폭스 바겐과 페어차일드의 쌍 매매 전략

쌍 거래에서 이익을 찾는 비밀.
"퀀트 (Quants)"는 수익성있는 거래 전략을 개발하기 위해 정량 분석을 사용하는 시장 조사 업체를위한 월가의 이름입니다. 즉, 수익률이 높은 거래 기회를 신성화하기 위해 회사 또는 거래 수단 간의 가격 비율 및 수학적 관계를 통해 수량을 빗어냅니다. 1980 년대에는 Morgan Stanley를 위해 일하는 퀘스트 그룹이 쌍 무역이라고 불리는 전략으로 금을 쳤습니다. 주요 투자 은행의 기관 투자가와 독점 거래 데스크는 그 이후이 기술을 사용 해왔고 많은 사람들이 전략으로 깔끔한 수익을 냈습니다.
투자 은행가와 뮤추얼 펀드 매니저가 수익성있는 거래 전략을 대중과 공유하는 것이 거의 불가능하기 때문에 인터넷의 출현 때까지 쌍 무역은 전문가 (그리고 약간의 개인)의 비밀로 남아있었습니다. 온라인 거래는 실시간 금융 정보를 열어 모든 유형의 투자 전략에 대한 초보자의 접근성을 제공했습니다. 페어 트레이드가 개인 투자자와 소규모 상인을 끌어 들여 더 넓은 시장의 움직임에 대한 위험 노출을 헤지하기를 원하는 것은 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.
목표는 쌍의 가격 비율이 표준 편차의 x 배수 일 때 상호 연관성이 높은 두 개의 거래 차량을 매치하는 것입니다. "x"는 과거 데이터를 사용하여 최적화됩니다. 쌍이 평균 추세로 돌아 가면 한쪽 또는 양쪽 위치에서 수익이 발생합니다.
쌍 무역을 디자인하는 첫 번째 단계는 상호 연관성이 높은 두 종목을 찾는 것입니다. 일반적으로 기업은 동일한 산업 또는 하위 분야에 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어, QQQQ (나스닥 100) 또는 SPY (S & amp; P 500)와 같은 지수 추적 주식은 우수한 쌍 거래 기회를 제공 할 수 있습니다. 일반적으로 함께 거래되는 두 지수는 S & P 500과 다우 존스 유틸리티 평균입니다. 두 지수의 간단한 가격 도표는 상관 관계를 보여줍니다.
예를 들어 GM과 Ford의 상관 관계가 높은 두 가지 사업을 살펴 ​​보겠습니다. 둘 다 미국 자동차 제조업체이기 때문에 그들의 주식은 함께 움직이는 경향이 있습니다.
다음은 Ford와 GM 간의 가격 비율에 대한 주간 차트입니다 (Ford의 주가를 GM의 주가로 나누어 계산). 이 가격 비율은 때로는 "상대 성과"(상대 강도 지수, 완전히 다른 것과 혼동되어서는 안됨)라고도합니다. 가운데 흰 선은 지난 2 년간 평균 가격 비율을 나타냅니다. 노란색과 빨간색 선은 평균 비율로부터 각각 1 ~ 2 표준 편차를 나타냅니다.
아래 차트에서 가격 비율이 첫 번째 또는 두 번째 편차에 도달하면 수익 가능성을 확인할 수 있습니다. 이러한 수익성있는 다양성이 발생할 때 실적이 저조한 사람에게는 길게, 그리고 지나친 사람에게는 짧은 자리를 차지할 때입니다. 짧은 판매로 인한 수입은 긴 포지션의 비용을 충당하는 데 도움이 될 수 있으므로 페어를 저렴한 가격으로 판매 할 수 있습니다. 쌍의 위치 크기는 주식 수보다는 달러 가치와 일치해야합니다. 이 방법은 하나의 5 % 이동은 다른 하나의 5 % 이동과 동일합니다. 모든 투자와 마찬가지로 거래가 적자로 전환 될 수있는 위험이 있으므로 쌍 거래를 구현하기 전에 최적의 중단 손실 포인트를 결정하는 것이 중요합니다.
선물 계약을 사용한 예.
선물 시장의 쌍 거래는 선물 계약과 주어진 지수의 현금 포지션 사이의 차익 거래를 포함 할 수 있습니다. 선물 계약이 현물 포지션보다 앞서 나갈 때, 상인은 미래를 누락시키고 인덱스 트래킹 주식을 오랫동안 보면서 이익을 얻으려고 노력할지도 모릅니다. 종종 지수 또는 상품과 선물 계약 간의 움직임은 너무 빡빡하여 가장 빠른 상인 만 이익을 얻습니다. 종종 컴퓨터를 사용하여 눈 깜짝 할 사이에 엄청난 순위를 자동으로 실행합니다.
옵션을 사용한 예제.
수익성의 증거.
페어 트레이딩 기술에 관심이있는 사람들은 Ganapathy Vidyamurthy의 책 Pairs Trading : Quantitative Methods and Analysis에서 더 많은 정보와 교육을 찾을 수 있습니다.

폭스 바겐 및 의 쌍 거래 전략
쌍 거래는 시장 이동에 대해 항상 헤지 (hedging)된다는 뚜렷한 이점을 갖는 평균 회귀의 한 형태입니다. 일반적으로 엄격한 통계로 백업 할 때 높은 알파 전략입니다. 이 노트북은 다음과 같은 개념을 수행합니다.
이 노트북은 개념을 소개하기위한 것이고, 이 노트북은 한 쌍만 특징으로하지만 알고리즘은 한 번에 많은 쌍을 고려해야 할 것입니다.
이 노트북은 원래 하버드의 Applied CS 부서의 프리젠 테이션을 위해 제작되었으며 이후 Stanford, Cornell 및 기타 여러 장소에서 사용되었습니다. 콴토 피안 (Quantopian)이 최고의 대학에서 교육 도구로 사용되는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶다면 [[# 160 보호]
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. 또한이 자료는 보안 또는 특정 투자의 적합성과 관련하여 의견을 제시하지 않습니다. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
다음은 노트북에 제시된 접근 방식을 기반으로 한 매우 간단한 알고리즘입니다.
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Ernie Chan이 작성한보다 정교한 알고리즘이 있습니다. 이 알고리즘은 각 보안 수준을 동일하게 유지하는 것보다는 헤지 비율을 계산합니다.
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매우 유용한 것들.
약 3 개월 동안 체계적으로 잃어버린 것은 무엇입니까? 그 기간에 공적분이 실패합니까?
기본적으로 그렇습니다, 그들은 그 기간에 공적분되지 않는 것으로 밝혀졌지만, 장기적으로는 공감대에 돌아 왔습니다.
나는 당신이 지적한 하락이 동시에 많은 쌍의 거래를 원하는 이유에 대한 강력한 사례라고 생각합니다. 쌍은 서로 다른 시간 규모에 걸쳐 공적분을 만들 수 있으며, 주어진 쌍이 항상 거래 가능한 상태 (커다란 스프레드, 작은 스프레드)는 아닐 수도 있습니다. 표본 크기를 늘리면 적어도 한 쌍은 주어진 시간에 강력하게 거래 가능 상태가되고 여기서 볼 수있는 이상한 융기를 부드럽게 할 가능성이 훨씬 높아집니다.
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고마워. 실제로 매우 유용합니다. 공적분 테스트를 위해 증강 된 Dickey Fuller 테스트를 사용하신 것으로 나타났습니다. Johansen 테스트를 사용하여 유사한 구현을 가지고 있습니까? Python으로 johansen 테스트를 찾을 수 없습니다.
Johansen 테스트를 statsmodels 라이브러리에 추가하려는 시도가 있었지만 현재에는 내장 된 구현이 없다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어, 타사 구현입니다. 파이썬 라이브러리에 언제 추가 될지 확신 할 수 없지만 해결할 수있는 방법이 있습니까?
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감사. 나는 그 링크를 보았다. 구현하기가 복잡하고 IDE에서 모두 작성하기가 어렵습니다. 사실, Satya B는 여기에 quantopian / posts / trading-baskets-co-integrated-with-spy를 시도했습니다.
Johansen 테스트의 장점은 고유 벡터를 생성한다는 것입니다. 고유 벡터를 생성하는 데는 다른 방법을 사용할 수 있다고 생각합니다. 최대 12 개 자산 및 기타 많은 것들에 대해 지금은 리콜 할 수 없지만 바구니. Ernie의 인덱스 전략 중 하나를보고 비용 / 통신 등을 수행 한 후 성능을 평가하기 위해 Q & Q 플랫폼에 그것을 복제하려고 시도했습니다. 비용이 많은 실적을 씹어 보았다. ABGB & amp; 위의 FSLR 쌍은 샤프 비율이 0.75이지만 샤프 비율은 -0.29로 끝납니다. 외모가 많은 유망한 쌍이 입찰가 / 스프레드, 수수료, 수수료 등을 묻는다면 비영리로 판명되었습니다. 따라서 3 개 이상의 주식 쌍 거래 및 인덱스 arb를보고 있습니다. 요한센 테스트는 이것을 쉽게 구현할 것입니다.
나는 계속 노력할 것이다.
이 노트북은 페어 트레이딩에 대한 통계적으로 뛰어난 소개이며, 주제에 관심있는 사람도 금융 연구의 일부를 조사 할 것을 권장합니다. Pairs Trading의 해부학은 좋은 출발점이며 참고 문헌도 도움이됩니다. 리스크 차익 거래 전략에 관한보다 일반적인 두 개의 논문은 리스크 특성 및 리스크 리스크 재보험 및 주식 시장에서의 제한된 차익 거래입니다. 이러한 종류의 전략을 실행하는 것에 대해 사람들이 배운 비싼 교훈이 있으며 사전에 교훈을 알아야합니다. 미리 경고한다.
안토니, 여기 보게되어 반가워! Johansen 테스트의 좋은 구현을 잠시 동안 찾고 있었지만 찾지 못했습니다. github / statsmodels / statsmodels / issues / 448 및 github / josef-pkt / statsmodels / commit / bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 정말 너무 오래되었지만 부실한 토론이 있습니다. 퀀트 파이낸스에서 확실히 그렇듯이 이것은 널리 사용됩니다.
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아론. 충고 고맙습니다. 너에게서 오는 것을 감사하게 생각해라. 나는 그 신문들과 시간을 보낼 것이다.
도마. 링크를 가져 주셔서 감사합니다. 당신이 말했듯이, 그것은 약간 오래된 것입니다. 내가 생각하는 것보다 낫다.
다음은 벡터 오류 수정 모델을위한 파이썬 구현입니다. 공적분 가중치를 찾을 때도 사용할 수 있습니다. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
다음은 Ernie Chan의 알고리즘으로 여러 쌍을 교환하도록 수정 된 것입니다. 이것은 여러 비 상관 반환 스트림을 얻고 전반적인 전략의 베타를 줄이는 좋은 방법입니다.
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Delany, stat 테스트를 사용하여 쌍을 검색 할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 일반적으로 계산하기에는 너무 비싸지 않은가?
우리는 노트북을 자신의 연구 환경으로 복제 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 그 동안 원래 게시물에서 노트북으로 놀기에 관심이있는 사람들은 여기에서 다운로드 할 수 있습니다. 다운로드 후 연구 계정으로 업로드하십시오. 아직 연구 계정이없는 경우 액세스 권한을 얻기 위해 컨테스트에 알고리즘을 입력하십시오.
좋은 거래자, 노트북에서 제공되는 방법은 공적분, 즉 쌍 거래에 필요한 근본 조건 인 유가 증권 목록을 스크린합니다. 문제는 통계적 힘의 손실만큼 계산상의 복잡성이 아닙니다. 비교가 많을수록 유의 한 p 값을 지정해야합니다. 이 현상은 여기에 설명되어 있습니다. 통계적으로 엄격하게하기 위해서는 쌍 방향 공적분 스크립트에서 얻은 p 값에 Bonferroni 보정을 적용해야합니다. 그 이유는 더 많은 P - 값을 생성할수록, 의미있는 P - 값에 마주 칠 가능성이 커지며, 실제 증권 거래에서의 실제 공적분 행태를 반영하지 않기 때문입니다. n 증권에서 pairwise cointegration을 찾을 때 비교 횟수가 O (n ^ 2)의 비율로 증가하기 때문에 20 개의 유가 증권을 보더라도 대부분의 통계 테스트는 쓸모 없게됩니다. 보다 나은 접근법은 근본적인 경제적 연결 분석을 사용하여 소수의 후보 증권을 제안하는 것입니다. 그런 다음 어떤 쌍이 공적분 될지 결정하기 위해 적은 수의 통계적 테스트를 수행 할 수 있습니다. 이것이 당신이 의미하는 바라면 알려주십시오.
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나는 너무 많은 비교에 대한 문제에 대해서는 다소 의견이 다릅니다. Bonferroni 수정은 진실을 찾고있을 때 적절합니다. 예를 들어, 1,000 개 항목의 설문지를 작성하고 암이 있거나없는 사람들에게 제공하면 5 % 수준의 통계적 유의 수준에서 암과 관련이있는 평균 50 개의 항목을 찾을 수 있습니다. 설문 조사는 암과 관련이 있습니다. 두 개 이상의 항목의 조합을 고려하면 원하는만큼의 상관 관계를 생성 할 수 있습니다.
그러나 자동화 된 거래 전략을 설계 할 때 우발적 인 관계로 인해 많은 상처를 입히지 않습니다. 그들은 당신의 결과에 임의의 소음과 거래 비용을 추가합니다. 100 % 의미가없는 결과가 거의 없기 때문에 대부분의 관계는 최소한 지속성이 약간 있으므로 엄격한 검증을 거친 전략을 필터링하는 것이 중요하지 않습니다. 이익은 중요하지 않고 진실이 아닙니다. 본 페로 니 (Bonferroni) 및 이와 유사한 측정법을 사용하면 일반적으로 가장 경제적으로 유용한 관계가 아닌 가장 통계적으로 신뢰할 수있는 관계로 안내합니다.
"근본적인 경제적 연결의 분석"에 의해 당신은 같은 업계에서 비슷한 두 회사와 같은 자연 쌍으로 시작한다는 것을 의미합니다. 기본적으로 사람들은 명백한 것을 주목합니다. 덜 분명한 관계, 특히 사람들이 사용하는 일반적인 데이터에서 보이지 않는 것들에 대해 생각한다면, 나는 동의한다. 이론적으로 쌍 관계에 대한 타당성있는 경제적 이야기를 원한다. 왜 그것이 존재하고 왜 그것이 차용을하지 않는지 모두를 설명한다. 데이터 마이닝을 막을 수있을뿐만 아니라 효과가 계속 작동하는지 측정 할 수 있다는 것을 의미합니다 (즉, 돈을 잃을 때의 전략이 작동하지 않는다는 것을 알 수있는 유일한 방법).
잘 하셨어요. 노트북을 한 줄씩 읽지 않아도되지만 콴토 피안 예제 라이브러리에 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 공유 된 알 고리를 따라 가라.
내가 게시 한 노트, quantopian / posts / etf-spy-and-sh의 분당 거래량 분석을 볼 수 있습니다. 주어진 쌍이 공적분에 어떻게 들어가고 밖으로 나가는지를 시각화하기 위해 비슷한 음모를 만들 수 있습니다. 통계적 테스트를 수년간 매 거래 당 390 회 적용하면 약간의 인내가 필요합니다.
Aaron Am은 일반적으로 다음과 같이 귀하의 주장을 읽습니다.
- 현실 세계에서 본 페로 니는 너무 제한적이며, 정정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
우리가 당신이 만드는 마지막 시점에 동의한다고 생각합니다. 나는 경제 링크 분석의 많은 사람들이 단순하다고 생각하며 비재 정적 거래가있는 알파를 포함 할 가능성이있는 잠재적 인 흥미로운 관계를 무시한다고 생각합니다.
그랜트 감사합니다. 실제로 예제 라이브러리를 노트북 및 컴패니언 알고리즘으로 교육 된 완전한 quant finance 커리큘럼으로 확장 할 계획입니다. 더 많은 주제를 개발할 때마다 일련의 여름 강좌를 진행할 예정이므로 주목하십시오. 귀하의 노트는 매우 시원하며, 공적분 점수가 강력한 공적분 조가 얼마나 안정적인지 궁금합니다. 불행히도 저는 가까운 장래에 다른 교과 과정 노트를 어떻게 만들어야 할지를 생각해 볼 시간이 없다고 생각합니다. 그러나 우리는 게스트 기여자를 찾고 있습니다. 저자에게 완전한 신용으로 우리 커리큘럼에 추천되기를 원하는 노트북이 있다면, 저에게 이메일을 보내십시오. 그러면 현재의 내용에 맞는지 확인할 수 있습니다.
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현실 세계에서 Bonferroni는 너무 제한적이며, 수정을 통해 잃는 수익성있는 쌍의 수가 통계적으로 확실한 것보다 큽니다.
정확하지 않아. 예, Bonferroni는 너무 적은 쌍을 제공한다는 점에서 너무 제한적이지만 Bonferroni는 또한 잘못된 쌍으로 안내합니다.
암 환자 및 비암 환자에게 1,000 개의 항목이있는 설문지의 예에서는 대부분의 항목이 암에 영향을 미치지 않거나 적어도 암에 영향을 미치지 않을 가능성이 있습니다 의학적 조언을 위해 사용할 가치가 없습니다. 따라서 5 % 유의성을 원할 경우 0.005 % 수준에서 각 항목을 테스트합니다 (즉, 1.6이 아닌 3.9 표준 편차가 필요함). 문제에 충분히 강한 실제 효과는 강한 의의를 지니기 쉽기 때문에이를 염두에 두지 마십시오. Bonferroni를 수행하지 않은 경우 항목이 중요하지 않은 경우에도 50 개의 추천과 많은 쓸모없는 조언을 제공합니다.
덧붙여서, Bonferroni는 매우 보수적 인 교정이며, 더 많은 항목을 허용하는보다 정교한 교정이 있습니다.
그러나 테스트 할 1,000 쌍이 있다면 많은 사람들이 어느 정도의 공동 통계적 예측 가능성을 가질 가능성이 높습니다. 예측 가능성이 없더라도 추가 쌍을 포함하면 전략에 약간의 소음 만 추가됩니다. 이것은 끔찍한 것이 아닙니다. 또한 그들 중 누구도 예측할 수 없을 정도로 강하다고 믿어서는 안되며, 누군가가 알아 차리고 차용 할 수 있다고 믿을 수는 없습니다. 따라서 5 % 이하의 모든 쌍을 고려하여 데이터와 관련이없는 경제적 기준 또는 기타 기준을 사용하여 필터링하는 것이 타당합니다. 가장 강한 통계적 관계 만 선택하는 것은 현명하지 않습니다.
일관성과 정확성을 원할 경우 Bayesian 프레임 워크에서이를 설정할 수 있습니다. 또는 엄지의 임시 규칙을 사용할 수 있습니다.
배우고 싶은 il-pair-literated를위한 것입니다. 그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나? 논리적 인 설명이 있어야합니까? 나는 쌍으로 놀았고 MorganStanley와 Expedia가 일하는 것을 발견했습니다. 하지만 왜? 또는 이유를 알고 싶지 않습니다.
그 쌍 뒤에있는 이야기가 있어야 하나?
이것은 실제로 재정상의 문제가 아닌 의미 론적 질문입니다. 실제 쌍을 고려하지 않은 순수한 통계적 접근 방식을 채택한다면 몇 가지 중첩 된 쌍을 포함하여 수백 또는 수천 쌍으로 끝나게됩니다. 그렇다면 우리는 페어 트레이딩 전략이 아니라 장기간의 주식 전략이라고 할 수 있습니다.
쌍 거래에 대한 아이디어는 주식 간의 의존성에 대한 구체적인 이유를 고려하여 추가적인 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 그 통찰력은 관계가 깨지면 더 큰 포지셔닝과 큰 손실을 피할 수 있습니다.
같은 업계의 두 개의 대형주와 같은 명백한 관계가 유용하지 않는 경향이 있습니다. 때로는 혼란 스럽습니다. 유명한 초기 쌍 거래 중 일부는 그러한 쌍을 포함하기 때문에 때때로 대부분의 텍스트에서 예제로 사용됩니다. 그러나 너무 많은 사람들이 페어 트레이딩과 같은 다양한 전략에 필요한 높은 샤프 비율을 얻기 위해 이러한 스프레드를 너무 가깝게보고 있습니다. 그 한계 Sharpes를 훨씬 더 많은 직책을 가진 long-short equity의 사람들에게 맡겨라.
또한 쌍 관계에 대한 이유에 대해 이야기 할 때 우리는 양측 모두에 대해 이야기합니다. 왜이 회사들의 가치가 역사적 비율과 다른 세계를 상상하기가 힘들며, - 왜이 주식들은 다른 경제 뉴스에 반응합니까? 따라서 거의 동일한 두 회사의 경우 첫 번째 질문은 쉽지만 두 번째 질문은 어렵습니다. MS와 EXPE 같은 두 개의 겉으로보기에 무관 한 회사에게는 그 반대입니다. & nbsp; 좋은 경제 환경에서 Morgan Stanley는 많은 비즈니스를하고 사람들은 많이 여행합니다 & quot; 그러나 그것은 거의 모든 두 회사에 대해 사실입니다.
고전적인 쌍 이유는 원유 가격이나 주유소 수입과 같은 공급 사슬의 다른 지점에서 유가 또는 금리 또는 미국 달러 강도와 같은 기본 경제 요소에 응답 한 두 회사가 원인이었습니다. 단일 링크만으로는 충분하지 않으며 사실상 모든 회사가 이러한 요소에 응답합니다. 그러나 좁은 요인, 예를 들어 북동부 미국에서의 폭파 활동 또는 캘리포니아 주 중부의 강수량 또는 여러 가지 광범위한 요인에 대한 일치 방향과 일치하는 쌍을 찾을 수 있습니다. 또는 당신은 실제로 비슷한 사업을하고있는 두 회사를 찾을 수 있습니다. 그러나 역사적인 이유로 다른 분야에 나열되어 있습니다. 또 다른 일반적인 상황은 내구성있는 자산의 수명주기의 다른 지점에 관련된 두 회사입니다. 예를 들어 지리적 위치가 비슷한 주택가 및 가구점.
어쨌든, 당신이 이유가있을 때, 당신은 당신의 위치를 ​​미세 조정하기 위해 모니터 할 것들이 있습니다. 큰 변위가 역사적인 관계가 깨지기보다 큰 거래 기회 또는 사인인지를 알려주는 것입니다. 이유가 없으면 다양 화해야하는 것이 좋습니다. 각 쌍마다 특정 분석 작업을 수행 할 필요가 없습니다.
한 쌍의 이야기가있는 경우 소매업 거래자와의 거래가 느려지므로 그 이야기는 알려지지 않으므로 이익이 없다고 인정할 수 있습니까? 그리고 데이터를 채굴하고 데이터를 통해 예기치 않은 스토리가 쌍 거래 공간에서 경쟁 할 수 있다면 발견 할 수 있습니까? 참여자를 연결하는 이야기가 약하거나 미개척이라면 쌍의 큰 웅덩이를 유지하는 것이 중요하지만 여전히 참여하고 싶다면 왜 그런 기술을 사용하지 않을 것인가? 아니면 소매업 종사자가 잘 알려진 커플의 변칙 쌍 확산을 포착하고 이익을 얻을 수 있다고 주장합니까?
한 쌍의 이야기가있는 경우 소매업 거래자와의 거래가 느려지므로 그 이야기는 알려지지 않으므로 이익이 없다고 인정할 수 있습니까?
아니, 나는 그 견해에 동의하지 않을 것이다. 페어 트레이딩은 특히 로우 캡 주식에서 낮은 생산력을 보이는 경향이 있으며 많은 작업이 필요합니다. 투자 금액 및 위험 특성이 불규칙하므로 자산 관리자에게 매력적이지 않습니다. 대부분 수십 쌍의 다른 전략을 따르는 개별 풀 타임 전문 상인과 시장이 제공하는 것을 가져 가고 현금으로 머무를 수있는 세미 프로 상인이 주로 추구합니다. 그들의 전략 중 어느 것도 매력적이지 않습니다. 유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
원칙적으로 영리한 자동 필터를 사용하거나 독서와 사고를 통해 좋은 쌍을 찾을 수 있습니다. 제 일반적인 느낌은 첫 번째가 더 힘들고, 두 번째 또는 세 번째 쌍이 아닌 많은 수의 예쁜 쌍을 식별하기 위해 수행하려고하면 더 힘들어집니다. 이 경우 장기간 형평으로 전환하고 쌍을 잊어 버리라고 말합니다. 독서와 사고에 대한 좋은 점은 가장 좋은 콴트가 게으르다는 것이며, 컴퓨터로 하여금 작업을 수행하게하려는 것입니다. 그래서 무언가와 경쟁하고 있습니다. 그 중 일부는 읽고 생각하기에 능숙하지만 약간의 수학을 알고있는 컴퓨터를 가진 사람에게는 커다란 단점이 있습니다.
나는 독단적 인 것으로 다가 서고 싶지 않습니다. 다른 사람들이 말하는 어떤 일을하는 사람이라면 어떤 거래에서도 큰 성공을 거두지 못할 것입니다. 좋은 쌍을 식별하는 알고리즘을 설계 할 수 있다고 생각하면 시도하는 데 아무런 해가 없습니다. 가장 유망한 접근 방식으로 나를 공격하지 못했습니다.
. 많은 작업이 필요합니다.
네. 쉬운 쌍 무역 돈은 오래 전에 만들어졌습니다. 하위권 주식에 대한 유리한 이야기는 소규모 기업 변동성의 수차에 한 쌍을 노출시킨다. & nbsp; & nbsp; & nbsp; 그 태양 광 주식은 주요 계약을 잃어 버렸습니다. 또는, 와우, 그 시추공은 방금 횡재 국가 계약을 맺었습니다. " 그런 다음 이야기가 다시 쓰여지거나 4 페이지가 찢어지기 시작합니다. 사람들이 12 가지 정도의 이야기 만 보는 경우 이야기의 변화에 ​​대한 그러한 전주곡을 잡을 수 있습니다. 그러나 여기서 우리는 스토리 시청을 피하기 위해 완전 자동으로 진행되는 상황에서 몇 쌍의 관계만으로 내러티브 내역을 파악할 수 있습니다.
장단기 주식으로의 전환을 말할 때 더 넓은 평균 회귀 대신 희미한 (아마도 기발한) 이야기에 대한 통계 검색을 포기하는 것을 옹호하는 것처럼 보일 것입니다 - 이것이 사실입니까? 그러나 도구가 있다면 왜 수십 가지의 이상한 쌍으로 된 거래를 만들어야합니다. 물론 그 이야기가 실제로 존재하지 않을 수도 있습니다. 그러나 또 다시, 아마도 당신은 10 또는 20 개의 독특한 것을 발견 할 것입니다. 그리고 제대로 연결되지 않은 파트너를 제거하는 과정을 거치면 별과 춤을 추는 능력이있는 세트로 끝납니다. 이 사이트는 데이터 마이닝을 대규모로 실험하지 않았다면 아무 것도 아니겠습니까?
다시 말하지만, 여기서는 법률을 법으로 정하려고하지는 않지만 두 가지 간단한 방법은 (a) 이해할 수있는 몇 쌍을 찾으거나 (b) 쌍을 잊어 버리고 많은 양의 longs 포트폴리오를 구축하려고 시도하는 것입니다. 주식을 짝 지어 ​​주거나 ​​무의미한 조사를하는 것에 대해 걱정할 필요가없는 반바지. 다른 말로하면 (a) 틈새 시장 조사 또는 (b) 거대한 데이터 마이닝.
수십 개의 쌍을 찾아 냄으로써 차이를 나누려고 시도하지만 각각을 이해하는 데 필요한 맞춤형 연구를 수행하지 않는 것은 차선책으로 보입니다.
이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
& quot; 이해 & quot; 당신은 그 관계 뒤에 어떤 기본 직관적 인 이야기가 있어야한다는 것을 의미합니다, 나는 관계가 갑자기 사라질 위험이 적기 때문에 그렇게 생각합니까? 당신은 일종의 내러티브에 대해 이야기하고 있습니까? "우리가 생각하는 이유는 모델로 설명 할 수는 없지만 그렇습니다. & quot; 또는 관계 뒤에있는 이야기를 제공하는 설명적인 양적 모델? 소비자가 많은 양의 계란을 사 먹을 때 베이컨 판매량이 감소하고 그 반대의 경우도 마찬가지라는 생각에 기초하여 쌍 무역을 찾습니다. 나는 사람들이 아침 식사로 너무 많이 먹을 수있는 이야기를 만들 수있다. 나는 따뜻하고 모호한 느낌을 지니고 있으며 전문 인 상인이라면 경영진도 따뜻하고 모호하게 느낄 것입니다. 그러나 이야기가 없으면 위험은 정말로 다른 것입니까? 내가 실제로 아침 식사에 관한 관련 연구를 찾거나 자신을 수행하지 않는 한, 나는 단지 속일 수있다. 근본적인 원인을 일련의 규칙으로 코딩 할 수없는 경우 실제로는 양적으로 자동화 된 거래가 아닙니다. 맞습니까? 생활을 위해 이런 종류의 일을하지 않는 콴토 피안 사용자로서, 나는 콴토 피안 헤지 펀드 (Quantopian hedge fund)에서 알 고를 얻고, 실행시키고, 수표를 수집해야합니다. 많은 오프라인 분석을 수행 할 시간이 없습니다.
유능한 상인들이 그들을 추격하는 것보다 더 좋은 쌍이 있습니다.
콴토 피아 주민들이 우리에게 우유와 꿀의 땅처럼 들립니다. 이것은 콴토 피안 (Quantopian) 팀이 3 만 5 천 이상의 사용자가 한 쌍의 개미와 같이 조사 할 수있는 후보 쌍을 만들어 내고 하위 집합에 대한 이야기를 만들려고 생각해야한다고 말합니다 (& quot; XYZ & amp; PDQ, 조사를 해보고 관계를 뒷받침하는 이야기를 찾을 수 있는지 확인하십시오. ").
Joe Schmo Quantopian 사용자를 위해이 중 일부를 줄이거 나 절망적 인 노력을 기울일 수 있다면이를 정리하려고합니다. Quantopian이 $ 10B 헤지 펀드를위한 수익성 있고 확장 성이 뛰어난 수백 쌍의 거래 알선을받을 수있는 경로가 있습니까 (내 추정에 따르면 펀드에 수천 개의 별개의 알 고가 필요함을 명심하십시오)? 아니면이 모든 것들이 ㅋㅋ, ㅋㅋㅋ?
공용 지식 기술을 사용하여 페어 / 바구니의 자동 검색을 시도했지만 틱 수준의 백 테스터로 모든 것을 처리하지는 못했지만 개인적으로 조사한 적은 대부분 가치 없는; 내 표 검색이 나타난 것으로 추정되는 확산 평균 반전은 단지 가짜이거나 입찰 요청 반송으로 인한 것입니다.
그러나 나는 사람들이 유익한 자동 페어 트레이딩 포트폴리오를 운영한다는 사실을 알고 있습니다. 나는 그것이 가능하다는 것을 의미한다고 생각하지만, 내가 접근 한 방식은 순진했다. 아마 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해 내고 그 다음에 논문을 표현할 포트폴리오를 찾고, 실제 헤지비 비율 건설은 "엄격하게"수행됩니다. 칼만 필터를 사용하거나 뭐든간에.
필자가 생각하기에 쌍 거래에 관한 채팅은 멋지지만 일종의 친숙한 워크 플로로 연습을 줄이는 데 중점을 두어 콴토 피안 사용자가 비오는 날 커피 한잔과 함께 잠옷에 앉을 수 있도록해야합니다. 그리고 실제로 군중에 기인하는 Q 기금으로 들어가기에있는 탄을 가지고 갈 중간 괜찮은 알 고를 제공합니다. 예를 들어, 우리는 :
. 이해할 수있는 몇 쌍을 찾으십시오.
아마도 legwork 방법은 운전자에 관한 논문을 생각해내는 길입니다.
승인. 일반적인 Q 사용자의 워크 플로는 무엇입니까? 명심하십시오, 이것은 확장 가능해야합니다. 고급 학위와 20 년 이상의 업계 경험을 가진 사용자 만 성공할 수 있다면 Q를 제공하지 않아도됩니다. 대답이 & quot; 음, 워크 플로가 없습니다. 당신은 & quot; 페어 트레이딩은 Q에 접근 할 수 없게됩니다. 우리는 Aaron의 "독서와 사고력"을 가지고 있습니다. 위 추천서를 읽었지만 무엇을 읽었습니까?
또한 유가 증권 바구니에서 거래 쌍을 합성하는 기술이있는 곳을 보았습니다. 이게 효과가 있니? 또는 아론 브라운 (Aaron Brown)이 상기 언급 한 장기물 포트폴리오를 실제로 유효하게 만들 것인가?
투자자와 규제 당국자를 안심시킬 수 있다고 말하면서, 당신이 언급하는 따뜻하고 애매한 이야기는 투자 가치가 없다. 찾고자하는 것은 공변량을 사용하여 전략을 세우는 것이고 가장 중요한 것은 일을하지 않을 때 경고합니다. 퀀트 트랩은 관계가 깨지면 모델에 더 매력적으로 보이고 파멸의 대상이된다는 것입니다.
계란과 베이컨 이야기는 실제로 당신이 원하는 것의 반대입니다. 그것은 총 고정 소비량이 있기 때문에 두 제품 모두 소비되는 총량이 고정되어 부정적으로 공적분된다는 것을 의미합니다. 투자자들이 모든 조반 음식을 하나의 그룹으로 올리거나 내림으로써 긍정적 인 상관 관계가 있다고 말하면 반대로 거래 할 수 있습니다. 어떤 종류의 장기 균형에 있어야하는 것을 찾고 있지만 단기간에 이동은 반대 방향입니다. 따뜻하고 애매한 이야기는 주거용 건축물과 가구 판매 일 수 있습니다. 사람들이 계약금을 내고 저장하면 가구를 사지 않을 것이고, 새로 집을 짓는 집은 오래된 가구와 가구가없는 가구 때문에 새로 만들 수 있습니다. 그러나 장기적으로 주택은 가구를 갖추게 될 것입니다. 이것은 전체 섹터를 관련 짓기 때문에 페어 트레이딩 스토리가 될 수 없습니다. 이를 활용하려면 전체 라이프 사이클을 추적하는 모델을 구축하고 금리 및 가족 통계 및 이전 패턴과 같은 다른 요인을 포함하고 많은 수의 주식을 거래 할 가능성이 있습니다.
이것을 실용적으로 유지하기 위해 여기 Pumm Trading for Dummies 레서피가 있습니다 (나는 정중하게 말하면, Dummies 서적에 대한 큰 팬).
유망한 쌍 거래 대상을 식별하기 위해 일종의 통계 화면을 실행하십시오. 극단적 인 통계적 유의성을 찾지 마시고 5 % 또는 1 %와 같은 소음을 차단하는 정도의 중간 수준을 찾으십시오. 각 쌍의 한 회원을 알고있는 회사 나 지역으로 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.
분명히 이것은 퀀트 기술을 보유하고 있지만 일반적인 연구 기술과 비즈니스 판단력을 가진 사람을위한 것입니다.
유망한 쌍 거래 대상을 식별하기 위해 일종의 통계 화면을 실행하십시오. 극단적 인 통계적 유의성을 찾지 마시고 5 % 또는 1 %와 같은 소음을 차단하는 정도의 중간 수준을 찾으십시오. 각 쌍의 한 회원을 알고있는 회사 나 지역으로 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그것은 콴토 피안 (Quantopian)이 선별을위한 효율적인 도구를 오픈 소스로 생산할 수있는 것처럼 들리 겠지만 (그리고 컴퓨팅 자원 측면에서 게임을 펼칠 수도 있습니다.) XYZ 회사의 전문가라고 말하면 약 3,000 명의 나스닥 상장 주식과 비교하여 후보 증권 분야를 좁힐 수 있습니다. 따라서 O (N) 컴퓨팅 문제는 O (N ^ 2)가 아니라 Delaney가 일반적인 선별 문제에 대해 언급 한 것과 같습니다. 그러나 2 년 동안 거래 매 분마다 통계를 계산하고 싶습니다. 나는 다음과 같은 것들을 가지고있다.
(3,000 회 / 분) (390 분 / 일) (252 일 / 년) (2 년) = 589,680,000 회.
콴토 피안 (Quantopian) 연구 플랫폼에서 이와 같은 것이 가능한가? 그렇지 않다면, 합리적인 시간 (며칠) 동안 실제로 실행되지만 유용한 결과를 제공 할 수있는 방법으로 어떻게 다시 확장 할 수 있습니까?
내가 게시 한 Ernie Chan의 알고리즘을 가지고 놀았습니다.
놀랍게도, 그 쌍을 교환 할 때 완전히 실패합니다. 첨부 된 백 테스트를 봅니다 (순서 만 바꿨습니다).
또한 부정적인 헤지 (OLS의 베타)를 치료하는 방법. 현재 구현에서는 페어 트레이딩에서 기대하지 않는 z 점수의 부호와 헤지의 부호가 같을 때 두 위치 모두에서 길게 (짧음) 진행합니다. 어떤 경제적 이유가 그런 공동 창출로 이어질 수 있는가?
주문을 교환 할 때 왜 실패했는지 정확히 알지 못합니다. 수학이 거꾸로 된 거 같지 않은 것처럼 보입니다. 쌍. 헤지 비율은 공적분의 공식 정의에서 유래한다. 그것은 일부 b와 u_t = y_t - b * x_t에 대해, u_t는 고정되어있다 (평균은 동일하게 유지된다). 따라서 우리는 두 가지 유가 증권 사이에 고정 된 편차를 정확하게 산출 할 수 있도록 각 거래에서 b 변수를 추정하려고합니다. 이 두 가지가 부정적으로 공감대를 형성하는 경우가있을 수 있습니다. 확실하지 않은 경제적 이유가 있습니다. 확실하지 않습니다. 길고 짧은 두 배의 직책을 두 배로했을 때 거래를하지 않거나 b (예 : 더 많은 데이터 포인트)에 대해 더 나은 산정 방법을 사용하면 장소 제한을 두어보십시오.
당신이 제기하는 모든 문제는 매우 정교한 개선이며, 이러한 알고리즘을 개선하면 뭔가 좋은 결과가 발생할 수 있습니다. 알고리즘 거래와 관련하여 알려진 바를 따라 춤을 추면서 나는 당신을 위해 해법을 마르고 마른 적이 없습니다. 많은 것은 여러 신호 처리 방법을 엄격하게 테스트하여 샘플 성능에서 가장 좋은 결과를 얻을 수 있는지 확인하는 것입니다. 또한 경제 추론을 통해 모델 생성을 유도하는 것이 중요하다고 말한 것입니다.
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빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다.
이것은 내가 실제로 무언가를 놓친 것 같아서 매우 귀중한 답변입니다.
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다음은 이동 정보의 유사성을 가진 임시 웹 사이트입니다. 이 정보는 쌍과 동일한 아이디어입니다. StockA는 당신이 비교하고있는 주식이며, 행은이 쌍이 모든 쌍 (행 수)과 어떻게 랭크되는지를 나타냅니다. 상위 5000 개 정도의 정보 만 포함합니다.
2014 년 8 월부터 2015 년 2 월까지 데이터가 추출되며 매일 평균입니다.
(IYR을 원하는 기호로 변경)
알고리즘 뒤에있는 아이디어는 실제로 쌍 거래를위한 것이 아니라 쌍이 어떻게 움직이는 지의 유사성에 대한 것입니다. 나는이 시험 장소를 몇 주간 떠날 것이다.
Delaney에게 감사드립니다. 페어 트레이딩 기술을 시작하기에 좋은 출발점입니다.
나는 Quantopian Research 환경을 사용하여 전체 우주 또는 동일한 분야의 통계적 공적분 / ETF 쌍을 찾는 방법 인이 전략의 실종 된 부분을 연구 중입니다. 좋은 쌍을 만든 후에는 추가 분석과 백 테스트를 위해 제공 한 노트북을 사용할 수 있습니다.
누구든지 저에게 어떤 제안이 있습니까?
그 거래 쌍에 대한 질문이 있습니다.
대규모 처리 요구 사항을 어떻게 처리합니까?
공동 통합을위한 몇 가지 테스트를 코딩했고 조합 당 결과는 대략 1 초가 걸렸습니다.
병렬 처리와 로컬로 데이터를 저장함으로써이 문제를 해결할 수는 있지만 2000 개의 주식 유니버스에는 여전히 400,000 개의 잠재적 조합이 있습니다.
아마도 명백한 것을 지적했을 것입니다.
프리 스크리닝 도구 또는 유료로 사전 검사가 이루어집니다.
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.
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Indeed, Aaron Brown's advice is gold.
What is "multiple comparisons bias"? I'm lazy and don't feel like sifting through this rather extensive discussion thread.
I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour $10's of millions into a single pair). Is there any evidence? In other words, why is Quantopian promoting this?
This is one of the best threads on the site.
It scales; you can trade hundreds of pairs.
Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5% cutoff and 1 below a 1% cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n^2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won't work, you need to be a bit more sophisticated.
And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50% of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7% of the actual price, 90% of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news.
It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers; given enough samples you will always find something to fit.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are "friends of friends". It's a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies.
That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them.
시원한. Yeah, pretty similar. The DAG though was used specifically to find the networked graph. Those trees might embody the same thing, not sure. But I'd guess the idea is approximate.
Why would anyone want to pairs trade when trading a Minimum Spanning Tree or correlated network graph of stocks is so much safer and easier? I've built dozens of pairs strategies and the directionality of the pair always broke the model. And all pairs I ever tested all went directional at some point -- beyond the account's ability to Martingale down.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I can't release any specific data on this. I can say that there's a lag between when we update product features/try to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We'd love more large universe strategies right now and I'm trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline.
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
Totally reasonable. We don't release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there's a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I'm working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
I share Simon's sentiment. I've continued to participate in the contests, but the idea of spending tens (hundreds?) of hours trying to come up with an uber algo that will compete with the big dogs sounds like a lot of work, with a very uncertain pay-off (it's not even clear that you are still working on the hedge fund. any substantive news?). The pipeline thingy has a bit of a learning curve, so I haven't taken that on yet (the fact that lots of obscure modules need to be imported is a red flag). That said, if there were good working examples that could be tweaked, I might give it a go.
What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline.
Why don't you get all of the Q eggheads together for 1 week and see if you can come up with a long-short algo that would be Q hedge-fundable, and publish it (and better yet, actually fund it). Not only would this provide an existence proof, but you should also gain some insight into the workflow and the person-hours to accomplish the task.
Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I'm sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It's tricky because we do want to publish algorithms that are 95% of the way done, so that users can take the last 5% and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you're maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18, then looking at the algorithm.
I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren't consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don't have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run.
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I start to implement pair trading backtesting in research environment instead of IDE. The main reason is to automatic run multiple pairs performance analysis before I jump into IDE for full backtest. Another reason for this work is to do further analysis for returns from many pairs.
I am wondering where I can find the example of backtesting in research environment to start with. Any comment is very appreciated.
In your research environment there should be a 'Tutorials and Documentation' 폴더. Inside the folder should be a notebook with the title 'Tutorial (Advanced) - Backtesting with Zipline'. Make a copy of that and let me know if that's enough to get you started.
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May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2015.
Hope it can be rescued b/c it shows good potential.
The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you'd want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it's an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated.
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Could you post a tutorial on calibrating an Ornstein Uhlenbeck process for mean reverting series residuals?
We've added a lecture on this to our queue. No idea when we might currently get to it, but it's on there.
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Ages ago I posted, perhaps as anonymole, that a "pair" needn't be made of only two securities. In fact, the whole "we only allow low beta strats" mantra is pretty much an argument that all strategies should be a variation of a pairs strat. That is, over all, a market neutral position is best.
Taking this further however, and applying a more formal model to the pairs strategy (that the security set have a "story" attached to it) I wonder if the two halves of the pair would do better as independent baskets of securities. That if one approached a pairs strategy with the mind to match up two behaviorally opposed baskets of securities that instead of trying to search all pair combinations looking for all the super-great-marvelous attributes a pair should have, that instead, one determine the two sides of the pair coin and fill each side with the most appropriately identified securities -- for each side.
A simplistic model might be described thusly:
Equities which cycle up in the spring/summer and down in the fall/winter would be bundled together and set against equities which cycle oppositely (down in the summer, up in the winter).
No doubt there are more interesting or undiscovered cycles that exist. My point is that rather than identify securities that yin and yang, one discover technical, or macro, or fundamental classifications which zig when the other zags. Then find securities which fit each of those baskets of behavior.
This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I'd say it's worth research. You'd still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm.
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I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time.
To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others.
I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong.
What I believe this shows is that instead of things "returning to the mean" they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.)
How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn't know what causes them to move until after the fact.
(the reduction in influence is 1/1.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note,
Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan? For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don't know how to do that in fact I can't understand what the numbers as positions mean! If somebody can guide me I'm really appreciated.
Not entirely sure I'm understanding your thesis but it seems that you've created an expression that models the returns of a specific stock from it's sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some news/sentiment data sets to see if you can find any anomalies.
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That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times.
I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above).
I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.)
These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2015.
There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds.
For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.)
Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, "That was subjective."
I don't think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients.
Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture? In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
There's an updated notebook, algorithm, and video available on the lecture series page.
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And as a response to pandasaurus' question, which I unfortunately just saw, we have removed the ratio as it was a typo in the lecture.
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Greetings Quantopian Community,
I was at the NYC Event on Pairs Trading, and the current example algorithm is deprecated, such that one cannot deploy it in live trading. With this fix, users can now deploy the algorithm in live trading. The fix is hosted as a pull request on github--thanks.
매우 감사합니다. Could you please submit your PR to the following repo? It's where we store lectures and examples. Doesn't quite fit in the current form of zipline.
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
감사! Delaney. I am finishing my graduation thesis these days, Your work may help me a lot.
That's great to hear, Dzi. Hope it goes well!
이 웹 사이트의 자료는 정보 제공의 목적으로 만 제공되며 판매 제안, 구매 권유 또는 보안 또는 전략에 대한 추천이나 보증을 구성하지 않으며 Quantopian이 투자 자문 서비스를 제공하겠다는 제안을 구성하지 않습니다. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. 여기에 포함 된 어떤 정보도 콴토 피안이나 그 계열사가 투자 자문을 제공하려고 시도하지 않으며, 콴토 피안 또는 그 계열사의 자문 역할을 수행하지 않으므로 투자 관련 행동 강령에 관여하거나 자제하는 제안으로 간주되어서는 안됩니다. 1974 년 개정 된 근로자 퇴직 소득 보장법 (Employee Retirement Income Security Act), 개인 퇴직 연금 또는 개별 퇴직 연금, 또는 본 자료에 제시된 자료에 대한 신탁 능력에 관한 자문을 제공해야합니다. 개인 퇴직 또는 기타 투자자 인 경우 여기에 설명 된 투자 아이디어, 전략, 제품 또는 서비스가 귀하의 상황에 적합한 지 여부와 관련하여 Quantopian과 관련없는 재무 고문 또는 기타 신탁 인에게 문의하십시오. 모든 투자에는 원금 손실을 포함한 위험이 관련됩니다. Quantopian은 웹 사이트에 표현 된 견해의 정확성 또는 완전성에 대해 어떠한 보증도하지 않습니다. 견해는 변경 될 수 있으며 시장 상황이나 경제적 상황의 변화를 비롯하여 다양한 이유로 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
I have question in regards to high frequency pairs trading using bid/ask price. One thing that I noticed is during an entry signal if I'm supposed to go long in one and short the other, the Long position that I enter would be using the ask price and this ask price normally is higher than the bid price, so when my exit signals to exit, my bid price that I close my position at will often cause me to loose than make money. What are some of the ways to prevent this from happening or what are some strategies that goes hand in hand with trading high frequently with pairs strategy. Further, how are limit orders used with the bid/ask price.
If you need to make the spread in order for the strategy to be profitable, then you are squarely competing with high-frequency market makers, and it's a whole different ball game. You are unlikely to win. If you have control over the specific order types you send, you could attempt to use mid-point pegs or something, but as soon as you admit any sort of limit orders where execution is not immediate, you now need to be concerned about being exposed unhedged, which is something that you'll need to backtest. (not easy either). What some people do is try and rest or peg an order for the less liquid leg, and attempt to save some of the cost of the wider spread (though again, these days, you'll probably just get adversely selected for no net gain), and then as soon as that fills, you aggressively execute the hedge leg across the narrower spread.
How does one use both bid and ask z score in high frequency trading? For simplicity, I can understand using z score, but when it comes to using both bid and ask price z score, I have trouble picturing how it is used.
Simon's right, mid-frequency strategies generally should be fairly robust to bid-ask spreads. If they're not the edge is probably too small to be consistently profitable. For high frequency trading you do have to consider the bid and ask in many different ways, as your trading will be very sensitive to movements in both. How exactly you use the data would depend on your model.
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You can imagine that the spread is a synthetic asset. For instance, X = 1L -1S so a single unit of X is long one unit of L and short one unit of S. If you need to buy one unit of X immediately, you will buy at the ask of L and sell at the bid of S. If you need to sell one unit of X, you will sell at the bid of L and buy at the ask of S.
You can then easily calculate the bid and ask for X, you have just two "z-scores" to deal with. Then, if you like, you can delay buying until the X_ask_zscore < threshold, and delay selling until the X_bid_zscore > exit_threshold.
희망이 도움이됩니다.
I had a chance to see this notebook before and I would recommend it to everyone here. Lots of amazing info can be found inside.
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Hey Simon. thanks for that last post. I've been thinking through the logic behind that, but I do have some questions. Hope you don't mind explaining or expanding on it a little. 1) If I understood you correctly you mean X being the spread between a pair? in other words one unit of X immediately to be traded immediately, I would think that you will buy at the ask of X rather than L to be immediate wouldn't you? One problem that I would encounter by buying one unit of X at the ask price of L would be that the ask price of L may not be the lowest ask price of X and therefore may cause me to still queue to purchase the unit of X or not even fill. Can you say a little more in regards to this?
2) Further, there is one concept that I'm having a hard time to understand. Let's say that my Z score > entry threshold of +2. I would short L by one unit by selling one unit of L at the bid price of L and go long one unit of Y at the ask price of Y. Assuming hedge ratio is 1 and all. When my Z score < exit threshold of say 0.2. I would then exit my short and long position of the pair. The issue that I would encounter assuming no fees and all is that I would loose money during these trades. I'm having a hard time understanding why that would be if my Z score returned to or close to mean. Is the reason behind this due to the fact that the volatility of the bid/ask price may not be high enough to allow the difference in the entry and exit bid/ask spread price at the start and end of the transaction to pull far enough to earn money?
Please take a look at the last part of the page for this link that shows the true correlations, which are arrived at by saying "from the point of view of a pairs trader, how correlated are these tickers."
If you know how to subtract out the part of the market that floats all boats, to be left only with the information pertaining to neutral, there are extreme correlations. XLK is the ticker used in the example, but there are a thousand I could have used. When you know how to subtract out all but the neutral information, the market becomes completely different in how it appears.
Scroll to the very bottom of the article and look at the two tables with correlation information. These numbers are this way because there is so much interest in pairs trading that it tends to swamp things out. It is even more pronounced in Europe.
1) I think you are getting a bit confused; X is not a real thing, it's a synthetic asset formed by the basket of L and S. X has a price to buy and a price to sell which you calculate from the bids and asks of the components. If you cross the spread, generally, you trade immediately in small enough size. You only have uncertainty about fills if you try to earn the spread. That gets much more difficult.
2) Maybe. If your trades are not making money, I mean, that's a big problem. I can't answer why they are not making money. It could be transaction costs like the bid/ask spreads, you should analyze the volatility of your baskets as a function of the bid/ask spreads you have to pay. If you have to cross four 5-cent spreads to try and capture a spread mean-reversion of 2 cents, well yeah you are going to have problems. A bigger problem I found was that mean reversion happens one of two ways; either the asset reverts to the mean, or the mean converges with the asset (assuming you are constantly recomputing the mean, which seems to be common practice). In both cases your z-score goes back to zero, but only in the first case do you make any money.
daniel I read your article, the correlations at the end, are those of prices, or returns ?
Thanks for clearing that up for me. The idea of using synthetic assets is relatively new to me. I went and researched it a little and noticed that it is often used to capture streams of cash flow. I'm currently trying to perform residual pairs trading with Chinese Future Contracts. As I research it for the use of Futures, I don’t really find much articles or explanations. Is it applicable to Futures?
At the same time, I'm relatively new at this and trying to go through the lectures and stuff to learn. When you say I should analyze the volatility of my baskets as a function of the bid/ask spreads. Do you know where I can find a lecture that discuss this further? Sorry to ask some fundamental questions. One thing I notice in my data is that the bid/ask spread is really small and by small the it is just a spread of one tick of the futures contract; while the Volume for that tick is also small just around 80 or less contracts for either bid or ask.
The correlations are about prices, but just a subset.
(I have edited this down, as compared to what you probably have in . Please don't copy anything from the onto the board.)
James - maybe? You need pairs/baskets with enough variance to profitably trade the mean reversion. There tends to be a spectrum; structurally correlated assets (like ETF vs their component baskets) are perfect to trade, so perfect, that everyone does it and therefore the deviations are probably less than the spread. Then there's really shitty pairs which you find doing brute force analysis of the stock market. These have lots of variance, but they probably don't converge, and/or the relationship is totally spurious. Read closely Aaron Brown's posts on this thread. You want something in the middle.
Danial - I am not sure how useful correlations of prices of any kind are ? They are bound to be super high.
By itself I don't believe there is any one thing that is useful for a neutral strategy.
My approach is to look at the market as being represented by several hundred core waveform, and similar to the idea of Fourier Transform, you can use these fundamental waveform to create the 4000 heaviest played stocks. So, basically everything I believe about the market is based on the idea of correlations, as this is what I used as one of the first steps to find those wave forms. (which are not easy to find.)
Consider if you have Tickers AAA and BBB, and they are two similar stocks.
AAA might have as its composite the waves A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, and BBB may have D, E, F, G, H, I, J, K, L.
During the times that there is little to no activity in the components A, B, C, K, L then the two tickers would be nearly perfectly correlated. But if suddenly component A had news (for example), then the perfect correlations would no longer hold, since stock BBB does not have an A component waveform..
If you apply the above to the idea of mean reversion, then you can see what I believe the mean reversion strategy is actually about.
In my opinion the best way to play a neutral strategy would be to devise a portfolio that is about the underlying fundamental wave components..
And in the interest of completeness, I will mention that in the above examples, waves A, B, C, etc are also made of composite waves, (and those composites . ) as the market is self referencing. The several hundred are at the bottom of the self referencing, and are something that exists in theory, that I believe I could "easily" find, but have not spent the time and energy to do so as of this date.
I also believe that if I had data for all the major markets of the world and was able to deduce the underlying component waves for those instruments that are heavily played by the collectively speaking, multi-trillion dollar funds, that the sum of these waves would (except for inflation) most of these times sum to be zero.
Some researchers generate the log price series of two equities with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data. For equities X and Y, they run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Any reason they use log price series instead?
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How to Trade Volkswagen (VLKAY) Now.
By Keith Fitz-Gerald , Chief Investment Strategist , Money Map Report • kfgtotalwealth • 2015 년 9 월 24 일
대화를 시작하십시오.
When I started Total Wealth , I promised that I would give you a blend of tips, tactics, and specific trading ideas to help you maximize your wealth based on the events of the day.
Today I'm going to keep that promise with a look at how to trade Volkswagen right now, using a brand new Total Wealth tactic I think you're going to love.
What I like about this trade is that it's easy to understand and even easier to implement.
Best of all, the trade I'm going to share with you today has the potential to turn a profit no matter whether the broader markets go up, down, or simply nowhere.
시작하자!
VW's Fall Highlights Tremendous Profit Potential.
German auto giant Volkswagen AG (OTCMKTS ADR: VLKAY) has been clobbered on news that the company deliberately programmed more than 500,000 vehicles to emit lower levels of emissions during official testing than when they're on the road.
As if that wasn't enough, the company admitted Tuesday morning that internal investigations appear to involve another 11 million VW vehicles around the world. It's a betrayal of customers everywhere, who thought they were buying greener, energy-efficient vehicles – including yours truly.
I believe the appropriate German expression is: "Ach du lieber!"
The company's already set aside $7.3 billion in an effort to cover recalls, but the penalties could top $18 billion in the United States alone. Worldwide, the number could be double or even triple that amount, if investigations in South Korea, Britain, France, Italy, and other countries find similar problems.
The reputational damage to the VW brand, though, may represent an extinction-level event. Nobody is talking about that yet, but you can bet your farfegnugen that they will.
A 2010 joint study by Lin Bai of the University of Cincinnati College of Law, James Cox of the Duke University School of Law, and Randall Thomas of the Vanderbilt University Law School found that companies engaged in fraudulent behavior may suffer financial punishment at the hands of the financial markets averaging 7.5 times that of any legal penalties.
VW shares, as you might expect, have tanked. They're down 29% in heavy trading over the past few days. Almost a third of the company's value has simply vaporized.
Millions of investors, large and small alike, are reeling, with shares of BMW and Daimler taking corresponding hits of 6% and 7% respectively, simply because they're German-based, even though the issue does not affect their cars.
For most investors, this is the end of the road – pun absolutely intended. They can't imagine a way out, let alone how to profit from the situation.
But I can, and that's what I want to share with you today.
Introducing a New Total Wealth Tactic Perfectly Suited for "DieselGate"
저자에 관하여.
Keith Fitz-Gerald has been the Chief Investment Strategist for the Money Morning team since 2007. He's a seasoned market analyst with decades of experience, and a highly accurate track record. Keith regularly travels the world in search of investment opportunities others don't yet see or understand. In addition to heading The Money Map Report , Keith runs High Velocity Profits , which aims to get in, target gains, and get out clean. In his weekly Total Wealth , Keith has broken down his 30-plus years of success into three parts: Trends, Risk Assessment, and Tactics – meaning the exact techniques for making money. Sign up is free at totalwealthresearch.
VW should go electric and/or hybrid. And Richard Green was right. You guys sure know how to lay grounds to buy back stocks and resell at higher prices. GM's top official went to get taxpayers money with their own private jets, and it doesn't make people stop buying GM products as far as I know. And there isn't a car company in the world who hasn't had a recall for product default, so it's not consumer confidence that'll change a thing. Might as well pair with Porsche stock, and you'll end up on the right side of the stick.
As you stated: a pairs trade typically involves two highly correlated securities. I don't see the high correlation between VW en S&P500. Wouldn't it at least a bit more logic to take GM or F to stay in the same sector and probably profiting from the fact that the US brands can profit from this event.
Double Your Money on the One Company Cornering the Fastest-Growing Defense Industry.
Of the entire cybersecurity sector, one company is uniquely positioned to stop these threats – and reward investors who get in now with triple-digit gains. 보고서를 받으려면 아래 입력하십시오.
머니 모닝 (Money Morning)은 250 년 이상의 결합 투자 경험을 가진 10 명의 시장 전문가로 구성된 팀을 무료로 이용할 수있는 기회를 제공합니다. FOXBusiness, CNBC, NPR 및 BloombergTV에 출연 한 전문가는 매일 투자 팁과 주식 선택을 제공하고 취할 행동을 분석하며 가장 큰 시장 질문에 답변합니다. 우리의 목표는 수백만 명의 e - 뉴스 레터 가입자와 돈 버는 방문객들이 더 똑똑하고 자신감있는 투자자가되도록 돕는 것입니다.
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쌍 거래.
거래.
쌍 매매 (Pairs trading)는 주식 거래가 과거의 거래 범위를 벗어난 가격 관계로 거래하고있는 비슷한 특성을 가진 두 회사 또는 펀드를 식별하기위한 비 지향성, 상대 가치 투자 전략입니다. 이 투자 전략은 시장의 중립성을 유지하면서 과대 평가 된 유가 증권을 단기 매도하면서 저평가 된 유가 증권을 매수할 수 있습니다. 시장 중립적이거나 통계적 재정 거래라고 할 수 있습니다.
쌍 거래는 통계를 사용하여 관계를 식별하고 관계 방향을 결정하며 데이터를 기반으로 거래를 수행하는 방법을 확인하는 경향이있는 전략입니다. 페어 트레이더는 불평등이 수정되었을 때 돈을 벌기 위해 주식이나 펀드와 같은 둘 이상의 금융 상품 간의 시장 불균형을 이용하려고합니다.
이러한 관계를 측정하기 위해 페어 트레이더는 통계, 기본 사항, 기술적 분석 및 확률을 사용합니다. 페어 트레이딩의 주요 열쇠 중 하나는 금융 상품 간의 강력한 상관 관계를 찾는 것이고, 따라서 추가 분석을위한 토대를 마련하는 것입니다. 그런 다음 경험적 데이터를 분석하여 거래자가 효율적이고 체계적인 방식으로 성공적인 거래를 수행 할 수있게합니다.
페어 트레이딩은 절대로 성실한 거래는 아니며 다른 거래 스타일과 마찬가지로 부침을 가질 것입니다.
쌍은 2 개 (또는 그 이상)의 주식, 섹터, 지표 또는 기타 금융 상품 간의 상관 관계를 기반으로 작동합니다. 고속도로와 자주 교차하는 서비스 도로를 생각해보십시오. 일반적으로 서비스 도로는 고속도로를 밀접하게 따르지만 지형 또는 개발로 인해 때때로 두 개가 갈라집니다. 고속도로와 서비스 도로 사이의 영역은 스프레드 - 함께 이동하는 두 객체 간의 측정 거리로 생각할 수 있습니다. 페어 트레이더는 불평등 기회의 거래 가능한 관계를 찾기 위해 통계로 스프레드를 측정하려고 시도합니다.
간단히 말해서, 두 개 이상의 증권이 가격에 분산되거나 수렴 할 것이라는 사실을 베팅하여 페어 트레이딩 작업을 수행합니다. 상인은 거래가 종결 될 때 예를 들어 50 달러의 주식과 55 달러의 주식이 크거나 작은 스프레드 (이 경우 5 달러)를 베팅 할 것이라고 베팅합니다. 발산 거래자는 스프레드가 증가하는 것을보고 싶어하지만 컨버전스 거래자는 스프레드 감소를보기를 원할 것입니다.
누구나 페어 트레이딩을 사용할 수는 있지만 전문가와 짧은 매도에 대해 잘 이해하고있는 사람들이 고용하는 경향이 있습니다. 이론적 구성에서 이익을 창출 할 수있는 실제적 현실로 쌍 거래를 변환하는 과정에는 몇 가지 단계가 포함됩니다.
1. 선택 기준을 공식화하십시오.
2. 후보 거래 목록을 생성하십시오.
3. 기술적, 기본 또는 다른 통계 오버레이를 수행합니다.
4. 거래를 실행하십시오.
5. 무역을 관리하십시오.
6. 거래를 닫습니다.
각 단계를 성공적으로 수행하는 것은 수익성 높은 페어 트레이더가되는 과정에서 중요한 요소입니다. 모든 거래 방법론의 경우와 마찬가지로 최종 3 단계의 복잡성과 성공, 실제 거래는 처음 세 가지로 간 주한 기술과 기술에 완전히 의존합니다.
선정 기준 수립 :
이 과정에서 가장 어렵고 시간이 많이 걸리는 단계입니다. 여기에는 거래 세계 선택, 모델 작성 및 테스트 (사용되는 경우), 일반적인 구매 및 판매 가이드 라인 작성이 포함됩니다. 개별 상인의 자원과 기대되는 거래 기간은 이들 요인 각각에 영향을 미치지 만, 구조는 모든 경우에 기능적으로 동일합니다.
응시자 결정 :
선발 과정이 정의 된 후, 상인은 그 과정을 이용하여 후보 거래 목록을 생성해야합니다. 수동 조사에 의존하는 경우, 이 조회 결과는 목록을 구성합니다. 모델에 의존한다면 모델의 출력은 후보 목록으로 사용됩니다. 절차의 빈도도 고려해야합니다. 몇 시간에서 며칠 동안 주어진 지위를 유지하고자하는 상인은 평균 보유 기간이 몇 개월 단위로 측정되는 관리자보다 훨씬 더 빈번한 후보자 거래를 생성해야합니다.
오버레이 :
페어 트레이더는 거래를 확인하고 구매 및 판매 규칙을 사용자 정의하는 데 도움이되는 몇 가지 유형의 분석 방법을 사용합니다. 오버레이 분석은 특정 거래의 특성에 따라 수익 목표를 조정하고 손실 수준을 중지하는 데 도움이됩니다. 촛대 차트에서 상대 강도에 이르기까지 다양한 기술 및 기본 오버레이 유형이 있습니다.
무역 실행 :
이것이 투자 과정에서 가장 간단한 단계 인 것처럼 보이지만, 몇 가지 미묘한 점이 있습니다. 일반적으로 말하자면, 무역의 짧은면은 긴 주문이 내려지기 전에 집행되고 채워 져야합니다. 수동으로 거래를 입력하는 옵션 외에도, 쌍 실행을 처리하도록 설계된 일부 거래 프로그램이 있습니다. 이 프로그램은 사전 지정된 가격 비율을 맞추기 위해 특히 대규모 주문의 경우 거래자의 각 측면을 동시에 처리하도록 설계되었습니다. 대부분의 거래자의 경우 그러한 프로그램은 실행 중에 발생하는 미끄러짐이 전체 거래의 이익 목적에 비해 최소이기 때문에 필요성보다 더 편리합니다.
무역 관리 :
사전 결정된 매매 규칙뿐만 아니라 변화하는 시장 환경에 따라 지위를 관리하는 것은 상인의 ​​책임입니다. 상인은 거래 중 어느 하나의 장비에 영향을 미치는 예기치 못한 보도 자료를인지하고 그에 따라 사고를 조정할 준비를해야합니다. 마찬가지로, 그녀는 쌍의 가격 행동을 염두에두고 거래의 위험 / 수익 프로파일을 지속적으로 조정해야합니다. 예를 들어, 3 주간의 기대 기간을 가진 거래가 집행 후 첫날에 수익 목표의 50 %를 달성하는 것이라면 거래자는 거래를 계속 유지하는 잠재적 보상을 재평가하기를 원할 것입니다. 이러한 상황에서, 상인은 앞으로 나아갈 무역을 신중하게 관리하기위한 두 가지 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다. 추가 수익이 위험이나 기회 비용을 보증하지 않는다는 견해로 거래가 즉시 종결 될 수 있습니다. 다른 옵션은 이익의 적어도 일부를 잠 그려면 후행 정지 손실 수준을 시작하는 것입니다. 상인은이 옵션 중 어느 것이 자신의 스타일에 더 잘 어울리는 지에 대한 느낌을 개발할 것이고, 다른 시간에 다른 쌍에 대해 다른 결정을 내릴 수 있습니다.
무역 종료 :
규율을 유지하고 시장에서받은 신호뿐만 아니라 미리 정해진 매매 규칙을 따르는 상인에게는 거래를 종결하는 것이 가장 쉬운 단계가 될 것입니다. 상인이 준수해야하는 가장 어려운 기준은 기간 제한입니다. 겸손한 금액을 잃어버린 무역을 종결하기는 종종 어렵지만 손익분기 수준을 회복 할 수 있기를 희망하면서 "며칠"을 선택하는 것이 바람직하기 때문에 만료되었습니다. 보상은 일반적으로 다른 거래를하지 않는 것과 관련된 기회 비용에서 큰 손실 또는 이익 감소입니다.
쌍 거래는 수익성이 있지만 상당한 연구, 긴밀한 모니터링, 명확한 규칙 및 규율이 필요합니다.
옵션 거래는 중대한 위험을 수반하며 모든 투자자에게 적절하지 않습니다. 특정 복잡한 옵션 전략은 추가 위험을 초래합니다. 거래 옵션을 선택하기 전에 Standardized Options의 Characteristics and Risks를 읽으십시오. 해당되는 경우 모든 청구에 대한 증빙 서류는 요청시 제공됩니다.
단일 옵션 거래와 비교하여 여러 구매 및 옵션 판매 (스프레드, 스 트래들 및 고리)를 요구하는 옵션 전략과 관련된 추가 비용이 있습니다.
Fidelity에서 공매도를하기 위해서는 증거금 계좌가 있어야합니다. 단 매매 및 증거금 거래는 무제한의 위험 및 증거금 빚의 발생을 포함하여 더 큰 위험을 수반하며 모든 투자자에게 적합하지 않습니다. 짧은 매도 또는 마진 거래 전에 재무 상황 및 위험 허용 수준을 평가하십시오. 마진 거래는 National Financial Services, 뉴욕 증권 거래소, SIPC, Fidelity Investments 회사에 의해 연장됩니다.
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멀티 레그 옵션은 특정 투자 목표를 달성하는 데 도움이되도록 두 개 이상의 옵션 거래 또는 "다리"를 동시에 사고 팔 수 있습니다.
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