زوج خوارزمية استراتيجية التداول

خوارزمية استراتيجية تداول زوج
خوارزمي الثاني مع استراتيجية التداول أزواج. الفكرة بسيطة، والعثور على اثنين من الأسهم المترابطة. طويلة تشغيل أبطأ واحد، وقصيرة تشغيل أسرع واحد. جعل الربح من الفجوة.
ويستند هذا الاختبار على كوكا و بيبسي، والنتيجة تبين عودة ليست عالية للغاية، ولكن مستقرة جدا.
نفس خدعة على شركات الطاقة.
ولكن السؤال، كيف يتم احتساب المعيار؟
تلك هي أسهم كبيرة جدا. زوج التداول هو موضوع ساخن على كوانتوبيان في هذه الأيام!
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع 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.
وبالتالي فإن المعيار هو دائما SP500، لا يهم ما هو نوع من الأسهم أنا اختيار؟
أعني نشر نتائجي في هذه المناقشة، ولكن في غير محلها. لقد غيرت هذا لتشغيل غلد وخوارزميات غكس، وحصلت على نتائج بخير. كيف تحدد الخوارزمية تحديد الأوراق المالية أبطأ وأسرع تشغيل؟ أنا جديد على الثعبان.
أنا لا أعتقد غلد و غكس هو زوج جيد، ارتباطهم هو فقط 0.5189 استنادا إلى البيانات التاريخية 2006-2018.
و (بيب، كو) (شوم، كفكس) على حد سواء فوق 0.9.
وما فعلته هو استخدام صيغة.
الفجوة = نسبة الأسهم 1 * الأسهم 2.
النسبة = المتوسط ​​(المخزون 1 / المخزون 2) للبيانات التاريخية.
عندما الفجوة & غ؛ 0، ثم الأسهم 1 تشغيل أسرع، و stock2 تشغيل أبطأ.
لا أرى أين تشير شفرة المصدر هذه إلى رمز المؤشر هو ^ غسيك. اعتقدت أن المعيار هو S & أمبير؛ P500 صندوق، سبي، وليس S & أمبير؛ P500 نفسها، هل هذا صحيح؟
أنت على حق، فمن الجاسوس. وقد ناقشوها هنا.
هذه المرة، حاولت تناسب عملية شريان الحياة للسودان ولكن ليس متوسط ​​النسبة. وينبغي أن تكون طريقة أكثر تعقيدا. ولكن كما ترون النتيجة لا فرق كبير، أو حتى أسوأ من ذلك.
وشركات الطاقة.
لقد عدلت استراتيجية تداول زوج شين على كو و بيب. لقد استخدمت فرقة بولينجر كمعايير للتداول. النتائج قابلة للمقارنة. والمشكلة الرئيسية هي أن كو و بيب لا تساوي، وبالتالي فهي ليست جيدة جدا المرشحين التداول الزوج. نسبة السعر، بيتا، يتغير كثيرا مع الوقت وأنه من الصعب جدا لمتابعة التغيير. زوج التداول سيكون أكثر ربحية مع زوج أفضل مرشح.
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 للبيع 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 للبيع 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.

زوج التداول: انها معقدة - الجزء الأول.
ويرافق اهتمام المستثمرين المؤسسي في استراتيجيات الأصول المتعددة والاستراتيجيات المشتركة بين الأصول التركيز على تكامل نظام سير العمل. وقد وجدنا أنه على الرغم من أن المؤسسات قد تستخدم استراتيجيات الزوج في عمليات إعدامها، فإنها لم تنفذ خوارزميات الزوج بسبب القيود الإلكترونية سير العمل التداول. ولحسن الحظ، توجد ابتكارات تكنولوجية توفر حلول تكامل متعددة. وقد ناقشنا ذلك خلال العرض الذي قدمناه مؤخرا في مؤتمر القمة العالمي لمنتدى ألفا تريدر في لندن، واستعرضنا المستثمرين المؤسسيين بشأن استراتيجيات الأصول المتعددة.
وأشار العديد من الحاضرين إلى أنهم يتاجرون بعدة فئات من الأصول - 76 في المئة من الأسهم، و 53 في المئة من الخيارات، و 71 في المئة من العقود الآجلة. وعندما سئلوا عما إذا كانت شركاتهم قد نفذت استراتيجيات ثنائية النوع، أجاب نصفهم تقريبا (47 في المائة) نعم. في سير عمل التنفيذ، يستخدم 100 في المئة من المشاركين نظام إدارة التنفيذ (إمس)، و 94 في المئة يستخدمون أيضا نظام إدارة الأوامر (أومز).
وعلى الرغم من أن أغلبية المستطلعين يتاجرون بأزواج، فإن تحدي سير العمل الإلكتروني الذي تواجهه العديد من المؤسسات هو اعتماد الخوارزميات عبر الأصول في نظم الإدارة البيئية و / أو نظام إدارة العمليات. ومن المهم تحديد الحلول المتكاملة والاستفادة منها بسبب تعدد خوارزميات الأصول المتعددة. ومع ذلك فإننا ندرك أن تعقيد الخوارزميات الزوجية وعبر الأصول ومعاييرها غير القياسية كانت عقبة أمام تنفيذها في نظام الإدارة البيئية "و أومز". في هذه المناقشة نستخدم بالتبادل المصطلحات المشتركة بين الصناعة "الزوج" و "الأصول المشتركة" لوصف هذه الخوارزميات التي يمكن أن تنفذ اثنين أو أكثر من الأوراق المالية في وقت واحد.
وسوف يكون لكل من الخوارزميات ذات الترتيب الواحد والقوائم معلمات مشتركة على مستوى الترتيب الواحد، مثل التقطيع المجدول زمنيا، ومستويات العدوان على التقاط العطاءات / الطلب، أو النسبة المئوية لمشاركة الحجم. ومن ناحية أخرى، فإن الخوارزميات عبر الأصول سوف تطبق معلمات إضافية على العلاقة المحددة للأوراق المالية، مثل الانتشار أو النسبة بين تداول الأوراق المالية في وقت واحد.
في حين أن ترتيب واحد أو قائمة الخوارزميات تنفذ بشكل مستقل، خوارزمية عبر الأصول على بينة من تداول الأوراق المالية الأخرى في نفس الوقت. وبعبارة أخرى، فإن استراتيجية الأصول المتعددة هي أمر محتمل - ويتوقف إجراء أمر واحد على أمر آخر.
لتوضيح مع ملامح حجم، لدينا 2 أوامر (بيع الأمن ألف وشراء الأمن ب) مع كميات مكافئة ليتم تنفيذها. سيكمل خوارزميتي فواب (متوسط ​​السعر المرجح) بشكل مستقل كل أمر. في الرسم البياني أدناه، يمكن بيع الأمن A الانتهاء قبل أمر الشراء في الأمن B اكتمال، لأنه يتم تداول المزيد من حجم للأمن A في البداية.
وبالمقارنة، فإن خوارزمية الزوج تنفذ في وقت واحد كلا الأمرين على أساس تناسبي، بالاقتران مع العلاقة المحددة بين اثنين من الأوراق المالية. أخذ نفس المثال، حيث نفس الكميات الإجمالية تحتاج إلى تنفيذ لكل أمر: خوارزمية الزوج سيبقي عدد الأسهم المنفذة متوازنة لكل فترة زمنية.
في عرض منتدى ألفا ترادر، وصفنا مكونات خوارزميات الزوج. باستخدام مصفوفة ارتباط، أشارنا إلى أن الأوراق المالية الفردية ليست مناحي عشوائية، ولكنها تتأثر بأوراق مالية أو أسواق أخرى. على سبيل المثال، هناك شركتان دوائيتان سانوفي [سان فب] و باير أغ [بين غي] لها علاقة كبيرة (0.919) مع بعضها البعض. الشركة المصنعة للمنتجات المنزلية ونيليفر نف [أونا نا] لديها أيضا علاقة كبيرة لكل واحد منهم (0.922 مقابل سانوفي، و 0.913 مقابل باير أغ)، كما هي كلها في قطاع المستهلكين. واعترف الجمهور بأن أوامرهم لا تنفذ بمعزل عن غيرها، بل يمكن أن تتأثر بقوى السوق الأخرى.
إذا كان يمكن تحديد علاقة إحصائية بين 2 الأوراق المالية، ثم يمكن تعريف العلاقة مع صيغة. الصيغ الشائعة هي:
سبرياد = السعر A - السعر B النسبة = السعر A / السعر B.
لتحليل انتشار أو نسبة، بلومبرغ وظائف هس & لوت؛ غو & غ؛ و غر & لوت؛ غو & غ ؛، على التوالي، يمكن استخدامها.
لتوضيح كيفية عمل خوارزمية الزوج، دعنا نستخدم مثال سبرياد. كما هو محدد سابقا، هو انتشار هو سعر الأمن A ناقص سعر الأمن B (السعر A - السعر B). في الرسم البياني أدناه، بيع ألف وشراء ب، سنستخدم قيمة 2 كما انتشار لبدء تداول الزوج.
الشرط الأول لتنفيذ زوج خوارزمية هو أن ننظر إلى العلاقة بين اثنين من أسعار الأمن. عندما يكون الفارق بين A و B أعلى (أو أوسع) من 2، فإن هذا هو الوقت المناسب لتداول الخوارزمية الزوجية. بيع يتم تداول سهم أعلى، و / أو يتم تداول الأمن ب شراء أقل. عندما يكون انتشار أقل من 2، لا يتم تداول خوارزمية الزوج. في المثال أعلاه، يجب أن يتم تداول خوارزمية الزوج بعد فترة زمنية 6.
وصفنا في وقت سابق شرط الثاني لخوارزمية الزوج لتنفيذ-عندما يتوفر حجم في كل من الأوراق المالية في نفس الوقت. وبالنظر إلى نفس المثال انتشار، بعد فترة زمنية 6، وانتشار الأسعار أعلى من لدينا 2 الحد، وينبغي أن تنفذ. ومع ذلك، لم يتم تداول أي حجم للأمن B خلال الفترتين 6 و 7. وبالتالي، فإن خوارزمية الزوج تبدأ فقط تنفيذ بعد فترة زمنية 8 عندما يتم الوفاء بكل من السعر وحجم الشروط.
كما نوقش، خوارزميات أحادية الترتيب المنفذة بشكل مستقل عن بعضها البعض قد تحسين التنفيذ على مستوى ترتيب واحد. وعلى النقيض من ذلك، فإن خوارزمية زوج أو خوارزمية متعددة الأصول تدرك أن الارتباط قد يكون موجودا بين السندات 2، مما قد يحسن التنفيذ بالنسبة لعوامل أخرى، مثل الحفاظ على الحياد النقدي أو النقدي بين أمر الشراء والبيع أو التعامل مع ارتباط السعر بين 2 الأوراق المالية.
في الدفعة التالية من هذه السلسلة، سوف نلقي نظرة أكثر تفصيلا في كيفية عمل الخوارزميات الزوج.
دعم العملاء.
وصول العميل.
بلومبرغ الخدمات المهنية ربط صناع القرار إلى شبكة ديناميكية من المعلومات والناس والأفكار. طلب عرض توضيحي.

خوارزمية استراتيجية تداول زوج
تداول الأزواج هو شكل من أشكال انعكاس المتوسط ​​الذي له ميزة 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 كونيغراتد 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 للبيع 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 للبيع 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، ساتيا ب حاولت هنا كوانتوبيان / المشاركات / التداول السلال-شارك في دمج مع التجسس.
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 عرض التسعير / الطلب، 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. هناك طويلة جدا (ولكن قديمة) مناقشة وسحب طلب على جيثب حول إدراجه في ستاتسموديلز: جيثب / ستاتسموديلز / ستاتسموديلز / القضايا / 448 و 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 للبيع 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 الأوزان كوينغراشيون. 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 للبيع 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 n 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 للبيع 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 الملاحظات أنا نشرت، كوانتوبيان / المشاركات / تحليل من دقيقة بار-التداول-أحجام من-إتفس-تجسس-و - 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 يتطلب 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 منهجنا مع الائتمان الكامل للمؤلف (ق)، وإرسالها طريقي وأنا سوف نرى ما إذا كانت تناسب المحتوى الحالي لدينا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع 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 إمكانية للتنبؤ، بما في ذلك الزوج الاضافي يضيف القليل من الضجيج لاستراتيجيتك، 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 تريد 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 أكثر صعوبة، 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 كنت 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 الأسعار.
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؟
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' زوج. 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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع 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.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع 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.
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 2017 to Feb 2018 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.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع 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 للبيع 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.
رائع. 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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 للبيع 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.

The Case of Gold and Silver: A New Algorithm for Pairs Trading.
7 Pages Posted: 10 Apr 2018.
Dr. Jay Desai.
B. K.School of Business Management, Gujarat University.
Arti Trivedi.
Shri Chimanbhai Patel Institute of Management & Research.
Nisarg A Joshi.
Shri Chimanbhai Patel Institute of Management & Research.
Date Written: September 25, 2018.
In this paper we propose a new algorithm for pairs trading. Pairs Trading is a very popular trading strategy also known as market neutral position. The basic idea is to create a long/short position with securities that move together. Securities having strong co-relation (We propose correlation greater then 0.90) can be traded by using the proposed method in this paper. The basic concept of stochastic is applied to find the entry and exit points of a trade. The algorithm is tested on gold and silver prices for market neutral position. From a researcher’s point of view as per Efficient Market Hypothesis theory, pairs trading strategy should not result in positive returns as the past behavior of a stock price reflects the information flow of past. And has no effect on the future prices. The main objective of this research is to propose a simple method of pairs trading useful to market practitioners and researchers. The proposed algorithm generated 100% accurate trades with return of 44.45% for the test period.
Keywords: pairs trading, market neutral strategy, commodity trading, securities trading, market inefficiency, stochastic, efficient market hypothesis, trading strategies, bullion trading.
JEL Classification: C10, C32, C40, C60, G14.
Jay Desai (Contact Author)
B. K.School of Business Management, Gujarat University ( email )
Ahmedabad, Gujarat 380009.
Arti Trivedi.
Shri Chimanbhai Patel Institute of Management & Research ( email )
مقابل. Karnavati Club.
Nisarg Joshi.
Shri Chimanbhai Patel Institute of Management & Research ( email )
مقابل. Karnavati Club,
إحصاءات الورق.
المجلات الإلكترونية ذات الصلة.
أسواق رأس المال: كفاءة السوق إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
Econometrics: Econometric & Statistical Methods - General eJournal.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
Econometric Modeling: Forecasting eJournal.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
نماذج الاقتصاد القياسي: أسواق السلع الإلكترونية إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
Econometrics: Multiple Equation Models eJournal.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
الاقتصاد القياسي: الطرق الرياضية والبرمجة المجلة الإلكترونية.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
الاقتصاد الجزئي: التوازن العام & ديسكيليبريوم نماذج من الأسواق المالية إجورنال.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
Econometrics: Econometric & Statistical Methods - Special Topics eJournal.
الاشتراك في هذه الجريدة رسوم لمزيد من المقالات المنسقة حول هذا الموضوع.
روابط سريعة.
حول.
يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط بواسطة هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. This page was processed by apollo2 in 0.125 seconds.

سر لإيجاد الربح في أزواج التداول.
"كوانتس" هو اسم وول ستريت لباحثي السوق الذين يستخدمون التحليل الكمي لتطوير استراتيجيات التداول المربحة. وباختصار، فإن أمشاط الكميات من خلال نسب الأسعار والعلاقات الرياضية بين الشركات أو المركبات التجارية من أجل فرص التداول الإلهي مربحة. خلال الثمانينيات، قامت مجموعة من العمال الذين يعملون لصالح مورغان ستانلي بضرب الذهب باستراتيجية تدعى تجارة الأزواج. وقد استخدم المستثمرون المؤسسيون والمكاتب التجارية الخاصة في البنوك الاستثمارية الكبرى هذه التقنية منذ ذلك الحين، وكثير منهم حققوا أرباحا مرتبة مع الاستراتيجية.
ونادرا ما يكون في مصلحة مصرفي الاستثمار ومديري صناديق الاستثمار المشترك لتبادل استراتيجيات التداول مربحة مع الجمهور، لذلك ظلت تجارة أزواج سرا من الايجابيات (وعدد قليل من الأفراد المخلصين) حتى ظهور الإنترنت. فتح التداول عبر الإنترنت الغطاء على المعلومات المالية في الوقت الحقيقي وأعطى وصول المبتدئ إلى جميع أنواع استراتيجيات الاستثمار. ولم تستغرق التجارة بين الزوجين وقتا طويلا لاجتذاب المستثمرين الفرديين والتجار ذوي الوقت الصغير الذين يتطلعون للتحوط من تعرضهم لمخاطر تحركات السوق الأوسع نطاقا.
والهدف من ذلك هو مطابقة سيارتين تجاريتين مرتبطتين ارتباطا وثيقا، وتجارة واحدة طويلة، والأخرى قصيرة عندما تنخفض نسبة سعر الزوج "x" من الانحرافات المعيارية - "x" هو الأمثل باستخدام البيانات التاريخية. إذا عاد الزوج إلى اتجاهه المتوسط، يتم تحقيق الربح على واحد أو كل من المواقف.
الخطوة الأولى في تصميم تجارة أزواج هي العثور على اثنين من الأسهم التي ترتبط ارتباطا وثيقا. وعادة ما يعني ذلك أن الشركات في نفس الصناعة أو القطاع الفرعي، ولكن ليس دائما. على سبيل المثال، يمكن أن توفر أسهم تتبع المؤشرات مثل كق (ناسداك 100) أو سبي (S & P 500) فرصا تجارية ممتازة للأزواج. والمؤشران اللذان يتداولان معا بشكل عام هما مؤشر S & أمب؛ P 500 ومتوسط ​​داو جونز للمرافق العامة. هذه المؤامرة السعرية البسيطة للمؤشرين اثنين تدل على ارتباطها:
على سبيل المثال، سوف ننظر في اثنين من الشركات التي ترتبط ارتباطا وثيقا: جنرال موتورز وفورد. وبما أن كلاهما مصنعي السيارات الأمريكيين، فإن أسهمهم تميل إلى التحرك معا.
فيما يلي رسم بياني أسبوعي لنسبة السعر بين فورد و جنرال موتورز (محسوبا بقسمة سعر سهم فورد على سعر سهم جنرال موتورز). وتسمى هذه النسبة أحيانا "الأداء النسبي" (لا ينبغي الخلط بينها وبين مؤشر القوة النسبية، وهو أمر مختلف تماما). ويمثل الخط الأبيض الوسطي متوسط ​​سعر السعر خلال العامين الماضيين. ويمثل الخطان الأصفر والأحمر انحرافا معياريا وانحرافين عن متوسط ​​النسبة، على التوالي.
في الرسم البياني أدناه، يمكن تحديد إمكانات الربح عندما تصل نسبة السعر إلى انحرافها الأول أو الثاني. عندما تحدث هذه الاختلافات مربحة فقد حان الوقت لاتخاذ موقف طويل في الأداء الضعيف وموقف قصير في أوفيراشيفر. الإيرادات من بيع قصيرة يمكن أن تساعد في تغطية تكلفة الموقف الطويل، مما يجعل تجارة أزواج غير مكلفة لوضع على. وينبغي أن يقابل حجم موقف الزوج بقيمة الدولار بدلا من عدد الأسهم؛ وبهذه الطريقة خطوة 5٪ في واحد يساوي تحرك 5٪ في الآخر. كما هو الحال مع جميع الاستثمارات، هناك خطر من أن الصفقات يمكن أن تتحرك إلى اللون الأحمر، لذلك فمن المهم تحديد نقاط وقف الخسارة الأمثل قبل تنفيذ التجارة أزواج.
مثال على عقود العقود الآجلة.
وقد تنطوي تجارة الأزواج في سوق العقود الآجلة على المراجحة بين العقود الآجلة والوضع النقدي لمؤشر معين. عندما يتقدم العقد الآجل قبل الوضع النقدي، قد يحاول المتداول الربح من خلال تقصير المستقبل والانتظار طويلا في مؤشر تتبع الأسهم، ويتوقع منهم أن يجتمعوا في مرحلة ما. وكثيرا ما تكون التحركات بين مؤشر أو سلعة وعقودها الآجلة ضيقة بحيث لا تترك الأرباح إلا لأسرع المتداولين - وغالبا ما يستخدمون أجهزة الكمبيوتر لتنفيذ مواقف هائلة تلقائيا في غمضة عين.
مثال استخدام خيارات.
دليل على الربحية.
المهتمين في تقنية التداول أزواج يمكن العثور على مزيد من المعلومات والتعليم في كتاب غاناباثي فيديامورثي في ​​أزواج التداول: الأساليب الكمية والتحليل، والتي يمكنك أن تجد هنا.