Regression to the mean forex market

Cointegração em Forex Pairs Trading Cointegration em troca de pares forex é uma ferramenta valiosa. Para mim, a cointegração é a base para uma excelente estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite lucrar em qualquer ambiente econômico. Se um mercado está em uma tendência de alta, tendência de baixa ou simplesmente movendo-se lateralmente, a negociação de pares de forex permite-me colher ganhos durante todo o ano. Uma estratégia de negociação de pares de forex que utiliza a cointegração é classificada como uma forma de negociação de convergência com base em arbitragem estatística e reversão para significar. Este tipo de estratégia foi popularizado pela primeira vez por uma equipe de negociação quantitativa no Morgan Stanley na década de 1980 usando pares de ações, embora eu e outros comerciantes descobrimos que também funciona muito bem para negociação de pares de forex, também. Forex pares de negociação com base na cointegração Forex pares de negociação com base na cointegração é essencialmente uma estratégia de reversão para a média. Dito simplesmente, quando dois ou mais pares de forex são cointegrated, significa que o spread de preço entre os pares de forex separada tende a reverter para seu valor médio consistentemente ao longo do tempo. É importante entender que a cointegração não é correlação. A correlação é uma relação de curto prazo em relação aos co-movimentos de preços. Correlação significa que os preços individuais se movem juntos. Embora a correlação é confiada por alguns comerciantes, por si só é uma ferramenta não confiável. Por outro lado, a cointegração é uma relação de longo prazo com os co-movimentos de preços, nos quais os preços se movem juntos dentro de certos intervalos ou se espalha, como se estivessem amarrados juntos. Ive encontrado cointegration para ser uma ferramenta muito útil em forex pares comerciais. Durante o meu forex pares de negociação, quando a propagação alarga a um valor limite calculado por meus algoritmos de negociação mecânica, eu curto o spread entre os pares de preços. Em outras palavras, Im apostando o spread reverterão para zero devido à sua cointegração. Estratégias básicas de negociação de pares de forex são muito simples, especialmente quando se usam sistemas de negociação mecânicos: eu escolho dois pares de moedas diferentes que tendem a se mover de forma semelhante. Eu compro o par de moedas abaixo do desempenho e vender o par desempenho fora. Quando o spread entre os dois pares converge, eu fechar a minha posição para um lucro. Negociação de pares de Forex baseada na cointegração é uma estratégia bastante neutra do mercado. Por exemplo, se um par de moedas cai, então o comércio provavelmente resultará em uma perda no lado comprido e um ganho de compensação no lado curto. Portanto, a menos que todas as moedas e instrumentos subjacentes subitamente perdem valor, o comércio líquido deve ser próximo de zero no pior cenário possível. Da mesma forma, os pares que negociam em muitos mercados são uma estratégia negociando do self-financing, desde que os rendimentos das vendas curtas podem às vezes ser usados ​​abrir a posição longa. Mesmo sem esse benefício, cointegração forex negociação de pares de forex ainda funciona muito bem. Cointegration é útil para mim em troca de pares de forex, porque me permite programar o meu sistema de negociação mecânica com base em desvios de curto prazo de preços de equilíbrio, bem como expectativas de preços de longo prazo, o que significa correcções e retornando Ao equilíbrio. Para entender como a cointegração-driven forex pares negociação funciona, é importante definir primeiro cointegration, em seguida, descrever como ele funciona em sistemas de negociação mecânica. Como eu disse acima, a cointegração refere-se à relação de equilíbrio entre séries de séries temporais, tais como preços de pares de forex separados que por si mesmos não estão em equilíbrio. Dito em jargão matemático, a cointegração é uma técnica para medir a relação entre variáveis ​​não-estacionárias em uma série temporal. Se quaisquer duas ou mais séries temporais tiverem cada uma um valor de raiz igual a 1, mas a sua combinação linear é estacionária, então elas são consideradas cointegradas. Como um exemplo simples, considere os preços de um índice de mercado de ações e seu contrato de futuros: Embora os preços de cada um desses dois instrumentos possam vagar aleatoriamente em breves períodos de tempo, eles retornarão ao equilíbrio e seus desvios serão estacionário. Heres outra ilustração, afirmou em termos do exemplo de passeio aleatório clássico: Vamos dizer que há dois bêbados individuais andando para casa depois de uma noite de carousing. Vamos ainda supor que esses dois bêbados não se conhecem, então não há nenhuma relação previsível entre seus caminhos individuais. Portanto, não há cointegração entre seus movimentos. Em contraste, considere a idéia de que um indivíduo bêbado está vagando para casa, enquanto acompanhado por seu cão em uma trela. Neste caso, há uma conexão definitiva entre os caminhos dessas duas pobres criaturas. Embora cada um dos dois ainda está em um caminho individual durante um curto período de tempo, e mesmo que qualquer um dos dois pode aleatoriamente levar ou atrasar o outro em qualquer dado momento no tempo, ainda, eles serão sempre encontrados juntos. A distância entre eles é bastante previsível, assim o par é dito ser cointegrated. Voltando agora a termos técnicos, se houver duas séries temporais não estacionárias, como um conjunto hipotético de pares de moedas AB e XY, que ficam estacionárias quando a diferença entre elas é calculada, esses pares são chamados de série de primeira ordem integrada também Chamar uma série I (1). Mesmo que nenhuma dessas séries permaneça em um valor constante, se houver uma combinação linear de AB e XY que é estacionária (descrita como I (0)), então AB e XY são cointegrados. O exemplo acima simples consiste em apenas duas séries temporais de pares de forex hipotéticos. No entanto, o conceito de cointegração também se aplica a várias séries cronológicas, usando ordens de integração mais elevadas. Pense em termos de um bêbado errante acompanhado de vários cães, cada um com uma coleira de comprimento diferente. Na economia real, seus exemplos fáceis de encontrar mostram a cointegração de pares: Renda e gastos, ou dureza das leis criminais e tamanho da população prisional. No comércio de pares forex, o meu foco está em capitalizar a relação quantitativa e previsível entre cointegrated pares de moedas. Por exemplo, vamos supor que Im observando esses dois pares de moedas hipoteticamente cointegrados, AB e XY ea relação cointegrada entre eles é AB 8211 XY Z, onde Z é igual a uma série estacionária com uma média de zero, ou seja, I (0). Isso parece sugerir uma estratégia de negociação simples: Quando AB XY gt V e V é o meu preço de disparo limite, então o sistema de negociação de pares forex venderia AB e comprar XY, uma vez que a expectativa seria AB para diminuir de preço e XY Aumentar. Ou, quando AB XY lt - V, eu esperaria comprar AB e vender XY. Evite regressão espúria no forex pares negociação No entanto, não é tão simples como o exemplo acima sugeriria. Na prática, um sistema de negociação mecânica para troca de pares de forex precisa calcular cointegração em vez de apenas confiar no valor R-quadrado entre AB e XY. Isso porque a análise de regressão ordinária fica aquém quando se lida com variáveis ​​não-estacionárias. Provoca a assim chamada regressão espúria, que sugere relações entre variáveis, mesmo quando não há qualquer. Suponha, por exemplo, que eu regredisse 2 séries de tempo de caminhada aleatórias separadas uma contra a outra. Quando eu testa para ver se há uma relação linear, muitas vezes eu vou encontrar valores elevados para R-quadrado, bem como p-valores baixos. Ainda assim, não há nenhuma relação entre estes 2 passeios aleatórios. O teste mais simples para cointegração é o teste de Engle-Granger, que funciona da seguinte forma: Verifique se AB t e XY t são ambos I (1) Calcule a relação de cointegração XY t aAB tet usando o método de co-integração Método dos mínimos quadrados Verifique se os resíduos de cointegração et estão estacionários usando um teste de raiz unitária como o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) Uma equação de Granger detalhada: I (0) descreve a relação de cointegração. XY t-1 AB t-1 descreve a extensão do desequilíbrio longe do longo prazo, enquanto i é tanto a velocidade como a direção na qual a série de tempo de pares de moedas se corrige do desequilíbrio. Ao usar o método Engle-Granger em troca de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de negociação para os pares. Ao usar o método Engle-Granger em troca de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de negociação para os pares. Correção de erros para cointegração em troca de pares de forex: Ao usar a cointegração para negociação de pares de forex, também é útil para explicar como as variáveis ​​cointegradas se ajustam e retornam ao equilíbrio de longo prazo. Assim, por exemplo, aqui estão os dois pares de forex exemplo série de tempo mostrados de forma autorregressiva: Forex pares de negociação com base na cointegração Quando eu uso o meu sistema de negociação mecânica para negociação de pares de forex, a instalação e execução são bastante simples. Primeiro, eu acho dois pares de moedas que parecem que podem ser cointegrados, como EUR / USD e GBP / USD. Então, eu calculo os spreads estimados entre os dois pares. Em seguida, eu verifico a estacionaridade usando um teste de raiz unitária ou outro método comum. Eu me certifico que meu feed de dados de entrada está funcionando adequadamente, e eu deixei meus algoritmos de negociação mecânica criar os sinais de negociação. Assumindo Ive executar back-testes adequados para confirmar os parâmetros, Im finalmente pronto para usar cointegration em meus pares de forex trading. Ive encontrou um indicador de MetaTrader que oferece um excelente ponto de partida para construir um sistema de negociação forex pares cointegration. Parece um indicador Bollinger Band, mas na verdade o oscilador mostra o diferencial de preço entre os dois pares de moedas diferentes. Quando este oscilador se move para o extremo alto ou baixo, indica que os pares estão desacoplando, o que sinaliza os comércios. Ainda assim, para ter certeza de sucesso, confio em meu sistema de negociação mecânico bem construído para filtrar os sinais com o teste de Dickey-Fuller aumentado antes de executar os tráfegos apropriados. Naturalmente, qualquer um que queira usar a cointegração para seus pares do forex que trocam, contudo faltam as habilidades necessárias da programação do algo, podem confiar em um programador experiente criar um conselheiro perito de vencimento. Através da magia da negociação algorítmica, eu programa meu sistema de negociação mecânica para definir os spreads de preços com base na análise de dados. Meu algoritmo monitora os desvios de preços, então automaticamente compra e vende pares de moedas para colher ineficiências de mercado. Riscos a ter em conta quando se utiliza a cointegração com pares de forex trading Forex pares de negociação não é inteiramente livre de risco. Acima de tudo, eu tenho em mente que o comércio de pares forex usando cointegração é uma estratégia de reversão média, que se baseia no pressuposto de que os valores médios serão os mesmos no futuro como eram no passado. Embora o teste aumentado Dickey-Fuller mencionado anteriormente é útil para validar as relações cointegrated para negociação de pares de forex, não significa que os spreads continuarão a ser cointegrated no futuro. Confio em regras de gerenciamento de risco fortes, o que significa que meu sistema de negociação mecânica sai de negócios não rentáveis ​​se ou quando a reversão para a média calculada é invalidada. Quando os valores médios mudam, seu chamado drift. Tento detectar a deriva o mais rápido possível. Em outras palavras, se os preços dos pares de forex previamente cointegrados começam a se mover em uma tendência ao invés de reverter para a média previamente calculada, seu tempo para os algoritmos do meu sistema de negociação mecânica recalcular os valores. Quando eu uso o meu sistema de negociação mecânica para negociação forex pares, eu uso a fórmula autorregressiva mencionado anteriormente neste artigo, a fim de calcular uma média móvel para prever a propagação. Então, eu saio do comércio em meus limites de erro calculado. Cointegration é uma ferramenta valiosa para o meu comércio de pares de forex Usando cointegration no mercado de pares forex é uma estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite negociar em qualquer ambiente de mercado. É uma estratégia inteligente que se baseia na reversão para significar, mas isso me ajuda a evitar as armadilhas de algumas das outras estratégias de reversão-para-média forex. Por causa de seu uso potencial em sistemas negociando rentáveis ​​mecânicos, cointegration para negociar dos pares do forex tem atraído o interesse dos comerciantes profissionais as well as investigadores académicos. Há uma abundância de artigos recentemente publicados, como este artigo de blog focado em quant, ou esta discussão acadêmica sobre o assunto, bem como a abundância de discussão entre os comerciantes. Cointegration é uma ferramenta valiosa no meu comércio de pares forex, e eu recomendo que você olhar para ele para si mesmo. ComentáriosCorrelação versus Cointegração A correlação ea cointegração são dois conceitos baseados na regressão que são comumente usados ​​de forma incorreta pela comunidade comercial. Complexo em sua formulação, ambos são inter relacionados e são usados ​​para calcular as relações entre dois ou mais produtos (ie commodities, forex, preços das ações) durante um período de tempo específico. Correlação Um valor de 1 (correlação positiva) ou -1 (correlação negativa) é atribuído com base na eficiência com que os dois preços reagem uns aos outros. A correlação identifica pares que se movem em direções opostas ou em tandem. Um bom exemplo de emparelhamento de correlação de longo prazo é o dos cruzamentos EURUSD e USDCHF, que operam em sentido semelhante. No outro lado da moeda, o EURGBP eo AUDNZD trocam em sentidos opostos. Eles mostram uma correlação negativa de -0,81. Embora esse valor indique que os cruzamentos se moveram uns contra os outros, há um pequeno grau de incerteza sobre a sustentabilidade a longo prazo desse resultado negativo. Traders profissionais comumente definir a entrada benchmark para pares acima ou abaixo de 0,9 ou -0,9. Correlação tem um inconveniente significativo, que pode afetar muito a rentabilidade. Embora dois pares podem ser correlacionados, eles ainda não estão em uníssono completo, o que pode causar uma ligeira deriva nos preços. No caso do EURGBP e do AUDNZD, é uma deriva -0,19. Leia o post sobre a correlação forex para mais detalhes sobre o tópico. Crédito da imagem: Vassia Atanassova A caixa à esquerda mostra uma forte correlação. O meio mostra uma correlação fraca. A extrema direita mostra uma imagem sem correlação. Cointegração A Cointegração analisa os movimentos dos preços e identifica o grau em que dois valores são sensíveis à mesma média ou preço médio durante um determinado período de tempo. Ele não diz nada sobre a direção que os pares vão se mover. Cointegração só mede se a distância entre eles permanece estável ao longo do tempo. Se olharmos para o ouro ea prata, por exemplo, podemos achar que rastreiam um valor médio comum. Eles podem trocar em direções opostas de dia para dia. Em algum ponto desconhecido no futuro, eles devem reverter para essa média e, portanto, são cointegrated. Fundos de hedge geralmente usam esta fórmula para programar modelos de arbitragem estatística para identificar pares para o comércio. Outro fator importante a ter em mente é o olhar para trás período da média e desvio padrão. Em essência, se você fizer o olhar volta valor 700, então o canal de regressão irá calcular o que o preço médio é mais de 700 períodos. Isso pode ser muito ineficiente e limitará a sensibilidade às mudanças na dinâmica do mercado. Por outro lado, se você definir um curto período de olhar para trás, então ele vai causar um efeito whipsaw e será muito sensível. É importante obter um olhar equilibrado para trás dentro da faixa de 200-350. Ouro / Prata Exemplo Parte Superior: Desvio Padrão e Regressão Linear Seção do Meio: Desempenho Relativo Ouro (azul escuro) e Prata (azul claro / azul-turquesa) Seção inferior: Ouro Diagrama diário e linha de tempo O gráfico acima destaca a correlação geral de ouro e prata E o grau em que as fugas poderiam desencadear oportunidades comerciais. Eu circulei um número de diferentes cenários de cointegração e referenciado estes na segunda seção com P1, P2, P3 e P4 rótulos. Silver Spike 8211 March Um pico significativo no preço da prata em março enviou o valor de regressão linear abaixo do canal de desvio padrão inferior de -2,0. Para aproveitar a discrepância significativa nos preços, o comerciante teria olhado para curto prazo prata e ouro longo. Desempenho sábio, isso teria resultado em um lucro global como prata enfraquecida fortemente, atravessando ouro abaixo em maio. Silver Oversold July O preço da prata continua a enfraquecer em um nível relativo ao ouro. Em junho e julho, o valor de regressão passa acima do canal de desvio padrão superior, indicando que a prata está sobrevendida eo preço terá que voltar à sua média. O comerciante decide abrir uma posição longa na prata e no ouro curto. Como previsto, retorna à sua média ea diferença entre ambos os preços spot fecha rapidamente. Silver Overshoots December Mais uma vez o preço prateado supera o ouro. Isso cria um ouro longo, oportunidade de prata curto. Em um nível do desempenho, o comerciante capitalizaria na propagação e no lucro da posição. Prata Selloff Abril Puncionando o segundo canal de desvio padrão, o preço do ouro se estabiliza enquanto a prata enfraquece fortemente. Isto forneceu agora o comerciante com uma prata longa, oportunidade curta do ouro. Deixar uma resposta Cancelar resposta Como usar uma regressão linear para identificar tendências de mercado Em um gráfico de negociação, você pode desenhar uma linha (chamada de linha de regressão linear) que passa pelo centro da série de preços, que você pode analisar para identificar tendências de preço . Embora você possa desenhar uma linha reta através do centro de cada barra de preços, a linha de regressão linear minimiza a distância de si para cada preço próximo ao longo da linha e, portanto, fornece uma maneira de avaliar as tendências. Nesta figura, a linha de regressão linear não passa realmente pelo centro de cada barra de preços. Na verdade, algumas barras de preços estão muito longe da linha. Mas se você olhar mais de perto, você pode ver que nenhuma outra linha você fica tão perto do Ponto A e do Ponto B ao mesmo tempo. Existe apenas uma regressão linear para qualquer conjunto de preços no gráfico. Apesar de seu nome um pouco intimidante, a regressão linear deve ter você respirar um suspiro de alívio agora porque nada é subjetivo ou julgamento sobre ele. Todos recebem a mesma linha se receberem o mesmo gráfico e os mesmos pontos de início e de término: Prós: Uma regressão linear é a verdadeira linha de tendência pura. Se você aceitar o conceito central de análise técnica, que uma tendência vai continuar na mesma direção, pelo menos por um tempo, então você pode estender a verdadeira linha de tendência e obter uma previsão. Em alguns pacotes de software, uma extensão de regressão linear é chamada exatamente como 8212 uma previsão de séries temporais. Esta ferramenta é tremendamente útil. Você criou uma previsão de alta probabilidade para o próximo período que lhe dá perspectiva sobre o que esperar. Contras: A má notícia é que a linha de regressão linear pode inclinar desta forma ou dessa forma ou nenhuma maneira (horizontal), dependendo de onde você iniciar e parar de desenhar. Se você tomar uma série de preços em forma de V como a da figura e desenhar uma única linha de regressão linear, você recebe. lixo. A menos que você tenha um período de espera muito longo em mente, este gráfico mostra duas tendências, e você precisa de duas regressões lineares para refletir isso. Esse enigma leva à observação de senso comum de que quanto menor a luz do dia entre a linha e os pontos de preço no gráfico, melhor o ajuste e mais provável é que estender a linha é uma técnica válida.