Diskussion zum Artikel "Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 3): Datenbank-Einrichtung"

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Neuer Artikel Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 3): Datenbank-Einrichtung :

In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Implementierung eines MQL5-Dienstes zur Aktualisierung einer neu erstellten Datenbank vorgestellt, die als Quelle für die Datenanalyse und für den Handel mit einem Korb kointegrierter Aktien dient. Der Grundgedanke des Datenbankentwurfs wird ausführlich erläutert und das Datenwörterbuch wird als Referenz dokumentiert. MQL5- und Python-Skripte werden für die Erstellung der Datenbank, die Initialisierung des Schemas und die Eingabe der Marktdaten bereitgestellt.

Unser Expert Advisor muss in Echtzeit wissen, ob die von uns verwendeten Portfolio-Gewichtungen noch gelten oder sich geändert haben. Wenn sie sich geändert haben, muss der EA so schnell wie möglich über die neue Gewichtung des Portfolios informiert werden. Außerdem muss unser EA wissen, ob das Modell selbst gültig bleibt. Ist dies nicht der Fall, sollte der EA darüber informiert werden, welche Vermögenswerte ersetzt werden müssen, und die Rotation muss so schnell wie möglich im aktiven Portfolio durchgeführt werden.

Wir haben die Metatrader 5 Python-Integration und die professionell entwickelten statistischen Funktionen aus der statsmodels-Bibliothek verwendet, aber bis jetzt haben wir nur mit Echtzeitdaten gearbeitet und die Kurse (die Preisdaten) heruntergeladen, wenn wir sie brauchten. Dieser Ansatz ist wegen seiner Einfachheit in der Sondierungsphase nützlich. Wenn wir jedoch unser Portfolio umstellen, unsere Modelle oder die Portfoliogewichte aktualisieren wollen, sollten wir über Datenpersistenz nachdenken. Das heißt, wir müssen anfangen, über die Speicherung unserer Daten in einer Datenbank nachzudenken, weil es nicht praktisch ist, die Daten jedes Mal herunterzuladen, wenn wir sie brauchen. Darüber hinaus müssen wir möglicherweise nach Beziehungen zwischen verschiedenen Anlageklassen und zwischen Symbolen suchen, die bei unseren ersten Kointegrationstests nicht berücksichtigt wurden.

Eine qualitativ hochwertige, skalierbare und metadatenreiche Datenbank ist das Herzstück jeder ernsthaften statistischen Arbitrage-Bemühung. Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass Datenbankdesign eine sehr eigenwillige Aufgabe ist, in dem Sinne, dass eine gute Datenbank diejenige ist, die zu den Anforderungen eines jeden Unternehmens passt, werden wir in diesem Artikel einen möglichen Ansatz für den Aufbau unserer auf statistische Arbitrage ausgerichteten Datenbank sehen.


Autor: Jocimar Lopes

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