Discusión sobre el artículo "Arbitraje estadístico mediante acciones cointegradas (Parte 3): Configuración de la base de datos"

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Artículo publicado Arbitraje estadístico mediante acciones cointegradas (Parte 3): Configuración de la base de datos:

Este artículo presenta un ejemplo de implementación de un servicio MQL5 para actualizar una base de datos recién creada que se utiliza como fuente para el análisis de datos y para la negociación de una cesta de acciones cointegradas. Se explica en detalle la justificación del diseño de la base de datos y se documenta el diccionario de datos para su consulta. Se proporcionan scripts de MQL5 y Python para la creación de la base de datos, la inicialización del esquema y la inserción de datos de mercado.

Nuestro asesor experto debe estar al tanto en tiempo real de si las ponderaciones de la cartera que hemos estado utilizando siguen siendo válidas o han cambiado. Si se producen cambios, se debe informar al EA lo antes posible de las nuevas ponderaciones de la cartera. Además, nuestro EA debe saber si el modelo en sí sigue siendo válido. De lo contrario, se deberá informar al EA qué activos deben sustituirse y la rotación deberá aplicarse lo antes posible en la cartera activa.

Hemos estado utilizando la integración de Python en MetaTrader 5 y las funciones estadísticas de la biblioteca statsmodels, desarrolladas por profesionales, pero hasta ahora solo hemos trabajado con datos en tiempo real, descargando las cotizaciones (los datos de precios) a medida que los necesitábamos. Este enfoque resulta útil en la fase exploratoria debido a su simplicidad. Pero si vamos a rotar nuestra cartera, actualizar nuestros modelos o las ponderaciones de la cartera, quizás deberíamos empezar a pensar en la persistencia de los datos. Es decir, debemos empezar a pensar en almacenar nuestros datos en una base de datos, ya que no es práctico descargarlos cada vez que los necesitemos. Es más, puede que tengamos que buscar relaciones entre diferentes clases de activos, entre símbolos que no estaban relacionados con nuestras primeras pruebas de cointegración.

Una base de datos de alta calidad, escalable y rica en metadatos es la base de cualquier iniciativa seria de arbitraje estadístico. Teniendo en cuenta que el diseño de bases de datos es una tarea muy particular, en el sentido de que una buena base de datos es aquella que se adapta a los requisitos de cada empresa, en este artículo veremos un posible enfoque para construir nuestra base de datos orientada al arbitraje estadístico.


Autor: Jocimar Lopes

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