This article describes the use of CSV files for backtesting portfolio weights updates in a mean-reversion-based strategy that uses statistical arbitrage through cointegrated stocks. It goes from feeding the database with the results of a Rolling Windows Eigenvector Comparison (RWEC) to comparing the backtest reports. In the meantime, the article details the role of each RWEC parameter and its impact in the overall backtest result, showing how the comparison of the relative drawdown can help us to further improve those parameters.
This article proposes using Rolling Windows Eigenvector Comparison for early imbalance diagnostics and portfolio rebalancing in a mean-reversion statistical arbitrage strategy based on cointegrated stocks. It contrasts this technique with traditional In-Sample/Out-of-Sample ADF validation, showing that eigenvector shifts can signal the need for rebalancing even when IS/OOS ADF still indicates a stationary spread. While the method is intended mainly for live trading monitoring, the article concludes that eigenvector comparison could also be integrated into the scoring system—though its actual contribution to performance remains to be tested.
This article describes two additional scoring criteria used for selection of baskets of stocks to be traded in mean-reversion strategies, more specifically, in cointegration based statistical arbitrage. It complements a previous article where liquidity and strength of the cointegration vectors were presented, along with the strategic criteria of timeframe and lookback period, by including the stability of the cointegration vectors and the time to mean reversion (half-time). The article includes the commented results of a backtest with the new filters applied and the files required for its reproduction are also provided.
In this article, we propose a scoring system for mean-reversion strategies based on statistical arbitrage of cointegrated stocks. The article suggests criteria that go from liquidity and transaction costs to the number of cointegration ranks and time to mean-reversion, while taking into account the strategic criteria of data frequency (timeframe) and the lookback period for cointegration tests, which are evaluated before the score ranking properly. The files required for the reproduction of the backtest are provided, and their results are commented on as well.
This article proposes an asset screening process for a statistical arbitrage trading strategy through cointegrated stocks. The system starts with the regular filtering by economic factors, like asset sector and industry, and finishes with a list of criteria for a scoring system. For each statistical test used in the screening, a respective Python class was developed: Pearson correlation, Engle-Granger cointegration, Johansen cointegration, and ADF/KPSS stationarity. These Python classes are provided along with a personal note from the author about the use of AI assistants for software development.
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.
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.
In diesem Artikel wird eine Beispielimplementierung eines Expert Advisors für den Handel mit einem Korb von vier Nasdaq-Aktien vorgestellt. Die Aktien wurden zunächst anhand von Pearson-Korrelationstests gefiltert. Die gefilterte Gruppe wurde dann mit Johansen-Tests auf Kointegration geprüft. Schließlich wurde der kointegrierte Spread mit dem ADF- und dem KPSS-Test auf Stationarität geprüft. Hier sehen wir einige Anmerkungen zu diesem Prozess und die Ergebnisse der Backtests nach einer kleinen Optimierung.
Dieser Artikel soll eine handelsfreundliche, sanfte Einführung in die gebräuchlichsten Kointegrationstests bieten, zusammen mit einem einfachen Leitfaden zum Verständnis ihrer Ergebnisse. Die Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests können statistisch signifikante Paare oder Gruppen von Vermögenswerten aufzeigen, die eine gemeinsame langfristige Dynamik aufweisen. Der Johansen-Test ist besonders nützlich für Portfolios mit drei oder mehr Vermögenswerten, da er die Stärke der kointegrierenden Vektoren auf einmal berechnet.
Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen der statistischen Arbitrage auf Portfolioebene. Sein Ziel ist es, das Verständnis der Prinzipien der statistischen Arbitrage für Leser ohne tiefgreifende mathematische Kenntnisse zu erleichtern und einen konzeptionellen Rahmen für den Ausgangspunkt vorzuschlagen. Der Artikel enthält einen funktionierenden Expert Advisor, einige Anmerkungen zu seinem einjährigen Backtest und die entsprechenden Backtest-Konfigurationseinstellungen (.ini-Datei) für die Reproduktion des Experiments.
Dieser Artikel ist der letzte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. Obwohl die Bibliothek noch nicht produktionsreif ist, werden wir in diesem Teil unseren Client verwenden, um ein nutzerdefiniertes Symbol mit Ticks (oder Kursen) zu aktualisieren, die von einem anderen Broker stammen. Am Ende dieses Artikels finden Sie weitere Informationen über den aktuellen Status der Bibliothek, was ihr noch fehlt, um vollständig mit dem MQTT 5.0-Protokoll kompatibel zu sein, eine mögliche Roadmap und wie Sie die Entwicklung verfolgen und zu ihr beitragen können.
Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).
Dieser Artikel ist der fünfte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir die Struktur von PUBLISH-Paketen, wie wir ihre Publish Flags setzen, Topic Name(s) Strings kodieren und Packet Identifier(s) setzen, falls erforderlich.
Dieser Artikel ist der vierte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir, was MQTT v5.0 Properties sind, ihre Semantik, wie wir einige von ihnen lesen, und geben ein kurzes Beispiel, wie die Eigenschaften (Properties) zur Erweiterung des Protokolls verwendet werden können.
Dieser Artikel ist der dritte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil wird detailliert beschrieben, wie wir die testgetriebene Entwicklung nutzen, um den Teil des Betriebsverhaltens des CONNECT/CONNACK-Paketaustauschs zu implementieren. Am Ende dieses Schritts MUSS unser Client in der Lage sein, sich angemessen zu verhalten, wenn er mit einem der möglichen Ergebnisse eines Verbindungsversuchs auf dem Server konfrontiert wird.
Dieser Artikel ist Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir unsere Code-Organisation, die ersten Header-Dateien und Klassen, und wie wir unsere Tests schreiben. Dieser Artikel enthält auch kurze Hinweise auf die Praxis der testgetriebenen Entwicklung und wie wir sie in diesem Projekt anwenden.
Dieser Artikel berichtet über die ersten Versuche bei der Entwicklung eines nativen MQTT-Clients für MQL5. MQTT ist ein Client-Server-Publish/Subscribe-Messaging-Transportprotokoll. Es ist leichtgewichtig, offen, einfach und so konzipiert, dass sie leicht zu implementieren ist. Diese Eigenschaften machen es ideal für den Einsatz in vielen Situationen.
Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.