Frank copula formulas from the Archimedean class.
Archimedean copulas [4] Mahfoud M, Michael M. Bivariate Archimedean copulas: an application to two stock market indices[J]. BMI Paper, 2018. Online Copy are based on the Laplace transforms φ of univariate distribution functions. They are constructed by a particular generator function [5] LANDGRAF N, SCHOLTUS K, DIRIS D R B. High-Frequency copula-based pairs trading on US Goldmine Stocks[J]. 2018. .
The probability density function is:
Where is the inverse of the second derivative of the generator function.
Genest and MacKay (1986) [6] Genest, C. and MacKay, J., 1986, The Joy of Copulas: Bivariate Distributions with Uniform Marginals, The American Statistician, 40, 280-283 proved that the relation between the copula generator function and Kendall rank correlation tau in the bivariate case can be given by:
So we can easily estimate the parameter in Archimedean copulas if we know Kendall’s tau rank measure and the generator function. Please refer to step 3 to see the formulas.
Part I: Copula Method.
ETFs have many different stock sectors and asset classes which provide us a wide range of pairs trading candidates. Our data set consists of daily data of the ETFs traded on the NASDAQ or the NYSE.
We use the first 3 years of data to choose the best fitting copula and asset pair ("training formation period"). Next, we use a period of 5 years from 2018 to 2017 ("the trading period"), to execute the strategy. During the trading period we use a rolling 12 month window of data to get the copula parameters ("rolling formation period").
Step 1: Selecting the Paired Stocks.
The general method of pair selection is based on both fundamental and statistical analysis. [7] Jean Folger . Pairs Trading Example Online Copy.
1) Assemble a list of potentially related pairs.
Any random pairs could be correlated. It is possible that those variables are not causally related to each other, but because of a spurious relationship due to either coincidence or the presence of a certain third, unseen factor. Thus, it is important for us to start with a list of securities that have something in common. For this demonstration, we choose some of the most liquid ETFs traded on the Nasdaq or the NYSE. The relationship for those potentially related pairs could be due to an index, sector or asset class overlap. مثلا QQQ and XLK are two ETFs which track the market leading indices.
2) Filter the trading pair with statistical correlation.
To determine which stock pairs to include in the analysis, correlations between the pre-selected ETF pairs are analyzed. Below are three types of correlation measures we usually use in statistics:
= number of concordant.
= number of discordant.
= the difference between the ranks of corresponding values and.
We can get these coefficients in Python using functions from the stats library in SciPy. The correlations have been calculated using daily log stock price returns during the training formation period. We found the 3 correlation techniques give the paired ETFs the same correlation coefficient ranking. The Pearson correlation assumes that both variables should be normally distributed. Thus here we use Kendall rank as the correlation measure and choose the pairs with the highest Kendall rank correlation to implement the pairs trading.
We get the daily historical closing price of our ETFs pair by using the History function and converting the prices to a log return series. Let and denote the historical stock price series for stock x and stock y. The log returns for the ETFs pair are given by:
t = 1,2. n where n is the number of price data.
Step 2: Estimating Marginal Distributions of log-return.
In order to construct the copula, we need to transform the log-return series and to two uniformly distributed values u and v. This can be done by estimating the marginal distribution functions of and and plugging the return values into a distribution function. As we make no assumptions about the distribution of the two log-return series, here we use the empirical distribution function to approach the marginal distribution and . The Python ECDF function from the statsmodel library gives us the Empirical CDF as a step function.
Step 3: Estimating Copula Parameters.
As discussed above, we estimate the copula parameter theta by the relationship between the copula and the dependence measure Kendall’s tau, for each of the Archimedean copulas.
Step 4: Selecting the Best Fitting Copula.
Once we get the parameter estimation for the copula functions, we use the AIC criteria to select the copula that provides the best fit in algorithm initialization.
where is the log-likelihood function and k is the number of parameters, here k=1.
The density functions of each copula function are as follows:
The copula that provides the best fit is the one that corresponds to the lowest value of AIC criterion. The chosen pair is "QQQ" & "XLK".
Step 5: Generating the Trading Signals.
The copula functions include all the information about the dependence structures of two return series. According to Stander Y, Marais D, Botha I(2018) [8] Stander Y, Marais D, Botha I. Trading strategies with copulas[J]. Journal of Economic and Financial Sciences, 2018, 6(1): 83-107. Online Copy , the fitted copula is used to derive the confidence bands for the conditional marginal distribution function of and , that is the mispricing indexes. When the market observations fall outside the confidence band, it is an indication that pairs trading opportunity is available. Here we choose 95% as the upper confidence band, 5% as the lower confidence band as indicated in the paper. The confidence level was selected based on a back-test analysis in the paper that shows using 95% seems to lead to appropriate trading opportunities to be identified.
Given current returns of stock X and stock Y, we define the "mis-pricing indexes" are:
For further mathematical proof , please refer to Xie W, Wu Y(2018) [9] Xie W, Wu Y. Copula-based pairs trading strategy[C]//Asian Finance Association (AsFA) 2018 Conference. doi. 2018, 10.
The conditional probability formulas of bivariate copulas can be derived by taking partial derivatives of copula functions shown in Table 1. The results are as follows:
After selection of trading pairs and the best-fitted copulas, we take the following steps for trading. Please note we implement the Steps 1, 2, 3 and 4 on the first day of each month using the daily data for the last 12 months, which means our empirical distribution functions and copula parameters theta estimation are updated once a month. In summary each month:
During the 12 months' rolling formation period, daily close prices are used to calculate the daily log returns for the pair of ETFs and then compute Kendall's rank correlation. Estimate the marginal distribution functions of log returns of X and Y, which are ecdf_x and ecdf_y separately. Plug Kendall's tau into copula parameter estimation functions to get the value of theta. Run linear regression over the two price series. The coefficient is used to determine how many shares of stock X and Y to buy and sell. For example, if the coefficient is 2, for every X share that is bought or sold, 2 units of Y are sold or bought.
Finally during the trading period, each day we convert today's returns to u and v by using empirical distribution functions ecdf_x and ecdf_y. After that, two mispricing indexes are calculated every trading day by using the estimated copula C. The algorithm constructs short positions in X and long positions in Y on the days that and . It constructs short position in Y and long positions in X on the days that and .
Part II: Cointegration Method.
For the cointegration pairs trading method, we choose the same ETF pair "GLD" & "DGL". There is no need to choose a copula function so there is only a 12 month rolling formation period. The trading period is 5 years from January 2018 to May 2017.
Step 1: Generate the Spread Series.
At the start of each month, we generate the log price series of two ETFs with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data.
For equities X and Y, we run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Step 2: Compute the Threshold.
Using the standard deviation of spread during the rolling formation period, a threshold of two standard deviations is set up for the trading strategy as indicated in the paper.
Step 3: Set up the Trading Signals.
On each trading day, we enter a trade whenever the spread moves more than two standard deviations away from its mean. In other words, we construct short positions in X and long positions in Y on the day that spread>mean+2*std. We construct short positions in Y and long positions in X on the day that spread<mean-2*std. The trade is exited if the spread reverts to its equilibrium (defined as less than half a standard deviation from zero spread).
The value of mean and standard deviation are calculated from the rolling formation period and will be updated once a month.
استنتاج.
Ultimately pairs trading intends to capture the price divergence of two correlated assets through mean reversion. Our results demonstrate that the copula approach for pairs trading is superior to the conventional cointegration method because it is based on the probability of the dependence structure, vs cointegration which relies on simple linear regression variance from normal pricing. We found through testing the performance of the copula method less sensitive to the starting parameters. Because the cointegration method relies on standard distribution and the ETF pairs had low volatility there were few trading opportunities.
Generally, ETFs are not very volatile and so mean-reversion did not provide many trading opportunities. There are only 39 trades during 5 years for cointegration method.
It is observed that the use of copula in pairs trading provides more trading opportunities as it does not require any rigid assumptions [10] Liew R Q, Wu Y. Pairs trading: A copula approach[J]. Journal of Derivatives & Hedge Funds, 2018, 19(1): 12-30. .
Backtest for copula method.
المساهمين.
المراجع.
`Hi Jing Wu. Thank you for an excellent article. I have a question, but it might be because I am misunderstanding your Python code (my background is in C#). The theory states that the log return series is given by ln(P_x, t / P_x, t-1), however in your code it seems that you are returning only ln(P_x, t), in the following line of code: np. log([float(z) for z in close_price]). Please let me know what I am missing. شكرا لكم.
Are you talking about the cointegration? Theoretically ln(Pt) should be used instead if log returns.
Sorry, a typo for my last reply:
Please ignore my previous comment/question, I realize the “diff” function takes care of this – Maths 101.
Hi Jing Wu, I have backtested your strategy from the period of 2018-01-01 to 2017-09-11. However, from around Sep 2018 onward, beta, net holdings and leverage seem to be constant. Is there any intuition to that? I don’t think the code is broken, but I am just curious to see what the intuition would be to cause such an outcome.
That might because there is no new trade at that time. For pairs trading that means the trading condition is not triggered.
Thank you very much for this very interesting post. It’s very helpful to have all the reasoning and formula so clearly explained and synthesized.
I have 2 remarks regarding the algo though:
+ the Gumbel fit done on the calibration set [2006 – 2009] does not work. This does not stop the algo though and the latter chooses the Frank copula in the end but it only decides using AIC for Frank and Clayton. The reason why the fit on Gumbel does not work comes from 2 divisions by 0, owing to the u or v values.
+ a post above mentions the very high beta of the algo and I agree it’s surprising for a pair strategy. This high beta is particularly stricking when simply comparing the algo results and the S&P. Local corrections of US Stocks in Q3-2018 and Q1-2018 are visible on the copula strat as if the latter was simply long equities. I took the liberty to compute the day by day net position in each component of the selected pair [i. e. XLK and QQQ]. It appears that from end 2018 until the end the algo is LONG BOTH ETFs and barely changes the position. I might be totally wrong but I think this explains the beta, the net holdings and the suddenly dropping size of trades.
Hi Jing Wu, I have backtested your strategy but I don’t seem to grasp how exactly the positions are made. According to Trade tab only small quantities of underlying assets are traded.
My reasoning is this. Suppose I have $100 000 and there’s a signal from the copulas to buy A (currently prices at $10) and short B (currently priced at $20) . Do I buy 10 000 shares of A and short 5 000 shares of B?
How long will I be in this position? Till the end of the day/next day or until another signal occurs? شكرا لكم.
Hi Fraty, yes here I allocate 40% capital in each stock. But the ratio of stock A and B are based on the regression coefficient of the historical price of two assets, not just the price at the trading day. The position is changed until another signal occurs.
Hello Jing, Thank you ver much for your excellent article and for presenting the method applying Copula to pair trading 🙂
Regarding the trading signals you mentioned that “we construct short positions in X and long positions in Y on the day that spread>mean+2*std. We construct short positions in Y and long positions in X on the day that spread<mean-2*std."
Since we are regressing Y on X, then if the "normalized"spread, (spread-mean)/sd, is wider than two standard deviations, this means that Y is out-performing X and hence we would want to short the spread, meaning we go short on Y (which is the outperforming stock) and Long X (which is the undersperforming stock).
Hello I am a student study pair trading, and I’m only beginner,
I wanna Run your code and understand the logic, but I can’t see.
all of your code.. if you mind ask you send to me complete code.
I’m not so good at english because I’m Korean Sorry about that !
I hope that your reply. شكرا.
The code is at the end of the page. Just click the ‘code’ tab of the attached backtest or clone the algorithm you will see the code.
Nice work. Sometimes we might be interested in when and why the assumption of mean reversion holds. It would be tempting to introduce new ideas to confirm mean reversion property at trading times. Your work is amazing, hope it better.
ملصق ممتاز. I am not a python programmer so am pulling my hair out converting this to MATLAB. But, in the following lines of code it looks to me like the order of calculating the log returns are different:
1. logreturn[self. ticker[j]] = np. diff(np. log([float(z) for z in close]))
2. return_x = np. log(float(self. price_list[self. syl[0]][-1]/self. price_list[self. syl[0]][-2]))
In (1) the log of the price is differenced but in (2) the difference is logged?
(1) and (2) are the same because log(A/B) = log(A) – log(B)
Can you please explain what the following lines do?
% Convert the two returns to uniform values u and v using the empirical distribution functions.
Presumably it is not simply: ecdf_x, ecdf_y = ECDF(x), ECDF(y)?

Gekko Quant – Quantitative Trading.
Quantitative Trading, Statistical Arbitrage, Machine Learning and Binary Options.
آخر الملاحة.
Statistical Arbitrage – Trading a cointegrated pair.
In my last post gekkoquant/2018/12/17/statistical-arbitrage-testing-for-cointegration-augmented-dicky-fuller/ I demonstrated cointegration, a mathematical test to identify stationary pairs where the spread by definition must be mean reverting.
In this post I intend to show how to trade a cointegrated pair and will continue analysing Royal Dutch Shell A vs B shares (we know they’re cointegrated from my last post). Trading a cointegrated pair is straight forward, we know the mean and variance of the spread, we know that those values are constant. The entry point for a stat arb is to simply look for a large deviation away from the mean.
A basic strategy is:
If spread(t) >= Mean Spread + 2*Standard Deviation then go Short If spread(t) <= Mean Spread – 2*Standard Deviation then go Long.
If spread(t) >= nDay Moving Average + 2*nDay Rolling Standard deviation then go Short If spread(t) <= nDay Moving Average – 2*nDay Rolling Standard deviation then go long.
If spread(t) <= Mean Spread + 2*Std AND spread(t-1)> Mean Spread + 2*Std If spread(t) >= Mean Spread – 2*Std AND spread(t-1)< Mean Spread – 2*Std Advantage is that we only trade when we see the mean reversion, where as the other models are hoping for mean reversion on a large deviation from the mean (is the spread blowing up?)
This post will look at the moving average and rolling standard deviation model for Royal Dutch Shell A vs B shares, it will use the hedge ratio found in the last post.
Sharpe Ratio Shell A & B Stat Arb Shell A.
Annualized Sharpe Ratio (Rf=0%):
Shell A&B Stat Arb 0.8224211.
Shell A 0.166307.
The stat arb has a Superior Sharpe ratio over simply investing in Shell A. At a first glance the sharpe ratio of 0.8 looks disappointing, however since the strategy spends most of it’s time out of the market it will have a low annualized sharpe ratio. To increase the sharpe ratio one can look at trading higher frequencies or have a portfolio pairs so that more time is spent in the market.
22 thoughts on “ Statistical Arbitrage – Trading a cointegrated pair ”
it also means that when identified the maximum divergence i can take position in derivatives like options?
-selling ATM Call option on first stock.
-buy Call option on the second one.
or with a BacKSpreadCall on the first and a BackSpreadPut on the second so I can set the protections and I can roll them if they go out control…
The short positions should be moneyness ATM or lightly OTM in my opinion.
What do yo think about?
Did you tried using Johansen’s testing approach in order to perform a more rigorous testing of cointegration? What do you think about combining Engle-Granger with Johansen?
The spread in the above does not oscillate around it mean, ideally, a cointegrated pair should trade sideways not in a trending manner as shown above….your write-up was perfect on proper cointegration you demonstrated. but this spread is not a perfect spread.
I 100% agree with you.
However for practical purposes as long as the mean reversion happens faster than the mean changes then you’ll do well.
I guess that’s something I’ve missed, how to quantify the half life/reversion speed.
Please note that in the above demo the look back period is 90days. This is fairly short. Choosing 200 days will result in a mean that is less responsive / changes direction. It will most likely increase the size of the standard deviation bands and result in less trades per year. This usually results in a lower Sharpe ratio.
Very interesting post. Would love to see the implementation on a basket of pairs.
I do some changes in your programme to calculate the bollinger bands and I wanna know why you’re put the Standard deviation to the right? (movingStd = rollapply(spread, lookback, sd, align=”right”, na. pad=TRUE))
OK thank you for answering!
Your blog give me the chance to implement and build more quickly my stat arb strategy.
I am going to test different models for statistical arbitrage. I keep all the visitors in the loop!
In your program, the martingale effect is not here. How can I add this effect?
I am running my iwn backtests with differents programs (Excel, R et ProRealTime (a french platform)) and in order to do some comparison, I need to add the martingale effect.
Thanks for the clarification. By the same argument, rollmean has to have the same: rollmean(spread, lookback, na. pad=TRUE, align=’right’)
With this new modification the Sharpe ratio drops dramatically ..
Great stuff!! I think there are two bugs in your code, though. First one is in calculation of moving average. You forgot to set align parameter to “right” (like you do for standard deviation). Function uses default “center” and your data – spread and moving average are not aligned. You can see this from the plot as well. Moving average ends 45 days before the spread. Second bug is in calculation of trading returns. I think you should take return from the next day as we enter the position at the closing price.
Thanks for your elegant code. I noticed that your line of code:
is meant to apply the function shortPositionFunc to (-1*aboveUpperBand+belowMAvg).
However, the function shortPositionFunc takes two arguments x and y.
Is there any typo in the code?
Thank you for your clarification!
Thanks Gekko for the backtesting code. It is very useful. Couple of comments below:
1) Another reader has already commented about this above. movingAvg needs to be amended by adding align=”right” in order to have the first moving avg number on day 90:
movingAvg = rollmean(spread, lookback, align=”right”, na. pad=TRUE)
2) since we enter trades at end of day, the return on trade date shouldn’t count. we can simply shift every element in the “positions” vector down by using the “shift” function in the taRifx library.
Also, I don’t believe daily return is (aRet – stockPair$hedgeRatio*bRet). Imagine if you had a large hedge ratio, i. e. if stock A is priced at $100 and stock B is priced at $10, then the hedgeRatio would be in the neighborhood of 10. Since aRet and bRet are in % terms, the formula won’t work. Daily return should be aRet – bRet * (ratio between dollar neutral ratio vs hedge ratio).
#Calculate spread daily ret.
dailyRet <- aRet – bRet*hedgeRatioOVERdollarNeutralRatio.
tradingRet <- dailyRet * shift(positions,-1)
I am looking for new strategies in equity pair trading that improve the standard cointegration approach (for instance I started looking into the pair trading with copulas, which still seems an “unstable” alternative to cointegration). Do you have any new paper to suggest me? Thank you very much and congrats for the great blog.
The second half of the book goes through lots of more advanced techniques for hedging a portfolio / finding stationary pairs.
i am a bit confused in this step.
when i plotted the longPositions and ShortPositions along with the spread, bands and moving average lines found then there are consecutive long signals and short signals. According to my understanding.
longPostions <- if spread is below lowerband.
longExit <- if spread is above movAvg while long.
shortPostions <- if spread is above upperband.
shortExit <- if spread is below movAvg while short.
is this same thing your code is doing. Please help me understand this part.
Hi Gekko, I read the books of EP Chan that talks about this topic and I a little bit confused about mean reservion. When two assets ara cointegrated we are supposing that they will come back to their mean, but their moving average or their total mean in a fixed period? I’m giving better results using static parameters than using bollinger bands. I will show you an image with my doubt. prntscr/51jofw Could you write another article of mean reversion! Thanks for all.
Hi Gekko. Great Code. Could you closer explain an idea behind this cappedCumSum function ? I do not understand the moment when you are specifing two input variables, but in Reduce() function is only one parameter, – is it because of 0?
There is a mistake. Your algorithm looks in the future, the problem in rollmean function. Algorithm using moving average from future days to close position.

Cointegration in Forex Pairs Trading.
Cointegration in forex pairs trading is a valuable tool. For me, cointegration is the foundation for an excellent market-neutral mechanical trading strategy that allows me to profit in any economic environment. Whether a market is in an uptrend, downtrend or simply moving sideways, forex pairs trading allows me to harvest gains year-round.
A forex pairs trading strategy that utilizes cointegration is classified as a form of convergence trading based on statistical arbitrage and reversion to mean. This type of strategy was first popularized by a quantitative trading team at Morgan Stanley in the 1980s using stock pairs, although I and other traders have found it also works very well for forex pairs trading, too.
Forex pairs trading based on cointegration.
Forex pairs trading based on cointegration is essentially a reversion-to-mean strategy. Stated simply, when two or more forex pairs are cointegrated, it means the price spread between the separate forex pairs tends to revert to its mean value consistently over time.
It’s important to understand that cointegration is not correlation. Correlation is a short-term relationship regarding co-movements of prices. Correlation means that individual prices move together. Although correlation is relied upon by some traders, by itself it’s an untrustworthy tool.
On the other hand, cointegration is a longer-term relationship with co-movements of prices, in which the prices move together yet within certain ranges or spreads, as if tethered together. I’ve found cointegration to be a very useful tool in forex pairs trading.
During my forex pairs trading, when the spread widens to a threshold value calculated by my mechanical trading algorithms, I “short” the spread between the pairs’ prices. In other words, I’m betting the spread will revert back toward zero due to their cointegration.
Basic forex pairs trading strategies are very simple, especially when using mechanical trading systems: I choose two different currency pairs which tend to move similarly. I buy the under-performing currency pair and sell the out-performing pair. When the spread between the two pairs converges, I close my position for a profit.
Forex pairs trading based on cointegration is a fairly market-neutral strategy. As an example, if a currency pair plummets, then the trade will probably result in a loss on the long side and an offsetting gain on the short side. So, unless all currencies and underlying instruments suddenly lose value, the net trade should be near zero in a worst-case scenario.
By the same token, pairs trading in many markets is a self-funding trading strategy, since the proceeds from short sales can sometimes be used to open the long position. Even without this benefit, cointegration-fueled forex pairs trading still works very well.
Understanding cointegration for forex pairs trading.
Cointegration is helpful for me in forex pairs trading because it lets me program my mechanical trading system based on both short-term deviations from equilibrium prices as well as long-term price expectations, by which I mean corrections and returning to equilibrium.
To understand how cointegration-driven forex pairs trading works, it’s important to first define cointegration then describe how it functions in mechanical trading systems.
As I’ve said above, cointegration refers to the equilibrium relationship between sets of time series, such as prices of separate forex pairs that by themselves aren’t in equilibrium. Stated in mathematical jargon, cointegration is a technique for measuring the relationship between non-stationary variables in a time series.
If any two or more time series each have a root value equal to 1, but their linear combination is stationary, then they are said to be cointegrated.
As a simple example, consider the prices of a stock-market index and its related futures contract: Although the prices of each of these two instruments may wander randomly over brief periods of time, ultimately they will return to equilibrium, and their deviations will be stationary.
Here’s another illustration, stated in terms of the classic “random walk” example: Let’s say there are two individual drunks walking homeward after a night of carousing. Let’s further assume these two drunks don’t know each other, so there’s no predictable relationship between their individual pathways. Therefore, there is no cointegration between their movements.
In contrast, consider the idea that an individual drunk is wandering homeward while accompanied by his dog on a leash. In this case, there is a definite connection between the pathways of these two poor creatures.
Although each of the two is still on an individual pathway over a short period of time, and even though either one of the pair may randomly lead or lag the other at any given point in time, still, they will always be found close together. The distance between them is fairly predictable, thus the pair are said to be cointegrated.
Returning now to technical terms, if there are two non-stationary time series, such as a hypothetical set of currency pairs AB and XY, that become stationary when the difference between them is calculated, these pairs are called an integrated first-order series – also call an I(1) series.
Even though neither of these series stays at a constant value, if there is a linear combination of AB and XY that is stationary (described as I(0)), then AB and XY are cointegrated.
The above simple example consists of only two time series of hypothetical forex pairs. Yet, the concept of cointegration also applies to multiple time series, using higher integration orders… Think in terms of a wandering drunk accompanied by several dogs, each on a different-length leash.
In real-world economics, it’s easy to find examples showing cointegration of pairs: Income and spending, or harshness of criminal laws and size of prison population. In forex pairs trading, my focus is on capitalizing on the quantitative and predictable relationship between cointegrated pairs of currencies.
For example, let’s assume that I’m watching those two cointegrated hypothetical currency pairs, AB and XY, and the cointegrated relationship between them is AB – XY = Z, where Z equals a stationary series with a mean of zero, that is I(0).
This would seem to suggest a simple trading strategy: When AB – XY > V, and V is my threshold trigger price, then the forex pairs trading system would sell AB and buy XY, since the expectation would be for AB to decrease in price and XY to increase. Or, when AB – XY < - V, I would expect to buy AB and sell XY.
Avoid spurious regression in forex pairs trading.
Yet, it’s not as simple as the above example would suggest. In practice, a mechanical trading system for forex pairs trading needs to calculate cointegration instead of just relying on the R-squared value between AB and XY.
That’s because ordinary regression analysis falls short when dealing with non-stationary variables. It causes so-called spurious regression, which suggests relationships between variables even when there aren’t any.
Suppose, for example, that I regress 2 separate “random walk” time series against each other. When I test to see if there’s a linear relationship, very often I will find high values for R-squared as well as low p-values. Still, there’s no relationship between these 2 random walks.
Formulas and testing for cointegration in forex pairs trading.
The simplest test for cointegration is the Engle-Granger test, which works like this:
Verify that AB t and XY t are both I(1) Calculate the cointegration relationship [XY t = aAB t + e t ] by using the least-squares method Verify that the cointegration residuals e t are stationary by using a unit-root test like the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test.
A detailed Granger equation:
I(0) describes the cointegration relationship.
XY t-1 − βAB t-1 describes the extent of the disequilibrium away from the long-run, while αi is both the speed and direction at which the currency pair’s time series corrects itself from the disequilibrium.
When using the Engle-Granger method in forex pairs trading, the beta values of the regression are used to calculate the trade sizes for the pairs.
When using the Engle-Granger method in forex pairs trading, the beta values of the regression are used to calculate the trade sizes for the pairs.
Error correction for cointegration in forex pairs trading:
When using cointegration for forex pairs trading, it’s also helpful to account for how cointegrated variables adjust and return to the long-run equilibrium. So, for example, here are the two sample forex pairs’ time series shown autoregressively:
Forex pairs trading based on cointegration.
When I use my mechanical trading system for forex pairs trading, the setup and execution are fairly simple. First, I find two currency pairs which seem like they may be cointegrated, such as EUR/USD and GBP/USD.
Then, I calculate the estimated spreads between the two pairs. Next, I check for stationarity using a unit-root test or another common method.
I make sure that my inbound data feed is working appropriately, and I let my mechanical trading algorithms create the trading signals. Assuming I’ve run adequate back-tests to confirm the parameters, I’m finally ready to use cointegration in my forex pairs trading.
I’ve found a MetaTrader indicator which offers an excellent starting point to build a cointegration forex pairs trading system. It looks like a Bollinger Band indicator, yet in fact the oscillator shows the price differential between the two different currency pairs.
When this oscillator moves toward either the high or low extreme, it indicates that the pairs are decoupling, which signals the trades.
Still, to be sure of success I rely on my well-built mechanical trading system to filter the signals with the Augmented Dickey-Fuller test before executing the appropriate trades.
Of course, anyone who wants to use cointegration for his or her forex pairs trading, yet lacks the requisite algo programming skills, can rely on an experienced programmer to create a winning expert advisor.
Through the magic of algorithmic trading, I program my mechanical trading system to define the price spreads based on data analysis. My algorithm monitors for price deviations, then automatically buys and sells currency pairs in order to harvest market inefficiencies.
Risks to be aware of when using cointegration with forex pairs trading.
Forex pairs trading is not entirely risk-free. Above all, I keep in mind that forex pairs trading using cointegration is a mean-reversion strategy, which is based on the assumption that the mean values will be the same in the future as they were in the past.
Although the Augmented Dickey-Fuller test mentioned previously is helpful in validating the cointegrated relationships for forex pairs trading, it doesn’t mean that the spreads will continue to be cointegrated in the future.
I rely on strong risk management rules, which means that my mechanical trading system exits from unprofitable trades if or when the calculated reversion-to-mean is invalidated.
When the mean values change, it’s called drift. I try to detect drift as soon as possible. In other words, if the prices of previously-cointegrated forex pairs begin to move in a trend instead of reverting to the previously-calculated mean, it’s time for the algorithms of my mechanical trading system to recalculate the values.
When I use my mechanical trading system for forex pairs trading, I use the autoregressive formula mentioned earlier in this article in order to calculate a moving average to forecast the spread. Then, I exit the trade at my calculated error bounds.
Cointegration is a valuable tool for my forex pairs trading.
Using cointegration in forex pairs trading is a market-neutral mechanical trading strategy that lets me trade in any market environment. It’s a smart strategy that’s based on reversion to mean, yet it helps me avoid the pitfalls of some of the other reversion-to-mean forex trading strategies.
Because of its potential use in profitable mechanical trading systems, cointegration for forex pairs trading has attracted interest from both professional traders as well as academic researchers.
There are plenty of recently-published articles, such as this quant-focused blog article, or this scholarly discussion of the subject, as well as plenty of discussion among traders.
Cointegration is a valuable tool in my forex pairs trading, and I highly recommend that you look into it for yourself.
Tommaso Sillian says.
مادة جيدة جدا. It is inspiring. Thanks for writing it!
Harish Nachnani says.
Correlation is also applied in stocks (equities). ماهو الفرق؟ Can the above process be applied to stocks?
Eddie Flower says.
Yes, the same process can be applied to stocks as well as to derivatives. Since there is such a large universe of stocks when compared with forex pairs, there should be a larger number of potential opportunities for trading. With the number-crunching power of today’s trading systems, many sets of relationships can be examined quickly, in real time. Cointegration can also be used by options traders; it may be expected to produce results like the popular Coca Cola-Pepsi spreads in which the price relationships between certain stocks/options lets traders engage in fairly low-risk plays with a fairly good chance of winning.
Harish Nachnani says.
Do you trade intra day or over weeks using this strategy? Also, what programming language would you recommend. R does take time to run calculations and if it is intra day trade, latency comes into play.
The programming language doesn’t matter for end of day trading. Any major language like Perl, Python, C/C++ and C# is fine. R can be extremely fast but it slows down if it’s forced to dynamically allocate memory.
I trade using daily charts, and I stay in most trades for a couple of days to a couple of weeks. Shaun is an expert programmer, and I always trust his judgment to use the best programming language to obtain the best results for a given trading strategy. In fact, Shaun can create a well-balanced, winning program to leverage cointegration and other factors as well. If you’d like a quote, please contact him directly at info@onestepremoved.
Chris Zimmer says.
There is some interest in an implementation of this for MT4. If you can you provide some specifics on your implementation of this strategy in code, please send to czimmer@onestepremoved.
I am doing a small project on cointegration strategies in FX for my MSc. I believe you ran cointegration tests on a lot of currency pairs. Which ones did you find to be statistically significantly cointegrated?
I don’t think Eddie actually ran the numbers. The article is intended to be an overall guide to the concept, but not quite to the point of being a bona fide strategy.
1) USD/JPY and EUR/CHF.
2) EUR/PLN and EUR/HUF.
3) USD/TRY and USD/ZAR.
4) AUD/USD and NZD/USD.
5) EUR/NOK and EUR/SEK.
I know these ones are quite highly correlated, but that doesn’t imply cointegration.
Camilo Romero says.
There are good forex pairs cointegrated:
I don’t thing USDJPY / EURCHF would be a cointegrated pair because there will not be a market-neutral strategy.
شكرا للمشاركة.
Camilo Romero says.
Has anyone implemented a backtest code using mean reversion strategy?
Should I ajust pip values between two forex pairs?
Has anyone added commission cost to backtest code and got profitable results?
I’m sure someone has, but it’s not something where you’re going to find an obvious answer on short term charts. You may find long term cointegrations, but that’s not research I’ve done.
The only cointegration is between EUR and CHF and between AUD and NZD since are the only intimate trade and economics between this countries and central banks are creating this cointegration.
Not EUR and GBP?
Robert J Armagost says.
Hello Eddie. مقال ممتاز. I have been back testing 10 years of charts thinking ” I can’t be the first person to have thought of this!” when I found this site. Thanks so much for writing this. I don’t feel quite so alone anymore. 🙂 Just wondering which broker you use or do you use multiple brokers. شكرا على وقتك.
Sincerely Robert J. Armagost.
The main broker that I use is Pepperstone and STO (via TopTradr).
Hello Shaun I have been trading this strategy manually. Do have software to automate this? (So I don’t have to get up in the middle of the night anymore) Thanks for your time.
Not off the shelf, but it’s something that we can build. Shoot me an email with your entry and exit rules to get an estimate. info@onestepremoved.
Robert — Thanks for your good feedback. Shaun has the right tools to implement this type of trading strategy, and I entirely agree with his broker recommendations, Thanks again for commenting! EF.