Diskussion zum Artikel "Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 8): Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich für Portfolio-Rebalancing"
Haben Sie das schon einmal unter Live-Bedingungen ausprobiert?
Nichts für ungut, aber das ist einfach zu schön, um wahr zu sein!
Haben Sie das schon einmal unter Live-Bedingungen ausprobiert?
Nichts für ungut, aber das ist einfach zu schön, um wahr zu sein
Ja, überhaupt nichts für ungut. Wenn etwas veröffentlicht wird, ist es da, um hinterfragt und diskutiert zu werden. Und wieder haben Sie Recht: "Das ist einfach zu schön, um wahr zu sein".
Bitte beachten Sie jedoch, dass ich im Text erwähnt habe, dass ich das XLK/AAA-Paar sorgfältig ausgewählt habe, um das Hauptmerkmal des IS/OOS ADF hervorzuheben, das darin besteht, Ungleichgewichte der Vergangenheit aufzuzeigen.
"Wie gesagt, ich wähle dieses ETF-Paar aus, um den betreffenden Punkt besser zu veranschaulichen."
Normalerweise ist dies nicht so klar wie in diesem Beispiel, aber in diesem Zeitraum hatte dieses spezielle Paar ein offensichtliches Ungleichgewicht, das durch den Test erfasst wurde.
Ja, wir verwenden diese Tests für das Screening/Scoring der Warenkörbe und für die Überwachung des Live-Handels. Aber wir führen diese Experimente mit einem kleinen Konto durch. Wir machen KEINE Millionen. Wir lernen, was mit unseren begrenzten Mitteln möglich ist.
Ja, es gibt Möglichkeiten, und wir wissen, dass es Manager gibt, die Quant-Strategien für stat arb mit unterschiedlichem Erfolg einsetzen. Es ist kein leicht verdientes Geld. Es war nie leicht verdientes Geld. Aber in der fast unendlichen Kombination von Anlageklassen, Zeitrahmen, Rückblickszeiträumen für die Mean-Reversion- und Spread-Berechnung gibt es tatsächlich Gelegenheiten, die es zu nutzen gilt.
Was ich hier veröffentliche, sind die Methoden, die wir verwenden, um diese Gelegenheiten zu finden, NICHT die Gelegenheiten an sich. Dieser Artikel ist ein gutes Beispiel: Als wir anfingen, die Mean-Reversion-Halbzeit bei der Korbauswahl zu verwenden, konnten wir die Art von Verbesserung nachweisen, die Sie in den beiden Diagrammen sehen können, die den Artikel eröffnen. Dies ist eine echte Methode, aber diese spezifischen Graphen sind das Endergebnis mehrerer Entscheidungen und Optimierungen des MT5-Testers (dies wird auch im Artikel erwähnt).
Ich erwarte, dass die Leute mit den Skripten experimentieren, die ich hier anhänge. Die einzige Investition wäre Ihre Zeit. Ich habe nur die Symbole verwendet, die im Meta Quotes-Demokonto enthalten sind, ohne Exchange-Abonnement. Es ist also kostenlos.
Es gibt mehr als sechstausend Symbole, die kombiniert und in den verschiedenen Zeitrahmen getestet werden können. Es ist auch möglich, sie mit Nicht-Finanzdaten zu kombinieren.
Es gibt nur eine Sache, die wir wie der Teufel das Weihwasser meiden: das ist der kurzfristige Handel. Ganz zu schweigen vom Hochfrequenzhandel (HFT). Das ist Wahnsinn für die 'Sardinen'. :))
Ich hoffe, das hilft.
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Neuer Artikel Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 8): Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich für Portfolio-Rebalancing :
In diesem Artikel werden wir sehen, wie wir die Grenzen der IS/OOS-ADF-Validierung überwinden und gleichzeitig den maximalen Nutzen aus ihren Stärken ziehen können. Wir führen den Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich (RWEC) zur Messung der Stabilität der Portfoliogewichte ein. Die RWEC kann bei kurzen Zeiträumen außerhalb der Stichprobe gute Ergebnisse erzielen, ist weniger abhängig vom Trennungspunkt innerhalb/außerhalb der Stichprobe und kann uns Informationen darüber liefern, wann die Kointegration bricht. Zu wissen, wann die Kointegration bricht, ist für die Überwachung des Live-Handels von größter Bedeutung. Die RWEC in Kombination mit der IS/OOS-ADF-Methode sollte uns eine robustere Bewertung der Stabilität der Portfoliogewichte ermöglichen, nicht nur für schöne Backtests, sondern auch für die Systemüberwachung und das Portfolio-Rebalancing im Live-Handel.
Wir werden sehen, wie wir uns die Kombination von Methoden zunutze machen können, die in erster Linie zur Bewertung der Stabilität der Portfoliogewichte verwendet werden, indem wir sie zur Schätzung der Stabilität des Handelssignals einsetzen. Wir werden sehen, wie wir das Portfolio neu ausbalancieren können, wenn die Veränderung der Gewichte über den erwarteten Wert hinausgeht, und schließlich den Handel mit dem Korb einstellen, wenn die Kointegration bricht. Wir gehen vom Scoring-System zur Überwachung von Live-Handelssignalen über.
Autor: Jocimar Lopes