Vidyamurthy Pairs Trading Forex

Pairs Trading: Reversão para a média O que é negociação de pares Tome qualquer par altamente correlacionado, por exemplo, AUDUSDNZDUSD, quando eles desacoplam, menor o mais alto, compre o menor, antecipando que eles reverterão para o meio, em que as posições são fechadas. Praticamente todos os tópicos que discutem o comércio de pares FX começam e terminam em confusão. Os comerciantes parecem gostar da idéia de troca de pares FX, mas não vi uma estratégia conceituada muito bem, muito menos negociada bem. Este tópico tentará reverter essa tendência. Estratégia de negociação de pares: eu me deparei com um interessante indicador MT4 que conceitua bem o comércio de pares FX, me dando um bom ponto de partida. A imagem anexada mostra um indicador de bollinger band looking, porém a diferença aqui é que o oscilador representa a diferença de preço entre 2 pares. Quando o oscilador se move para ambos os extremos, os 2 pares estão indicando uma desacoplamento, compre o par mais baixo, o par mais alto, o TP na reversão da média. No entanto, assim como o comércio de bollinger band, o preço em contato com a banda de desvio padrão nem sempre representa uma compra ou venda. Esses sinais precisam ser filtrados inteligentemente. Nota: Porque o indicador a que me referi é comercial, e não quero que esse segmento seja movido para a seção comercial, eu não mencionarei nomes nem fornecerá um link aqui. A minha esperança é que já existe uma boa versão gratuita deste indicador flutuando ou alguém experiente em tecnologia pode acertar um para nós. O propósito deste tópico: 1 thrash out os prós e contras da negociação de pares 2 se conseguimos superar isso, construir uma estratégia Imagem anexa (clique para ampliar) Inscrito em outubro de 2012 Status: Membro 1,959 Posts Embora eu concorde que AUDUSD e NZDUSD Estão correlacionados, acho que basear uma estratégia em reverter para um meio é arriscado. Se os 2 pares tendem a reverter para um valor médio, então você veria o gráfico AUDNZD oscilar em torno de um pivô e este não é o caso. Claro, olhando para o gráfico, você provavelmente poderá identificar lugares onde isso acontece, mas em tempo real, não é tão fácil. Por favor, não me deixe com perguntas de codificação juntas agosto 2011 Status: Membro 1,132 Posts Você não pode simplesmente comprar Aussie e vender Kiwi. Fazendo isso, você acabou com uma posição longa no AUDNZD. Você deve equilibrar o tamanho das posições dependendo do fator de cointegração atual dos dois pares. O filtro que você precisa é um teste de raiz unitária, como o teste Augmented DickeyFuller. Certifique-se de que esses testes - precisam de muitas amostras para dar uma leitura válida (atraso) - realizam mau em dados de mercado (séries temporais fracamente integradas) Sem ganância. Sem medo. Apenas matemática. Registrado julho 2009 Status: Comércio. Reveja. Melhorar 986 Posts 7bit escreveu uma EA que faz quase tudo para você. O filtro que você precisa é um teste de raiz unitária, como o Teste de DickeyFuller em Ato. Certifique-se de que esses testes - precisam de muitas amostras para dar uma leitura válida (atraso) - desempenho ruim em dados de mercado (séries temporais fracamente integradas) Wasnt 7bits EA for co - Integração, não correlação, que é o que PeterE está falando. Estou ciente de duas principais escolas de pensamento em relação ao comércio de pares. Ambos envolvem reversão média. Ambos têm plusses e minuses. 1) Empírica ou sem modelo (correlação) A escola empírica calcula um spread em dois (ou mais) pares altamente correlacionados e desvios de trades nesse spread de volta para a média ou algum outro ponto. O cálculo pode ser algo como: espalhar A coef1 - B coef2 Onde A e B são dois pares correlacionados e coef1 e coef2 representam coeficientes de pesos, as constantes betas que ajudam a normalizar tornam a propagação mais estacionária para uma reversão média mais fácil. Conheço 3 métodos para calcular coeficientes: a) volatilidade, como ATR1 ATR2 (onde 1 e 2 são pares de moeda correlacionados) b) betas como betaA cov (A, B) var (B) para obter um beta para o símbolo A em Termos do símbolo B c) cointegração para calcular os autovetores de betas para usar como pesos. Pro: negociação de pares sem modelo é excepcionalmente fácil de entender e bastante fácil de negociar. Depois de definir alguns pesos, você simplesmente aplica as regras a um spread para reversão média. Supondo que os pares A e B permaneçam correlacionados, você acabará por ter uma reversão média. Vale ressaltar que as correlações baseadas em dados de mercado são notoriamente pouco confiáveis. Con: Se ocorrer um choque onde A B desacoplará, o spread irá se manter e uma estratégia de reversão média levará a perdas. 2) Modelo baseado (cointegração) O método de cointegração baseado em modelo geralmente usa o método Engle-Granger de dois passos ou o método de Johansen que testam o co-movimento de longo prazo entre os pares. O co-movimento é diferente da correlação em que os pares não precisam se mover juntos o tempo todo (como na correlação), eles simplesmente precisam reverter (em vez de drift) e ficar a uma certa distância. Existem outros testes, como o teste Phillips-Ouliaris, que tentam explicar as quebras estruturais nos dados. No caso do método de dois passos de Engle-Granger, os betas da regressão fornecem os tamanhos de comércio para os pares. Com Johansen, os autovetores são usados ​​para dimensionar o comércio espalhado. Con: as quebras estruturais (como na escola empírica) não podem ser facilmente identificadas antes de acontecer e, como resultado, tendências podem ocorrer na negociação real que não ocorre no teste. Além disso, a regressão é um método de otimização e, como resultado, pode haver uma tendência natural para que o cálculo do spread seja superado. Pro: testes estatísticos adicionais, como o ADF (aumentado dickey fuller), podem ser usados ​​para validar ou ganhar alguma medida de confiança em relação ao fato de uma relação de cointegração realmente existir em primeiro lugar. Mas, vale ressaltar que, como todos os testes estatísticos, passar o ADF não garante que o spread permaneça cointegrado em novos dados não vistos. Resumo Talvez a primeira pergunta deve ser: devo usar um método de reversão médio nos mercados financeiros. Os mercados têm distribuições de gordura e, portanto, uma estratégia de reversão média começa em desvantagem versus estrutura de mercado. Isto significa basicamente que os pares e os spreads calculados a partir desses pares terão uma tendência natural de não permanecerem estacionários e, portanto, os spreads podem não significar reverter a longo prazo. Os mercados têm distribuições de gordura e, portanto, uma estratégia de reversão média começa em desvantagem versus estrutura de mercado. Isto significa basicamente que os pares e os spreads calculados a partir desses pares terão uma tendência natural de não permanecerem estacionários e, portanto, os spreads podem não significar reverter a longo prazo. Eu tinha começado a escrever um grande post, mas é óbvio, não relacionado a negociação de pares e um desperdício de espaço, então excluído. Os pontos de OP são mais relevantes do que a sua pergunta. Os mercados têm caudas gordas, mas TAMBÉM tendem a reverter para a média (alguns mais do que outros) e fazê-lo na maioria das vezes. Quando as caudas gordas acontecem são previsíveis a maior parte do tempo (grandes anúncios de notícias, abertura de mercado, etc.). Você está mal informado para pensar que as estratégias de reversão média têm uma desvantagem. Editar: não disputando suas coisas de correlação e cointegração, boa informação Junte-se a agosto de 2009 Status: Membro 303 Publicações Algo que você pode querer olhar para isso vai ter uma grande quantidade do público de varejo lado quando eu digo que está em média. Muitas pessoas Que comercializam se espalham e emparelham estoque comercial, ao invés de dizer entrar em sua posição completa um ponto, pode entrar em metade em um ponto, então outra metade em outro ponto (se ele chegar lá), ou fazê-lo em terceiros, etc. Você precisa Seja flexível, dependendo da volatilidade do par e das condições de mercado. Pessoalmente, eu olhava em ações de negociação par ou espalhando outros instrumentos ao invés de negociar em negociação em pares, pois você está efetivamente apenas negociando um par cruzado. Ou talvez espalhando uma moeda com outro instrumento em vez de outra moeda. Se eu pudesse voltar para o início da minha jornada comercial ou recomendava a alguém como começar a negociação, acho que a comercialização de pares é uma ótima maneira de ir. Ingressou em janeiro de 2007 Status: desenvolvimento. 915 Posts Talvez a primeira questão deve ser: devo usar um método de reversão médio nos mercados financeiros. Os mercados têm distribuições de gordura e, portanto, uma estratégia de reversão média começa em desvantagem versus estrutura de mercado. Isto significa basicamente que os pares e os spreads calculados a partir desses pares terão uma tendência natural de não permanecerem estacionários e, portanto, os spreads podem não significar reverter a longo prazo. Para aqueles que estão interessados ​​em entender um pouco mais sobre a natureza da desvantagem de reversão média, mencionar: Sinopse: O comércio de pares é uma estratégia de mercado neutro na sua forma mais simples. A estratégia envolve ser um activo longo e um curto (ou mais elevado) outro. Se corretamente executado, o investidor ganhará se o mercado aumentar ou diminuir. Claro, surgem dúvidas óbvias: quais ativos devem ser comprados a que preço qual a proporção que usamos para construir o par corretamente. Quando podemos dizer que os preços divergiram Descrição do casaco: O comércio de pares é o exemplo mais simples possível de empregar uma estratégia de mercado neutro. Envolve a negociação de títulos em pares, composto por uma posição longa em uma segurança e uma posição curta na outra. Se executado corretamente, um investidor estará na posição ideal de ganhar em qualquer situação se o mercado subir ou diminuir. O autor Ganapathy Vidyamurthy examina duas versões do comércio de pares que surgem no contexto da arbitragem estatística e arbitragem de risco. Ele oferece um ponto de vista convincente que integra a teoria e pratica a análise aprofundada e a visão em ambos os casos. As questões encontradas ao traduzir a teoria para a prática são abordadas de forma direta, armando o profissional de investimento com as ferramentas quantitativas necessárias para responder questões-chave relacionadas a este tipo de negociação. Escrito em um estilo fácil e acessível, o livro é uma mistura perfeita de idéias que vão desde econometria, teoria de controle e pesquisa de operações até teorias financeiras fundamentais, como a teoria de preços de arbitragem e a teoria das reivindicações contingentes. É organizado em três partes cheias de informações. A Parte I define o contexto para o resto do livro, introduzindo material em tópicos-chave, incluindo séries temporais, modelos de fatores e filtragem de Kalman. A Parte II do livro detalha pares de arbitragem estatística, uma arbitragem de valor relativo com base na premissa de que existe um equilíbrio de longo prazo entre os preços dos estoques que compõem o par. A Parte III passa a ilustrar as técnicas de negociação e as estratégias associadas à arbitragem de risco. Esta técnica de arbitragem amplamente praticada envolve negociação de pares que surge no contexto de eventos corporativos, especialmente fusões e aquisições. Você também descobrirá por que, embora sejam chamados de estratégias de arbitragem na indústria, elas não são livres de risco. Pairs Trading contém fórmulas específicas e testadas para identificar e investir em pares. Para facilitar ainda mais a compreensão deste método, é fornecido um resumo de marcadores com pontos-chave no final de cada capítulo. Peppered com humor e trechos da história, a Pairs Trading fornece uma estrutura e informações sobre a aplicação de análises rigorosas aos pares de negociação nos mercados de ações. PARTE UM: MATERIAL DE FUNDAMENTO. Capítulo 1 Introdução. Estratégia de mercado neutro. Capítulo1602. Série de tempo. Modelos de séries temporais. Goodness of Fit versus Bias. Modelando os preços das ações. Capítulo 3. Modelos de fator. Teoria dos preços de arbitragem. A Matriz de Covariância. Aplicação: cálculo do risco em uma carteira. Aplicação: Cálculo do Beta do Portfolio. Aplicação: design de cesta de rastreamento. Capítulo 4. Filtragem de Kalman. O Filtro Kalman. O Filtro Scalar Kalman. Filtragem da Random Walk. Aplicação: Exemplo com o índice Standard Poor. SEGUNDA PARTE: ARBITRAGEM ESTATÍSTICA. Capítulo 5. Visão geral. Aplicando o Modelo. Uma Estratégia de Negociação. Mapa rodoviário para design de estratégia. Capítulo 6. Seleção de pares em mercados de ações. Modelo de Cointegration de tendências comuns. Modelo de Tendências Comuns e APT. A Medida de Distância. Interpretando a Medida de Distância. Conciliando teoria e prática. Capítulo 7. Testes de Tradabilidade. O Relacionamento Linear. Estimando o relacionamento linear: a abordagem multifactorial. Estimativa do relacionamento linear: a abordagem de regressão. Testando Residual para Tradability. Capítulo 8. Design de Negociação. Design de faixa para ruído branco. Amarrando Extremidades soltas. PARTE TRÊS: PAÍS DE ARBITRAGEM DE RISCOS. Capítulo 9. Mecanismo de Arbitragem de Riscos.