Cointegrated currency pairs forex

Analisando Pares com Correlação e Pares de Cointegração Negociação ou Neutralidade de Mercado há muito tempo são vistos como estratégias complexas de hedge fund com aplicação limitada para o varejista. Como parte de nossa série sobre Correlação e Cointegração. Nós pensamos que seria benéfico ver como ambos os padrões de regressão podem ser usados ​​efetivamente para identificar oportunidades e cenários de negociação em pares e como reduzir possíveis armadilhas. O mistério que envolve a Cointegração ea sua complexidade, do ponto de vista da formulação, desestimulou um pouco os comerciantes. Curiosamente, mesmo enquanto escrevo este post, a verificação ortográfica não identifica Cointegration como uma palavra, o que lhe dá uma indicação de quantas vezes o termo é referenciado. Identificando boas relações de pares Embora existam várias fórmulas ou testes que podem ser usados, um dos mais adotados é o do teste de Fuller (ADF) aumentado de Dickey. Formulando um valor de p, o teste permite que o comerciante identifique como cointegrated duas séries são sobre um período especificado em uma maneira eficiente e simplificada. Para colocar isso no contexto, se os preços para a moeda A ea moeda B são introduzidos no modelo eo valor p sai em 0,02, então isto identifica que 2 do tempo as duas variáveis ​​não são estacionárias ou 98 do tempo eles São co-integrados. Certifique-se de usar um bom número de valores (por exemplo, 3 anos em um gráfico diário), caso contrário, o cálculo pode não lhe dar a indicação mais precisa. Há uma série de sites onde você pode baixar uma versão do Excel do teste ADF incluindo quantcode A próxima parte no processo de cálculo é para trabalhar a correlação. Recomenda-se que vários quadros de tempo sejam usados ​​para pintar também uma imagem do ciclo da regressão linear. Para destacar o quanto de uma discrepância pode haver, fizemos exames sobre o EURUSD / GBPUSD e Gold / Silver Pairings. Os resultados foram muito interessantes. Correlação de 30 dias: 73,46 Correlação de 2 anos: 64,89 Correlação de 13 anos: 89,20 Cointegração de 2 anos: 13 A correlação de longo prazo indica que os pares seguem um caminho muito semelhante. No entanto, em uma base de curto prazo, eles vão se afastar gradualmente. Numa base de cointegração, apenas 13 do tempo nos últimos dois anos têm os pares revertidos para a mesma média. Correlação de 30 dias: 94,98 Correlação de 2 anos: 26,99 Correlação de 13 anos: 95,3 Cointegração de 2 anos: 85 O intervalo de dois anos destaca como os preços estão estatisticamente fora de seus intervalos de longo prazo e de curto prazo. De acordo com a figura de cointegração, os preços de ouro e prata voltaram para a mesma média 85 do tempo. Conclusão. O ouro ea prata são um par melhor do que o EURUSD eo GBPUSD. Técnicas de Cointegração e Correlação Agora que determinamos que ouro e prata mostram a maior correlação e cointegração, precisamos analisar os técnicos para pontos específicos de entrada e saída. No exemplo abaixo, há três representações gráficas específicas (o gráfico superior é o preço do ouro, o gráfico intermediário é a correlação de regressão eo gráfico inferior é o preço da Prata). O período de regressão linear é de 360 ​​dias sem olhar para trás. Um gráfico mostrando ouro, prata e sua correlação O diagrama tinha dois possíveis pontos de entrada e saída durante o período de um ano. Em agosto, o canal de regressão 360 indicou que o valor linear retornaria à sua média após um período acima do 3º desvio padrão. De acordo com o gráfico, um sinal de par curto de ouro e prata longo teria sido acionado. O segundo comércio veio em dezembro, com a linha linear quebrar para trás através do canal de desvio padrão inferior. Com referência ao exemplo acima, podemos ver uma série de problemas que poderiam impactar significativamente o desempenho. O encaixe da curva, como é comumente conhecido, é melhor descrito como uma série específica ajustando uma variável de tempo sem dar uma imagem real e clara do desempenho. Estratégias que exigem definições de preços futuros ou grandes dados históricos geralmente são ajustadas por curva. No papel pode parecer grande, mas no cenário do comércio real, os resultados podem ser completamente diferentes. O gráfico de canais de regressão 360 não passou o teste fora da amostra (ajuste de curva). Como pode ser visto abaixo, quando o período de retrocesso é alterado para 162 dias, o sinal seria completamente diferente. Uma janela móvel para o canal de regressão proporciona menos oportunidades para ajuste de curvas Uma das soluções para ajuste de curvas em pares é reduzir o período de regressão linear para uma janela ou período de tempo mais curto. Embora isso possa resultar em sensibilidade a movimentos voláteis, isso reduz o risco potencial para cenários prospectivos. Os comerciantes também devem estar cientes das mudanças nos valores de correlação e cointegração do par, uma vez que estes podem mudar rapidamente devido a erros de preços do mercado ou eventos econômicos e políticos globais. Deixar uma resposta Cancelar replyCointegration em Forex Pairs Trading Cointegration na negociação de pares forex é uma ferramenta valiosa. Para mim, a cointegração é a base para uma excelente estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite lucrar em qualquer ambiente econômico. Se um mercado está em uma tendência de alta, tendência de baixa ou simplesmente movendo-se lateralmente, a negociação de pares de forex permite-me colher ganhos durante todo o ano. Uma estratégia de negociação de pares de forex que utiliza a cointegração é classificada como uma forma de negociação de convergência baseada em arbitragem estatística e reversão para significar. Este tipo de estratégia foi popularizado pela primeira vez por uma equipe de negociação quantitativa no Morgan Stanley na década de 1980 usando pares de ações, embora eu e outros comerciantes descobrimos que também funciona muito bem para negociação de pares de forex, também. Forex pares de negociação com base na cointegração Forex pares de negociação com base na cointegração é essencialmente uma estratégia de reversão para a média. Dito simplesmente, quando dois ou mais pares de forex são cointegrated, significa que o spread de preço entre os pares de forex separada tende a reverter para seu valor médio consistentemente ao longo do tempo. É importante entender que a cointegração não é correlação. A correlação é uma relação de curto prazo em relação aos co-movimentos de preços. Correlação significa que os preços individuais se movem juntos. Embora a correlação é confiada por alguns comerciantes, por si só é uma ferramenta não confiável. Por outro lado, a cointegração é uma relação de longo prazo com os co-movimentos de preços, nos quais os preços se movem juntos dentro de certos intervalos ou se espalha, como se estivessem amarrados juntos. Ive encontrado cointegration para ser uma ferramenta muito útil em forex pares comerciais. Durante o meu forex pares de negociação, quando a propagação alarga a um valor de limiar calculado pelos meus algoritmos de negociação mecânica, eu curto o spread entre os pares de preços. Em outras palavras, Im apostando o spread reverterão para zero devido à sua cointegração. Estratégias básicas de negociação de pares de forex são muito simples, especialmente quando se usam sistemas de negociação mecânicos: eu escolho dois pares de moedas diferentes que tendem a se mover de forma semelhante. Eu compro o par de moedas abaixo do desempenho e vender o par desempenho fora. Quando o spread entre os dois pares converge, eu fechar a minha posição para um lucro. Negociação de pares de Forex baseada na cointegração é uma estratégia bastante neutra do mercado. Por exemplo, se um par de moedas cai, então o comércio provavelmente resultará em uma perda no lado comprido e um ganho de compensação no lado curto. Portanto, a menos que todas as moedas e instrumentos subjacentes subitamente perdem valor, o comércio líquido deve ser próximo de zero no pior cenário possível. Da mesma forma, os pares que negociam em muitos mercados são uma estratégia negociando do self-financing, desde que os rendimentos das vendas curtas podem às vezes ser usados ​​abrir a posição longa. Mesmo sem esse benefício, cointegração forex negociação de pares de forex ainda funciona muito bem. Cointegration é útil para mim em troca de pares forex, porque me permite programar o meu sistema de negociação mecânica com base tanto em desvios de curto prazo de preços de equilíbrio, bem como expectativas de preços de longo prazo, o que quer dizer correções e retorno Ao equilíbrio. Para entender como a cointegração-driven forex pares negociação funciona, é importante definir primeiro cointegration, em seguida, descrever como ele funciona em sistemas de negociação mecânica. Como eu disse acima, a cointegração refere-se à relação de equilíbrio entre séries de séries temporais, tais como preços de pares de forex separados que por si mesmos não estão em equilíbrio. Dito em jargão matemático, a cointegração é uma técnica para medir a relação entre variáveis ​​não-estacionárias em uma série temporal. Se quaisquer duas ou mais séries temporais tiverem cada uma um valor de raiz igual a 1, mas a sua combinação linear é estacionária, então elas são consideradas cointegradas. Como um exemplo simples, considere os preços de um índice de mercado de ações e seu contrato de futuros: Embora os preços de cada um desses dois instrumentos possam vagar aleatoriamente em breves períodos de tempo, eles retornarão ao equilíbrio e seus desvios serão estacionário. Heres outra ilustração, afirmou em termos do exemplo de passeio aleatório clássico: Vamos dizer que há dois bêbados individuais andando para casa depois de uma noite de carousing. Vamos ainda supor que esses dois bêbados não se conhecem, então não há nenhuma relação previsível entre seus caminhos individuais. Portanto, não há cointegração entre seus movimentos. Em contraste, considere a idéia de que um indivíduo bêbado está vagando para casa, enquanto acompanhado por seu cão em uma trela. Neste caso, há uma conexão definitiva entre os caminhos dessas duas pobres criaturas. Embora cada um dos dois ainda está em um caminho individual durante um curto período de tempo, e mesmo que qualquer um dos dois pode aleatoriamente levar ou atrasar o outro em qualquer dado momento no tempo, ainda assim, eles sempre serão encontrados juntos. A distância entre eles é bastante previsível, assim o par é dito ser cointegrated. Voltando agora a termos técnicos, se houver duas séries temporais não estacionárias, como um conjunto hipotético de pares de moedas AB e XY, que ficam estacionárias quando a diferença entre elas é calculada, esses pares são chamados de série de primeira ordem integrada também Chamar uma série I (1). Mesmo que nenhuma dessas séries permaneça em um valor constante, se houver uma combinação linear de AB e XY que é estacionária (descrita como I (0)), então AB e XY são cointegrados. O exemplo acima simples consiste em apenas duas séries temporais de pares de forex hipotéticos. No entanto, o conceito de cointegração também se aplica a várias séries cronológicas, usando ordens de integração mais elevadas. Pense em termos de um bêbado errante acompanhado de vários cães, cada um com uma coleira de comprimento diferente. Na economia real, seus exemplos fáceis de encontrar mostram a cointegração de pares: Renda e gastos, ou dureza das leis criminais e tamanho da população prisional. No comércio de pares forex, o meu foco está em capitalizar a relação quantitativa e previsível entre cointegrated pares de moedas. Por exemplo, vamos supor que Im observando esses dois pares de moedas hipoteticamente cointegrados, AB e XY ea relação cointegrada entre eles é AB 8211 XY Z, onde Z é igual a uma série estacionária com uma média de zero, ou seja, I (0). Isso parece sugerir uma estratégia de negociação simples: Quando AB XY gt V e V é o meu preço de disparo limite, então o sistema de negociação de pares forex venderia AB e comprar XY, uma vez que a expectativa seria AB para diminuir de preço e XY Aumentar. Ou, quando AB XY lt - V, eu esperaria comprar AB e vender XY. Evite regressão espúria no forex pares negociação No entanto, não é tão simples como o exemplo acima sugeriria. Na prática, um sistema de negociação mecânica para troca de pares de forex precisa calcular cointegração em vez de apenas confiar no valor R-quadrado entre AB e XY. Isso porque a análise de regressão ordinária fica aquém quando se lida com variáveis ​​não-estacionárias. Provoca a assim chamada regressão espúria, o que sugere relações entre variáveis, mesmo quando não há nenhuma. Suponha, por exemplo, que eu regredisse 2 séries de tempo de caminhada aleatórias separadas uma contra a outra. Quando eu testa para ver se há uma relação linear, muitas vezes eu vou encontrar valores elevados para R-quadrado, bem como p-valores baixos. Ainda assim, não há nenhuma relação entre estes 2 passeios aleatórios. O teste mais simples para cointegração é o teste de Engle-Granger, que funciona da seguinte forma: Verifique se AB t e XY t são ambos I (1) Calcule a relação de cointegração XY t aAB tet usando o método de co-integração Método dos mínimos quadrados Verifique se os resíduos de cointegração et estão estacionários usando um teste de raiz unitária como o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) Uma equação de Granger detalhada: I (0) descreve a relação de cointegração. XY t-1 AB t-1 descreve a extensão do desequilíbrio longe do longo prazo, enquanto i é tanto a velocidade como a direção na qual a série de tempo de pares de moedas se corrige do desequilíbrio. Ao usar o método Engle-Granger em troca de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de negociação para os pares. Ao usar o método Engle-Granger em troca de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de negociação para os pares. Correção de erros para cointegração em troca de pares de forex: Ao usar a cointegração para negociação de pares de forex, também é útil para explicar como as variáveis ​​cointegradas se ajustam e retornam ao equilíbrio de longo prazo. Assim, por exemplo, aqui estão os dois pares de forex exemplo série de tempo mostrados de forma autorregressiva: Forex pares de negociação com base na cointegração Quando eu uso o meu sistema de negociação mecânica para negociação de pares de forex, a instalação e execução são bastante simples. Primeiro, eu acho dois pares de moedas que parecem que podem ser cointegrados, como EUR / USD e GBP / USD. Então, eu calculo os spreads estimados entre os dois pares. Em seguida, eu verifico a estacionaridade usando um teste de raiz unitária ou outro método comum. Eu me certifico que meu feed de dados de entrada está funcionando adequadamente, e eu deixei meus algoritmos de negociação mecânica criar os sinais de negociação. Assumindo Ive executar back-testes adequados para confirmar os parâmetros, Im finalmente pronto para usar cointegration em meus pares de forex trading. Ive encontrou um indicador de MetaTrader que oferece um excelente ponto de partida para construir um sistema de negociação forex pares cointegration. Parece um indicador Bollinger Band, mas na verdade o oscilador mostra o diferencial de preço entre os dois pares de moedas diferentes. Quando este oscilador se move para o extremo alto ou baixo, indica que os pares estão desacoplando, o que sinaliza os comércios. Ainda assim, para ter certeza de sucesso, confio em meu sistema de negociação mecânico bem construído para filtrar os sinais com o teste de Dickey-Fuller aumentado antes de executar os tráfegos apropriados. Naturalmente, qualquer um que queira usar a cointegração para seus pares do forex que trocam, contudo faltam as habilidades necessárias da programação do algo, podem confiar em um programador experiente criar um conselheiro perito de vencimento. Através da magia da negociação algorítmica, eu programa meu sistema de negociação mecânica para definir os spreads de preços com base na análise de dados. Meu algoritmo monitora os desvios de preços, então automaticamente compra e vende pares de moedas para colher ineficiências de mercado. Riscos a ter em conta quando se utiliza a cointegração com pares de forex trading Forex pares de negociação não é inteiramente livre de risco. Acima de tudo, eu tenho em mente que o comércio de pares forex usando cointegração é uma estratégia de reversão média, que se baseia no pressuposto de que os valores médios serão os mesmos no futuro como eram no passado. Embora o teste de Dickey-Fuller aumentado mencionado anteriormente é útil para validar as relações cointegrated para negociação de pares de forex, não significa que os spreads continuarão a ser cointegrated no futuro. Confio em regras de gerenciamento de risco fortes, o que significa que meu sistema de negociação mecânica sai de negócios não rentáveis ​​se ou quando a reversão para a média calculada é invalidada. Quando os valores médios mudam, seu chamado drift. Tento detectar a deriva o mais rápido possível. Em outras palavras, se os preços dos pares de forex previamente cointegrados começam a se mover em uma tendência ao invés de reverter para a média previamente calculada, seu tempo para os algoritmos do meu sistema de negociação mecânica recalcular os valores. Quando eu uso o meu sistema de negociação mecânica para negociação forex pares, eu uso a fórmula autorregressiva mencionado anteriormente neste artigo, a fim de calcular uma média móvel para prever a propagação. Então, eu saio do comércio em meus limites de erro calculado. Cointegration é uma ferramenta valiosa para o meu comércio de pares de forex Usando cointegration no mercado de pares forex é uma estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite negociar em qualquer ambiente de mercado. É uma estratégia inteligente que é baseado na reversão para significar, mas isso me ajuda a evitar as armadilhas de algumas das outras estratégias de reversão-para-média forex. Por causa de seu uso potencial em sistemas negociando rentáveis ​​mecânicos, cointegration para negociar dos pares do forex tem atraído o interesse de comerciantes profissionais assim como investigadores académicos. Há uma abundância de artigos recentemente publicados, como este artigo de blog focado em quant, ou esta discussão acadêmica sobre o assunto, bem como a abundância de discussão entre os comerciantes. Cointegration é uma ferramenta valiosa no meu comércio de pares forex, e eu recomendo que você olhar para ele para si mesmo. Arbitragem estatística 8211 Correlação vs Cointegração O que é arbitragem estatística (stat arb) A premissa de arbitragem estatística, stat arb para breve, é que há um mispricing estatístico entre um conjunto de títulos que nós olhamos para explorar. Normalmente, uma estratégia exige ir muito tempo um conjunto de ações e curto outro. StatArb evoluiu de pares que negociam onde um iria por muito tempo um estoque e competidor curto do it8217s como um hedge, em pares que negocía o alvo é selecionar um estoque que esteja indo outperform it8217s peers. StatArb é tudo sobre reversão média, em essência você está dizendo que a propagação entre quaisquer dois estoques deve ser constante (ou evoluir lentamente ao longo do tempo), quaisquer desvios da propagação apresentar uma oportunidade de negociação, uma vez que no StatArb acreditamos que a propagação é reverter média. Contrariamente ao nome de arbitragem estatística sobre como fazer dinheiro sem risco (arbitragem determinista é livre de risco). Que tipo de ações fazem bons pares As melhores ações para usar no StatArb são aqueles onde há uma razão fundamental para acreditar que a propagação é média reverting / estacionário. Normalmente, isso significa que as ações estão no mesmo setor de mercado ou ainda melhor a mesma empresa (algumas empresas têm ações A e B com direitos de voto diferentes ou de comércio em trocas diferentes) Alguns exemplos de pares fundamentalmente semelhantes seria Royal Dutch Shell A vs Royal As ações holandesas Shell B, Goldman Sachs vs JP Morgan, Apple vs ARM (seu fornecedor de chips), ARM vs ARM ADR, alguns grupos de vários setores também podem trabalhar como Gold Mining vs Gold Price. Um exemplo fraco seria o Royal Bank of Scotland vs Tesco, uma vez que seus negócios são completamente diferentes / impacto don8217t uns aos outros. Qual é a definição matemática de um bom par Ao chegar a um bom par de ações fundamentais você precisa ter um teste matemático para determinar se é um bom par. O teste mais comum é procurar a cointegração (en. wikipedia. org/wiki/Cointegration), pois isso implicaria que o par é um par estacionário (o spread é fixo) e, portanto, estatisticamente, é a média reverting. Ao testar a cointegração, é realizado um teste de hipóteses Pvalue (en. wikipedia. org/wiki/P-value), de modo que podemos expressar um nível de confiança no par que é a média revertida. Qual é a diferença entre correlação e cointegração Ao falar sobre arbitragem estatística muitas pessoas muitas vezes se confundem entre correlação e cointegração. Correlação 8211 Se duas ações estiverem correlacionadas então se o estoque A tem um upday então o estoque B terá um upday Cointegration 8211 Se dois estoques são cointegrated então é possível formar um par estacionário de alguma combinação linear de estoque A e B Um do melhor Explicações de cointegration é a seguinte: Um homem sai de um pub para ir para casa com seu cão, o homem está bêbado e vai em uma caminhada aleatória, o cão também vai em uma caminhada aleatória. Eles se aproximam de uma estrada movimentada eo homem coloca seu cão em uma ligação, o homem eo cão são agora cointegrated. Eles podem ir em passeios aleatórios, mas a distância máxima que eles podem se afastar um do outro é fixo ou seja, comprimento do chumbo. Assim, em essência, a distância entre o homem e seu cão é fixa, nota também a partir da história de que o homem eo cão ainda estão em uma caminhada aleatória, não há nada a dizer se os seus movimentos são correlacionados ou uncorrelated. With ações correlacionadas que Vai se mover na mesma direção na maioria das vezes, porém a magnitude dos movimentos é desconhecida, isso significa que se você está negociando o spread entre duas ações, em seguida, a propagação pode continuar crescendo e crescendo sem sinais de reversão média. Isto está no contrato à cointegração onde nós dizemos que a propagação é fixa e que se a propagação se desvia da fixação então significará revert. A partir da equação de movimento browniano geométrica podemos ver que a mudança esperada em A ao longo do tempo é, em outras palavras, A não é estacionária assumindo isnt zero) . Queremos encontrar um par cointegrado / estacionário. Equação para passar estoque longo A e curto n lotes de Estoque B Setting Portanto, é estático assumindo que a relação de hedge,, permanece constante. Exemplo de estoques correlacionados. Observe a propagação explodir Exemplo de ações cointegradas: Observe a propagação olha oscilatório