文章 "外汇套利交易：分析合成货币的走势及其均值回归"

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新文章 外汇套利交易：分析合成货币的走势及其均值回归已发布：

在本文中，我们将使用Python和MQL5来分析合成货币的走势，并探讨当今外汇套利的可行性。我们还会考虑现成的用于分析合成货币的Python代码，并分享更多关于外汇中合成货币是什么的细节。

当数学遇上真实市场时会发生什么？异常现象出现了——微小、几乎看不见，但对于那些知道在哪里寻找的人来说却价值连城。这类异常很少被主要参与者注意到，他们的算法被设计用于大规模变动和宏观经济事件。他们忙于追逐大猎物，而无暇注意到就在他们脚下的金块。

在高频交易的世界里，生存下来的不是最快的，而是最专注的。那些在别人只看到噪音的地方看到模式的人。近年来，技术使市场更加高效，但矛盾的是，这为聪明的剥头皮创造了新的利基市场。当毫秒很重要时，即使是巨大的算法系统也会留下它们活动的痕迹——微小的失衡，熟练的交易者可以将其转化为系统性的利润。

我们的研究从一个简单的问题开始：交叉汇率真的总是与它们的计算值匹配吗？理论说“是的”。现实则低语道“不完全是”。而在这个“不完全是”中，蕴藏着一个充满机会的世界，对于那些拥有正确工具和方法论的人来说。


作者：Yevgeniy Koshtenko

 
就像人工智能编写的文本一样：这么多水。
 
在使用 calculate_synthetic_rate 函数后，我感到有些困惑--收盘价是买入价，而在寻找套利机会时，应该考虑到交易方向，并以不同的组合使用卖出价/买入价。
[删除]  

周末会出现较大的离群值，因此从总体统计中排除这些离群值是合理的


 
fxsaber #:
就像人工智能写的文字：这么多水。

晚安！很抱歉，这篇文章水太多了，只是这一次的具体结论很少，但可以说这是一篇入门文章--在下一部分，我将分析获得合成物的不同公式，并发布一个用于处理岔口的机器人，该机器人在使用限价订单的净额账户上运行完美。

 
Stanislav Korotky #:
在使用 calculate_synthetic_rate 函数后，我感到有些困惑--收盘价是出价，而在寻找套利机会时，应该考虑交易方向，并以不同组合使用要价/出价。

是的，这没错，但 Python 脚本只需要用于一般评估，平仓价只是为了代码执行速度--而 MQL5 中的主要机器人自然是在 ticks 上工作，并且 ticks 被组合成批次，因此异常情况不会影响工作。

 

非常感谢你的文章。有趣的统计交易方法 - 我正在研究这个主题，内容.....

 
使用历史价差是不够的，可能会产生一些不切实际的结果。
 
感谢您第二篇关于这个套利机会想法的文章。从您的研究和前瞻性测试的角度来看，您能否告诉我们以下三角货币对的星数？

1- 欧元兑美元 - 英镑兑美元 - 欧元兑英镑

2- EURUSD -USDJPY- EURJPY

3- 英镑兑美元 - 美元兑日元 - 英镑兑日元

4- 澳元兑美元 - 新西兰元兑美元 - 新西兰元兑美元

5- EURUSD - AUDUSD - EURAUD


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