Diskussion zum Artikel "Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 4): Modellaktualisierung in Echtzeit"

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Neuer Artikel Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 4): Modellaktualisierung in Echtzeit :

Dieser Artikel beschreibt eine einfache, aber umfassende statistische Arbitrage-Pipeline für den Handel mit einem Korb von kointegrierten Aktien. Es enthält ein voll funktionsfähiges Python-Skript zum Herunterladen und Speichern von Daten, Korrelations-, Kointegrations- und Stationaritätstests sowie eine Beispielimplementierung des Metatrader 5 Service zur Aktualisierung der Datenbank und des entsprechenden Expert Advisors. Einige Designentscheidungen werden hier zu Referenzzwecken und als Hilfe bei der Reproduktion des Experiments dokumentiert.

Es ist an der Zeit, unser Kointegrationsmodell in Echtzeit zu aktualisieren. Genauer gesagt, ist es an der Zeit, die relative Gewichtung der einzelnen Aktien in unserem Handelsportfolio mit den neuesten Berechnungen zu aktualisieren, während der Expert Advisor läuft. Bisher haben wir in unseren Erläuterungen und Backtests die gleichen Portfoliogewichte verwendet. Sie dienten als Vereinfachung, um das Verständnis des Prozesses und der Bedeutung und Funktionsweise der zugrunde liegenden statistischen Tests zu erleichtern. Aber im wirklichen Leben ändern sich diese Portfoliogewichte praktisch jedes Mal, wenn ein neuer Datenpunkt eintrifft, d. h. in unserem Fall bei jedem neuen geschlossenen Balken.

Doch zunächst ein wenig Kontext, eine kurze Zusammenfassung, um sicherzustellen, dass wir alle auf dem gleichen Level sind.

Wir entwickeln eine Art statistisches Arbitrage-System für den armen Mann - eine Stat-Arb-Pipeline, die für den durchschnittlichen Einzelhändler mit einem Consumer-Notebook und einer normalen Netzwerkbandbreite konzipiert ist. In dieser Artikelserie dokumentieren und beschreiben wir die statistischen Tests, die für die Suche nach hoch korrelierten Vermögenswerten für den Paarhandel und kointegrierten Aktien für die Portfoliobildung verwendet werden, sowie die Tests, die für die Bewertung der Stationarität ihrer relativen Spreads verwendet werden, die für Mean-Reversion-Strategien wie die unsere erforderlich ist.

Autor: Jocimar Lopes