쌍 거래 전략 알고리즘

쌍 거래 전략 알고리즘
내 두 번째 알고리즘은 쌍 거래 전략을 사용합니다. 아이디어는 간단합니다. 두 개의 상관 관계가있는 주식을 찾습니다. 실행 속도가 느린 실행 시간이 길고 실행 속도가 빠른 실행 실행 시간이 짧습니다. 그 차이로부터 이익을 얻으십시오.
이 테스트는 COCA와 PEPSI를 기반으로하며 결과는 매우 높지는 않지만 매우 안정적이라는 것을 보여줍니다.
에너지 회사들과 똑같은 트릭.
그러나 질문, 벤치 마크는 어떻게 계산됩니까?
그것들은 꽤 큰 몫입니다. 요즘 짝 페어 거래는 콴토 피안에서 뜨거운 주제입니다!
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.
따라서 벤치 마크는 내가 선택한 주식의 종류와 상관없이 항상 SP500입니다.
나는이 토론에서 나의 결과를 게시하려하지만 그것을 잘못 놓았다. GLD 및 GDX 알고리즘을 실행하도록 변경했으며 괜찮은 결과를 얻었습니다. 알고리즘은 어떻게 느리고 빠른 실행 증권을 결정할 것인가? 나는 Python을 처음 사용한다.
GLD와 GDX가 좋은 쌍이라고 생각하지 않습니다. 2006 년에서 2013 년까지의 과거 데이터를 기준으로 할 때 상관 관계가 0.5189에 불과합니다.
그리고 (PEP, KO) (XOM, CVX)는 모두 0.9 이상입니다.
그리고 제가 한 것은 공식을 사용하는 것입니다.
gap = stock1 - ratio * stock2.
비율 = 과거 데이터의 평균 (stock1 / stock2).
갭 & gt; 0이면 스톡 1이 더 빠르게 실행되고 stock2가 실행됩니다.
이 소스 코드에서 벤치 마크 기호가 ^ GSPC라고 말하는 곳을 모르겠다. 벤치 마크가 S & amp; P500 펀드라고 생각했는데 S & amp; P500 자체가 아닌 SPY가 맞습니까?
당신 말이 맞아요, 스파이예요. 그리고 여기에서 논의했습니다.
이번에는 OLS 적합성을 시도했지만 비율은 평균화하지 않았습니다. 그것은보다 정교한 방법이어야합니다. 그러나 당신이 볼 수 있듯이 그 결과는 큰 차이가 없거나 더 심합니다.
그리고 에너지 회사.
나는 KO와 PEP에서 Xin의 쌍 거래 전략을 수정했다. Bolinger 밴드를 거래 기준으로 사용했습니다. 결과는 비슷합니다. 주된 문제는 KO와 PEP가 공적분을하지 못해 페어 트레이딩 후보가되지 않는다는 것입니다. 가격 비율, 베타는 시간이지나면서 많이 변하고 그 변화를 따르는 것은 매우 어렵습니다. 페어 트레이딩은 더 나은 페어 후보로 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.
죄송합니다. 무엇인가 잘못되었습니다. 다시 시도하거나 의견을 보내서 문의하십시오.
지원 티켓을 성공적으로 제출했습니다.
지원팀이 곧 연락을 드릴 것입니다.
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.
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.

금과 은의 경우 : 쌍 거래를위한 새로운 알고리즘.
7 Pages 게시 됨 : 2013 년 4 월 10 일
제이 데 사이 박사.
B. K. 구자라트 대학교 경영 대학.
Arti Trivedi.
Shri Chimanbhai 파텔 경영 연구원.
Jisi.
Shri Chimanbhai 파텔 경영 연구원.
작성 날짜 : 2012 년 9 월 25 일.
이 논문에서는 쌍 거래를위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Pairs Trading은 시장 중립적 인 위치로 알려진 매우 인기있는 거래 전략입니다. 기본 아이디어는 함께 움직이는 유가 증권으로 장 / 단 포지션을 만드는 것입니다. 이 논문에서 제시된 방법을 사용함으로써 강한 상관 관계를 갖는 증권 (0.90보다 큰 상관 관계를 제안 함)을 거래 할 수있다. stochastic의 기본 개념은 무역의 입구와 출구를 찾기 위해 적용됩니다. 이 알고리즘은 시장 중립적 위치에 대한 금 및은 가격으로 테스트됩니다. 효율적인 시장 가설 이론에 따라 연구자의 관점에서 볼 때, 주가의 과거 행태가 과거의 정보 흐름을 반영하기 때문에 쌍 거래 전략은 긍정적 인 수익을 가져 선 안된다. 그리고 미래 가격에는 영향을 미치지 않습니다. 이 연구의 주요 목적은 시장 종사자와 연구자에게 유용한 쌍 거래의 간단한 방법을 제안하는 것입니다. 제안 된 알고리즘은 테스트 기간 동안 44.45 %의 수익으로 100 % 정확한 거래를 생성했습니다.
키워드 : 쌍 거래, 시장 중립 전략, 상품 거래, 증권 거래, 시장 비 효율성, 확률 론적, 효율적인 시장 가설, 거래 전략, 금괴 거래.
JEL 분류 : C10, C32, C40, C60, G14.
Jay Desai (연락처 작성자)
경영학 학사 (구자라트 대 경영학) ()
Ahmedabad, 구자라트 380009.
Arti Trivedi.
Shri Chimanbhai 파텔 경영 연구원 ()
Opp. 카르 나 바티 클럽.
Jisi.
Shri Chimanbhai 파텔 경영 연구원 ()
Opp. 카르 나 바티 클럽,
종이 통계.
관련 전자 잡지.
자본 시장 : 시장 효율성 e 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
계량 경제학 : 계량 경제 및 통계 방법 - 일반 전자 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
계량 경제 모델링 : 예측 전자 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
계량 경제 모델링 : 상품 시장 전자 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
Econometrics : 여러 방정식 모델 전자 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
계량 경제학 : 수학 방법 및 프로그래밍 전자 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
미시 경제학 : 금융 시장의 일반적인 평형 및 불평형 모델
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
계량 경제학 : 계량 경제 및 통계 방법 - 특별 주제 전자 저널.
이 주제에 대한 큐레이팅 된 기사를 보려면이 수수료 저널을 구독하십시오.
권장 논문.
빠른 링크.
약.
쿠키는이 사이트에서 사용됩니다. 거부하거나 더 자세히 알아 보려면 쿠키 페이지를 방문하십시오. 이 페이지는 0.203 초 이내에 apollo5에 의해 처리되었습니다.

쌍 무역 : 복잡하다 - 제 1 부.
다중 자산 및 교차 자산 전략에 대한 제도적 투자자의 관심은 워크 플로우 시스템 통합에 중점을 둡니다. 우리는 기관들이 사형 집행에서 쌍 전략을 사용하고있을지라도 전자 거래 워크 플로우 제한으로 인해 쌍 알고리즘을 구현하지 않았 음을 발견했습니다. 다행히도 여러 가지 통합 솔루션을 제공하는 기술 혁신이 존재합니다. 우리는 최근 Alpha Trader Forum Global Summit (런던의 Global Summit)에서 발표 한 내용을 토의하고 기관 투자가들에게 자산 간 전략에 대해 조사했습니다.
많은 참석자들은 주식 76 %, 옵션 53 %, 선물 71 % 등 다양한 자산 클래스를 거래했다. 회사가 쌍 유형 전략을 실행했는지 묻는 질문에 응답자의 절반 (47 %)이 그렇습니다. 실행 워크 플로에서 응답자의 100 %는 실행 관리 시스템 (EMS)을 사용하고 94 %는 주문 관리 시스템 (OMS)을 사용합니다.
거의 대부분의 응답자가 쌍을 교환하지만 많은 기관이 직면 한 전자 작업 흐름 과제는 교차 자산 알고리즘을 EMS 및 / 또는 OMS에 인증하는 것입니다. 교차 자산 알고리즘의 다양성으로 인해 통합 솔루션을 식별하고 활용하는 것이 중요합니다. 그러나 우리는 쌍 및 교차 자산 알고리즘의 복잡성과 비표준 매개 변수가 EMS 및 OMS에서 구현하기위한 장애물이라는 것을 인식하고 있습니다. 이 토론에서 두 개 이상의 증권을 동시에 실행할 수있는 알고리즘을 설명하기 위해 업계 공통 용어 인 "쌍"과 "교차 자산"을 상호 교환하여 사용합니다.
단일 주문 및 목록 알고리즘에는 시간 계획 슬라이싱, 입찰 / 물음 스프레드 캡처 공격성 수준 또는 참여 볼륨 비율과 같은 단일 주문 수준에서 공통 매개 변수가 있습니다. 반면, 교차 자산 알고리즘은 증권 거래의 스프레드 또는 비율과 같이 증권의 정의 된 관계에 추가 매개 변수를 적용합니다.
단일 주문 또는 알고리즘 목록이 독립적으로 실행되는 반면 교차 자산 알고리즘은 다른 증권 거래를 동시에 인식합니다. 즉, 교차 자산 전략은 우발적 인 명령입니다. 한 명령의 동작은 다른 명령의 동작에 따라 다릅니다.
볼륨 프로파일을 설명하기 위해 우리는 2 개의 주문 (보안 A를 판매하고 보안 B를 매수)과 동일한 수량으로 실행합니다. 두 개의 VWAP (Volume-Weighted Average Price) 알고리즘은 각 주문을 독립적으로 완료합니다. 아래 다이어그램에서 보안 A의 판매가 완료되기 전에 보안 A의 판매가 완료 될 수 있습니다. 이는 처음에 보안 A에 대한 거래량이 많아지기 때문입니다.
이와 비교하여, 한 쌍의 알고리즘은 두 증권 간의 정의 된 관계와 연계하여 비례 기준으로 두 주문을 동시에 실행합니다. 똑같은 예제를 취합니다. 각 주문에 대해 동일한 총 수량을 실행해야합니다. 페어 알고리즘은 각 기간에 대해 실행 된 주식 수를 균형있게 유지합니다.
Alpha Trader Forum 프리젠 테이션에서 쌍 알고리즘의 구성 요소를 설명했습니다. 상관 행렬을 사용하여 개별 유가 증권은 무작위 적 보행이 아니라 다른 유가 증권이나 시장의 영향을받는다고 지적했습니다. 예를 들어, Sanofi와 Bayer AG [BAYN GY]의 두 제약 회사는 서로간에 유의미한 상관 관계 (0.919)를 가지고 있습니다. 가전 ​​제품 제조업체 인 Unilever NV [UNA NA]도 모두 소비자 부문에 속해있어 (0.922 vs Sanofi와 0.913 vs Bayer AG) 각각에 중요한 상관 관계가 있습니다. 청중은 자신들의 명령이 고립되어 실행되지는 않지만 다른 시장 세력의 영향을받을 수 있음을 인식했습니다.
2 개의 유가 증권 사이에서 통계적 관계를 식별 할 수 있다면 관계식을 공식으로 정의 할 수 있습니다. 일반적인 수식은 다음과 같습니다.
스프레드 = 가격 A - 가격 B 비율 = 가격 A / 가격 B.
스프레드 또는 비율을 분석하기 위해, 블룸버그 (Bloomberg)는 HS & lt; GO & gt; 및 GR & gt; 각각이 사용될 수있다.
페어 알고리즘이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 스프레드 예제를 사용 해보자. 이전에 정의 된 바와 같이, 스프레드는 보안 A의 가격에서 보안 B의 가격 (가격 A - 가격 B)을 뺀 값입니다. 아래 다이어그램에서 A를 판매하고 B를 구매할 때 스프레드를 2로 설정하여 거래를 시작합니다.
쌍 알고리즘 실행의 첫 번째 조건은 두 가지 보안 가격 간의 관계를 살펴 보는 것입니다. A와 B 사이의 스프레드가 2보다 높거나 (또는 ​​더 넓 으면) 페어 알고리즘이 교환 될 적절한 때입니다. Sell ​​A 보안이 더 많이 거래되고 있고, 또는 Buy B 보안이 더 낮게 거래되고 있습니다. 스프레드가 2보다 작 으면 페어 알고리즘이 거래되지 않습니다. 위의 예에서 페어 알고리즘은 기간 6 이후에 거래되어야합니다.
이전에 양 알고리즘이 실행될 두 번째 조건 - 볼륨이 두 증권에서 동시에 사용 가능한 경우에 대해 설명했습니다. 동일한 스프레드 예제를 살펴보면, 기간 6 이후에는 가격 스프레드가 2 제한보다 높아지고 실행되어야합니다. 그러나 기간 6 및 7 동안 보안 B에 대해 볼륨이 교환되지 않습니다. 따라서 가격 및 볼륨 조건이 모두 충족되는 기간 8 이후에만 쌍 알고리즘이 실행됩니다.
논의 된 것처럼 서로 독립적으로 실행되는 단일 순서 알고리즘은 단일 순서 수준에서 실행을 최적화 할 수 있습니다. 대조적으로, 한 쌍 또는 교차 자산 알고리즘은 두 증권 사이에 상관 관계가 존재할 수 있음을 인식하여 매수 주문과 매매 주문 간의 시장 또는 현금 중립성 유지 또는 2 증권.
이 연재의 다음 연재에서는 페어 알고리즘이 어떻게 작동하는지에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.
고객 지원.
클라이언트 액세스.
블룸버그 전문 서비스는 의사 결정권자를 정보, 사람 및 아이디어의 역동적 인 네트워크에 연결합니다.

쌍 거래 전략 알고리즘
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.
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.
Ernie Chan이 작성한보다 정교한 알고리즘이 있습니다. 이 알고리즘은 각 보안 수준을 동일하게 유지하는 것보다는 헤지 비율을 계산합니다.
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.
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 가능성을 훨씬 높일 수 있습니다.
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.
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?
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.
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 특성과 ​​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.
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.
아론. 충고 고맙습니다. 너에게서 오는 것을 감사하게 생각해라. 나는 그 신문들과 시간을 보낼 것이다.
도마. 링크를 가져 주셔서 감사합니다. 당신이 말했듯이, 그것은 조금 오래되었습니다. 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.
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.
Delany, 통계 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 통계적 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.
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.
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.
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.
현실 세계에서 Bonferroni는 너무 제한적이며, 정정을 통해 잃는 수익성 쌍의 수가 통계적 확실성보다 중요합니다.
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 생각하지는 않습니다. 따라서 5 % 이하의 비율로 모든 쌍을 고려하고 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 장기간에 걸친 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 역사적인 비율에서 벗어나는 세상을 상상하기 어려울까요? - 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. 커다란 탈구가 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 거래자와 거래하는 것이 느리다고해서 그 이야기를 알 수 없으므로 이익이 없다고 인정할 수 있습니까? 그리고 데이터를 채굴하고 데이터를 통해 예기치 않은 스토리가 쌍 거래 공간에서 경쟁 할 수 있다면 발견 할 수 있습니까? 참가자를 연결하는 이야기가 약하거나 미개척이라면 큰 짝을 유지하는 것이 중요하지만, 참여를 원할 경우 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 거래자와 거래하는 것이 느리다고해서 그 이야기를 알 수 없으므로 이익이 없다고 인정할 수 있습니까?
아니, 나는 그 견해에 동의하지 않을 것이다. 페어 트레이딩은 특히 로우 캡 주식에 비해 낮은 생산 능력을 보이며 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. 일반적인 느낌은 첫 번째가 더 힘들고 두 번째 또는 세 번째 멋진 쌍보다 많은 수의 예쁜 쌍을 식별하기 위해 수행하려는 경우 더 어렵습니다. 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. 사람이 십여 가지의 이야기 만 지켜 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 희박한 (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 통해 별과 춤을 추는 수월한 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 나누려는 시도는하지만 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? Are you talking about a kind of narrative, "The reason we think this is happening, but can't really explain with a model, is. & quot; or an explanatory quantitative model that provides the story behind the relationship? Say I find a pairs trade based on the idea that when consumers buy lots of eggs, bacon sales drop off, and vice versa. I could make up a story that people can only eat so much for breakfast, and leave it at that. I have a warm, fuzzy feeling, and if I'm a professional trader, hopefully my management will feel warm and fuzzy, too. But is the risk really any different without the story? Unless I actually find a relevant study on breakfast eating, or conduct one myself, then I could just be deluded. And if the underlying cause can't be coded into a set of rules, then it is not really automated quantitative trading, right? As a Quantopian user who doesn't do this sort of thing for a living, I need to get an algo in the Quantopian hedge fund, let it run, and collect a check. No time for doing lots of offline analyses.
There are more good pairs than there are competent traders chasing them.
sounds like the land of milk and honey for us inhabitants of Quantopia. This would say that the Quantopian team should think about churning out candidate pairs for their 35,000+ users to examine like a bunch of ants, trying to come up with stories for a subset of them ("I'll take XYZ & PDQ, do some research, and see if I can find a 'story' to support the relationship.").
I'm just trying to sort out if any of this can be reduced to practice for Joe Schmo Quantopian user, or if it is a hopeless endeavor. Is there a path for Quantopian to get hundreds of lucrative, scalable pairs trading algos for their $10B hedge fund (keep in mind that by my estimation, they need several thousand distinct algos in the fund)? Or is this all a bunch of blah, blah, blah?
I've tried the automated searching of pairs/baskets, using the public knowledge techniques, and though I haven't gone through them all with my tick-level back-tester, the few that I did examine personally were largely worthless; the supposed spread mean-reversion that my grid search turned up was just spurious or due to bid-ask bounce.
However, I do know for a fact that people run decently profitable automated pairs trading portfolios. I take that to mean that it is possible, but the way that I approached it was naive. Perhaps the legwork method is the way to go, coming up with theses about drivers and then looking for portfolios that would express the theses, with the actual hedge ratio construction done "rigorously" using Kalman filters or whatever.
My take is that chatting about pairs trading is wonderful, but there should be a focus on reducing it to practice, with some sort of approachable workflow, so that a Quantopian user can sit down in his pajamas with a cup of coffee on a rainy day and actually come up with a halfway decent algo that would have a shot at getting into the crowd-sourced Q fund. For example, we have:
. try to find a few pairs you can understand.
Perhaps the legwork method is the way to go, coming up with theses about drivers.
O. K. So what's the workflow for your typical Q user? Keep in mind, this needs to be scalable. it won't do Q any good if only users with an advanced degree and 20 years of industry experience can be successful. If the answer is, "Well, there is no workflow. you just need to know" then pairs trading won't be approachable on Q. We have Aaron's "reading and thinking" recommendation above, but read what?
Also, I'd seen somewhere that there are techniques for synthesizing trading pairs, from baskets of securities. Does this work? Or does one effectively end up with the long-short equity portfolio referred to by Aaron Brown above?
The kind of warm-and-fuzzy story you mention is worthless for investing, although as you say it can reassure investors and regulators. What you're looking for is covariates to refine your strategy and, most important, warn you when it's not going to work. The quant trap is that when your relation breaks it simply looks more attractive to your model, and you spiral to doom.
The eggs-and-bacon story is actually the reverse of what you want. That says there is a fixed total consumption, so the total amount consumed of both products is fixed, meaning they are negatively cointegrated. If they were positively correlated, say because investors bid up or down all breakfast foods as a group, you would do anti-pairs trading. You're looking for things that have to be in some kind of long-term balance, but move is opposite directions in the short-term. A warm-and-fuzzy story might be residential construction and furniture sales, in the short run if people are saving for down payments they're not buying furniture, and newly house poor families are making due with old furniture and underfurnishing. But in the long run, houses will get furnished. This would never be a pairs trading story because it's relating entire sectors. To exploit this, you'd build a model tracing the full life cycle, and likely involving other factors like interest rates and family demographics and migration patterns, and trade large numbers of stocks.
To keep this practical, here is a Pairs Trading for Dummies recipe (I mean that respectfully, I'm a big fan for For Dummies books).
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
Clearly this is for someone who has quant skills, but also general research skills and business judgment.
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
it sounds like it could be productive for Quantopian to open-source some efficient tools for the screening (and maybe up their game in terms of computing resources). Let's say I'm an expert on company XYZ and maybe I could narrow down my field of candidate securities for comparison to NASDAQ-listed stocks, of which there are about 3,000. So, it is an O(N) computing problem, not O(N^2) as Delaney mentions above for the general screening problem. But, I'd like to compute the statistics on a rolling basis, every trading minute over 2 years. I'd have:
(3000 comparisons/minute)(390 minutes/day)(252 days/year)(2 years) = 589,680,000 comparisons.
Is something like this at all feasible on the Quantopian research platform? If not, how would I scale it back to something that would actually run in a reasonable amount of time (a few days at most) but still provide useful results?
I'm playing around with the algorithm by Ernie Chan that you posted.
Surprisingly, it fails entirely when I swap the pair, see the attached backtest (I've only changed the order).
Also, how to treat the negative hedge (beta from OLS). With the current implementation we go long (short) on both positions when the sign of the hedge is the same as the sign of the z-score, which you don't expect from pair trading. What economic reason can lead to such cointegrations?
Not sure exactly why it's failing when you swap the order. Seems like the math may not be robust to an 'upside-down' 쌍. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and u_t = y_t - b * x_t, u_t is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there's a strong economic reason for this I'm not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example).
All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don't have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it's important to let the economic reasoning drive the creation of your model.
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.
Thank you for your quick reply.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
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.
Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs.
The data is pulled from the period of Aug 2014 to Feb 2015 and is an average of each day.
(Change IYR to symbol wanted)
The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks.
Thanks Delaney. It's a great starting step for pair trading technique.
I am working on the missing piece of this strategy which is how to use Quantopian Research environment to find statistical cointegration stock/ETF pairs from entire universe or from the same sectors. After I construct good pairs, then I can use the Notebook you provided for further analysis and backtest.
Does anyone have any suggestion for me?
I have a question for those trading pairs.
How do you deal with the large processing requirements?
I coded some tests for co-integration and results per combination take roughly 1 second.
I can get this down with parallel processing and by storing data locally but a universe of 2000 stocks will still have 4000000 potential combinations.
Perhaps pointing out the obvious, but .
A pre-screening tool, or pre-screening done for you for a fee .
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
죄송합니다. 무엇인가 잘못되었습니다. 다시 시도하거나 의견을 보내서 문의하십시오.
지원 티켓을 성공적으로 제출했습니다.
지원팀이 곧 연락을 드릴 것입니다.
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.
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.