Analizzando coppia con correlazione e cointegrazione pairs trading o la neutralità di mercato sono stati a lungo visti come complesse strategie di stile di hedge fund con applicazione limitata per il commerciante al dettaglio. Come parte della nostra serie sulla correlazione e cointegrazione. abbiamo pensato che sarebbe stato utile per vedere come entrambi i modelli di regressione possono essere utilizzati efficacemente per individuare coppie opportunità di trading e scenari, e come ridurre possibili insidie. Il mistero che circonda Cointegrazione e la sua complessità da un punto di vista formulazione ha un po 'messo fuori molti commercianti. Stranamente, anche mentre scrivo questo post il controllo ortografico non identifica Cointegrazione come una parola, che ti dà un'indicazione di come spesso il termine fa riferimento. Individuare le buone coppie Compravendite Anche se ci sono un certo numero di formule o di test che può essere utilizzato, uno dei più ampiamente adottata è quella del (ADF) test Augmented Dickey Fuller. La formulazione di un p-value, il test permette al trader di identificare come cointegrato due serie sono nel corso di un determinato periodo in un modo efficiente e semplificato. Per mettere questo in contesto, se i prezzi per la valuta A e valuta B vengono immessi nel modello e il p-value esce a 0,02, allora questo identifica che il 2 del tempo le due variabili non sono stazionari o 98 del tempo che sono cointegrate. Assicurarsi di utilizzare un buon numero di valori (ad esempio, 3 anni su un grafico giornaliero), altrimenti il calcolo non si può dare l'indicazione più precisa. Ci sono una serie di siti dove è possibile scaricare una versione excel del test ADF compreso quantcode La parte successiva del processo di calcolo è quello di lavorare fuori la correlazione. Si consiglia di periodi di tempo diversi sono usati per dipingere anche un quadro del ciclo della regressione lineare. Per evidenziare quanto di una discrepanza non ci può essere, abbiamo eseguito le scansioni sul EURUSDGBPUSD e GoldSilver Abbinamenti. I risultati sono stati molto interessanti. 30 giorni di correlazione: 73.46 2 Anno Correlazione: 64.89 13 Anno Correlazione: 89.20 2 Anno Cointegrazione: 13 La correlazione a lungo termine indica che le coppie traccia un percorso molto simile. Tuttavia a breve termine, che gradualmente si allontanano. Su base cointegrazione, solo il 13 per parte del tempo nel corso degli ultimi due anni hanno le coppie sono tornati di nuovo alla stessa media. 30 giorni di correlazione: 94.98 2 Anno Correlazione: 26.99 13 Anno Correlazione: 95,3 2 Anno Cointegrazione: 85 i due anni di intervallo evidenzia come i prezzi sono statisticamente fuori della loro gamme a breve termine e lungo termine. Secondo la figura cointegrazione, i prezzi di oro e argento sono tornati indietro per la stessa media 85 del tempo. Conclusione . Oro e Argento è una migliore commercio coppie di EURUSD e GBPUSD. Cointegrazione e correlazione fattori tecnici Ora che abbiamo stabilito che l'oro e l'argento mostrano la più alta correlazione e cointegrazione, abbiamo bisogno di analizzare i fattori tecnici di specifici punti di ingresso e di uscita. Nell'esempio riportato di seguito, ci sono tre rappresentazioni grafiche specifiche (grafico in alto è il prezzo dell'oro, grafico centrale è la correlazione di regressione, e il grafico in basso è il prezzo d'argento). Il periodo di regressione lineare è di 360 giorni senza indietro sguardo. Un grafico che mostra l'oro, l'argento e la loro correlazione Lo schema ha avuto due possibili punti di ingresso e di uscita per il periodo di un anno. Nel mese di agosto, il canale 360 di regressione ha indicato che il valore lineare sarebbe tornare alla sua media dopo un periodo al di sopra della deviazione standard 3 °. Secondo il grafico, un oro breve e lungo segnale paio d'argento sarebbero stati attivati. Il secondo è venuto commercio nel mese di dicembre, con la linea di rottura lineare indietro attraverso il canale di deviazione standard inferiore. Con riferimento all'esempio di cui sopra, possiamo vedere una serie di questioni che potrebbero notevolmente influire sulle prestazioni. Curve fitting come è comunemente noto è meglio descritta come una serie specifica il montaggio di una variabile tempo senza dare una rappresentazione veritiera e trasparente delle prestazioni. Le strategie che richiedono le definizioni da prezzi futuri o grandi quantità di dati storici di solito sono montati curva. Sulla carta può sembrare grande, ma nello scenario del commercio vero e proprio, i risultati possono essere completamente diversi. Il grafico del canale 360 di regressione non ha superato il fuori dal campione (montaggio di curva) di prova. Come si può vedere qui di seguito, quando il periodo di guardare indietro è modificato a 162 giorni, il segnale sarebbe completamente diverso. Una finestra in movimento per il canale di regressione fornisce meno opportunità per il montaggio di curva Una delle soluzioni per applicazioni accoppiate negoziazione curva è di ridurre il periodo di regressione lineare per una finestra o lasso di tempo più breve. Anche se questo può comportare la sensibilità ai movimenti volatili, questo riduce il rischio potenziale per inoltrare gli scenari di previsione. Gli operatori dovrebbero anche essere consapevoli dei cambiamenti nei valori di correlazione e cointegrazione della coppia, in quanto questi possono spostare rapidamente a causa di errori nei prezzi di mercato o eventi economici e politici globali. 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