Analysieren von Paaren mit Korrelations - und Kointegrationspaaren Handel oder Marktneutralität werden seit langem als komplexe Hedgefonds-Strategien mit begrenzter Anwendung für den Einzelhändler angesehen. Als Teil unserer Serie über Korrelation und Kointegration. Wir dachten, es wäre von Vorteil zu sehen, wie beide Regressionsmuster effektiv genutzt werden können, um Paarhandelsgelegenheiten und - szenarien zu identifizieren und mögliche Fallstricke zu reduzieren. Das Geheimnis, das die Kointegration umgibt, und ihre Komplexität aus formulierungspolitischer Perspektive hat einige Händler abgebrochen. Lustig genug, auch wenn ich diesen Beitrag schreiben die Rechtschreibprüfung nicht identifizieren Cointegration als Wort, das gibt Ihnen einen Hinweis, wie oft der Begriff referenziert wird. Identifizieren guter Paare Trades Obwohl es eine Reihe von Formeln oder Tests, die verwendet werden können, ist eine der am weitesten angenommen, dass der Augmented Dickey Fuller (ADF) Test. Bei der Formulierung eines p-Wertes erlaubt der Test dem Händler, zu identifizieren, wie kointegrierte zwei Serien über einen bestimmten Zeitraum effizient und vereinfacht sind. Um dies in den Kontext zu bringen, werden, wenn die Preise für die Währung A und die Währung B in das Modell eingegeben werden und der p-Wert bei 0,02 ausgegeben wird, dies identifiziert, dass 2 der Zeit, in der die beiden Variablen nicht stationär sind oder 98 der Zeit sie sind Sind zusammengefaßt. Vergewissern Sie sich, dass Sie eine gute Anzahl von Werten verwenden (zB 3 Jahre auf einer Tageskarte), sonst kann die Berechnung nicht die genaueste Anzeige geben. Es gibt eine Anzahl von Aufstellungsorten, in denen Sie eine Excel-Version des ADF-Tests einschließlich Quantcode herunterladen können. Der nächste Teil im Berechnungsprozess ist, die Korrelation zu erarbeiten. Es wird empfohlen, dass mehrere Zeitrahmen verwendet werden, um auch ein Bild des Zyklus der linearen Regression zu malen. Um herauszufinden, wie viel Diskrepanz es gibt, haben wir Scans auf den EURUSDGBPUSD und GoldSilver Pairings durchgeführt. Die Ergebnisse waren sehr interessant. Die langfristige Korrelation zeigt an, dass die Paare einen sehr ähnlichen Weg verfolgen. Doch auf kurze Sicht werden sie allmählich auseinander zu bewegen. Auf einer Kointegrationsbasis haben nur 13 der Zeitpunkte der letzten beiden Jahre die Paare wieder auf den gleichen Mittelwert zurückgesetzt. 30 Tage Korrelation: 94.98 Korrelation zwischen zwei Jahren: 26.99 13 Jahre Korrelation: 95.3 2 Jahre Kointegration: 85 Das zweijährige Intervall zeigt auf, wie die Preise statistisch aus ihren langfristigen und kurzfristigen Bereichen stammen. Nach der Kointegrationsziffer fielen die Preise von Gold und Silber wieder auf den gleichen Durchschnitt von 85% zurück. Schlussfolgerung . Gold und Silber ist ein besseres Paar Handel als EURUSD und GBPUSD. Kointegrations - und Korrelationstechniken Nachdem wir nun festgestellt haben, dass Gold und Silber die höchste Korrelation und Kointegration aufweisen, müssen wir die Techniken für spezifische Ein - und Austrittspunkte analysieren. Im folgenden Beispiel gibt es drei spezifische grafische Darstellungen (oberes Diagramm ist der Goldpreis, mittleres Diagramm ist die Regressionskorrelation und das untere Diagramm ist der Silberpreis). Der lineare Regressionszeitraum beträgt 360 Tage ohne Rückblick. Ein Diagramm, das Gold, Silber und deren Korrelation zeigt Das Diagramm hatte zwei mögliche Ein-und Ausstiegspunkte über die ein Jahr Zeitraum. Im August zeigte der 360-Regressionskanal an, dass der lineare Wert nach einer Periode oberhalb der dritten Standardabweichung wieder auf seinen Mittelwert zurückfallen würde. Gemäß dem Diagramm wäre ein kurzes Gold - und ein langes Silberpaar-Signal ausgelöst worden. Der zweite Handel kam im Dezember, mit der linearen Linie brechen zurück durch den unteren Standard-Abweichung Kanal. Mit Bezug auf das obige Beispiel können wir eine Reihe von Problemen sehen, die die Leistung erheblich beeinträchtigen könnten. Kurvenanpassung, wie sie allgemein bekannt ist, wird am besten als eine spezifische Reihe beschrieben, die eine Zeit variabel anbringt, ohne ein wahres und klares Bild der Leistung zu geben. Strategien, die Definitionen von künftigen Preisen oder großen historischen Daten erfordern, sind üblicherweise kurvenangepasst. Auf dem Papier kann es toll aussehen, aber im echten Handel Szenario, können die Ergebnisse völlig anders sein. Das 360-Regressions-Kanaltabelle hat den Test nicht bestanden (Kurvenanpassung). Wie unten zu sehen ist, wenn die Rückblickperiode auf 162 Tage geändert wird, wäre das Signal völlig unterschiedlich. Ein bewegliches Fenster für den Regressionskanal bietet weniger Chancen für Kurvenanpassung Eine der Lösungen für Kurvenanpassung im Paarenhandel besteht darin, die lineare Regressionsperiode auf ein kürzeres Fenster oder Zeitfenster zu reduzieren. Dies kann zwar zu einer Empfindlichkeit gegenüber volatilen Bewegungen führen, reduziert jedoch das mögliche Risiko für vorausschauende Szenarien. Die Händler sollten sich auch der Veränderungen der Korrelations - und Kointegrationswerte des Paares bewusst sein, da sich diese aufgrund von Marktmissbrauch oder globalen wirtschaftlichen und politischen Ereignissen schnell verschieben können. Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechenAlle Artikel, Systeme, Strategien, Bewertungen, Bewertungen, News, Research, Analysen, Preise oder andere Informationen auf dieser Website, von Aboutcurrency, seinen Partnern oder Mitwirkenden, wird als allgemeine Marktkommentar zur Verfügung gestellt und stellt keine Anlageberatung . 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