Обсуждение статьи "Статистический арбитраж на основе коинтегрированных акций (Часть 5): Отбор активов"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Статистический арбитраж на основе коинтегрированных акций (Часть 5): Отбор активов:

В данной статье предлагается процесс отбора активов для стратегии торговли на основе статистического арбитража с использованием коинтегрированных акций. Система начинается с обычной фильтрации по экономическим факторам, таким как сектор активов и отрасль, и заканчивается составлением перечня критериев для системы оценки. Для каждого статистического теста, использованного в скрининге, был разработан соответствующий класс на языке Python: Коэффициент корреляции Пирсона, коинтеграция Энгл-Грейнджера, коинтеграция Йохансена и стационарность по ADF/KPSS. Эти классы Python сопровождаются личным комментарием автора об использовании ИИ-помощников в разработке программного обеспечения.

Наша стратегия основана на возврате к среднему — это разновидность статистического арбитража, при которой выбираются акции компаний из индекса Nasdaq, коинтегрированные с акциями Nvidia, а затем одновременно осуществляется их покупка и продажа в соответствии с их весами в портфеле с целью обеспечения рыночной нейтральности. Наш обширный выбор включает в себя все акции, котирующиеся на Nasdaq. Необходимо соблюдать следующие конкретные критерии:

  1. Сила коинтеграции, определяемая с помощью тестов Энгл-Грейнджера и Йохансена
  2. Стабильность весов в портфеле
  3. Качество стационарности распределения, определяемое с помощью тестов ADF и KPSS
  4. Ликвидность активов

Этих четырёх критериев достаточно для того, чтобы мы могли разработать систему оценки. Система оценки должна дать нам торговое преимущество, основанное на выявлении групп акций, цены которых в долгосрочной перспективе изменяются синхронно, стабильно и предсказуемо. Нам нужна система оценки, поскольку не каждая пара или группа соответствует нашим требованиям. Если мы просто будем проверять все возможные комбинации акций — а их сотни или тысячи — количество потенциальных пар и корзин резко возрастёт. Не следует забывать, что мы разрабатываем эту систему статистического арбитража для обычного розничного трейдера, использующего обычный ноутбук и стандартную пропускную способность сети. Если мы начнём проверять все возможные комбинации, этот процесс с самого начала станет вычислительно затратным. Благодаря системе оценки мы избегаем риска вложения средств в пары или группы, которые коррелируют друг с другом лишь в краткосрочной перспективе или которые не подходят для торговли из-за низкой ликвидности или высоких транзакционных издержек.

Возможно, более подходящей аналогией для процесса отбора с использованием системы оценки будет воронка: мы начинаем с широкого круга кандидатов и постепенно отсеиваем неподходящих, сначала исключая их по сходству секторов и отраслей, а затем оценивая по показателям корреляции, коинтеграции и стационарности. Наконец, мы исключаем те позиции, которые не подлежат торговле в соответствии с нашей политикой управления рисками и капиталом. Этот процесс повышает вероятность выявления корзин, которые являются не только статистически значимыми, но и экономически значимыми и пригодными для торговли.


Автор: Jocimar Lopes

Новый комментарий