Korrelation und Kointegration Korrelation und Kointegration sind zwei Regressionskonzepte, die von der Handelsgemeinschaft häufig missbraucht werden. Komplexe in ihrer Formulierung, beide sind miteinander verwandt und werden verwendet, um die Beziehungen zwischen zwei oder mehr Produkte (dh Rohstoffe, Forex, Aktienkurse) über einen bestimmten Zeitraum zu berechnen. Korrelation Ein Wert von 1 (positive Korrelation) oder -1 (negative Korrelation) wird basierend darauf vergeben, wie effizient die beiden Preise aufeinander abgestimmt sind. Korrelation identifiziert Paare, die sich entweder in Tandem - oder entgegengesetzten Richtungen bewegen. Ein gutes Beispiel für eine langfristige Korrelation Paarung ist, dass der EURUSD und die USDCHF Kreuzungen, die in einer ähnlichen Richtung Handel. Auf der anderen Seite der Münze befinden sich der EURGBP und der AUDNZD-Handel in entgegengesetzten Richtungen. Sie zeigen eine negative Korrelation von -0,81. Obwohl diese Zahl anzeigt, dass sich die Kreuze gegeneinander bewegten, gibt es ein geringes Maß an Unsicherheit über die langfristige Tragfähigkeit dieses negativen Ergebnisses. Professionelle Händler setzen üblicherweise den Benchmark für Paare über oder unter 0,9 oder -0,9. Korrelation hat einen erheblichen Nachteil, der die Rentabilität erheblich beeinträchtigen kann. Obwohl zwei Paare korreliert werden können, sind sie noch nicht vollständig, was zu einer leichten Drift der Preise führen kann. Im Fall des EURGBP und der AUDNZD ist es ein Drift -0,19. Lesen Sie den Beitrag auf Forex-Korrelation für weitere Details zum Thema. Bildnachweis: Vassia Atanassova Die linke Box zeigt eine starke Korrelation. Die Mitte zeigt eine schwache Korrelation. Die rechte Seite zeigt ein Bild ohne Korrelation. Kointegrations-Kointegration analysiert die Preisbewegungen und identifiziert den Grad, in dem zwei Werte für einen bestimmten Zeitraum auf denselben Durchschnitts - oder Durchschnittspreis empfindlich sind. Es sagt nichts über die Richtung, die die Paare bewegen werden. Die Kointegration misst nur, ob der Abstand zwischen ihnen über die Zeit stabil bleibt. Wenn wir zum Beispiel Gold und Silber betrachten, können wir feststellen, dass sie einen gemeinsamen Durchschnittswert verfolgen. Sie können von Tag zu Tag in entgegengesetzte Richtungen handeln. An irgendeinem unbekannten Punkt in der Zukunft sollten sie zurück zu diesem Durchschnitt zurückgehen und folglich sind sie zusammengeschlossen. Hedgefonds verwenden diese Formel häufig, um statistische Arbitragemodelle zu programmieren, um Paare zum Handel zu identifizieren. Ein weiterer wichtiger Faktor im Auge zu behalten ist die Rückblickperiode der Mittelwert - und Standardabweichung. Im Wesentlichen, wenn Sie den Rückblick Wert 700 machen, dann wird der Regressions-Kanal berechnen, was der durchschnittliche Preis über 700 Perioden ist. Dies kann zu ineffizient sein und die Sensitivität auf Veränderungen in der Marktdynamik begrenzen. Auf der anderen Seite, wenn Sie einen kurzen Blick zurück Zeitraum, dann wird es einen Whipsaw-Effekt und wird viel zu empfindlich. Es ist wichtig, einen ausgewogenen Blick zurück im Bereich von 200-350 zu bekommen. Gold Silber Beispiel oben: Standardabweichung und lineare Regression Mittelabschnitt: Relative Leistung Gold (dunkelblau) und Silber (helles türkisblau) Unten: Gold Tagesdiagramm und Zeitlinie Das obige Diagramm verdeutlicht die Gesamtkorrelation von Gold und Silber Grad, zu dem Ausbrüche Handelschancen auslösen könnten. Ich habe eine Reihe von verschiedenen Kointegrationsszenarien umkreist und diese auf den zweiten Abschnitt mit P1, P2, P3 und P4 Labels verwiesen. Silber Spike 8211 März Eine deutliche Spike in den Preis von Silber im März schickte die lineare Regression Wert unter dem unteren Standard-Abweichung Kanal von -2,0. Um von der erheblichen Diskrepanz in den Preisen zu profitieren, würde der Trader auf Mangel an Silber und langes Gold geschaut haben. Performance wise, würde dies zu einem Gesamtgewinn geführt haben, als Silber stark geschwächt, Überquerung unter Gold im Mai. Silber Überverkauft Juli Der Silberpreis schwindet weiterhin auf einem relativen Niveau zu Gold. Im Juni und Juli geht der Regressionswert über den oberen Standardabweichungskanal hinaus, was anzeigt, dass Silber überverkauft ist und der Preis wieder auf seinen Mittelwert zurückfallen muss. Der Trader beschließt, eine lange Position in Silber und kurzem Gold zu öffnen. Als Prognose, kehrt er zu seinem Mittelwert und die Kluft zwischen den beiden Spot-Preisen schließt schnell. Silber überschreitet Dezember Nochmals überschreitet der Silberpreis Gold. Dies setzt eine lange Gold, kurze Silber Gelegenheit. Auf einer Performance-Ebene würde der Trader auf die Ausbreitung zu profitieren und profitieren von der Position. Silver Selloff April Durch die Punktion des zweiten Standardabweichkanals stabilisiert sich der Goldpreis, während Silber stark schwächt. Dies hat nun den Händler mit einem langen Silber, kurze Gold Gelegenheit. Lassen Sie eine Antwort Abbrechen replyPairs Trading: Reversion auf die Mean Was ist Paare Handel Nehmen Sie alle hochkorrelierten Paar, zum Beispiel AUDUSDNZDUSD, wenn sie entkoppeln, kurz die höhere, kaufen die niedrigere, in der Erwartung, dass sie wieder auf den Mittelwert, um Welche Zeitpositionen geschlossen sind. Nahezu alle Threadforen, die den Handel mit FX-Paaren diskutieren, beginnen und enden in Verwirrung. Trader scheinen, wie die Idee der Paare Handel FX aber Ive nicht gesehen, eine Strategie sehr gut konzipiert, geschweige denn gut gehandelt. Dieser Thread wird versuchen, diesen Trend umzukehren. Pairs Trading-Strategie: Ive stoßen auf eine interessante MT4 Indikator, die schön konzeptionellen FX-Paaren Handel, was mir einen guten Ausgangspunkt. Das Bild zeigt einen Bollinger-Band-Anzeiger, allerdings ist der Unterschied, dass der Oszillator die Preisdifferenz zwischen 2 Paaren darstellt. Wenn der Oszillator sich zu einem Extrem bewegt, zeigen die 2 Paare eine Entkopplung an, kaufe das untere Paar kurz das höhere Paar, TP bei Rückkehr zum Mittelwert. Allerdings, genau wie Bollinger-Band Handel, Preis Kontakt mit der Standard-Abweichung Band nicht immer ein Kauf oder Verkauf. Diese Signale müssen intelligent gefiltert werden. Hinweis: Da der Indikator ich beziehe, ist eine kommerzielle, und ich möchte nicht, dass dieser Thread auf den kommerziellen Bereich verschoben wird, werde ich nicht erwähnen Namen noch bieten einen Link hier. Meine Hoffnung ist, dass entweder gibt es bereits eine gute freie Version dieses Indikators herumschwimmen oder jemand tech versierte kann Peitsche ein für uns. Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Sind korreliert, ich denke, dass die Grundlage einer Strategie auf die Rückkehr zu einem Mittel ist riskant. Wenn die 2 Paare dazu neigen, zu einem Mittelwert zurückzukehren, dann würden Sie sehen, das AUDNZD Diagramm oszillieren um ein Pivot und dieses ist nicht der Fall. Natürlich, mit Blick auf das Diagramm, werden Sie wahrscheinlich in der Lage, Orte, wo dies geschieht, aber in Echtzeit, nicht so einfach zu identifizieren. Bitte nicht PM Ich mit Coding Anfragen Joined Aug 2011 Status: Mitglied 1.128 Posts Sie können nicht nur kaufen Australier und verkaufen Kiwi. Damit Sie am Ende mit einer langen Position auf AUDNZD. Sie müssen die Positionsgröße in Abhängigkeit vom aktuellen Kointegrationsfaktor der beiden Paare ausgleichen. Der Filter, den Sie benötigen, ist ein Einheit Root-Test wie der Augmented DickeyFuller-Test Seien Sie sich bewusst, dass diese Tests - eine Menge von Proben benötigen, um eine gültige Lesung (Lag) - führen Sie schlechte auf Marktdaten (fractionally integrierte Zeitreihen) Keine Gier. Keine Angst. Nur Mathe. Beitritt Jul 2009 Status: Handel. Überprüfung. Improve 985 Beiträge 7bit schrieb eine EA, die fast alles für Sie macht. Der Filter, den Sie benötigen, ist ein Einheitswurzeltest wie theAugmented DickeyFuller Test Seien Sie sich bewusst, dass jene Tests - eine Menge Proben benötigen, um ein gültiges Messwert zu geben (Verzögerung) - schlechte auf Marktdaten durchzuführen (fraktionally integrierte Zeitreihen) Wasnt 7bits EA für Co - Integration, nicht Korrelation, was PeterE spricht über Im bewusst zwei Hauptschulen des Denkens über Paare Handel. Beide beinhalten mittlere Reversion. Beide haben Pläne und Minus. 1) Empirische oder modellfreie (Korrelation) Die empirische Schule berechnet eine Ausbreitung auf zwei (oder mehr) hochkorrelierten Paaren und verteilt Abweichungen, die sich auf den Mittelwert oder einen anderen Punkt verteilen. Die Berechnung kann wie folgt aussehen: Verbreitung A coef1 - B coef2 Wo A und B zwei korrelierte Paare sind und coef1 und coef2 Gewichtskoeffizienten darstellen, dienen Beta-Konstanten, die zur Normalisierung beitragen, die Verbreitung für eine leichtere mittlere Reversion stationärer. Ich kenne 3 Methoden zur Berechnung von Koeffizienten: a) Volatilität, wie ATR1 ATR2 (wobei 1 und 2 korrelierte Währungspaare sind) b) Beta wie betaA cov (A, B) var (B), um ein Beta für Symbol A zu erhalten Ausdrücke des Symbols B c) Kointegration zur Berechnung der Betas-Eigenvektoren zur Verwendung als Gewichte. Pro: modellfreies Paarenhandel ist außergewöhnlich leicht verständlich und relativ einfach zu handeln. Sobald Sie auf einige Gewichte setzen Sie einfach gelten Regeln für einen Spread für mittlere Reversion. Angenommen, Paar A und B bleiben korreliert, werden Sie schließlich mittlere Reversion bekommen. Es ist erwähnenswert, dass Korrelationen, die auf Marktdaten beruhen, notorisch unzuverlässig sind. Con: Wenn ein Schock auftritt, bei dem A B entkoppelt wird, wird die Streubreite und eine mittlere Reversionsstrategie zu Verlusten führen. 2) Modellbasiert (Kointegration) Die modellbasierte Kointegrationsmethode verwendet typischerweise entweder die Engle-Granger-Zweistufenmethode oder die Johansen-Methode, die auf Langzeit-Co-Bewegung zwischen Paaren testen. Die Ko-Bewegung unterscheidet sich von der Korrelation dadurch, dass die Paare sich nicht immer zusammen bewegen müssen (wie in der Korrelation), sie müssen einfach zurückkehren (anstatt zu treiben) und innerhalb einer gewissen Distanz bleiben. Es gibt noch andere Tests wie den Phillips-Ouliaris-Test, die versuchen, strukturelle Brüche in den Daten zu berücksichtigen. Im Falle des Engle-Granger zweistufigen Verfahrens liefern die Betas der Regression die Handelsgrößen für die Paare. Mit Johansen werden die Eigenvektoren verwendet, um den Spread-Handel zu dimensionieren. Con: Strukturelle Brüche (wie in der empirischen Schule) kann nicht leicht identifiziert werden, bevor sie geschehen und als Folge können Trends in der tatsächlichen Handel auftreten, die nicht im Test auftreten. Darüber hinaus ist die Regression ein Optimierungsverfahren, und als Ergebnis kann es eine natürliche Tendenz für die Spread-Berechnung zu overfit werden. Pro: Zusätzliche statistische Tests wie der ADF (augmented dickey fulller) können verwendet werden, um ein Maß an Vertrauen zu gewinnen oder zu gewinnen, ob eine Kointegrationsbeziehung tatsächlich überhaupt vorhanden ist. Aber es ist erwähnenswert, dass wie alle statistischen Tests, übergeben die ADF nicht garantieren, dass der Spread bleibt auf neuen ungesehenen Daten kointegriert. Zusammenfassung Möglicherweise sollte die erste Frage eigentlich sein: sollte ich eine mittlere Reversion-Methode in den Finanzmärkten verwenden Märkte haben fat tailed Distributionen und damit eine mittlere Reversion-Strategie beginnt mit einem Nachteil gegenüber der Marktstruktur. Dies bedeutet im Grunde, dass Paare und Spreads, die aus diesen Paaren berechnet werden, eine natürliche Tendenz haben werden, nicht stationär zu bleiben, und daher können Spreads nicht bedeuten, dass sie langfristig zurückgehen. Märkte haben fat tailed Verteilungen und damit eine mittlere Reversion-Strategie beginnt bei einem Nachteil vs Marktstruktur. Dies bedeutet im Grunde, dass Paare und Spreads, die aus diesen Paaren berechnet werden, eine natürliche Tendenz haben werden, nicht stationär zu bleiben, und daher können Spreads nicht bedeuten, dass sie langfristig zurückgehen. Ich hatte begonnen, eine große Post schreiben, aber es ist offensichtlich, nicht, dass im Zusammenhang mit Paaren Handel und eine Verschwendung von Raum so gelöscht. OPs Punkte sind wichtiger als Ihre Frage. Märkte haben fette Schwänze aber ALSO haben eine Tendenz, zum Mittel zurückzukehren (einige mehr als andere) und tun es die meiste Zeit. Wenn Fett Schwänze geschehen sind vorhersehbar eine Menge Zeit (große Nachrichten Ankündigungen, Markt öffnet sich etc.). Sie sind falsch informiert zu denken, mittlere Reversion-Strategien haben einen Nachteil. Beantworten: nicht bestreiten Ihre Korrelation und Kointegration Zeug, gute Informationen Joined Aug 2009 Status: Mitglied 303 Beiträge Etwas, das Sie vielleicht schauen, dass wird eine Menge der Einzelhandel Menge weg von der Seite zu bekommen, wenn ich sage, dass es im Durchschnitt ist eine Menge Leute Die handeln Spreads und Paar Handelsbestände, anstatt sagen, in ihrer vollen Position ein Punkt, könnte die Hälfte an einem Punkt, dann eine andere Hälfte an einem anderen Punkt (wenn es dort), oder tun Sie es in Drittel etc. Sie müssen In Abhängigkeit von der Volatilität des Paares und der Marktbedingungen flexibel sein. Persönlich würde ich Blick auf Paar Handel Aktien oder die Verbreitung von anderen Instrumenten, anstatt Paar Handel Forex, wie Sie effektiv nur geradezu Handel ein Kreuz Paar sind. Oder vielleicht eine Währung mit einem anderen Instrument statt einer anderen Währung. Wenn ich zurück zum Anfang meiner Handelsreise gehen oder jemandem empfehlen könnte, wie man im Handel anfängt, denke ich, dass Paare, die handeln, eine ausgezeichnete Weise ist, zu gehen. Mitglied seit Jan 2007 Status: Entwicklung. 910 Beiträge Vielleicht sollte die erste Frage eigentlich sein: sollte ich eine mittlere Reversion-Methode in den Finanzmärkten verwenden Märkte haben fat tailed Distributionen und damit eine mittlere Reversion-Strategie beginnt mit einem Nachteil vs Marktstruktur. Dies bedeutet im Grunde, dass Paare und Spreads, die aus diesen Paaren berechnet werden, eine natürliche Tendenz haben werden, nicht stationär zu bleiben, und daher können Spreads nicht bedeuten, dass sie langfristig zurückgehen. Für diejenigen, die daran interessiert sind, ein bisschen mehr über die Art der mittleren Reversion Nachteil erwähnen Ich erwähne: MetaTrader Expert Advisor Kointegration in Forex-Paare Trading Cointegration in Forex-Paare Handel ist ein wertvolles Werkzeug. Für mich ist die Kointegration die Grundlage für eine ausgezeichnete marktneutrale mechanische Handelsstrategie, die es mir ermöglicht, in jedem wirtschaftlichen Umfeld zu profitieren. Ob ein Markt ist in einem Aufwärtstrend, Abwärtstrend oder einfach bewegte sich seitwärts, erlaubt Forex-Paare-Handel mir, Gewinne ganzjährig zu ernten. Eine Forex-Paar-Handelsstrategie, die Kointegration nutzt, wird als eine Form des Konvergenzhandels auf der Grundlage von statistischer Arbitrage und Reversion klassifiziert. Diese Art von Strategie wurde zuerst von einem quantitativen Trading-Team bei Morgan Stanley in den 1980er Jahren mit Lagerpaaren, obwohl ich und andere Händler haben es auch funktioniert sehr gut für Forex-Paare Handel, zu popularisieren. Forex-Paare Handel auf der Grundlage der Kointegration Forex-Paare Handel auf der Grundlage der Kointegration ist im Wesentlichen eine Reversion-to-mean-Strategie. Einfach gesagt, wenn zwei oder mehrere Forex-Paare kointegriert sind, bedeutet dies, dass die Preisspanne zwischen den einzelnen Forex-Paaren dazu tendiert, ihren Mittelwert konsequent über die Zeit zurückzugewinnen. Es ist wichtig zu verstehen, dass Kointegration keine Korrelation ist. Korrelation ist eine kurzfristige Beziehung in Bezug auf Co-Bewegungen der Preise. Korrelation bedeutet, dass einzelne Preise zusammen bewegen. Obgleich Korrelation auf einige Händler angewiesen ist, an sich sein ein untrustworthy Werkzeug. Auf der anderen Seite ist die Kointegration eine längerfristige Beziehung zu Co-Bewegungen von Preisen, in denen die Preise zusammen, aber innerhalb bestimmter Bereiche oder breitet sich, als ob zusammengebunden. Ive gefunden Kointegration zu einem sehr nützlichen Werkzeug in Forex-Paare Handel werden. Während meines Forex-Paares-Handels, wenn die Ausbreitung sich zu einem Schwellenwert erweitert, der durch meine mechanischen Handelsalgorithmen berechnet wird, kürze ich den Abstand zwischen den Paarpreisen. Mit anderen Worten, Im Wetten der Ausbreitung wird zurück in Richtung Null aufgrund ihrer Kointegration. Basic Forex-Paare Handelsstrategien sind sehr einfach, vor allem bei der Verwendung von mechanischen Handelssysteme: Ich wähle zwei verschiedene Währungspaare, die dazu neigen, sich ähnlich bewegen. Ich kaufe das unterdurchschnittliche Währungspaar und verkaufe das Outperformancepaar. Wenn die Spread zwischen den beiden Paaren konvergieren, schließe ich meine Position für einen Gewinn. Forex-Paare Handel auf der Grundlage der Kointegration ist eine ziemlich marktneutrale Strategie. Wenn zum Beispiel ein Währungspaar stürzt, dann wird der Handel wahrscheinlich zu einem Verlust auf der langen Seite und einem Ausgleichsgewinn auf der kurzen Seite führen. So, es sei denn, alle Währungen und Basisinstrumente plötzlich verlieren Wert, sollte der Netto-Handel in der Nähe von Null in einem Worst-Case-Szenario. Dementsprechend handelt es sich bei den Paaren, die in vielen Märkten handeln, um eine selbstfinanzierende Handelsstrategie, da die Erlöse aus Leerverkäufen manchmal genutzt werden können, um die Long-Position zu öffnen. Auch ohne diesen Vorteil funktioniert cointegration-betrieben Forex-Paare Handel noch sehr gut funktioniert. Verständnis Cointegration für Forex-Paare Handel Cointegration ist für mich im Forex-Paaren-Handel hilfreich, weil es mir erlaubt, mein mechanisches Handelssystem zu programmieren, das sowohl auf kurzfristigen Abweichungen von Gleichgewichtspreisen als auch langfristigen Preiserwartungen basiert, wodurch ich Korrekturen und Rückkehr meine Gleichgewicht. Um zu verstehen, wie cointegrationsgesteuerte Forex-Paare handeln, ist es wichtig, zuerst die Kointegration zu definieren und zu beschreiben, wie sie in mechanischen Handelssystemen funktioniert. Wie oben erwähnt, bezieht sich die Kointegration auf die Gleichgewichtsbeziehung zwischen Sätzen von Zeitreihen, wie z. B. die Preise von separaten Forex-Paaren, die von sich aus arent im Gleichgewicht sind. Im mathematischen Jargon ist die Kointegration eine Methode zur Messung der Beziehung zwischen nicht-stationären Variablen in einer Zeitreihe. Wenn irgendwelche zwei oder mehr Zeitreihen jeweils einen Wurzelwert gleich 1 haben, ihre lineare Kombination jedoch stationär ist, dann heißt sie kointegriert. Als ein einfaches Beispiel, betrachten die Preise eines Aktienmarkt-Index und seine damit verbundenen Futures-Vertrag: Obwohl die Preise von jedem dieser beiden Instrumente können zufällig wandern über kurze Zeiträume, letztlich werden sie wieder ins Gleichgewicht, und ihre Abweichungen werden stationär. Heres eine weitere Illustration, in Bezug auf die klassische zufällige Wanderung Beispiel angegeben: Nehmen wir an, dass es zwei einzelne Betrunkenen nach Hause gehen nach einer Nacht der carousing. Lets weiter davon ausgehen, diese beiden Betrunkene kennen sich nicht, so theres keine vorhersehbare Beziehung zwischen ihren einzelnen Pfaden. Daher gibt es keine Kointegration zwischen ihren Bewegungen. Im Gegensatz dazu betrachten die Idee, dass ein einzelner Betrunkener wandert heimwärts, während begleitet von seinem Hund an der Leine. In diesem Fall gibt es eine definitive Verbindung zwischen den Pfaden dieser beiden armen Kreaturen. Obwohl jeder der beiden immer noch auf einem individuellen Weg über einen kurzen Zeitraum ist, und obwohl eines der Paare zufällig das andere zu irgendeinem gegebenen Zeitpunkt zufällig führen oder verzögern kann, werden sie immer nahe beieinander liegen. Der Abstand zwischen ihnen ist ziemlich vorhersagbar, so dass das Paar gesagt werden, kointegriert werden. Wenn wir nun zu technischen Begriffen zurückkehren, wenn es zwei nicht-stationäre Zeitreihen, wie einen hypothetischen Satz von Währungspaaren AB und XY gibt, die stationär werden, wenn die Differenz zwischen ihnen berechnet wird, werden diese Paare auch als integrierte Serie erster Ordnung bezeichnet Rufen Sie eine I (1) - Reihe an. Wenn auch keine dieser Reihen konstant bleibt, ist es, wenn es eine Linearkombination von AB und XY gibt, die stationär ist (beschrieben als I (0)), AB und XY zusammengefaßt. Das obige einfache Beispiel besteht nur aus zwei Zeitreihen von hypothetischen Forexpaaren. Das Konzept der Kointegration gilt jedoch auch für mehrfache Zeitreihen mit höheren Integrationsordnungen Denken Sie in Bezug auf einen wandernden Betrunkenen, begleitet von mehreren Hunden, jeweils auf einer anderen Leine. In der realen Ökonomie, seine leicht zu finden Beispiele, die Kointegration von Paaren: Einkommen und Ausgaben oder Härte der Strafgesetze und Größe der Gefängnis Bevölkerung. Im Forex-Paaren-Handel konzentriere ich mich auf die Kapitalisierung der quantitativen und vorhersagbaren Beziehung zwischen kointegrierten Währungspaaren. Beispielsweise können wir annehmen, dass Im die beiden kointegrierten hypothetischen Währungspaare AB und XY beobachtet, und die kointegrierte Beziehung zwischen ihnen ist AB 8211 XY Z, wobei Z eine stationäre Folge mit einem Mittelwert von null ist, dh I (0). Dies scheint eine einfache Handelsstrategie zu suggerieren: Wenn AB XY gt V und V mein Schwellenauslöserpreis ist, dann würde das Forex-Paar-Handelssystem AB verkaufen und XY kaufen, da die Erwartung für AB wäre, den Preis und XY zu senken erhöhen. Oder, wenn AB XY lt - V, würde ich erwarten, AB kaufen und verkaufen XY. Vermeiden Sie falsche Regression in Forex-Paare Handel Doch seine nicht so einfach wie das obige Beispiel würde vorschlagen. In der Praxis muss ein mechanisches Handelssystem für Forex-Paare Handel die Kointegration berechnen, anstatt sich nur auf den R-Quadrat-Wert zwischen AB und XY zu verlassen. Das ist, weil die gewöhnliche Regressionsanalyse beim Umgang mit nicht-stationären Variablen untergeht. Es verursacht so genannte störende Regression, die Beziehungen zwischen Variablen, auch wenn es arent keine schlägt. Nehmen wir zum Beispiel an, dass ich 2 getrennte zufällige Wanderzeitreihen gegeneinander regressiere. Wenn ich testen, um zu sehen, ob theres eine lineare Beziehung, sehr oft werde ich finden hohe Werte für R-Quadrat sowie niedrige p-Werte. Trotzdem gibt es keine Beziehung zwischen diesen 2 zufälligen Wanderungen. Der einfachste Test für die Kointegration ist der Engle-Granger-Test, der wie folgt funktioniert: Überprüfen Sie, dass AB t und XY t beide I sind. (1) Berechnen Sie die Kointegrationsbeziehung XY t aAB tet mit Hilfe von (ADF) - Test Eine detaillierte Granger-Gleichung: I (0) beschreibt die Kointegrationsbeziehung. In diesem Fall werden die Kointegrationsresiduen mit einem Einheitswurzeltest wie dem Augmented Dickey-Fuller (ADF) XY t-1 AB t-1 beschreibt das Ausmaß des Ungleichgewichts weg von der Langzeit, während i sowohl die Geschwindigkeit als auch die Richtung ist, in der die Währungspaare die Zeitreihe von dem Ungleichgewicht korrigieren. Bei Verwendung der Engle-Granger-Methode im Forex-Paaren-Handel werden die Beta-Werte der Regression verwendet, um die Handelsgrößen für die Paare zu berechnen. Bei Verwendung der Engle-Granger-Methode im Forex-Paaren-Handel werden die Beta-Werte der Regression verwendet, um die Handelsgrößen für die Paare zu berechnen. Fehlerkorrektur für die Kointegration im Forex-Paare-Handel: Bei Verwendung von Kointegration für den Handel mit Forex-Paaren ist es auch hilfreich zu berücksichtigen, wie kointegrierte Variablen sich an das langfristige Gleichgewicht anpassen und zurückkehren. So, zum Beispiel, hier sind die beiden Beispiel-Forex-Paare Zeitreihe autoregressiv gezeigt: Forex-Paare Handel auf Cointegration basiert Wenn ich mein mechanisches Handelssystem für Forex-Paare Handel, sind die Einrichtung und Ausführung ziemlich einfach. Zuerst finde ich zwei Währungspaare, die scheinen, als seien sie kointegriert, wie EURUSD und GBPUSD. Dann berechne ich die geschätzten Spreads zwischen den beiden Paaren. Als nächstes überprüfe ich die Stationarität mit einem Unit-Root-Test oder einer anderen gängigen Methode. Ich versichere, dass meine eingehenden Datenzufuhr richtig arbeitet, und ich lasse meine mechanischen Handelsalgorithmen die Handelssignale verursachen. Angenommen, Ive laufen adäquate Back-Tests, um die Parameter zu bestätigen, Im schließlich bereit, Kointegration in meinem Forex-Paare Handel zu verwenden. Ive gefunden einen MetaTrader Indikator, der einen ausgezeichneten Ausgangspunkt anbietet, um ein cointegration forex Paar-Handelssystem aufzubauen. Es sieht aus wie eine Bollinger Band-Anzeige, aber tatsächlich zeigt der Oszillator die Preisdifferenz zwischen den beiden verschiedenen Währungspaaren. Wenn dieser Oszillator sich entweder nach dem hohen oder niedrigen Extrem bewegt, zeigt er an, daß die Paare entkoppeln, was den Handel signalisiert. Immer noch, um sicher zu sein, von Erfolg verlasse ich mich auf meine gut gebauten mechanischen Handelssystem, um die Signale mit dem Augmented Dickey-Fuller-Test vor dem Ausführen der entsprechenden Trades filtern. Natürlich, jeder, der Cointegration für seine oder ihre Forex-Paare Handel nutzen will, noch fehlt die notwendige Algo-Programmierung Fähigkeiten, können sich auf einen erfahrenen Programmierer, um eine gewinnende professionelle Berater zu schaffen. Durch die Magie des algorithmischen Handels programmiere ich mein mechanisches Handelssystem, um die Preisspreads auf der Grundlage der Datenanalyse zu definieren. Mein Algorithmus überwacht Preisabweichungen, kauft und verkauft dann automatisch Währungspaare, um Marktinfizienten zu ernten. Risiken zu berücksichtigen, wenn die Verwendung von Kointegration mit Forex-Paaren Handel Forex-Paaren Handel ist nicht ganz risikofrei. Vor allem halte ich im Hinterkopf, dass Forex-Paare Handel mit Cointegration ist eine Mittel-Reversion-Strategie, die auf der Annahme basiert, dass die Mittelwerte werden die gleichen in der Zukunft sein, wie sie in der Vergangenheit waren. Obwohl die Augmented Dickey-Fuller-Test bereits erwähnt hilfreich bei der Validierung der kointegrierten Beziehungen für Forex-Paare Handel ist, bedeutet es nicht, dass die Spreads weiterhin cointegrated werden in der Zukunft. Ich verlasse mich auf strenge Risikomanagementregeln, was bedeutet, dass mein mechanisches Handelssystem aus unprofitablen Geschäften ausläuft, wenn oder wenn der berechnete Reversion-Mittelwert ungültig ist. Wenn sich die Mittelwerte ändern, wird sie als Drift bezeichnet. Ich versuche, Drift so schnell wie möglich zu erkennen. Mit anderen Worten, wenn sich die Kurse der zuvor kointegrierten Forex-Paare in einem Trend zu bewegen beginnen, anstatt auf das vorher berechnete Mittel zurückzukehren, ist es Zeit für die Algorithmen meines mechanischen Handelssystems, die Werte neu zu berechnen. Wenn ich mein mechanisches Handelssystem für Forexpaare Handel verwende, verwende ich die autoregressive Formel, die vorher in diesem Artikel erwähnt wurde, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, um die Verbreitung vorherzusagen. Dann verlasse ich den Handel an meinem berechneten Fehler Grenzen. Cointegration ist ein wertvolles Instrument für meine Forex-Paare Handel Mit Kointegration in Forex-Paare Handel ist eine marktneutrale mechanische Handelsstrategie, mit der ich in jedem Marktumfeld handeln kann. Es ist eine intelligente Strategie, die basierend auf Reversion zu bedeuten, aber es hilft mir, die Fallstricke von einigen der anderen Reversion-to-mean Forex Trading-Strategien zu vermeiden. Aufgrund der potenziellen Nutzung in profitable mechanische Handelssysteme, hat die Kointegration für Forex-Paare Handel Interesse sowohl von professionellen Händler als auch akademische Forscher angezogen. Es gibt viele kürzlich veröffentlichte Artikel, wie diese quant-fokussiert Blog-Artikel, oder diese gelehrte Diskussion über das Thema, sowie viel Diskussion unter den Händlern. Cointegration ist ein wertvolles Instrument in meinem Forex-Paar-Handel, und ich empfehle, dass Sie es für sich selbst betrachten. Ja, das gleiche Verfahren kann sowohl auf Aktien als auch auf Derivate angewendet werden. Da es solch ein großes Universum der Aktien gibt, wenn es mit Forexpaaren verglichen wird, sollte es eine größere Zahl von möglichen Handelspotenzialen geben. Mit der zahlungskräftigen Macht der heutigen Handelssysteme können viele Sätze von Beziehungen schnell und in Echtzeit untersucht werden. Cointegration kann auch von Optionen-Händlern verwendet werden, die erwartet werden können, Ergebnisse wie die populären Coca Cola-Pepsi Spreads zu produzieren, in denen die Preisverhältnisse zwischen bestimmten Aktienoptionen die Händler in ziemlich risikoarme Spiele mit einer ziemlich guten Gewinnchance engagieren können. Hallo Eddie, handeln Sie innerhalb von Tag oder über Wochen mit dieser Strategie Auch, was Programmiersprache würden Sie empfehlen. R braucht Zeit, um Berechnungen durchzuführen, und wenn es innerhalb des Tagesgeschäftes ist, kommt Latenz ins Spiel. Danke, Harish Die Programmiersprache doesn8217t Angelegenheit für Ende des Tages Handel. Jede wichtige Sprache wie Perl, Python, CC und C ist in Ordnung. R kann extrem schnell, aber es verlangsamt, wenn es8217s gezwungen, dynamisch Speicher zuzuordnen.
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