Forex Paar Handel Kointegration Vs Korrelation

Statistisches Arbitrage 8211 Korrelation vs Kointegration Was ist statistisches Arbitrage (stat arb) Die Prämisse der statistischen Arbitrage, stat arb kurz, ist, dass es einen statistischen Missbilligung zwischen einer Reihe von Wertpapieren, die wir aussehen zu nutzen. In der Regel eine Strategie erfordert lange eine Reihe von Aktien und kurz ein anderes. StatArb entwickelte sich von Paaren Handel, wo man lange einen Bestand und kurze it8217s Konkurrenten als Hecke gehen würde, in Paaren Handel das Ziel ist es, eine Aktie, die zu übertreffen it8217s Peers wählen wird. StatArb ist alles über mittlere Reversion, im Wesentlichen sagen Sie, dass die Ausbreitung zwischen zwei beliebigen Aktien sollte konstant sein (oder langsam im Laufe der Zeit entwickeln), jede Abweichung von der Ausbreitung eine Handelschance, da in StatArb glauben wir, dass die Ausbreitung ist Mittelwert zurück. Im Gegensatz zum Namen statistisches Arbitrage geht es darum, risikofreies Geld zu machen (deterministische Arbitrage ist risikofrei). Welche Art von Aktien machen gute Paare Die besten Aktien in StatArb verwenden sind diejenigen, wo es einen fundamentalen Grund für die Annahme, dass die Ausbreitung ist Mittelwert Rückkehr stationär. In der Regel bedeutet dies, dass sich die Aktien im selben Marktsegment oder sogar besser im selben Unternehmen befinden (einige Unternehmen verfügen über A - und B-Aktien mit unterschiedlichen Stimmrechten oder Handel an verschiedenen Börsen) Einige Beispiele für grundsätzlich ähnliche Paare sind Royal Dutch Shell A vs Royal Die niederländischen Shell B-Aktien, Goldman Sachs vs JP Morgan, Apple vs ARM (ihr Chiplieferant), ARM vs ARM ADR, einige sektorübergreifende Gruppen können auch wie Gold Mining vs Gold Price arbeiten. Ein schlechtes Beispiel wäre Royal Bank of Scotland vs Tesco, da ihre Unternehmen sind völlig anders don8217t Auswirkungen aufeinander. Was ist die mathematische Definition eines guten Paares Nach dem Aufkommen mit einem guten fundamentalen Stock Paarung müssen Sie zunächst einen mathematischen Test für die Bestimmung, ob es ein gutes Paar haben. Der gebräuchlichste Test ist, nach Kointegration (en. wikipedia. orgwikiCointegration) zu suchen, da dies bedeutet, dass das Paar ein stationäres Paar ist (die Ausbreitung ist fixiert) und somit statistisch ist es Mittelwert, der zurücksetzt. Bei der Prüfung auf Kointegration wird ein Pvalue-Test (en. wikipedia. orgwikiP-value) durchgeführt, so dass wir ein Vertrauensniveau in dem Paar ausdrücken können, das das Mittelwerden ist. Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Kointegration? Wenn man von statisitischer Arbitrage spricht, werden viele Menschen oft zwischen Korrelation und Kointegration verwirrt. Korrelation 8211 Wenn zwei Bestände korreliert sind, dann, wenn der Vorrat A einen Aufwärtstrend hat, dann hat der Bestand B einen Aufwärtstrend Kointegration 8211 Wenn zwei Bestände kointegriert sind, dann ist es möglich, ein stationäres Paar aus einer Linearkombination der Bestände A und B zu bilden Eines der besten Erklärungen der Kointegration ist wie folgt: Ein Mann verlässt ein Pub nach Hause mit seinem Hund gehen, ist der Mann betrunken und geht auf eine zufällige Wanderung, geht der Hund auch auf einem zufälligen Weg. Sie nähern sich einer belebten Straße und der Mann legt seinen Hund an die Leine, der Mann und der Hund sind jetzt zusammengelegt. Sie können beide auf zufälligen Spaziergängen gehen, aber die maximale Entfernung, die sie von einander weg bewegen können, ist festgelegt, dh Länge der Blei. Also im Wesentlichen die Distanz zwischen dem Mann und seinem Hund fixiert ist, auch Hinweis aus der Geschichte, dass der Mann und Hund sind immer noch auf einem zufälligen Weg, gibt es nichts zu sagen, wenn ihre Bewegungen korreliert oder unkorreliert sind. With korrelierte Bestände werden sie zu bewegen In der gleichen Richtung die meiste Zeit jedoch die Größe der Bewegungen unbekannt ist, bedeutet dies, dass wenn Sie die Ausbreitung zwischen zwei Aktien dann die Ausbreitung halten können wachsen und wachsen zeigt keine Anzeichen für eine mittlere Reversion. Dies ist im Vertrag zur Kointegration, wo wir sagen, die Ausbreitung ist fixiert und dass, wenn die Ausbreitung von der Festlegung abweicht, dann bedeutet es, umzukehren. Wir können die Kointegration noch näher erläutern: Gleichung für die geometrische Brownsche Bewegung, wobei A für den Preis von Lager A steht. Aus der geometrischen Brownschen Bewegungsgleichung können wir sehen, dass die erwartete Änderung von A über die Zeit ist, dh A nicht stationär ist, . Wir wollen ein kointegriertes stationäres Paar finden. Gleichung für das Gehen der langen Aktie A und der kurzen n Menge der Aktie B Die Einstellung ist also stationär, wenn man annimmt, daß das Hedge-Verhältnis konstant bleibt. Beispiel für korrelierte Bestände. Beachten Sie die Ausbreitung Sprengung Beispiel für kointegrierte Bestände: Beachten Sie die Ausbreitung sieht oscillatoryMetaTrader Expert Advisor Korrelation und Kointegration sind zwei Regression-basierte Konzepte, die häufig von der Handelsgemeinschaft missbraucht werden. Komplexe in ihrer Formulierung, beide sind miteinander verwandt und werden verwendet, um die Beziehungen zwischen zwei oder mehr Produkte (dh Rohstoffe, Forex, Aktienkurse) über einen bestimmten Zeitraum zu berechnen. Korrelation Ein Wert von 1 (positive Korrelation) oder -1 (negative Korrelation) wird basierend darauf vergeben, wie effizient die beiden Preise aufeinander abgestimmt sind. Korrelation identifiziert Paare, die sich entweder in Tandem - oder entgegengesetzten Richtungen bewegen. Ein gutes Beispiel für eine langfristige Korrelation Paarung ist, dass der EURUSD und die USDCHF Kreuzungen, die in einer ähnlichen Richtung Handel. Auf der anderen Seite der Münze befinden sich der EURGBP und der AUDNZD-Handel in entgegengesetzten Richtungen. Sie zeigen eine negative Korrelation von -0,81. Obwohl diese Zahl anzeigt, dass sich die Kreuze gegeneinander bewegten, gibt es ein geringes Maß an Unsicherheit über die langfristige Tragfähigkeit dieses negativen Ergebnisses. Professionelle Händler setzen üblicherweise den Benchmark für Paare über oder unter 0,9 oder -0,9. Korrelation hat einen erheblichen Nachteil, der die Rentabilität erheblich beeinträchtigen kann. Obwohl zwei Paare korreliert werden können, sind sie noch nicht vollständig, was zu einer leichten Drift der Preise führen kann. Im Fall des EURGBP und der AUDNZD ist es ein Drift -0,19. Lesen Sie den Beitrag auf Forex-Korrelation für weitere Details zum Thema. Bildnachweis: Vassia Atanassova Die linke Box zeigt eine starke Korrelation. Die Mitte zeigt eine schwache Korrelation. Die rechte Seite zeigt ein Bild ohne Korrelation. Kointegrations-Kointegration analysiert die Preisbewegungen und identifiziert den Grad, in dem zwei Werte für einen bestimmten Zeitraum auf denselben Durchschnitts - oder Durchschnittspreis empfindlich sind. Es sagt nichts über die Richtung, die die Paare bewegen werden. Die Kointegration misst nur, ob der Abstand zwischen ihnen über die Zeit stabil bleibt. Wenn wir zum Beispiel Gold und Silber betrachten, können wir feststellen, dass sie einen gemeinsamen Durchschnittswert verfolgen. Sie können von Tag zu Tag in entgegengesetzte Richtungen handeln. An irgendeinem unbekannten Punkt in der Zukunft sollten sie zurück zu diesem Durchschnitt zurückgehen und folglich sind sie zusammengeschlossen. Hedgefonds verwenden diese Formel häufig, um statistische Arbitragemodelle zu programmieren, um Paare zum Handel zu identifizieren. Ein weiterer wichtiger Faktor im Auge zu behalten ist die Rückblickperiode der Mittelwert - und Standardabweichung. Im Wesentlichen, wenn Sie den Rückblick Wert 700 machen, dann wird der Regressions-Kanal berechnen, was der durchschnittliche Preis über 700 Perioden ist. Dies kann zu ineffizient sein und die Sensitivität auf Veränderungen in der Marktdynamik begrenzen. Auf der anderen Seite, wenn Sie einen kurzen Blick zurück Zeitraum, dann wird es einen Whipsaw-Effekt und wird viel zu empfindlich. Es ist wichtig, einen ausgewogenen Blick zurück im Bereich von 200-350 zu bekommen. Gold Silber Beispiel oben: Standardabweichung und lineare Regression Mittelabschnitt: Relative Performance Gold (dunkelblau) und Silber (hell türkisblau) Unten: Gold Tageszeitplan und Zeitleiste Das obige Diagramm zeigt die Gesamtkorrelation von Gold und Silber und der Grad, zu dem Ausbrüche Handelschancen auslösen könnten. Ich habe eine Reihe von verschiedenen Kointegrationsszenarien umkreist und diese auf den zweiten Abschnitt mit P1, P2, P3 und P4 Labels verwiesen. Silber Spike 8211 März Eine deutliche Spike in den Preis von Silber im März schickte die lineare Regression Wert unter dem unteren Standard-Abweichung Kanal von -2,0. Um von der erheblichen Diskrepanz in den Preisen zu profitieren, würde der Trader auf Mangel an Silber und langes Gold geschaut haben. Performance wise, würde dies zu einem Gesamtgewinn geführt haben, als Silber stark geschwächt, Überquerung unter Gold im Mai. Silber Überverkauft Juli Der Silberpreis schwindet weiterhin auf einem relativen Niveau zu Gold. Im Juni und Juli geht der Regressionswert über den oberen Standardabweichungskanal hinaus, was anzeigt, dass Silber überverkauft ist und der Preis wieder auf seinen Mittelwert zurückfallen muss. Der Trader beschließt, eine lange Position in Silber und kurzem Gold zu öffnen. Als Prognose, kehrt er zu seinem Mittelwert und die Kluft zwischen den beiden Spot-Preisen schließt schnell. Silber überschreitet Dezember Nochmals überschreitet der Silberpreis Gold. Dies setzt eine lange Gold, kurze Silber Gelegenheit. Auf einer Performance-Ebene würde der Trader auf die Ausbreitung zu profitieren und profitieren von der Position. Silver Selloff April Durch die Punktion des zweiten Standardabweichkanals stabilisiert sich der Goldpreis, während Silber stark schwächt. Dies hat nun den Händler mit einem langen Silber, kurze Gold Gelegenheit.