쌍 거래 전략 모델

쌍 무역 예.
장거리 주식 거래자가 시장을 조사하여 적합한 유가 증권을 찾듯이, 쌍 매매자는 잠재적으로 관련된 쌍의 목록으로 시작해야합니다. 이것은 공통적으로 무언가를 가지고있는 유가 증권을 찾기위한 연구를 수반합니다. 그 관계가 섹터 (예 : 자동차 섹터) 또는 자산 (예 : 채권) 때문인지 여부. 무작위 쌍이 이론적으로 상호 연관 될 수 있지만, 공통점이있는 유가 증권에서 상관 관계를 발견 할 가능성이 더 큽니다.
다음 단계는 필터 또는 떨림의 잠재적 쌍 수를 줄일 수있는 수단의 역할을합니다. 한 가지 방법은 상관 계수를 사용하여 두 악기가 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 판단하는 것입니다. 그림 4는 e-mini S & amp; P 500 계약 (빨간색)과 e-mini Dow 계약 (녹색)의 일일 차트를 보여줍니다. 가격 차트 아래에는 상관 계수 (노란색)가 표시됩니다. 차트에서 ES와 YM이 평가 된 기간 동안 0.9 주변의 값으로 상호 연관성이 높다는 것을 알 수 있습니다. ES / YM 쌍을 잠재적 쌍 후보 목록에 보관할 것입니다.
그림 4 e-mini S & amp; P 500 계약 (빨간색)과 e-mini Dow (녹색)는 쌍 거래의 잠재력을 보여줍니다. 상관 계수 (황색)의 정량적 결과를 바탕으로 가격을 시각적으로 확인하면 두 계측기의 상관 관계가 높다는 것을 알 수 있습니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
그림 5 WMT (빨간색)와 TGT (녹색)의 일일 차트는 이것이 이상적인 쌍은 아니라는 것을 보여줍니다 (적어도 테스트 한 기간에는 그렇지 않음). 상관 계수 (노란색)의 결과로 확인 된 가격의 시각적 검토는 두 주식 간의 상관 관계가 없음을 나타냅니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
이 프로세스의 지속적인 구성 요소는 거래 아이디어를 연구 및 테스트하고 쌍을 평가하고 분기점을 정의하는 절대적인 방법을 결정하는 것입니다. 거래자는 무엇을 구성하고 & ldquo; enough & rdquo;와 같은 질문에 대답해야합니다. 트레이드를 시작하는 추세와 다른 점은 무엇입니까? 어떻게 평가 될 것인가? (예를 들어 표준 편차 오버레이와 함께 가격 비율 표시기의 데이터 사용). 일반적으로 거래자는 수량화 가능한 데이터에 초점을 맞춰야합니다. 즉, 가격 비율이 두 표준 편차를 초과 할 때 페어 트레이드를 시작합니다. & rdquo; 그림 6은 두 개의 ETF를 보여줍니다. SPY (빨간색) 및 DIA (녹색) & ndash; 일일 차트. 가격 차트 아래에는 +/- 1 및 2 표준 편차 오버레이 (점선)가있는 스프레드 비율 표시기 (파란색)가 있습니다. 평균은 분홍색으로 나타납니다.
그림 6 ETF 스파이 (빨간색)와 DIA (녹색)의 매일 차트. 스프레드 비율 표시기가 표준 편차 오버레이와 함께 가격 차트 아래에 나타납니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
많은 거래자들이 쌍을 거래 할 때 크기 조정을 위해 달러 중립적 인 방법을 사용합니다. 이 방법을 사용하면 거래의 길고 짧은 쪽이 동일한 금액으로 입력됩니다. 예를 들어, 상인은 주당 100 달러로 거래되는 주식 A와 페어로 거래하고, 주당 50 달러로 거래하는 주식 B를 입력하려고합니다. 달러 중립적 인 입장을 취하기 위해서, 상인은 주식 A의 모든 주식 1에 대해 주식 B의 2 개의 주식을 구입해야합니다. 예를 들면 :
주식 A의 긴 100 주 = 10,000 달러; 주식 B의 짧은 200 주 = 10,000 달러.
실적이 저조한 제품을 구입하고 실적이 좋은 제품을 판매하십시오.
거래 규칙이 충족되면 거래자는 실적이 좋지 않은 보안을 구매하고 동시에 실적이 우수한 보안을 판매합니다. 그림 7에서 스프레드 비율은 두 표준 편차를 초과했으며 ES / YM 쌍에서 거래 설정이 발생했습니다. 여기서, 두 개의 ES 계약으로 긴 포지션이 입력되고, YM에서 두 개의 계약이 동시에 짧게 포지션됩니다.
그림 7 ES / YM 쌍에서 거래가 열립니다. 주문 입력 인터페이스는 화면 왼쪽에 표시됩니다 (ES 용 주문 입력 상자 하나, YM 용 주문 입력 상자). 상단의 수평 적색 선과 녹색 선은 각 위치에 대한 실시간 P / L을 보여줍니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.
대부분의 투자와 마찬가지로, 출구의시기는 무역의 성공에 중요합니다. 보호 중지 손실 명령 및 이익 목표의 사용을 포함하여 거래 쌍에 자금 관리 원칙을 적용하는 것이 중요합니다. 최적의 수준은 일반적으로 광범위한 역사적인 모델링을 통해 결정됩니다. 그림 8은 보수적 인 순이익 수준을 사용하여 종료 된 ES / YM 거래를 보여줍니다.
그림 8 ES / YM 거래는 소기의 순이익으로 종료됩니다. TradeStation으로 생성 된 이미지.

페어 트레이딩 전략 [엑셀 모델]
쌍 무역.
페어 트레이딩은 하나의 주식 / 자산의 긴 포지션과 통계적으로 관련된 다른 주식 / 자산의 포지션을 상쇄시키는 트레이딩 전략입니다. 페어 트레이딩은 가격이 역사적인 추세로 돌아갈 것을 의미하는 평균 반전 전략입니다.
이 Excel 모델을 사용할 수있는 사용자는 누구입니까?
알고리즘 및 퀀트 거래에 관심이있는 사람들, 통계적 재정 거래에 대해 배우고 자하는 사람들.
그것이 어떻게 도움이됩니까?
이 탁월한 모델은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
평균 반향의 적용을 배우십시오 쌍 거래의 이해 거래 매개 변수 최적화 통계적 재정 거래의 중요한 수익을 이해하십시오.
왜 당신은 거래 모델을 다운로드해야합니까?
트레이딩 로직은 시트의 셀에 코딩되어 있으므로 사용자가 편리하게 파일을 다운로드하고 분석하여 이해를 향상시킬 수 있습니다. 뿐만 아니라 더 나은 결과를 얻기 위해 숫자를 중심으로 놀 수 있습니다. 기사에 지정된 것보다 더 높은 수익을 제공하는 적절한 매개 변수를 찾을 수 있습니다.
모델 설명.
이 예에서 우리는 MSCI와 Nifty 쌍을 주식 시장 지수로 간주합니다. 우리는이 쌍에 평균 회귀 전략을 구현합니다. 평균 복귀는 정지 된 시계열의 특성입니다. 우리가 선택한 쌍이 평균 반향이라고 주장하기 때문에 우리는 그것이 평범함을 따르는 지 여부를 테스트해야합니다. 다음 다이어그램은 Nifty와 MSCI의 대수 비율을 플로팅 한 것입니다. 처음에는 2.088의 평균값으로 되돌아 오는 평균 인 것처럼 보였으 나 Dicky Fuller Test를 사용하여 통계적 유의성이 있는지 여부를 테스트했습니다. Cointegration output table의 결과는 가격대가 고정되어있어 되돌아 간다는 것을 보여줍니다. Dicky Fuller Test 통계 및 상당히 낮은 p - 값 (& lt; 0.05)은 우리의 가정을 확인시켜 준다. 선택된 회귀 쌍에 대해 평균 회귀가 성립한다고 판단되면 가정과 입력 매개 변수를 지정합니다.
가정.
간략화를 위해 입찰가 스프레드를 무시합니다. 가격은 5 분 간격으로 제공되며 5 분 마감 가격으로 거래됩니다. 이것은 분리 된 데이터이기 때문에 위치의 스퀘어 링은 양초의 끝에, 즉 5 분의 끝에 사용 가능한 가격으로 발생합니다. 일반 세션 (T) 만 거래됩니다. 거래 비용은 Nifty의 경우 0.375 달러이며 MSCI의 경우 1.10 달러입니다. 각 거래의 증거금은 990 달러 (대략 1000 달러)입니다.
입력 매개 변수.
아래에 언급 된 입력 매개 변수의 모든 값은 구성 가능합니다.
평균 10 개의 촛불 (촛불 하나 = 5 분마다 가격)이 고려됩니다. 구매시 +2의 "z"점수가 판매용으로 고려됩니다. $ 100의 정지 손실과 $ 200의 이익 한도가 설정됩니다. MSCI 거래 주문량은 50 (1 lot)이고 Nifty는 6 (3 lot)입니다.
시장 데이터 및 거래 매개 변수는 12 번째 줄부터 스프레드 시트에 포함됩니다. 따라서 열 D를 참조 할 때 D12부터 참조가 시작되어야 함이 분명해야합니다.
Excel 모델의 열 설명.
열 C는 MSCI의 가격을 나타냅니다.
열 D는 Nifty 가격을 나타냅니다.
E 열은 Nifty와 MSCI의 대수 비율입니다.
F 열은 10 개의 촛불 평균을 계산합니다. 평균 계산에는 10 개의 값이 필요하기 때문에 F12에서 F22까지의 값이 없습니다. 공식 = IF (A23> $ C $ 3, AVERAGE (INDEX ($ E $ 13 : $ E $ 1358, A23- $ C $ 3) : E22), & # 8221;)는 평균이 계산되어야 함을 의미합니다 사용할 수있는 데이터 샘플이 10보다 큰 경우 (즉 셀 C3에 지정된 값) 그렇지 않으면 셀이 비어 있어야합니다. 셀 F22를 고려하십시오. 해당 셀 A22의 값은 10입니다. A22> $ C $ 3이 실패하므로 해당 셀의 항목이 비어 있습니다. 다음 셀 (F23)은 A23 & gt; $ C $ 3이 참이기 때문에 값을 갖는다. 수식의 다음 비트.
평균 (INDEX ($ E $ 13 : $ E $ 1358, A23- $ C $ 3) : E22)은 열 E 데이터의 마지막 10 개 (셀 C3에서 언급 한 것)의 양초를 계산합니다. 표준 편차가 계산되는 열 G에 대해 유사한 논리가 유지됩니다. "z"점수를 계산하기위한 공식은 z = (x -) / (σ)입니다. 여기에서 x는 표본 (열 E)이고 평균값 (열 F)이며 σ는 표준 편차 (열 G)입니다.
열 I는 거래 신호를 나타냅니다. 입력 매개 변수에서 언급했듯이 "z"점수가 -2보다 낮 으면 구매하고 +2 이상으로 판매하면 판매합니다. 우리가 구매를 말할 때, 우리는 멋진 3 개의 로트에서 긴 포지션을 가지고 있고 MSCI의 1 로트에서 짧은 포지션을 가지고 있습니다. 마찬가지로 우리가 판매라고 말할 때, 우리는 MSCI의 1 로트에서 long position을 가지며, Nifty의 3 로트에서 짧은 포지션을 가지고 따라서 포지션을 제곱합니다. 우리는 항상 열린 자세를 취하고 있습니다. 이것이 의미하는 바를 이해하려면 두 거래 신호가 "매수"와 "매도"를 고려하십시오. 앞서 설명한 "구매"신호의 경우, 우리는 3 장의 멋진 미래와 1 장의 MSCI 미래를 살 것입니다. 일단 위치가 잡히면 상태 열, 즉 열 M을 사용하여 위치를 추적합니다. 위치가 계속되는 동안 각 새 행에서 정지 손실 (셀 C6에서 언급했듯이) 또는 수익을 얻는 지 (셀 C7)이 맞았다. 정지 손실에는 USD -100의 값이 주어지며, 즉 미화 100 달러의 손실이 발생하고 C6 셀과 C7 셀에 각각 미화 200 달러의 가치가 주어집니다. 포지션이 손절매 또는 이익을 얻지는 못하지만, 우리는 그 거래를 계속하고 열 I에 나타나는 모든 신호를 무시합니다. 거래가 손절매 또는 이익을 얻는다면 우리는 다시 열 나는 열 I에서 신호를 사거나 팔자 마자 새로운 거래 포지션을 열었습니다.
열 M은 지정된 입력 매개 변수를 기반으로 한 거래 신호를 나타냅니다. 열 I에는 이미 거래 신호가 있고 M은 우리의 거래 포지션의 상태에 대해 알려줍니다. 즉, 길거나 짧거나 이익을 예약했거나 중단 손실시 종료되었습니다. 거래가 종료되지 않은 경우 이전 촛불의 상태 열 값을 반복하여 다음 촛불 위치로 이동합니다. 가격 움직임이 주어진 TP 또는 SL을 위반하는 방식으로 발생하면 우리는 "TP"및 "SL"로 각각 표시함으로써 우리의 입장을 정사각형으로 표시합니다.
열 L은 시장 진입을 나타냅니다. 기간 종료 시점의 포트폴리오 위치를 지정합니다. 입력 매개 변수에 지정된대로 MSCI 1 개와 Nifty 3 개를 거래합니다. 따라서 우리가 거래 할 때 적절한 가격 차이 (매매 여부에 따라)에 롯트 수를 곱한 값이됩니다.
열 N은 거래의 손익 상태를 나타냅니다. P / L은 우리가 우리의 입장에서 벗어 났을 때에 만 계산됩니다. O 열은 누적 이익을 계산합니다.
출력 테이블에는 몇 가지 성능 메트릭이 표로 구성되어 있습니다. 모든 손실 거래에서 손실은 3699 달러이며 TP를 치는 거래에서 얻는 이익은 9280 달러입니다. 따라서 총 P / L은 $ 9280- $ 3699 = $ 5581입니다. 손실 거래는 거래 포지션에서 돈을 잃는 거래입니다. 수익성있는 거래는 성공을 거두는 거래입니다. 평균 이윤은 총 거래 수에 대한 총 이윤의 비율입니다. 순 평균 이익은 거래 비용을 뺀 $ 91.77입니다.

쌍 거래 전략 모델
쌍 거래는 시장 이동에 대해 항상 헤지 (hedging)된다는 뚜렷한 이점을 갖는 평균 회귀의 한 형태입니다. 일반적으로 엄격한 통계로 백업 할 때 높은 알파 전략입니다. 이 노트북은 다음과 같은 개념을 수행합니다.
이 노트북은 개념을 소개하기위한 것이고, 이 노트북은 한 쌍만 특징으로하지만 알고리즘은 한 번에 많은 쌍을 고려해야 할 것입니다.
이 노트북은 원래 하버드의 Applied CS 부서의 프리젠 테이션을 위해 제작되었으며 이후 Stanford, Cornell 및 기타 여러 장소에서 사용되었습니다. 콴토 피안 (Quantopian)이 최고의 대학에서 교육 도구로 사용되는 방법에 대해 더 알고 싶다면 [[160] protected :
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다음은 노트북에 제시된 접근 방식을 기반으로 한 매우 간단한 알고리즘입니다.
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Ernie Chan이 작성한보다 정교한 알고리즘이 있습니다. 이 알고리즘은 각 보안 수준을 동일하게 유지하는 것보다는 헤지 비율을 계산합니다.
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매우 유용한 것들.
약 3 개월 동안 체계적으로 잃어버린 것은 무엇입니까? 그 기간에 공적분이 실패합니까?
기본적으로 그렇습니다, 그들은 그 기간에 공적분되지 않는 것으로 밝혀졌지만, 장기적으로는 공감대에 돌아 왔습니다.
나는 당신이 지적한 하락이 동시에 많은 쌍의 거래를 원하는 이유에 대한 강력한 사례라고 생각합니다. 쌍은 서로 다른 시간 규모에 걸쳐 공적분을 만들 수 있으며, 주어진 쌍이 항상 거래 가능한 상태 (커다란 스프레드, 작은 스프레드)는 아닐 수도 있습니다. 표본 크기를 늘리면 적어도 한 쌍은 주어진 시간에 강력하게 거래 가능 상태가되고 여기서 볼 수있는 이상한 융기를 부드럽게 할 가능성이 훨씬 높아집니다.
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고마워. 실제로 매우 유용합니다. 공적분 테스트를 위해 증강 된 Dickey Fuller 테스트를 사용하신 것으로 나타났습니다. Johansen 테스트를 사용하여 유사한 구현을 가지고 있습니까? Python으로 johansen 테스트를 찾을 수 없습니다.
Johansen 테스트를 statsmodels 라이브러리에 추가하려는 시도가 있었지만 현재에는 내장 된 구현이 없다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 타사 구현입니다. 파이썬 라이브러리에 언제 추가 될지 확신 할 수 없지만 해결할 수있는 방법이 있습니까?
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감사. 나는 그 링크를 보았다. 구현하기가 복잡하고 IDE에서 모두 작성하기가 어렵습니다. 사실, Satya B는 여기에 quantopian / posts / trading-baskets-co-integrated-with-spy를 시도했습니다.
Johansen 테스트의 장점은 고유 벡터를 생성한다는 것입니다. 고유 벡터를 생성하는 데는 다른 방법을 사용할 수 있다고 생각합니다. 최대 12 개의 애셋 및 기타 많은 것들을 지금은 리콜 할 수는 없지만 바구니. Ernie의 인덱스 전략 중 하나를보고 비용 / 통신 등을 수행 한 후 성능을 평가하기 위해 Q 플랫폼에서 성능을 재현하려고 시도했습니다. 비용이 많이 들었던 것으로 나타났습니다. ABGB & amp; 위의 FSLR 쌍은 샤프 비율이 0.75이지만 샤프 비율은 -0.29로 끝납니다. 외모가 많은 유망한 쌍이 입찰가 / 스프레드, 수수료, 수수료 등을 묻는다면 비영리로 판명되었습니다. 따라서 3 개 이상의 주식 쌍 거래 및 인덱스 arb를보고 있습니다. 요한센 테스트는 이것을 쉽게 구현할 것입니다.
나는 계속 노력할 것이다.
이 노트북은 페어 트레이딩에 대한 통계적으로 뛰어난 소개이며, 주제에 관심있는 사람도 금융 연구의 일부를 조사하는 것이 좋습니다. Pairs Trading의 해부학은 좋은 출발점이며 참고 문헌도 도움이됩니다. 리스크 차익 거래 전략에 관한보다 일반적인 두 개의 논문은 리스크 특성과 ​​리스크 리스크 재보험 및 주식 시장에서의 제한된 차익 거래입니다. 이러한 종류의 전략을 실행하는 것에 대해 사람들이 배운 비싼 교훈이 있으며 사전에 교훈을 알아야합니다. 미리 경고한다.
안토니, 여기 보게되어 반가워! Johansen 테스트의 좋은 구현을 잠시 동안 찾고 있었지만 찾지 못했습니다. github / statsmodels / statsmodels / issues / 448 및 github / josef-pkt / statsmodels / commit / bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 정말 너무 오래되었지만 부실한 토론이 있습니다. 퀀트 파이낸스에서 확실히 그렇듯이 이것은 널리 사용됩니다.
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아론. 충고 고맙습니다. 너에게서 오는 것을 감사하게 생각해라. 나는 그 신문들과 시간을 보낼 것이다.
도마. 링크를 가져 주셔서 감사합니다. 당신이 말했듯이, 그것은 조금 오래되었습니다. 내가 생각하는 것보다 낫다.
다음은 벡터 오류 수정 모델을위한 파이썬 구현입니다. 공적분 가중치를 찾을 때도 사용할 수 있습니다. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
다음은 Ernie Chan의 알고리즘으로 여러 쌍을 교환하도록 수정 된 것입니다. 이것은 여러 비 상관 반환 스트림을 얻고 전반적인 전략의 베타를 줄이는 좋은 방법입니다.
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Delany, stat 테스트를 사용하여 쌍을 검색 할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 일반적으로 계산하기에는 너무 비싸지 않은가?
우리는 노트북을 자신의 연구 환경으로 복제 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 그 동안 원래 게시물에서 노트북으로 놀기에 관심이있는 사람들은 여기에서 다운로드 할 수 있습니다. 다운로드 후 연구 계정으로 업로드하십시오. 아직 연구 계정이없는 경우 액세스 권한을 얻기 위해 컨테스트에 알고리즘을 입력하십시오.
좋은 거래자, 노트북에서 제공되는 방법은 공적분, 즉 쌍 거래에 필요한 근본 조건 인 유가 증권 목록을 스크린합니다. 문제는 통계적 힘의 손실만큼 계산상의 복잡성이 아닙니다. 비교가 많을수록 유의 한 p 값을 지정해야합니다. 이 현상은 여기에 설명되어 있습니다. 통계적으로 엄격하게하기 위해서는 쌍 방향 공적분 스크립트에서 얻은 p 값에 Bonferroni 보정을 적용해야합니다. 그 이유는 더 많은 P - 값을 생성할수록, 의미있는 P - 값에 마주 칠 가능성이 커지며, 실제 증권 거래에서의 실제 공적분 행태를 반영하지 않기 때문입니다. n 증권에서 pairwise cointegration을 찾을 때 비교 횟수가 O (n ^ 2)의 비율로 증가하기 때문에 20 개의 유가 증권을 보더라도 대부분의 통계적 테스트는 쓸모 없게됩니다. 보다 나은 접근법은 근본적인 경제적 연결 분석을 사용하여 소수의 후보 증권을 제안하는 것입니다. 그런 다음 어떤 쌍이 공적분 될지 결정하기 위해 적은 수의 통계적 테스트를 수행 할 수 있습니다. 이것이 당신이 의미하는 바라면 알려주십시오.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. 또한이 자료는 보안 또는 특정 투자의 적합성과 관련하여 의견을 제시하지 않습니다. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
나는 너무 많은 비교에 대한 문제에 대해서는 다소 의견이 다릅니다. Bonferroni 수정은 진실을 찾고있을 때 적절합니다. 예를 들어, 1,000 개 항목의 설문지를 작성하고 암이 있거나없는 사람들에게 제공하면 5 % 수준의 통계적 유의 수준에서 암과 관련이있는 평균 50 개의 항목을 찾을 수 있습니다. 설문 조사는 암과 관련이 있습니다. 두 개 이상의 항목의 조합을 고려하면 원하는만큼의 상관 관계를 생성 할 수 있습니다.
그러나 자동화 된 거래 전략을 설계 할 때 우발적 인 관계로 인해 많은 상처를 입히지 않습니다. 그들은 당신의 결과에 임의의 소음과 거래 비용을 추가합니다. 100 % 의미가없는 결과가 거의 없기 때문에 대부분의 관계는 최소한 지속성이 약간 있으므로 엄격한 검증을 거친 전략을 필터링하는 것이 중요하지 않습니다. 이익은 중요하지 않고 진실이 아닙니다. 본 페로 니 (Bonferroni) 및 이와 유사한 측정법을 사용하면 일반적으로 가장 경제적으로 유용한 관계가 아닌 가장 통계적으로 신뢰할 수있는 관계로 안내합니다.
"근본적인 경제적 연결의 분석"에 의해 당신은 같은 업계에서 비슷한 두 회사와 같은 자연 쌍으로 시작한다는 것을 의미합니다. 기본적으로 사람들은 명백한 것을 주목합니다. 덜 분명한 관계, 특히 사람들이 사용하는 일반적인 데이터에서 보이지 않는 것들에 대해 생각한다면, 나는 동의한다. 이론적으로 쌍 관계에 대한 타당성있는 경제적 이야기를 원한다. 왜 그것이 존재하고 왜 그것이 차용을하지 않는지 모두를 설명한다. 데이터 마이닝을 막을 수있을뿐만 아니라 효과가 계속 작동하는지 측정 할 수 있다는 것을 의미합니다 (즉, 돈을 잃을 때의 전략이 작동하지 않는다는 것을 알 수있는 유일한 방법).
잘 하셨어요. 노트북을 한 줄씩 읽지 않아도되지만 콴토 피안 예제 라이브러리에 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 공유 된 알 고리를 따라 가라.
내가 게시 한 노트, quantopian / posts / etf-spy-and-sh의 분당 거래량 분석을 볼 수 있습니다. 주어진 쌍이 공적분에 어떻게 들어가고 밖으로 나가는지를 시각화하기 위해 비슷한 음모를 만들 수 있습니다. 통계적 테스트를 수년간 매 거래 당 390 회 적용하면 약간의 인내가 필요합니다.
Aaron Am은 일반적으로 다음과 같이 귀하의 주장을 읽습니다.
- 현실 세계에서 본 페로 니는 너무 제한적이며, 정정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
우리가 당신이 만드는 마지막 시점에 동의한다고 생각합니다. 나는 경제적 연결 분석의 많은 사람들이 단순하다고 생각하고 비재 정적 거래가있는 알파를 포함 할 가능성이있는 잠재적 인 흥미로운 관계를 무시한다고 생각합니다.
그랜트 감사합니다. 실제로 예제 라이브러리를 노트북 및 컴패니언 알고리즘으로 교육 된 완전한 quant finance 커리큘럼으로 확장 할 계획입니다. 더 많은 주제를 개발할 때마다 일련의 여름 강좌를 진행할 예정이므로 주목하십시오. 귀하의 노트는 매우 시원하며, 공적분 점수가 강력한 공적분 조가 얼마나 안정적인지 궁금합니다. 불행히도 저는 가까운 장래에 다른 교과 과정 노트를 어떻게 만들어야 할지를 생각해 볼 시간이 없다고 생각합니다. 그러나 우리는 게스트 기여자를 찾고 있습니다. 저자에게 완전한 신용으로 우리 커리큘럼에 추천되기를 원하는 노트북이 있다면, 저에게 보내주십시오. 그러면 현재의 내용에 맞는지 확인할 수 있습니다.
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현실 세계에서 Bonferroni는 너무 제한적이며, 수정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
정확하지 않아. 예, Bonferroni는 너무 적은 쌍을 제공한다는 점에서 너무 제한적이지만 Bonferroni는 또한 잘못된 쌍으로 안내합니다.
암 환자와 비암 환자에게 1,000 개의 항목이있는 설문지의 예에서 대부분의 항목이 암에 영향을 미치지 않거나 적어도 암에 영향을 미치지 않을 가능성이 있습니다 의학적 조언을 위해 사용할 가치가 없습니다. 따라서 5 % 유의성을 원할 경우 0.005 % 수준에서 각 항목을 테스트합니다 (즉, 1.6이 아닌 3.9 표준 편차가 필요함). 문제에 충분히 강한 실제 효과가 강한 의미로 나타날 가능성이 있기 때문에 마음에 들지 않습니다. Bonferroni를 수행하지 않은 경우 항목이 중요하지 않은 경우에도 50 개의 추천과 많은 쓸모없는 조언을 제공합니다.
덧붙여서, Bonferroni는 매우 보수적 인 교정이며, 더 많은 항목을 허용하는보다 정교한 교정이 있습니다.
그러나 테스트 할 1,000 쌍이 있다면 많은 사람들이 어느 정도의 공동 통계적 예측 가능성을 가질 가능성이 높습니다. 예측 가능성이 없더라도 추가 쌍을 포함하면 전략에 약간의 소음 만 추가됩니다. 이것은 끔찍한 것이 아닙니다. 또한 그들 중 누구도 예측할 수 없을 정도로 강하다고 믿어서는 안되며, 누군가가 알아 차리고 차용 할 수 있다고 믿을 수는 없습니다. 따라서 5 % 이하의 비율로 모든 쌍을 고려하고 데이터와 관련이없는 경제적 기준 또는 기타 기준을 사용하여 필터링하는 것이 타당합니다. 가장 강한 통계적 관계 만 선택하는 것은 현명하지 않습니다.
일관성과 정확성을 원할 경우 Bayesian 프레임 워크에서이를 설정할 수 있습니다. 또는 엄지의 임시 규칙을 사용할 수 있습니다.
배우고 싶은 il-pair-literated를위한 것입니다. 그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나? 논리적 인 설명이 있어야합니까? 나는 쌍으로 놀았고 MorganStanley와 Expedia가 일하는 것을 발견했습니다. 하지만 왜? 또는 이유를 알고 싶지 않습니다.
그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나?
이것은 실제로 재정상의 문제가 아닌 의미 론적 질문입니다. 실제 쌍을 고려하지 않은 순수한 통계적 접근 방식을 채택한다면 몇 가지 중첩 된 쌍을 포함하여 수백 또는 수천 쌍으로 끝나게됩니다. 그렇다면 우리는 페어 트레이딩 전략이 아니라 장기간의 주식 전략이라고 할 수 있습니다.
쌍 거래에 대한 아이디어는 주식 간의 의존성에 대한 구체적인 이유를 고려하여 추가적인 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 그 통찰력은 관계가 깨지면 더 큰 포지셔닝과 큰 손실을 피할 수 있습니다.
같은 업계의 두 개의 대형주와 같은 명백한 관계가 유용하지 않는 경향이 있습니다. 때로는 혼란 스럽습니다. 유명한 초기 쌍 거래 중 일부는 그러한 쌍을 포함하기 때문에 때때로 대부분의 텍스트에서 예제로 사용됩니다. 그러나 너무 많은 사람들이 페어 트레이딩과 같은 다양한 전략에 필요한 높은 샤프 비율을 얻기 위해 이러한 스프레드를 너무 가깝게보고 있습니다. 그 한계 Sharpes를 훨씬 더 많은 직책을 가진 long-short equity의 사람들에게 맡겨라.
또한 쌍 관계에 대한 이유에 대해 이야기 할 때 우리는 양측 모두에 대해 이야기합니다 - 왜이 회사들의 가치가 역사적인 비율에서 벗어나는 세상을 상상하기가 어렵습니까? - 왜이 주식들은 다른 경제 뉴스에 반응합니까? 따라서 거의 동일한 두 회사의 경우 첫 번째 질문은 쉽지만 두 번째 질문은 어렵습니다. MS와 EXPE 같은 두 개의 겉으로보기에 무관 한 회사에게는 그 반대입니다. & nbsp; 좋은 경제 환경에서 Morgan Stanley는 많은 비즈니스를하고 사람들은 많이 여행합니다 & quot; 그러나 그것은 거의 모든 두 회사에 대해 사실입니다.
고전적인 쌍 이유는 원유 가격이나 주유소 수입과 같은 공급 사슬의 다른 점에서 유가 또는 금리 또는 미국 달러 강세와 같은 기본 경제 요소에 응답 한 두 회사가 원인이었습니다. 단일 링크만으로는 충분하지 않으며 사실상 모든 회사가 이러한 요소에 응답합니다. 그러나 좁은 요인, 예를 들어 북동부 미국에서의 폭파 활동 또는 캘리포니아 주 중부의 강수량 또는 여러 가지 광범위한 요인에 대한 일치 방향과 일치하는 쌍을 찾을 수 있습니다. 또는 당신은 실제로 비슷한 사업을하고있는 두 회사를 찾을 수 있습니다. 그러나 역사적인 이유로 다른 분야에 나열되어 있습니다. 또 다른 일반적인 상황은 내구성있는 자산의 수명주기의 다른 지점에 관련된 두 회사입니다. 예를 들어 지리적 위치가 비슷한 주택가 및 가구점.
어쨌든, 당신이 이유가있을 때, 당신은 당신의 위치를 ​​미세 조정하기 위해 모니터 할 것들이 있습니다. 큰 변위가 역사적인 관계가 깨지기보다 큰 거래 기회 또는 사인인지를 알려주는 것입니다. 이유가 없으면 다양 화해야하는 것이 좋습니다. 각 쌍마다 특정 분석 작업을 수행 할 필요가 없습니다.
한 쌍이 이야기가 있다면 그 이야기는 알려지기 때문에 소매 상인과의 거래가 느린 사람들에게 이익이되지 않는다는 것을 인정할 수 있습니까? 그리고 데이터를 채굴하고 데이터를 통해 예기치 않은 스토리가 쌍 거래 공간에서 경쟁 할 수 있다면 발견 할 수 있습니까? 참여자를 연결하는 이야기가 약하거나 미개척이라면 쌍의 큰 웅덩이를 유지하는 것이 중요하지만 여전히 참여하고 싶다면 왜 그런 기술을 사용하지 않을 것인가? 아니면 소매업 종사자가 잘 알려진 커플의 변칙 쌍 확산을 포착하고 이익을 얻을 수 있다고 주장합니까?
한 쌍의 이야기가있는 경우 소매업 거래자와 거래하는 것이 느리다고해서 그 이야기를 알 수 없으므로 수익이 올 수 없다고 인정할 수 있습니까?
아니, 나는 그 견해에 동의하지 않을 것이다. 페어 트레이딩은 특히 로우 캡 주식에 비해 낮은 생산 능력을 보이며 많은 작업이 필요합니다. 투자 금액 및 위험 특성이 불규칙하므로 자산 관리자에게 매력적이지 않습니다. 대부분 수십 쌍의 다른 전략을 따르는 개별 풀 타임 전문 상인과 시장이 제공하는 것을 가져 가고 현금으로 머무를 수있는 세미 프로 상인이 주로 추구합니다. 그들의 전략 중 어느 것도 매력적이지 않습니다. 유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
원칙적으로 영리한 자동 필터를 사용하거나 독서와 사고를 통해 좋은 쌍을 찾을 수 있습니다. 일반적인 느낌은 첫 번째가 더 힘들고 두 번째 또는 세 번째 멋진 쌍보다 많은 수의 예쁜 쌍을 식별하기 위해 수행하려는 경우 더 어렵습니다. 이 경우 장기간 형평으로 전환하고 쌍을 잊어 버리라고 말합니다. 독서와 사고에 대한 좋은 점은 가장 좋은 콴트가 게으르다는 것이며, 컴퓨터로 하여금 작업을 수행하게하려는 것입니다. 그래서 무언가와 경쟁하고 있습니다. 그 중 일부는 읽고 생각하기에 능숙하지만 약간의 수학을 알고있는 컴퓨터를 가진 사람에게는 커다란 단점이 있습니다.
나는 독단적 인 것으로 다가 서고 싶지 않습니다. 다른 사람들이 말하는 어떤 일을하는 사람이라면 어떤 거래에서도 큰 성공을 거두지 못할 것입니다. 좋은 쌍을 식별하는 알고리즘을 설계 할 수 있다고 생각하면 시도하는 데 아무런 해가 없습니다. 가장 유망한 접근 방식으로 나를 공격하지 못했습니다.
. 많은 작업이 필요합니다.
네. 쉬운 쌍 무역 돈은 오래 전에 만들어졌습니다. 하위권 주식에 대한 유리한 이야기는 소규모 기업 변동성의 수차에 한 쌍을 노출시킨다. & nbsp; & nbsp; & nbsp; 그 태양 광 주식은 주요 계약을 잃어 버렸습니다. 또는, 와우, 그 시추공은 방금 횡재 국가 계약을 맺었습니다. " 그런 다음 이야기가 다시 쓰여지거나 4 페이지가 찢어지기 시작합니다. 사람이 십여 가지의 이야기 만 지켜 보는 경우 이야기의 변화에 ​​대한 그러한 전주곡을 잡을 수 있습니다. 그러나 여기서 우리는 스토리 시청을 피하기 위해 완전 자동으로 진행되는 상황에서 몇 쌍의 관계만으로 내러티브 내역을 파악할 수 있습니다.
장단기 주식으로의 전환을 말할 때 더 넓은 평균 회귀 대신 희박한 (아마도 기발한) 이야기에 대한 통계 검색을 포기하는 것을 옹호하는 것처럼 보일 것입니다 - 이것이 사실입니까? 그러나 도구가 있다면 왜 수십 가지의 이상한 쌍으로 된 거래를 만들어야합니다. 물론 그 이야기가 실제로 존재하지 않을 수도 있습니다. 그러나 또 다시, 아마도 당신은 10 또는 20 개의 독특한 것을 발견 할 것입니다. 그리고 짝이없는 파트너를 제거하는 과정을 통해, 당신은 별과 춤을 추는 능력이있는 세트로 끝 맺습니까? 이 사이트는 데이터 마이닝을 대규모로 실험하지 않았다면 아무 것도 아니겠습니까?
다시 말하지만, 여기서는 법률을 법으로 정하려고하지는 않지만 두 가지 간단한 방법은 (a) 이해할 수있는 몇 쌍을 찾고 (b) 쌍을 잊어 버리고 대형 원석 포트폴리오를 구축하려고 시도하는 것입니다. 주식을 짝 지어 ​​주거나 ​​무의미한 조사를하는 것에 대해 걱정할 필요가없는 반바지. 다른 말로하면 (a) 틈새 시장 조사 또는 (b) 거대한 데이터 마이닝.
수십 개의 쌍을 찾아 냄으로써 차이를 나누려고 시도하지만 각각을 이해하는 데 필요한 맞춤형 연구를 수행하지 않는 것은 차선책으로 보입니다.
이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
& quot; 이해 & quot; 당신은 그 관계 뒤에 어떤 기본 직관적 인 이야기가 있어야한다는 것을 의미합니다, 나는 관계가 갑자기 사라질 위험이 적기 때문에 그렇게 생각합니까? 당신은 일종의 내러티브에 대해 이야기하고 있습니까? "우리가 생각하는 이유는 모델로 설명 할 수는 없지만 그렇습니다. & quot; 또는 관계 뒤에있는 이야기를 제공하는 설명적인 양적 모델? 소비자가 많은 양의 계란을 사 먹을 때 베이컨 판매량이 감소하고 그 반대의 경우도 마찬가지라는 생각에 기초하여 쌍 무역을 찾습니다. 나는 사람들이 아침 식사로 너무 많이 먹을 수있는 이야기를 만들 수있다. 나는 따뜻하고 모호한 느낌을 지니고 있으며 전문 인 상인이라면 경영진도 따뜻하고 모호하게 느낄 것입니다. 그러나 이야기가 없으면 위험은 정말로 다른 것입니까? 내가 실제로 아침 식사에 관한 관련 연구를 찾거나 자신을 수행하지 않는 한, 나는 단지 속일 수있다. 근본적인 원인을 일련의 규칙으로 코딩 할 수없는 경우 실제로는 양적으로 자동화 된 거래가 아닙니다. 맞습니까? 생활을 위해 이런 종류의 일을하지 않는 콴토 피안 사용자로서, 나는 콴토 피안 헤지 펀드 (Quantopian hedge fund)에서 알 고를 얻고, 실행시키고, 수표를 수집해야합니다. 많은 오프라인 분석을 수행 할 시간이 없습니다.
유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
콴토 피아 주민들이 우리에게 우유와 꿀의 땅처럼 들립니다. 이것은 콴토 피안 (Quantopian) 팀이 3 만 5 천 이상의 사용자가 한 쌍의 개미와 같이 조사 할 수있는 후보 쌍을 만들어 내고 하위 집합에 대한 이야기를 만들려고 생각해야한다고 말합니다 (& quot; XYZ & amp; PDQ, 조사를 해보고 관계를 뒷받침하는 이야기를 찾을 수 있는지 확인하십시오. ").
Joe Schmo Quantopian 사용자를 위해이 중 일부를 줄이거 나 절망적 인 노력을 기울일 수 있다면이를 정리하려고합니다. Quantopian이 $ 10B 헤지 펀드를위한 수익성 있고 확장 성이 뛰어난 수백 쌍의 거래 알선을받을 수있는 경로가 있습니까 (내 추정에 따르면 펀드에 수천 개의 별개의 알 고가 필요함을 명심하십시오)? 아니면이 모든 것들이 ㅋㅋ, ㅋㅋㅋ?
공용 지식 기술을 사용하여 페어 / 바구니에 대한 자동 검색을 시도했지만 틱 수준의 백 테스터로는 검색 할 수 없었지만 대부분 개인적으로 조사한 소수만이 가치 없는; 내 표 검색이 나타난 것으로 추정되는 확산 평균 반전은 단지 가짜이거나 입찰 요청 반송으로 인한 것입니다.
그러나 나는 사람들이 유익한 자동 페어 트레이딩 포트폴리오를 운영한다는 사실을 알고 있습니다. 나는 그것이 가능하다는 것을 의미한다고 생각하지만, 내가 접근 한 방식은 순진했다. 아마 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해 내고 그 다음에 논문을 표현할 포트폴리오를 찾고, 실제 헤지비 비율 건설은 "엄격하게"수행됩니다. 칼만 필터를 사용하거나 뭐든간에.
필자가 생각하기에 쌍 거래에 관한 채팅은 멋지지만 일종의 친숙한 워크 플로로 연습을 줄이는 데 중점을 두어야하므로 콴토 피안 사용자는 비오는 날 커피와 함께 잠옷을 입을 수 있습니다. 그리고 실제로 군중에 기인하는 Q 기금으로 들어가기에있는 탄을 가지고 갈 중간 괜찮은 알 고를 제공합니다. 예를 들어, 우리는 :
. 이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
아마도 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해내는 길입니다.
승인. 일반적인 Q 사용자의 워크 플로는 무엇입니까? 명심하십시오, 이것은 확장 가능해야합니다. 고급 학위와 20 년 이상의 업계 경력을 보유한 사용자 만 성공할 수 있다면 Q를 제공하지 않아도됩니다. 대답이 & quot; 음, 워크 플로가 없습니다. 당신은 & quot; 페어 트레이딩은 Q에 접근 할 수 없게됩니다. 우리는 Aaron의 "독서와 사고력"을 가지고 있습니다. 위 추천서를 읽었지만 무엇을 읽었습니까?
Also, I'd seen somewhere that there are techniques for synthesizing trading pairs, from baskets of securities. Does this work? Or does one effectively end up with the long-short equity portfolio referred to by Aaron Brown above?
The kind of warm-and-fuzzy story you mention is worthless for investing, although as you say it can reassure investors and regulators. What you're looking for is covariates to refine your strategy and, most important, warn you when it's not going to work. The quant trap is that when your relation breaks it simply looks more attractive to your model, and you spiral to doom.
The eggs-and-bacon story is actually the reverse of what you want. That says there is a fixed total consumption, so the total amount consumed of both products is fixed, meaning they are negatively cointegrated. If they were positively correlated, say because investors bid up or down all breakfast foods as a group, you would do anti-pairs trading. You're looking for things that have to be in some kind of long-term balance, but move is opposite directions in the short-term. A warm-and-fuzzy story might be residential construction and furniture sales, in the short run if people are saving for down payments they're not buying furniture, and newly house poor families are making due with old furniture and underfurnishing. But in the long run, houses will get furnished. This would never be a pairs trading story because it's relating entire sectors. To exploit this, you'd build a model tracing the full life cycle, and likely involving other factors like interest rates and family demographics and migration patterns, and trade large numbers of stocks.
To keep this practical, here is a Pairs Trading for Dummies recipe (I mean that respectfully, I'm a big fan for For Dummies books).
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
Clearly this is for someone who has quant skills, but also general research skills and business judgment.
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
it sounds like it could be productive for Quantopian to open-source some efficient tools for the screening (and maybe up their game in terms of computing resources). Let's say I'm an expert on company XYZ and maybe I could narrow down my field of candidate securities for comparison to NASDAQ-listed stocks, of which there are about 3,000. So, it is an O(N) computing problem, not O(N^2) as Delaney mentions above for the general screening problem. But, I'd like to compute the statistics on a rolling basis, every trading minute over 2 years. I'd have:
(3000 comparisons/minute)(390 minutes/day)(252 days/year)(2 years) = 589,680,000 comparisons.
Is something like this at all feasible on the Quantopian research platform? If not, how would I scale it back to something that would actually run in a reasonable amount of time (a few days at most) but still provide useful results?
I'm playing around with the algorithm by Ernie Chan that you posted.
Surprisingly, it fails entirely when I swap the pair, see the attached backtest (I've only changed the order).
Also, how to treat the negative hedge (beta from OLS). With the current implementation we go long (short) on both positions when the sign of the hedge is the same as the sign of the z-score, which you don't expect from pair trading. What economic reason can lead to such cointegrations?
Not sure exactly why it's failing when you swap the order. Seems like the math may not be robust to an 'upside-down' 쌍. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and u_t = y_t - b * x_t, u_t is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there's a strong economic reason for this I'm not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example).
All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don't have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it's important to let the economic reasoning drive the creation of your model.
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Thank you for your quick reply.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs.
The data is pulled from the period of Aug 2014 to Feb 2015 and is an average of each day.
(Change IYR to symbol wanted)
The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks.
Thanks Delaney. It's a great starting step for pair trading technique.
I am working on the missing piece of this strategy which is how to use Quantopian Research environment to find statistical cointegration stock/ETF pairs from entire universe or from the same sectors. After I construct good pairs, then I can use the Notebook you provided for further analysis and backtest.
Does anyone have any suggestion for me?
I have a question for those trading pairs.
How do you deal with the large processing requirements?
I coded some tests for co-integration and results per combination take roughly 1 second.
I can get this down with parallel processing and by storing data locally but a universe of 2000 stocks will still have 4000000 potential combinations.
Perhaps pointing out the obvious, but .
A pre-screening tool, or pre-screening done for you for a fee .
When I was researching this sort of thing a couple of years ago, the baskets of 3 and 4 of only a few hundred ETFs took months on my MacBook. And they were all mostly garbage, though I never actually went through them all. I probably should.
If I remember correctly, that was 1.6T combinations, or something like that.
The formula is R to the Sterling S, divided by S!
so, for 4000 stocks, it would be.
(4000 x3999)/2! or, about 8 million pairs made from the 4000 typical stocks. for 3 stocks considered together, there would be 4000 x 3999 x 3998 /3!
You can prune the possible tree pretty easily though. I believe most stocks behave as if they really were ETFs (at the market neutral way of looking at it only) and can be represented by a group of other stocks, that move with their same fundamentals. You only have to know what sectors they move with, and then check for pairs against this.
So, for example, with HLF, it moves with consumer, several currencies, emerging markets, and a few others. It is hard to separate out exactly as emerging markets also move with currency, so which is which becomes the question.
For two typical tech stocks that appear to be very similar, it may well be the case that their main difference is which currencies they move with. So, for most of the time, they may appear co-integrated, but then, when there is a difference in currencies that affects one a lot, and not so much the other, they then move apart.
I was working on an algorithm to determine the underlying components, (so to speak) that collectively make each stock behave with the same logic as if it was a multi-sector ETF. (where the underlying stocks are a mystery to be solved) I have most of it done, and I believe I have enough done to prove it does work this way, but I lost my real time quote stream a few months ago, and so stopped working on it.
since my algorithm would need to consider up to 15 underlying components to solve this problem, it would be 4000 x 3999 x3998 . 3985/15! So, I have to trim it. The link I posted a few messages above shows some of the results of this work, where I first determine the possible stocks to consider, for each symbol.
It is my belief that the market is essentially swamped out with pairs trading, and this is why it works so mathematically perfect for each stock to behave as if it is an ETF.
There is certainly a high computational cost to looking at all possible pairs. However, there is a tradeoff to this approach, as you put yourself at a high risk for multiple comparisons bias. Please see earlier in this thread for a fairly complete discussion of this issue. Regardless of which method you use to select pairs, you'll want to do some additional validation using the notebook and then use the algorithms in this thread to try backtesting a strategy.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Indeed, Aaron Brown's advice is gold.
What is "multiple comparisons bias"? I'm lazy and don't feel like sifting through this rather extensive discussion thread.
I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour $10's of millions into a single pair). Is there any evidence? In other words, why is Quantopian promoting this?
This is one of the best threads on the site.
It scales; you can trade hundreds of pairs.
Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5% cutoff and 1 below a 1% cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n^2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won't work, you need to be a bit more sophisticated.
And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50% of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7% of the actual price, 90% of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news.
It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers; given enough samples you will always find something to fit.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are "friends of friends". It's a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies.
That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them.
시원한. Yeah, pretty similar. The DAG though was used specifically to find the networked graph. Those trees might embody the same thing, not sure. But I'd guess the idea is approximate.
Why would anyone want to pairs trade when trading a Minimum Spanning Tree or correlated network graph of stocks is so much safer and easier? I've built dozens of pairs strategies and the directionality of the pair always broke the model. And all pairs I ever tested all went directional at some point -- beyond the account's ability to Martingale down.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I can't release any specific data on this. I can say that there's a lag between when we update product features/try to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We'd love more large universe strategies right now and I'm trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline.
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
Totally reasonable. We don't release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there's a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I'm working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on.
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I share Simon's sentiment. I've continued to participate in the contests, but the idea of spending tens (hundreds?) of hours trying to come up with an uber algo that will compete with the big dogs sounds like a lot of work, with a very uncertain pay-off (it's not even clear that you are still working on the hedge fund. any substantive news?). The pipeline thingy has a bit of a learning curve, so I haven't taken that on yet (the fact that lots of obscure modules need to be imported is a red flag). That said, if there were good working examples that could be tweaked, I might give it a go.
What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline.
Why don't you get all of the Q eggheads together for 1 week and see if you can come up with a long-short algo that would be Q hedge-fundable, and publish it (and better yet, actually fund it). Not only would this provide an existence proof, but you should also gain some insight into the workflow and the person-hours to accomplish the task.
Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I'm sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It's tricky because we do want to publish algorithms that are 95% of the way done, so that users can take the last 5% and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you're maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18, then looking at the algorithm.
I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren't consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don't have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run.
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I start to implement pair trading backtesting in research environment instead of IDE. The main reason is to automatic run multiple pairs performance analysis before I jump into IDE for full backtest. Another reason for this work is to do further analysis for returns from many pairs.
I am wondering where I can find the example of backtesting in research environment to start with. Any comment is very appreciated.
In your research environment there should be a 'Tutorials and Documentation' 폴더. Inside the folder should be a notebook with the title 'Tutorial (Advanced) - Backtesting with Zipline'. Make a copy of that and let me know if that's enough to get you started.
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May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2015.
Hope it can be rescued b/c it shows good potential.
The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you'd want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it's an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated.
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Could you post a tutorial on calibrating an Ornstein Uhlenbeck process for mean reverting series residuals?
We've added a lecture on this to our queue. No idea when we might currently get to it, but it's on there.
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Ages ago I posted, perhaps as anonymole, that a "pair" needn't be made of only two securities. In fact, the whole "we only allow low beta strats" mantra is pretty much an argument that all strategies should be a variation of a pairs strat. That is, over all, a market neutral position is best.
Taking this further however, and applying a more formal model to the pairs strategy (that the security set have a "story" attached to it) I wonder if the two halves of the pair would do better as independent baskets of securities. That if one approached a pairs strategy with the mind to match up two behaviorally opposed baskets of securities that instead of trying to search all pair combinations looking for all the super-great-marvelous attributes a pair should have, that instead, one determine the two sides of the pair coin and fill each side with the most appropriately identified securities -- for each side.
A simplistic model might be described thusly:
Equities which cycle up in the spring/summer and down in the fall/winter would be bundled together and set against equities which cycle oppositely (down in the summer, up in the winter).
No doubt there are more interesting or undiscovered cycles that exist. My point is that rather than identify securities that yin and yang, one discover technical, or macro, or fundamental classifications which zig when the other zags. Then find securities which fit each of those baskets of behavior.
This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I'd say it's worth research. You'd still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm.
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I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time.
To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others.
I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong.
What I believe this shows is that instead of things "returning to the mean" they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.)
How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn't know what causes them to move until after the fact.
(the reduction in influence is 1/1.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note,
Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan? For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don't know how to do that in fact I can't understand what the numbers as positions mean! If somebody can guide me I'm really appreciated.
Not entirely sure I'm understanding your thesis but it seems that you've created an expression that models the returns of a specific stock from it's sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some news/sentiment data sets to see if you can find any anomalies.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times.
I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above).
I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.)
These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2015.
There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds.
For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.)
Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, "That was subjective."
I don't think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients.
Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture? In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
There's an updated notebook, algorithm, and video available on the lecture series page.
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And as a response to pandasaurus' question, which I unfortunately just saw, we have removed the ratio as it was a typo in the lecture.
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Greetings Quantopian Community,
I was at the NYC Event on Pairs Trading, and the current example algorithm is deprecated, such that one cannot deploy it in live trading. With this fix, users can now deploy the algorithm in live trading. The fix is hosted as a pull request on github--thanks.
매우 감사합니다. Could you please submit your PR to the following repo? It's where we store lectures and examples. Doesn't quite fit in the current form of zipline.
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Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
감사! Delaney. I am finishing my graduation thesis these days, Your work may help me a lot.
That's great to hear, Dzi. Hope it goes well!
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I have question in regards to high frequency pairs trading using bid/ask price. One thing that I noticed is during an entry signal if I'm supposed to go long in one and short the other, the Long position that I enter would be using the ask price and this ask price normally is higher than the bid price, so when my exit signals to exit, my bid price that I close my position at will often cause me to loose than make money. What are some of the ways to prevent this from happening or what are some strategies that goes hand in hand with trading high frequently with pairs strategy. Further, how are limit orders used with the bid/ask price.
If you need to make the spread in order for the strategy to be profitable, then you are squarely competing with high-frequency market makers, and it's a whole different ball game. You are unlikely to win. If you have control over the specific order types you send, you could attempt to use mid-point pegs or something, but as soon as you admit any sort of limit orders where execution is not immediate, you now need to be concerned about being exposed unhedged, which is something that you'll need to backtest. (not easy either). What some people do is try and rest or peg an order for the less liquid leg, and attempt to save some of the cost of the wider spread (though again, these days, you'll probably just get adversely selected for no net gain), and then as soon as that fills, you aggressively execute the hedge leg across the narrower spread.
How does one use both bid and ask z score in high frequency trading? For simplicity, I can understand using z score, but when it comes to using both bid and ask price z score, I have trouble picturing how it is used.
Simon's right, mid-frequency strategies generally should be fairly robust to bid-ask spreads. If they're not the edge is probably too small to be consistently profitable. For high frequency trading you do have to consider the bid and ask in many different ways, as your trading will be very sensitive to movements in both. How exactly you use the data would depend on your model.
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You can imagine that the spread is a synthetic asset. For instance, X = 1L -1S so a single unit of X is long one unit of L and short one unit of S. If you need to buy one unit of X immediately, you will buy at the ask of L and sell at the bid of S. If you need to sell one unit of X, you will sell at the bid of L and buy at the ask of S.
You can then easily calculate the bid and ask for X, you have just two "z-scores" to deal with. Then, if you like, you can delay buying until the X_ask_zscore < threshold, and delay selling until the X_bid_zscore > exit_threshold.
희망이 도움이됩니다.
I had a chance to see this notebook before and I would recommend it to everyone here. Lots of amazing info can be found inside.
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Hey Simon. thanks for that last post. I've been thinking through the logic behind that, but I do have some questions. Hope you don't mind explaining or expanding on it a little. 1) If I understood you correctly you mean X being the spread between a pair? in other words one unit of X immediately to be traded immediately, I would think that you will buy at the ask of X rather than L to be immediate wouldn't you? One problem that I would encounter by buying one unit of X at the ask price of L would be that the ask price of L may not be the lowest ask price of X and therefore may cause me to still queue to purchase the unit of X or not even fill. Can you say a little more in regards to this?
2) Further, there is one concept that I'm having a hard time to understand. Let's say that my Z score > entry threshold of +2. I would short L by one unit by selling one unit of L at the bid price of L and go long one unit of Y at the ask price of Y. Assuming hedge ratio is 1 and all. When my Z score < exit threshold of say 0.2. I would then exit my short and long position of the pair. The issue that I would encounter assuming no fees and all is that I would loose money during these trades. I'm having a hard time understanding why that would be if my Z score returned to or close to mean. Is the reason behind this due to the fact that the volatility of the bid/ask price may not be high enough to allow the difference in the entry and exit bid/ask spread price at the start and end of the transaction to pull far enough to earn money?
Please take a look at the last part of the page for this link that shows the true correlations, which are arrived at by saying "from the point of view of a pairs trader, how correlated are these tickers."
If you know how to subtract out the part of the market that floats all boats, to be left only with the information pertaining to neutral, there are extreme correlations. XLK is the ticker used in the example, but there are a thousand I could have used. When you know how to subtract out all but the neutral information, the market becomes completely different in how it appears.
Scroll to the very bottom of the article and look at the two tables with correlation information. These numbers are this way because there is so much interest in pairs trading that it tends to swamp things out. It is even more pronounced in Europe.
1) I think you are getting a bit confused; X is not a real thing, it's a synthetic asset formed by the basket of L and S. X has a price to buy and a price to sell which you calculate from the bids and asks of the components. If you cross the spread, generally, you trade immediately in small enough size. You only have uncertainty about fills if you try to earn the spread. That gets much more difficult.
2) Maybe. If your trades are not making money, I mean, that's a big problem. I can't answer why they are not making money. It could be transaction costs like the bid/ask spreads, you should analyze the volatility of your baskets as a function of the bid/ask spreads you have to pay. If you have to cross four 5-cent spreads to try and capture a spread mean-reversion of 2 cents, well yeah you are going to have problems. A bigger problem I found was that mean reversion happens one of two ways; either the asset reverts to the mean, or the mean converges with the asset (assuming you are constantly recomputing the mean, which seems to be common practice). In both cases your z-score goes back to zero, but only in the first case do you make any money.
daniel I read your article, the correlations at the end, are those of prices, or returns ?
Thanks for clearing that up for me. The idea of using synthetic assets is relatively new to me. I went and researched it a little and noticed that it is often used to capture streams of cash flow. I'm currently trying to perform residual pairs trading with Chinese Future Contracts. As I research it for the use of Futures, I don’t really find much articles or explanations. Is it applicable to Futures?
At the same time, I'm relatively new at this and trying to go through the lectures and stuff to learn. When you say I should analyze the volatility of my baskets as a function of the bid/ask spreads. Do you know where I can find a lecture that discuss this further? Sorry to ask some fundamental questions. One thing I notice in my data is that the bid/ask spread is really small and by small the it is just a spread of one tick of the futures contract; while the Volume for that tick is also small just around 80 or less contracts for either bid or ask.
The correlations are about prices, but just a subset.
(I have edited this down, as compared to what you probably have in . Please don't copy anything from the onto the board.)
James - maybe? You need pairs/baskets with enough variance to profitably trade the mean reversion. There tends to be a spectrum; structurally correlated assets (like ETF vs their component baskets) are perfect to trade, so perfect, that everyone does it and therefore the deviations are probably less than the spread. Then there's really shitty pairs which you find doing brute force analysis of the stock market. These have lots of variance, but they probably don't converge, and/or the relationship is totally spurious. Read closely Aaron Brown's posts on this thread. You want something in the middle.
Danial - I am not sure how useful correlations of prices of any kind are ? They are bound to be super high.
By itself I don't believe there is any one thing that is useful for a neutral strategy.
My approach is to look at the market as being represented by several hundred core waveform, and similar to the idea of Fourier Transform, you can use these fundamental waveform to create the 4000 heaviest played stocks. So, basically everything I believe about the market is based on the idea of correlations, as this is what I used as one of the first steps to find those wave forms. (which are not easy to find.)
Consider if you have Tickers AAA and BBB, and they are two similar stocks.
AAA might have as its composite the waves A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, and BBB may have D, E, F, G, H, I, J, K, L.
During the times that there is little to no activity in the components A, B, C, K, L then the two tickers would be nearly perfectly correlated. But if suddenly component A had news (for example), then the perfect correlations would no longer hold, since stock BBB does not have an A component waveform..
If you apply the above to the idea of mean reversion, then you can see what I believe the mean reversion strategy is actually about.
In my opinion the best way to play a neutral strategy would be to devise a portfolio that is about the underlying fundamental wave components..
And in the interest of completeness, I will mention that in the above examples, waves A, B, C, etc are also made of composite waves, (and those composites . ) as the market is self referencing. The several hundred are at the bottom of the self referencing, and are something that exists in theory, that I believe I could "easily" find, but have not spent the time and energy to do so as of this date.
I also believe that if I had data for all the major markets of the world and was able to deduce the underlying component waves for those instruments that are heavily played by the collectively speaking, multi-trillion dollar funds, that the sum of these waves would (except for inflation) most of these times sum to be zero.
Some researchers generate the log price series of two equities with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data. For equities X and Y, they run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Any reason they use log price series instead?
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쌍 무역 전략의 구현.
39 Pages 게시일 : 2010 년 4 월 25 일 최종 개정 : 12 Jan 12.
Oyvind Foshaug.
암스테르담 대학.
작성 날짜 : 2010 년 4 월 22 일.
이 논문에서는 양적 동기 부여 거래 쌍에 대해 이전에 제안 된 두 가지 방법을 개략적으로 설명합니다. 우리는 공적분의 방법과 통계적 확산 모델 (Stochastic Spread Model)이라 불리는 관찰되지 않은 평균 복귀 모델에 초점을 맞추고있다. 이 방법은 독일, 프랑스 및 네덜란드 증권 거래소에서 사용 가능한 모든 쌍 중에서 수익성있는 쌍을 공개하는 것을 목표로하는 검색 절차를 구현하는 데 사용됩니다. 이 응용 프로그램의 의도 된 사용자는이 조사가 수행 된 Amsterdams Effektenkantoor의 거래 데스크입니다. 구현 세부 사항은 files. meetup / 1704326 / PairsTrading. ppt에서 확인할 수 있습니다.
키워드 : 쌍 거래, 평균 회귀, 구현, 칼만 필터, VAR.
Oyvind Foshaug (연락처 작성자)
암스테르담 대학 ()
암스테르담, 1018 WB.
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