Обсуждение статьи "Статистический арбитраж на основе коинтегрированных акций (Часть 7): Система оценки 2"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Статистический арбитраж на основе коинтегрированных акций (Часть 7): Система оценки 2:

В данной статье описываются два дополнительных критерия оценки, используемых при отборе корзин акций для торговли в стратегиях возврата к среднему, а точнее — в статистическом арбитраже на основе коинтеграции. Данная статья дополняет предыдущую публикацию, в которой были представлены показатели ликвидности и силы векторов коинтеграции, а также стратегические критерии — временной интервал и период ретроспективы, — за счет включения показателей стабильности векторов коинтеграции и времени возврата к среднему значению (полупериод). В статье приведены результаты бэктеста с применением новых фильтров с комментариями, а также предоставлены файлы, необходимые для его воспроизведения.

Для тех читателей, кто, возможно, не следит за этой серией статей: мы разрабатываем систему статистического арбитража для обычного розничного трейдера, располагающего обычным ноутбуком, ограниченными средствами и стандартной скоростью интернет-соединения. Проект начался с неформальной беседы с друзьями и превратился в вызов, который мы с партнером приняли как данность: как возможность поучиться и отточить свои навыки трейдеров. Поводом для разговора стала кончина математика и управляющего хедж-фондом Джима Симмонса, который с помощью своего легендарного фонда Medallion Fund добился рекордной серии из 30 лет непрерывной прибыльности, продемонстрировав «среднюю годовую валовую доходность в 66,1% или среднюю годовую чистую доходность в 39,1% в период с 1988 по 2018 год» благодаря использованию статистического арбитража и, по его собственным словам, «некой формы машинного обучения».

До сих пор мы рассмотрели, как применять и интерпретировать наиболее распространённые тесты на корреляцию, коинтеграцию и стационарность при торговле парами и группами портфелей (корзинами). Мы реализовали несколько скриптов на Python для анализа, два примера советников — один для торговли парами, а другой для торговли корзинами — и провели с их помощью ряд бэктестов. Кроме того, мы создали и продолжаем совершенствовать необходимую схему базы данных для обеспечения проведения наших экспериментов.

Если вас интересует метод статистического арбитража, ознакомьтесь с предыдущими статьями этой серии и попробуйте самостоятельно попрактиковаться с ними. Вы увидите, что этот разговор будет очень полезен для трейдеров, ведь мы стоим «на плечах гигантов». Профессиональные математики и статистики уже проделали за нас всю сложную работу, и мы извлекаем из этого пользу, сосредоточиваясь на торговой стороне дела — а не на сложных математических вычислениях — и широко используя готовые библиотеки с открытым исходным кодом. Поскольку мы приближаемся к завершению основной части этой серии, сейчас самое время повторить основные понятия.

Итак, давайте завершим разработку нашей системы оценки. Для начала мы изменим таблицу coint_rank, чтобы учесть отсутствующие данные — два отсутствующих фактора ранжирования.

Рис. 1 — Схема, иллюстрирующая обновленные поля и типы данных таблицы coint_rank


Автор: Jocimar Lopes

 

Во-первых, я ценю вашу попытку просто объяснить эту тему.

Но я думаю, что ваши бэктесты далеки от реальности.

Задержка 0 и моделирование"каждый тик" - оба нереальны, потому что ни того, ни другого не существует. Задержки 0 на самом деле не существует. Установите ее хотя бы на 100 мс.
А моделирование "каждого тика" - это искусственный тик, созданный MT5. Вам нужен "настоящий тик".
На вашем месте я бы ясно дал понять, что это заведомо проигрышная стратегия для розничных пользователей MT5.
 
Cyberdude "каждый тик" - оба нереальны, потому что ни того, ни другого не существует. Задержки 0 на самом деле не существует. Установите ее хотя бы на 100 мс.
А моделирование "каждого тика" - это искусственный тик, созданный MT5. Вам нужен "настоящий тик".
На вашем месте я бы ясно дал понять, что это заведомо проигрышная стратегия для розничных пользователей MT5.
Да, вы правы в этих пунктах: задержка в 0 нереальна, как и выбор "каждый тик". Но у этих вариантов есть причина.

"Каждый тик" - это потому, что нам приходится иметь дело с очень низким качеством исторических данных для символов акций на демо-счете по умолчанию без подписки на биржу. 'Каждый тик' предоставляет хоть и низкокачественные, но все же немного лучшие исторические данные.

Если говорить о задержке 0, то это связано с тем, что в данной статье я сосредоточился на описании скелета предлагаемой скоринговой системы, а не на результатах работы стратегии в реальной торговле. Поэтому я даже не задумывался об этом.

Не поймите меня неправильно. Вы правы, и **ваше предупреждение читателям справедливо**. Эту "стратегию" следует читать между кавычками. Она никогда не задумывалась как реальная стратегия.

Спасибо.
 

Любой может достаточно быстро запилить стат арбитраж на чем угодно, даже на несвязаных инструментах так как найти коинтеграцию не говоря уже про корреляцию можно между многими инструментами.

Самое главное, что практически ни одна такая связка не проходит walk-forward проверку. Главная проблема стат арбитража это то, что он работате иногда ! Он никогда не работает постоянно и в тот момент когда вы понимаете что коинтеграция исчезла ваш счет уже в минусе !

Новый комментарий