文章 "基于预测的统计套利" 新评论 MetaQuotes 2024.11.19 09:52 新文章 基于预测的统计套利已发布： 我们将探讨统计套利，使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种，为皮尔逊（Pearson）系数制作一个指标，并编制一个用于交易统计套利的EA，该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。 统计套利是一种复杂的金融策略，它通过数学模型，利用相关金融工具之间的价格低效性交易获利。该策略通常应用于股票、债券或衍生品，要求深刻理解相关性、协整性以及皮尔逊系数，这些是识别和利用市场机会的关键工具。 在金融领域，相关性用于衡量两种证券之间价格变动的紧密程度，即量化它们之间的关联程度。正相关表明证券的价格通常朝同一方向变动，而负相关则意味着它们的价格朝相反方向变动。交易者会分析这些关系来预测未来的价格走势。 协整是一个更为精细的统计特性，它超越了相关性，通过检验两个或多个时间序列变量的线性组合是否随时间保持稳定来进行分析。简而言之，虽然单个证券可能遵循不同的路径，但它们的相对变动受到某种均衡关系的制约，这种均衡关系使它们倾向于回归。这个概念在成对交易中至关重要，成对交易的目标是识别出历史上价格一起变动，且预期会继续这种趋势的一对股票。 皮尔逊相关系数是一个统计指标，用于计算两个变量之间线性关系的强度和方向。皮尔逊相关系数的值域为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。在统计套利中，如果两个资产之间的皮尔逊相关系数绝对值较高，这可能意味着存在一个潜在的交易机会，前提是这两个资产的价格关系将回归到长期平均水平。 实施统计套利策略的交易者依赖于算法和高频交易系统来监控和执行交易。这些系统能够处理大量数据，迅速检测出资产价格关系中的异常。该策略假设相关资产的价格将收敛到其历史均值，从而使交易者能够在价格调整中获利。 然而，统计套利的成功不仅取决于复杂的数学模型，还取决于交易者根据不断变化的市场条件解读数据和调整策略的能力。确实，诸如突发经济变动、市场情绪或政治事件等因素，都可能对最稳定的关系造成干扰，从而引发更高层次的风险。 作者：Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 基于预测的统计套利已发布：
我们将探讨统计套利，使用Python搜索具有相关性和协整性的交易品种，为皮尔逊（Pearson）系数制作一个指标，并编制一个用于交易统计套利的EA，该系统将使用Python和ONNX模型进行预测。
统计套利是一种复杂的金融策略，它通过数学模型，利用相关金融工具之间的价格低效性交易获利。该策略通常应用于股票、债券或衍生品，要求深刻理解相关性、协整性以及皮尔逊系数，这些是识别和利用市场机会的关键工具。
在金融领域，相关性用于衡量两种证券之间价格变动的紧密程度，即量化它们之间的关联程度。正相关表明证券的价格通常朝同一方向变动，而负相关则意味着它们的价格朝相反方向变动。交易者会分析这些关系来预测未来的价格走势。
协整是一个更为精细的统计特性，它超越了相关性，通过检验两个或多个时间序列变量的线性组合是否随时间保持稳定来进行分析。简而言之，虽然单个证券可能遵循不同的路径，但它们的相对变动受到某种均衡关系的制约，这种均衡关系使它们倾向于回归。这个概念在成对交易中至关重要，成对交易的目标是识别出历史上价格一起变动，且预期会继续这种趋势的一对股票。
皮尔逊相关系数是一个统计指标，用于计算两个变量之间线性关系的强度和方向。皮尔逊相关系数的值域为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。在统计套利中，如果两个资产之间的皮尔逊相关系数绝对值较高，这可能意味着存在一个潜在的交易机会，前提是这两个资产的价格关系将回归到长期平均水平。
实施统计套利策略的交易者依赖于算法和高频交易系统来监控和执行交易。这些系统能够处理大量数据，迅速检测出资产价格关系中的异常。该策略假设相关资产的价格将收敛到其历史均值，从而使交易者能够在价格调整中获利。
然而，统计套利的成功不仅取决于复杂的数学模型，还取决于交易者根据不断变化的市场条件解读数据和调整策略的能力。确实，诸如突发经济变动、市场情绪或政治事件等因素，都可能对最稳定的关系造成干扰，从而引发更高层次的风险。
作者：Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera