Par algoritmo de estratégia de negociação

O Caso do Ouro e da Prata: Um Novo Algoritmo para Negociação de Pares.
7 páginas Publicado: 10 de abril de 2013.
Dr. Jay Desai.
B. K.School of Business Management, Universidade de Gujarat.
Arti Trivedi.
Shri Chimanbhai Patel Instituto de Gestão e Pesquisa.
Nisarg A Joshi.
Shri Chimanbhai Patel Instituto de Gestão e Pesquisa.
Data de Escrita: 25 de setembro de 2012.
Neste artigo propomos um novo algoritmo para negociação de pares. Pares de negociação é uma estratégia de negociação muito popular, também conhecida como posição de mercado neutro. A ideia básica é criar uma posição longa / curta com títulos que se movam juntos. Títulos com forte correlação (Propomos uma correlação superior a 0,90) podem ser negociados usando o método proposto neste artigo. O conceito básico de estocástico é aplicado para encontrar os pontos de entrada e saída de uma negociação. O algoritmo é testado em preços de ouro e prata para posição neutra de mercado. Do ponto de vista de um pesquisador, de acordo com a teoria do Hipótese de Mercado Eficiente, a estratégia de negociação de pares não deve resultar em retornos positivos, pois o comportamento passado de um preço de ação reflete o fluxo de informações do passado. E não tem efeito sobre os preços futuros. O principal objetivo desta pesquisa é propor um método simples de troca de pares, útil para os profissionais e pesquisadores do mercado. O algoritmo proposto gerou negociações 100% precisas com retorno de 44,45% para o período de teste.
Palavras-chave: pares de negociação, estratégia de mercado neutro, negociação de commodities, negociação de valores mobiliários, ineficiência de mercado, estocástico, hipótese de mercado eficiente, estratégias de negociação, bullion trading.
Classificação JEL: C10, C32, C40, C60, G14.
Jay Desai (entre em contato com o autor)
B. Escola de Administração de Empresas, Universidade de Gujarat (e-mail)
Ahmedabad, Gujarat 380009.
Arti Trivedi.
Shri Chimanbhai Patel Instituto de Gestão e Pesquisa (e-mail)
Opp. Karnavati Club.
Nisarg A Joshi.
Shri Chimanbhai Patel Instituto de Gestão e Pesquisa (e-mail)
Opp. Karnavati Club,
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Algoritmo de estratégia de negociação em par
Meu segundo algoritmo com estratégia de negociação de pares. A ideia é simples, encontre dois estoques correlacionados. Longo o corredor mais lento, e curto o mais rápido correndo. Faça o lucro da lacuna.
Este teste é baseado em COCA e PEPSI, e o resultado mostra que o retorno não é extremamente alto, mas muito estável.
O mesmo truque nas empresas de energia.
Mas pergunta, como é o benchmark computado?
Essas são ações muito boas. Par trading é um tema quente em Quantopian nos dias de hoje!
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Então o benchmark é sempre SP500, não importa que tipo de ações eu escolha?
Eu quero postar meus resultados nesta discussão, mas perdi isso. Alterei isso para executar os algoritmos GLD e GDX e obtive resultados satisfatórios. Como o algoritmo determina a determinação dos títulos mais lentos e mais rápidos? Eu sou novo em python.
Não acredito que o GLD e o GDX sejam um bom par; sua correlação é de apenas 0,5189 com base nos dados históricos de 2006 a 2013.
E para (PEP, KO) (XOM, CVX) estão ambos acima de 0,9.
E o que fiz foi usar o formular.
gap = stock1- ratio * stock2.
proporção = média (estoque1 / estoque2) para dados históricos.
quando lacuna & gt; 0, em seguida, o estoque1 está sendo executado mais rapidamente e o estoque2 está sendo executado mais lentamente.
Não vejo onde neste código-fonte o símbolo de referência é GSPC. Eu pensei que o benchmark é o fundo S & amp; P500, SPY, e não o S & P500, certo?
Você está certo, é espião. E eles discutiram isso aqui.
Desta vez, eu tentei o ajuste OLS, mas não a média da proporção. Deve ser um método mais sofisticado. Mas como você pode ver o resultado não é uma grande diferença, ou pior ainda.
E empresas de energia.
Eu modifiquei a estratégia de negociação de pares de Xin no KO e no PEP. Eu usei a banda Bolinger como o critério para negociação. Os resultados são comparáveis. O principal problema é que o KO e o PEP não cointegram e, portanto, não são candidatos de negociação de pares muito bons. A taxa de preço, beta, muda muito com o tempo e é muito difícil acompanhar a mudança. Pair trading seria mais lucrativo com um melhor par de candidatos.
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Algoritmo de estratégia de negociação em par
O comércio de pares é uma forma de reversão à média que tem uma vantagem distinta de estar sempre protegida contra movimentos do mercado. Geralmente, é uma estratégia alfa alta, quando apoiada por algumas estatísticas rigorosas. Este notebook executa os seguintes conceitos.
O notebook destina-se a ser uma introdução ao conceito, e considerando que este portátil possui apenas um par, você provavelmente desejaria que seu algoritmo considerasse muitos pares de uma só vez.
O caderno foi originalmente criado para uma apresentação no departamento Applied CS de Harvard e desde então tem sido usado em Stanford, Cornell e em vários outros locais. Se você estiver interessado em aprender mais sobre como o Quantopian está sendo usado como uma ferramenta de ensino nas melhores universidades, entre em contato comigo pelo e-mail [email & # 160; protected]
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Veja um algoritmo muito simples com base na abordagem apresentada no caderno.
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Aqui está um algoritmo mais sofisticado escrito por Ernie Chan. Esse algoritmo calcula um índice de hedge em vez de apenas manter quantidades iguais de cada título.
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Coisas muito úteis.
O que faz perder sistematicamente por quase 3 meses? A cointegração falha nesse período?
Basicamente sim, eles acabaram não sendo cointegrados nesse período de tempo, mas voltaram a ser integrados a longo prazo.
Eu acho que o rebaixamento que você apontou é um forte argumento de por que você realmente quer muitas negociações de pares ao mesmo tempo. Os pares podem ser cointegrados em diferentes escalas de tempo, e qualquer um não estará sempre em um estado comerciável (spread grande, spread pequeno). Ao aumentar o tamanho da amostra, é possível aumentar a probabilidade de que pelo menos um par seja altamente comercializável em um determinado momento e suavizar os solavancos estranhos que você vê aqui.
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Obrigado por isso. Muito útil mesmo. Eu notei que você usou o teste Augmented-Dickey Fuller para o teste de cointegração. Você tem implementação semelhante usando o teste de Johansen? Não consigo encontrar o teste johansen com python.
Parece que, embora tenha havido algumas tentativas de adicionar o teste de Johansen à biblioteca de statsmodels, atualmente não há implementação embutida. Aqui, por exemplo, é uma implementação de terceiros. Não tenho certeza de quando será adicionado às bibliotecas do Python. Existe uma maneira de contornar o problema?
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Obrigado. Eu vi esse link. Muito complicado para implementar e escrever tudo no IDE. Na verdade, Satya B tentou isso aqui: quantopian / posts / trading-baskets-co-integrado-com-espião.
A beleza do teste de Johansen é que ele gera autovetores, que eu acho que você pode usar outros métodos para calcular, embora eu não consiga lembrar no momento, para até 12 ativos e muitas outras coisas, que podem ser usados ​​para criar um cesta. Eu estava olhando para uma das estratégias de arbitragem de índice do Ernie e tentando replicá-lo na plataforma do Q para avaliar o desempenho após taxas / comm etc. Eu notei que as taxas pareciam absorver muito do desempenho. O ABGB & amp; O par de FSLR acima tem um índice de sharpe de 0,75, mas terminou com um índice de sharpe de -0,29. Um monte de parecendo lucrativo pares acabou por ser não rentável após o spread bid / ask, taxas, comissão etc. Portanto, eu estou olhando para 3 ou mais ações par trading e index arb. O teste johansen tornará isso mais fácil de implementar.
Eu continuarei tentando.
O notebook é uma excelente introdução estatística para pares de negociação, eu recomendo que qualquer pessoa interessada no tópico também analise algumas das pesquisas financeiras. Anatomy of Pairs Trading é um bom começo, e as referências são úteis também. Mais dois artigos gerais sobre estratégias de arbitragem de risco são Características de Risco e Retorno em Arbitragem de Risco e Arbitragem Limitada em Mercados de Ações. Há algumas lições caras que as pessoas aprenderam sobre a execução desses tipos de estratégias, e vale a pena conhecer as lições com antecedência. Avisado está armado.
Anthony, bom te ver aqui! Eu estive procurando por uma boa implementação do teste de Johansen por um tempo, mas não consegui encontrar um. Há uma discussão (mas obsoleta) bem longa e solicitação de pull no github sobre incluí-la em statsmodels: github / statsmodels / statsmodels / issues / 448 e github / josef-pkt / statsmodels / commit / bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 É realmente muito ruim como definitivamente no quant finance isso é muito usado.
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@ Aaron. Obrigado pelo heads up. Aprecie isso vindo do seu. Vou passar algum tempo com esses papéis.
@ Thomas. Obrigado pelo link. Como você disse, é um pouco velho. Melhor que nada, suponho.
Aqui está uma implementação de python para modelos de correção de erros de vetores. Você também pode usá-lo para encontrar pesos de cointegração. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
Aqui está uma versão do algoritmo de Ernie Chan modificado para negociar vários pares. Essa é uma boa maneira de obter múltiplos fluxos de retorno não correlacionados e reduzir a versão beta da estratégia geral.
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@Delany, Existem métodos disponíveis para a tela de pares usando testes estatísticos? Ou aqueles geralmente são computacionalmente caros?
Estamos trabalhando em uma maneira de tornar os cadernos capazes de serem clonados em um único ambiente de pesquisa. Enquanto isso, os interessados ​​em brincar com o notebook do post original podem baixá-lo aqui. Após o download, envie-o para sua conta de pesquisa. Se você ainda não tiver uma conta de pesquisa, insira um algoritmo no concurso para receber acesso.
@ bom comerciante, O método fornecido no notebook irá rastrear uma determinada lista de valores mobiliários para cointegração, a condição subjacente necessária para a negociação de pares. O problema não é tanto a complexidade computacional quanto a perda de poder estatístico. Quanto mais comparações você fizer, menos peso deverá colocar em valores de p significativos. Este fenômeno é descrito aqui. Para ser estatisticamente rigoroso, você deve aplicar uma correção de Bonferroni aos valores de p obtidos de um script de cointegração em pares. A razão é que quanto mais valores p você gerar, maior a probabilidade de encontrar valores de p significativos que sejam espúrios e não reflitam o comportamento de cointegração real nos títulos subjacentes. Uma vez que o número de comparações feitas quando se busca a cointegração paritária em n títulos cresce a uma taxa de O (n ^ 2), mesmo olhando para 20 títulos tornaria a maioria dos testes estatísticos inúteis. Uma abordagem melhor é apresentar um pequeno conjunto de títulos candidatos usando a análise dos vínculos econômicos subjacentes. Um pequeno número de testes estatísticos pode ser feito para determinar quais pares, se houver, são cointegrados. Deixe-me saber se é isso que você quis dizer.
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Eu discordo um pouco sobre o problema com comparações demais. A correção de Bonferroni é apropriada quando você está procurando a verdade. Por exemplo, se você tiver um questionário com 1.000 itens e o der para pessoas com e sem câncer, você encontrará, em média, 50 itens correlacionados ao câncer no nível de significância estatística de 5%, mesmo que nada no questionário está relacionado ao câncer. Se você considerar combinações de dois ou mais itens, poderá gerar quantos correlatos desejar.
Mas ao projetar estratégias de negociação automatizadas, as relações coincidentes não o prejudicam muito. Eles adicionam ruído aleatório e custos de negociação aos seus resultados. Como poucos resultados são 100% insignificantes, a maioria das relações tem pelo menos um pequeno grau de persistência, não é crítico filtrar sua estratégia para aquelas rigorosamente validadas. Os lucros importam, não a verdade. Bonferroni e métricas semelhantes levam você às relações estatisticamente mais confiáveis, que geralmente não são as mais economicamente úteis.
Se por & quot; análise dos links econômicos subjacentes & quot; Você quer dizer começar com pares naturais, como duas empresas semelhantes no mesmo setor, eu não achei isso útil. Basicamente, as pessoas notam as coisas óbvias. Se você quer dizer pensar em relações menos óbvias, especialmente coisas que são invisíveis nos dados usuais que as pessoas usam, então eu concordo. O ideal é que você queira uma história econômica validável para a relação de pares, o que explica por que ela existe e por que não é arbitrada. Isso não apenas protege contra a mineração de dados, mas significa que você pode medir se o efeito continua a funcionar (sem isso, a única maneira de saber se a estratégia não está funcionando é quando você perde dinheiro).
Bom trabalho. Eu não leio seu caderno linha-por-linha, mas posso dizer que será um ótimo acréscimo à biblioteca de exemplos de Quantopian. E seguindo com algos compartilhados - boa jogada.
Você pode dar uma olhada no caderno que publiquei, quantopian / posts / analysis-of-minute-bar-trading-volumes-of-the-etfs-spy-and-sh. Para visualizar como um determinado par entra e sai da cointegração, você pode fazer um enredo semelhante. A aplicação do teste estatístico 390 vezes por dia de negociação ao longo de muitos anos exigiria alguma paciência.
@ Aaron Estou correto em ler seu argumento geralmente da seguinte forma?
- No mundo real, Bonferroni é muito restritivo e o número de pares lucrativos que você perde através da correção supera a certeza estatística que você ganha.
Acho que estamos de acordo quanto ao ponto final que você faz. Acho que muitas das pessoas que fazem a análise econômica de links são simplistas e ignoram as relações potencialmente interessantes que têm maior probabilidade de conter um alfa não arbitrário.
@Grant Obrigado. Na verdade, estamos planejando expandir a biblioteca de exemplos para um currículo completo de finanças de quantificação ensinado com notebooks e algoritmos complementares. Vamos ter uma série de palestras de verão à medida que desenvolvemos mais tópicos, então fique atento a eles. Seu notebook é muito legal e eu me pergunto quão estáveis ​​são as pontuações de cointegração mesmo para pares fortemente cointegrados. Infelizmente, eu não acho que vou ter tempo para investigar isso em um futuro próximo com a produção de nossos outros cadernos de currículo. Estamos à procura de colaboradores convidados, no entanto. Se você tiver algum bloco de anotações que gostaria de ser incluído em nosso currículo com todo o crédito para o (s) autor (es), envie-o do meu jeito e veremos se ele se encaixaria em nosso conteúdo atual.
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No mundo real, Bonferroni é muito restritivo e o número de pares lucrativos que você perde através da correção supera a certeza estatística que você ganha.
Não precisamente. Sim, Bonferroni é muito restritivo no sentido de que lhe dá poucos pares, mas Bonferroni também o direciona para os pares errados.
No exemplo de um questionário com 1.000 itens dados a pacientes com câncer e pacientes não oncológicos, é provável que a maioria dos itens não tenha efeito sobre o câncer, ou pelo menos esses efeitos tão fracos e complexos que é não vale a pena usá-los para aconselhamento médico. Então, se você quer 5% de significância, você testa cada item no nível 0,005% (ou seja, você quer 3,9 desvios padrão, não apenas 1,6). Você não se importa com isso, porque qualquer efeito real forte o suficiente para importar provavelmente aparecerá com um forte significado. Se você não fez Bonferroni, você acabaria com 50 recomendações mesmo quando nenhum dos itens importasse, e um monte de conselhos inúteis.
Aliás, Bonferroni é uma correção muito conservadora, e há mais sofisticados que permitem mais itens.
Mas se você tiver 1.000 pares para testar, é provável que muitos deles tenham algum grau de previsibilidade cointegral. Mesmo se não houver previsibilidade, incluir o par extra só adiciona um pouco de ruído à sua estratégia, o que não é terrível. Além disso, você não acredita que qualquer um deles tenha uma previsibilidade tão forte que qualquer um teria percebido e descartado. Portanto, é razoável considerar todos os pares com 5% de significância ou menos e filtrá-los usando critérios econômicos ou outros não relacionados aos dados. Selecionar apenas as relações estatísticas mais fortes não é sábio.
Você pode configurá-lo em uma estrutura bayesiana se desejar consistência e precisão; ou você pode usar apenas as regras gerais ad hoc.
Apenas para os il-pair-literados que querem aprender. deve haver uma história por trás do par? Deve haver uma explicação lógica? Brinquei com pares e descobri, por exemplo, que MorganStanley e Expedia trabalham. mas por que? Ou não se quer saber o porquê.
deve haver uma história por trás do par?
Esta é realmente uma questão semântica, em vez de financeira. Se você adotasse uma abordagem estatística pura sem considerar os pares reais, acabaria com centenas ou milhares de pares, incluindo alguns sobrepostos. Então nós não a chamaríamos de uma estratégia de negociação de pares, mas de uma estratégia de equidade muito curta.
A idéia de pares de negociação é que você pode obter uma visão adicional, considerando razões específicas para a dependência entre as ações; e essa percepção pode resultar em um posicionamento mais preciso e também evitar grandes perdas quando a relação se rompe.
Relações óbvias, como duas ações de grande capitalização na mesma indústria, tendem a não ser úteis. Isso é confuso às vezes, porque alguns dos famosos pares iniciais envolviam tais pares, e eles ainda são usados ​​como exemplos na maioria dos textos. Mas muitas pessoas estão observando esses spreads muito de perto para obter as altas taxas de Sharpe que você precisa para estratégias pouco diversificadas, como a troca de pares. Deixe os Sharpes marginais para as pessoas de capital muito curto que têm muito mais posições.
Além disso, quando falamos de uma razão para a relação de pares, estamos falando tanto de um positivo - por que é difícil imaginar um mundo em que os valores dessas empresas divergir de suas proporções históricas - e um negativo Por que essas ações respondem a diferentes notícias econômicas? Assim, para duas empresas quase idênticas, a primeira pergunta é fácil, mas a segunda é difícil. Para duas empresas aparentemente não relacionadas, como a MS e a EXPE, é o contrário. Você pode dizer algo como: "Em uma boa economia, o Morgan Stanley recebe muitos negócios e as pessoas viajam muito", afirmou. mas isso é basicamente verdade em quase todas as duas empresas.
A razão dos pares clássicos foram duas empresas que responderam aos mesmos fatores econômicos básicos, como preços do petróleo ou taxas de juros ou força do dólar, mas em diferentes pontos da cadeia de fornecimento, dizem os preços do petróleo versus a receita do posto de gasolina. Um único link não é bom o suficiente, praticamente todas as empresas respondem a esses fatores. Mas você pode encontrar pares que combinem com fatores mais restritos, como a atividade de fracking no nordeste dos Estados Unidos ou a precipitação na região central da Califórnia, ou que combinem com uma série de fatores gerais. Ou você pode encontrar duas empresas que atualmente estão em empresas semelhantes, mas que, por razões históricas, estão listadas em setores diferentes. Outra situação comum é a de duas empresas envolvidas em diferentes pontos do ciclo de vida de ativos duráveis; construtoras residenciais e lojas de móveis com geografia semelhante, por exemplo.
De qualquer forma, quando você tem um motivo, você tem coisas para monitorar para ajustar sua posição; e alertá-lo se um grande deslocamento é uma grande oportunidade de negociação ou um sinal do que a relação histórica foi quebrada. Se você não tem um motivo, é melhor ter muita diversificação, o que significa que não pode pagar o trabalho de análise específico para cada par.
Você não admitiria que, se um par tem uma história, então essa história é conhecida e, portanto, não lucrativa para os comerciantes de varejo lentos para negociar? E se alguém pudesse extrair os dados e descobrir, através dos dados, histórias inesperadas de que alguém poderia pelo menos competir no espaço de troca de pares? Eu vejo seu ponto em manter um grande grupo de pares se as histórias que conectam os participantes são fracas ou inexploradas, mas ainda assim, se nós subordinados desejamos participar, por que não usaríamos tal técnica? Ou você acha que os comerciantes de varejo podem capturar e lucrar com o par de pares de casais conhecidos?
Você não admitiria que, se um par tem uma história, então essa história é conhecida e, portanto, não lucrativa para os comerciantes de varejo lentos para negociar?
Não, eu não concordaria com essa opinião. O comércio de pares tende a ser de baixa capacidade, especialmente em ações de baixa capitalização, e exige muito trabalho. Não é atraente para gerentes de ativos porque os valores de investimento e as características de risco são erráticos. É perseguido principalmente por traders profissionais de tempo integral individuais, que podem seguir uma dúzia de pares, além de algumas dezenas de outras estratégias, e traders semi-profissionais que estão dispostos a aceitar o que o mercado lhes dá e permanecer em dinheiro quando Nenhuma de suas estratégias é atraente. Há mais pares bons do que comerciantes competentes que os persigam.
Em princípio, você pode encontrar bons pares usando um filtro automatizado inteligente ou lendo e pensando. Meu sentimento geral é o primeiro é mais difícil, e se você vai fazê-lo, você vai querer fazê-lo para identificar um grande número de bons pares, em vez de dois ou três grandes pares. Nesse caso, eu diria apenas mudar para o capital próprio e perder pares. A coisa boa sobre ler e pensar é que os mais bons são preguiçosos e preferem deixar o computador fazer o trabalho. Então você está competindo com não-quants, alguns dos quais são muito bons em ler e pensar, mas estão em uma grande desvantagem para alguém com um computador que sabe um pouco de matemática.
Eu não quero parecer dogmático, qualquer um que faça o que as outras pessoas dizem não é susceptível de encontrar grande sucesso em qualquer tipo de negociação. Se você acha que pode criar um algoritmo para identificar bons pares, não há mal algum em tentar. Isso simplesmente não me parece a abordagem mais promissora.
. leva muito trabalho.
Sim. Os pares fáceis de trocar dinheiro foram feitos há muito tempo. Histórias lucrativas em ações de baixa capitalização, embora exponha um par às aberrações da menor volatilidade da empresa não? & quot; Opa, esse estoque solar acabou de perder seu contrato principal. Ou, uau, esse perfurador acabou de obter um contrato de estado inesperado. & Quot; E então a história é reescrita, ou você ou quatro páginas são arrancadas. Pode-se captar tais prelúdios para as mudanças de histórias, se alguém só assiste a uma dúzia de histórias. Mas aqui, onde procuramos evitar a exibição de histórias - sendo totalmente automatizadas, ficamos cravados por essas falhas narrativas em relacionamentos com apenas alguns pares.
Quando você diz mudar para equações longas / curtas, você parece defender o abandono da busca estatística por histórias obscuras (talvez caprichosas) em vez de uma reversão à média mais ampla - isso é verdade? Mas, se alguém tem as ferramentas, por que não criar dezenas e dezenas de comércios de pares estratificados estranhos. Claro que as histórias podem não existir. Mas, novamente, talvez você descubra 10 ou 20 que são únicos. E através de um processo de eliminar os parceiros mal pareados, você acaba com um conjunto gerenciável que é capaz de dançar com as estrelas? Este site não é nada se não um experimento enorme em mineração de dados não?
Novamente, não estou tentando legislar sobre as leis aqui, mas as duas abordagens diretas são (a) tentar encontrar alguns pares que você possa entender ou (b) esquecer os pares e tentar construir um grande portfólio de longs e shorts sem se preocupar em emparelhar estoques ou fazer pesquisas não automatizadas. Em outras palavras (a) pesquisa inteligente de nicho ou (b) mineração de dados em massa.
Tentar dividir a diferença encontrando dúzias de pares, mas não fazendo a pesquisa personalizada necessária para entender cada um deles, parece sub-ótimo.
tente encontrar alguns pares que você possa entender.
Se eu estiver lendo as coisas corretamente, por & quot; compreendo & quot; você quer dizer que deveria haver alguma história intuitiva por trás do relacionamento, suponho que haja menos risco de que o relacionamento desapareça de repente? Você está falando sobre um tipo de narrativa, & quot; A razão pela qual pensamos que isto está acontecendo, mas não pode realmente explicar com um modelo, é. & quot; ou um modelo quantitativo explicativo que fornece a história por trás do relacionamento? Digamos que eu encontre um comércio de pares baseado na ideia de que quando os consumidores compram muitos ovos, as vendas de bacon caem e vice-versa. Eu poderia inventar uma história que as pessoas só podem comer tanto no café da manhã, e deixar por isso mesmo. Eu tenho um sentimento caloroso e confuso, e se eu for um operador profissional, espero que minha administração também se sinta quente e confusa. Mas o risco é realmente diferente sem a história? A menos que eu realmente encontre um estudo relevante sobre o café da manhã comendo, ou faça um eu mesmo, então eu poderia ser iludido. E se a causa subjacente não puder ser codificada em um conjunto de regras, então não é realmente uma negociação quantitativa automatizada, certo? Como um usuário Quantopian que não faz esse tipo de coisa para ganhar a vida, eu preciso pegar um algoritmo no fundo de hedge da Quantopian, deixá-lo rodar e pegar um cheque. Não há tempo para fazer muitas análises off-line.
Há mais pares bons do que comerciantes competentes que os persigam.
soa como a terra do leite e do mel para nós, habitantes de Quantopia. Isso diria que a equipe da Quantopian deve pensar em produzir pares de candidatos para seus mais de 35.000 usuários para examinar como um monte de formigas, tentando criar histórias para um subconjunto deles (& quot; eu levarei XYZ & amp; PDQ, fazer algumas pesquisas, e ver se consigo encontrar uma "história" para apoiar o relacionamento. & Quot;).
Eu estou apenas tentando descobrir se isso pode ser reduzido a prática para o usuário de Joe Schmo Quantopian, ou se é um esforço sem esperança. Existe um caminho para a Quantopian obter centenas de pares lucrativos e escaláveis ​​que vendem algos para seu fundo de hedge de US $ 10 bilhões (lembre-se de que, segundo minha estimativa, eles precisam de milhares de algos distintos no fundo)? Ou isso é tudo um monte de blá, blá, blá?
Eu tentei a pesquisa automatizada de pares / cestas, usando as técnicas de conhecimento público, e embora eu não tenha passado por todas elas com o meu testador de nível de carrapato, as poucas que eu examinei pessoalmente foram em grande parte inútil; A suposta propagação reversa da média que a pesquisa da minha rede revelou era apenas falsa ou devida a um lance bidirecional.
No entanto, eu sei de fato que as pessoas executam portfólios de negociação de pares automatizados decentemente lucrativos. Eu entendo que isso é possível, mas a maneira que eu me aproximei foi ingênua. Talvez o método legwork seja o caminho a percorrer, surgindo teses sobre motoristas e, então, procurando portfólios que expressem as teses, com a construção da taxa de hedge real feita "rigorosamente". usando filtros de Kalman ou qualquer outra coisa.
Minha opinião é que conversar sobre troca de pares é maravilhoso, mas deve haver um foco em reduzi-lo à prática, com algum tipo de fluxo de trabalho acessível, para que um usuário Quantopian possa sentar de pijama com uma xícara de café em um dia chuvoso e, na verdade, criamos um algoritmo decente que teria a chance de entrar no fundo Q de crowdsourcing. Por exemplo, nós temos:
. tente encontrar alguns pares que você possa entender.
Talvez o método legwork seja o caminho a percorrer, surgindo teses sobre motoristas.
ESTÁ BEM. Então, qual é o fluxo de trabalho para seu usuário Q típico? Tenha em mente que isso precisa ser escalável. ele não fará nenhum bem se apenas usuários com um grau avançado e 20 anos de experiência na indústria puderem ter sucesso. Se a resposta for, "Bem, não há fluxo de trabalho. você só precisa saber & quot; então pares de negociação não serão acessíveis em Q. Temos Aaron & quot; s "leitura e pensamento" recomendação acima, mas leia o que?
Além disso, eu vi em algum lugar que existem técnicas para sintetizar pares de negociação, a partir de cestas de títulos. Isto funciona? Ou será que efetivamente terminamos com a carteira de ações de curto prazo referida por Aaron Brown acima?
O tipo de história calorosa e difusa que você menciona é inútil para investir, embora, como você diz, possa tranquilizar investidores e reguladores. O que você está procurando são covariáveis ​​para refinar sua estratégia e, mais importante, avisá-lo quando não estiver funcionando. A armadilha do quantum é que, quando sua relação quebra, ela simplesmente parece mais atraente para o seu modelo, e você vai em espiral para a desgraça.
A história dos ovos e bacon é na verdade o inverso do que você quer. Isso significa que há um consumo total fixo, então a quantidade total consumida de ambos os produtos é fixa, ou seja, eles são cointegrados negativamente. Se eles estivessem positivamente correlacionados, digamos, porque os investidores aumentaram ou diminuíram todos os alimentos do café da manhã como um grupo, você faria a negociação de pares. Você está procurando coisas que precisam estar em algum tipo de equilíbrio de longo prazo, mas em direções opostas a curto prazo. Uma história quente e difusa pode ser a construção residencial e as vendas de móveis, a curto prazo, se as pessoas economizam para adiantamentos, não estão comprando móveis e as novas famílias pobres estão vencendo com móveis antigos e com pouca mobília. Mas, a longo prazo, as casas serão mobiliadas. Isso nunca seria uma história de troca de pares porque está relacionando setores inteiros. Para explorar isso, você cria um modelo que rastreie todo o ciclo de vida e, provavelmente, envolve outros fatores, como taxas de juros e padrões demográficos e de migração familiar, além de negociar um grande número de ações.
Para manter isso em prática, aqui está uma receita de Pairs Trading for Dummies (quero dizer que respeitosamente, eu sou um grande fã dos livros For Dummies).
Execute algum tipo de tela estatística para identificar alvos de negociação de pares promissores. Não procure por significância estatística extrema, apenas algum nível moderado para filtrar o ruído como 5% ou 1%. Isso pode ajudar a limitar um membro de cada par a empresas ou regiões sobre as quais você sabe alguma coisa.
Claramente, isso é para alguém que possui habilidades de quantificação, mas também habilidades gerais de pesquisa e julgamento de negócios.
Execute algum tipo de tela estatística para identificar alvos de negociação de pares promissores. Não procure por significância estatística extrema, apenas algum nível moderado para filtrar o ruído como 5% ou 1%. Isso pode ajudar a limitar um membro de cada par a empresas ou regiões sobre as quais você sabe alguma coisa.
Parece que poderia ser produtivo para a Quantopian abrir código-fonte de algumas ferramentas eficientes para a triagem (e talvez até para o seu jogo em termos de recursos de computação). Digamos que eu seja um especialista na empresa XYZ e talvez eu possa restringir meu campo de títulos candidatos para comparação com as ações listadas na NASDAQ, das quais existem cerca de 3.000. Então, é um problema de computação O (N), não O (N ^ 2) como Delaney menciona acima para o problema geral de triagem. No entanto, gostaria de calcular as estatísticas em uma base contínua, a cada minuto de negociação em dois anos. Eu teria:
(3000 comparações / minuto) (390 minutos / dia) (252 dias / ano) (2 anos) = 589.680.000 comparações.
É algo assim viável na plataforma de pesquisa da Quantopian? Se não, como eu o escalonaria de volta para algo que realmente funcionaria em um período de tempo razoável (alguns dias no máximo), mas ainda forneceria resultados úteis?
Estou brincando com o algoritmo de Ernie Chan que você postou.
Surpreendentemente, ele falha completamente quando eu troco o par, ver o backtest anexado (eu só mudei a ordem).
Além disso, como tratar o hedge negativo (beta do OLS). Com a implementação atual, ficamos longos (curtos) em ambas as posições quando o sinal da cobertura é o mesmo que o sinal do z-score, o que você não espera da negociação em pares. Qual razão econômica pode levar a tais cointegrações?
Não sei exatamente por que está falhando quando você troca o pedido. Parece que a matemática pode não ser robusta para uma posição invertida & # 39; par. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and u_t = y_t - b * x_t, u_t is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there's a strong economic reason for this I'm not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example).
All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don't have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it's important to let the economic reasoning drive the creation of your model.
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Obrigado pela sua resposta rápida.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
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Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs.
The data is pulled from the period of Aug 2014 to Feb 2015 and is an average of each day.
(Change IYR to symbol wanted)
The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks.
Thanks Delaney. It's a great starting step for pair trading technique.
I am working on the missing piece of this strategy which is how to use Quantopian Research environment to find statistical cointegration stock/ETF pairs from entire universe or from the same sectors. After I construct good pairs, then I can use the Notebook you provided for further analysis and backtest.
Does anyone have any suggestion for me?
I have a question for those trading pairs.
How do you deal with the large processing requirements?
I coded some tests for co-integration and results per combination take roughly 1 second.
I can get this down with parallel processing and by storing data locally but a universe of 2000 stocks will still have 4000000 potential combinations.
Perhaps pointing out the obvious, but .
A pre-screening tool, or pre-screening done for you for a fee .
When I was researching this sort of thing a couple of years ago, the baskets of 3 and 4 of only a few hundred ETFs took months on my MacBook. And they were all mostly garbage, though I never actually went through them all. I probably should.
If I remember correctly, that was 1.6T combinations, or something like that.
The formula is R to the Sterling S, divided by S!
so, for 4000 stocks, it would be.
(4000 x3999)/2! or, about 8 million pairs made from the 4000 typical stocks. for 3 stocks considered together, there would be 4000 x 3999 x 3998 /3!
You can prune the possible tree pretty easily though. I believe most stocks behave as if they really were ETFs (at the market neutral way of looking at it only) and can be represented by a group of other stocks, that move with their same fundamentals. You only have to know what sectors they move with, and then check for pairs against this.
So, for example, with HLF, it moves with consumer, several currencies, emerging markets, and a few others. It is hard to separate out exactly as emerging markets also move with currency, so which is which becomes the question.
For two typical tech stocks that appear to be very similar, it may well be the case that their main difference is which currencies they move with. So, for most of the time, they may appear co-integrated, but then, when there is a difference in currencies that affects one a lot, and not so much the other, they then move apart.
I was working on an algorithm to determine the underlying components, (so to speak) that collectively make each stock behave with the same logic as if it was a multi-sector ETF. (where the underlying stocks are a mystery to be solved) I have most of it done, and I believe I have enough done to prove it does work this way, but I lost my real time quote stream a few months ago, and so stopped working on it.
since my algorithm would need to consider up to 15 underlying components to solve this problem, it would be 4000 x 3999 x3998 . 3985/15! So, I have to trim it. The link I posted a few messages above shows some of the results of this work, where I first determine the possible stocks to consider, for each symbol.
It is my belief that the market is essentially swamped out with pairs trading, and this is why it works so mathematically perfect for each stock to behave as if it is an ETF.
There is certainly a high computational cost to looking at all possible pairs. However, there is a tradeoff to this approach, as you put yourself at a high risk for multiple comparisons bias. Please see earlier in this thread for a fairly complete discussion of this issue. Regardless of which method you use to select pairs, you'll want to do some additional validation using the notebook and then use the algorithms in this thread to try backtesting a strategy.
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Indeed, Aaron Brown's advice is gold.
What is "multiple comparisons bias"? I'm lazy and don't feel like sifting through this rather extensive discussion thread.
I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour $10's of millions into a single pair). Is there any evidence? In other words, why is Quantopian promoting this?
This is one of the best threads on the site.
It scales; you can trade hundreds of pairs.
Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5% cutoff and 1 below a 1% cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n^2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won't work, you need to be a bit more sophisticated.
And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
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There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50% of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7% of the actual price, 90% of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news.
It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers; given enough samples you will always find something to fit.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are "friends of friends". It's a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies.
That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them.
Legal. Yeah, pretty similar. The DAG though was used specifically to find the networked graph. Those trees might embody the same thing, not sure. But I'd guess the idea is approximate.
Why would anyone want to pairs trade when trading a Minimum Spanning Tree or correlated network graph of stocks is so much safer and easier? I've built dozens of pairs strategies and the directionality of the pair always broke the model. And all pairs I ever tested all went directional at some point -- beyond the account's ability to Martingale down.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I can't release any specific data on this. I can say that there's a lag between when we update product features/try to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We'd love more large universe strategies right now and I'm trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline.
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
Totally reasonable. We don't release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there's a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I'm working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
I share Simon's sentiment. I've continued to participate in the contests, but the idea of spending tens (hundreds?) of hours trying to come up with an uber algo that will compete with the big dogs sounds like a lot of work, with a very uncertain pay-off (it's not even clear that you are still working on the hedge fund. any substantive news?). The pipeline thingy has a bit of a learning curve, so I haven't taken that on yet (the fact that lots of obscure modules need to be imported is a red flag). That said, if there were good working examples that could be tweaked, I might give it a go.
What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline.
Why don't you get all of the Q eggheads together for 1 week and see if you can come up with a long-short algo that would be Q hedge-fundable, and publish it (and better yet, actually fund it). Not only would this provide an existence proof, but you should also gain some insight into the workflow and the person-hours to accomplish the task.
Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I'm sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It's tricky because we do want to publish algorithms that are 95% of the way done, so that users can take the last 5% and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you're maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18, then looking at the algorithm.
I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren't consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don't have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run.
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I start to implement pair trading backtesting in research environment instead of IDE. The main reason is to automatic run multiple pairs performance analysis before I jump into IDE for full backtest. Another reason for this work is to do further analysis for returns from many pairs.
I am wondering where I can find the example of backtesting in research environment to start with. Any comment is very appreciated.
In your research environment there should be a 'Tutorials and Documentation' pasta. Inside the folder should be a notebook with the title 'Tutorial (Advanced) - Backtesting with Zipline'. Make a copy of that and let me know if that's enough to get you started.
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May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2015.
Hope it can be rescued b/c it shows good potential.
The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you'd want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it's an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated.
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Could you post a tutorial on calibrating an Ornstein Uhlenbeck process for mean reverting series residuals?
We've added a lecture on this to our queue. No idea when we might currently get to it, but it's on there.
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Ages ago I posted, perhaps as anonymole, that a "pair" needn't be made of only two securities. In fact, the whole "we only allow low beta strats" mantra is pretty much an argument that all strategies should be a variation of a pairs strat. That is, over all, a market neutral position is best.
Taking this further however, and applying a more formal model to the pairs strategy (that the security set have a "story" attached to it) I wonder if the two halves of the pair would do better as independent baskets of securities. That if one approached a pairs strategy with the mind to match up two behaviorally opposed baskets of securities that instead of trying to search all pair combinations looking for all the super-great-marvelous attributes a pair should have, that instead, one determine the two sides of the pair coin and fill each side with the most appropriately identified securities -- for each side.
A simplistic model might be described thusly:
Equities which cycle up in the spring/summer and down in the fall/winter would be bundled together and set against equities which cycle oppositely (down in the summer, up in the winter).
No doubt there are more interesting or undiscovered cycles that exist. My point is that rather than identify securities that yin and yang, one discover technical, or macro, or fundamental classifications which zig when the other zags. Then find securities which fit each of those baskets of behavior.
This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I'd say it's worth research. You'd still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm.
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I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time.
To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others.
I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong.
What I believe this shows is that instead of things "returning to the mean" they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.)
How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn't know what causes them to move until after the fact.
(the reduction in influence is 1/1.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note,
Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan? For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don't know how to do that in fact I can't understand what the numbers as positions mean! If somebody can guide me I'm really appreciated.
Not entirely sure I'm understanding your thesis but it seems that you've created an expression that models the returns of a specific stock from it's sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some news/sentiment data sets to see if you can find any anomalies.
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That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times.
I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above).
I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.)
These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2015.
There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds.
For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.)
Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, "That was subjective."
I don't think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients.
Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture? In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
There's an updated notebook, algorithm, and video available on the lecture series page.
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And as a response to pandasaurus' question, which I unfortunately just saw, we have removed the ratio as it was a typo in the lecture.
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Greetings Quantopian Community,
I was at the NYC Event on Pairs Trading, and the current example algorithm is deprecated, such that one cannot deploy it in live trading. With this fix, users can now deploy the algorithm in live trading. The fix is hosted as a pull request on github--thanks.
Muito obrigado. Could you please submit your PR to the following repo? It's where we store lectures and examples. Doesn't quite fit in the current form of zipline.
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Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
Obrigado! Delaney. I am finishing my graduation thesis these days, Your work may help me a lot.
That's great to hear, Dzi. Hope it goes well!
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I have question in regards to high frequency pairs trading using bid/ask price. One thing that I noticed is during an entry signal if I'm supposed to go long in one and short the other, the Long position that I enter would be using the ask price and this ask price normally is higher than the bid price, so when my exit signals to exit, my bid price that I close my position at will often cause me to loose than make money. What are some of the ways to prevent this from happening or what are some strategies that goes hand in hand with trading high frequently with pairs strategy. Further, how are limit orders used with the bid/ask price.
If you need to make the spread in order for the strategy to be profitable, then you are squarely competing with high-frequency market makers, and it's a whole different ball game. You are unlikely to win. If you have control over the specific order types you send, you could attempt to use mid-point pegs or something, but as soon as you admit any sort of limit orders where execution is not immediate, you now need to be concerned about being exposed unhedged, which is something that you'll need to backtest. (not easy either). What some people do is try and rest or peg an order for the less liquid leg, and attempt to save some of the cost of the wider spread (though again, these days, you'll probably just get adversely selected for no net gain), and then as soon as that fills, you aggressively execute the hedge leg across the narrower spread.
How does one use both bid and ask z score in high frequency trading? For simplicity, I can understand using z score, but when it comes to using both bid and ask price z score, I have trouble picturing how it is used.
Simon's right, mid-frequency strategies generally should be fairly robust to bid-ask spreads. If they're not the edge is probably too small to be consistently profitable. For high frequency trading you do have to consider the bid and ask in many different ways, as your trading will be very sensitive to movements in both. How exactly you use the data would depend on your model.
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You can imagine that the spread is a synthetic asset. For instance, X = 1L -1S so a single unit of X is long one unit of L and short one unit of S. If you need to buy one unit of X immediately, you will buy at the ask of L and sell at the bid of S. If you need to sell one unit of X, you will sell at the bid of L and buy at the ask of S.
You can then easily calculate the bid and ask for X, you have just two "z-scores" to deal with. Then, if you like, you can delay buying until the X_ask_zscore < threshold, and delay selling until the X_bid_zscore > exit_threshold.
Espero que isto ajude.
I had a chance to see this notebook before and I would recommend it to everyone here. Lots of amazing info can be found inside.
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Hey Simon. thanks for that last post. I've been thinking through the logic behind that, but I do have some questions. Hope you don't mind explaining or expanding on it a little. 1) If I understood you correctly you mean X being the spread between a pair? in other words one unit of X immediately to be traded immediately, I would think that you will buy at the ask of X rather than L to be immediate wouldn't you? One problem that I would encounter by buying one unit of X at the ask price of L would be that the ask price of L may not be the lowest ask price of X and therefore may cause me to still queue to purchase the unit of X or not even fill. Can you say a little more in regards to this?
2) Further, there is one concept that I'm having a hard time to understand. Let's say that my Z score > entry threshold of +2. I would short L by one unit by selling one unit of L at the bid price of L and go long one unit of Y at the ask price of Y. Assuming hedge ratio is 1 and all. When my Z score < exit threshold of say 0.2. I would then exit my short and long position of the pair. The issue that I would encounter assuming no fees and all is that I would loose money during these trades. I'm having a hard time understanding why that would be if my Z score returned to or close to mean. Is the reason behind this due to the fact that the volatility of the bid/ask price may not be high enough to allow the difference in the entry and exit bid/ask spread price at the start and end of the transaction to pull far enough to earn money?
Please take a look at the last part of the page for this link that shows the true correlations, which are arrived at by saying "from the point of view of a pairs trader, how correlated are these tickers."
If you know how to subtract out the part of the market that floats all boats, to be left only with the information pertaining to neutral, there are extreme correlations. XLK is the ticker used in the example, but there are a thousand I could have used. When you know how to subtract out all but the neutral information, the market becomes completely different in how it appears.
Scroll to the very bottom of the article and look at the two tables with correlation information. These numbers are this way because there is so much interest in pairs trading that it tends to swamp things out. It is even more pronounced in Europe.
1) I think you are getting a bit confused; X is not a real thing, it's a synthetic asset formed by the basket of L and S. X has a price to buy and a price to sell which you calculate from the bids and asks of the components. If you cross the spread, generally, you trade immediately in small enough size. You only have uncertainty about fills if you try to earn the spread. That gets much more difficult.
2) Maybe. If your trades are not making money, I mean, that's a big problem. I can't answer why they are not making money. It could be transaction costs like the bid/ask spreads, you should analyze the volatility of your baskets as a function of the bid/ask spreads you have to pay. If you have to cross four 5-cent spreads to try and capture a spread mean-reversion of 2 cents, well yeah you are going to have problems. A bigger problem I found was that mean reversion happens one of two ways; either the asset reverts to the mean, or the mean converges with the asset (assuming you are constantly recomputing the mean, which seems to be common practice). In both cases your z-score goes back to zero, but only in the first case do you make any money.
@daniel I read your article, the correlations at the end, are those of prices, or returns ?
Thanks for clearing that up for me. The idea of using synthetic assets is relatively new to me. I went and researched it a little and noticed that it is often used to capture streams of cash flow. I'm currently trying to perform residual pairs trading with Chinese Future Contracts. As I research it for the use of Futures, I don’t really find much articles or explanations. Is it applicable to Futures?
At the same time, I'm relatively new at this and trying to go through the lectures and stuff to learn. When you say I should analyze the volatility of my baskets as a function of the bid/ask spreads. Do you know where I can find a lecture that discuss this further? Sorry to ask some fundamental questions. One thing I notice in my data is that the bid/ask spread is really small and by small the it is just a spread of one tick of the futures contract; while the Volume for that tick is also small just around 80 or less contracts for either bid or ask.
The correlations are about prices, but just a subset.
(I have edited this down, as compared to what you probably have in email. Please don't copy anything from the email onto the board.)
James - maybe? You need pairs/baskets with enough variance to profitably trade the mean reversion. There tends to be a spectrum; structurally correlated assets (like ETF vs their component baskets) are perfect to trade, so perfect, that everyone does it and therefore the deviations are probably less than the spread. Then there's really shitty pairs which you find doing brute force analysis of the stock market. These have lots of variance, but they probably don't converge, and/or the relationship is totally spurious. Read closely Aaron Brown's posts on this thread. You want something in the middle.
Danial - I am not sure how useful correlations of prices of any kind are ? They are bound to be super high.
By itself I don't believe there is any one thing that is useful for a neutral strategy.
My approach is to look at the market as being represented by several hundred core waveform, and similar to the idea of Fourier Transform, you can use these fundamental waveform to create the 4000 heaviest played stocks. So, basically everything I believe about the market is based on the idea of correlations, as this is what I used as one of the first steps to find those wave forms. (which are not easy to find.)
Consider if you have Tickers AAA and BBB, and they are two similar stocks.
AAA might have as its composite the waves A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, and BBB may have D, E, F, G, H, I, J, K, L.
During the times that there is little to no activity in the components A, B, C, K, L then the two tickers would be nearly perfectly correlated. But if suddenly component A had news (for example), then the perfect correlations would no longer hold, since stock BBB does not have an A component waveform..
If you apply the above to the idea of mean reversion, then you can see what I believe the mean reversion strategy is actually about.
In my opinion the best way to play a neutral strategy would be to devise a portfolio that is about the underlying fundamental wave components..
And in the interest of completeness, I will mention that in the above examples, waves A, B, C, etc are also made of composite waves, (and those composites . ) as the market is self referencing. The several hundred are at the bottom of the self referencing, and are something that exists in theory, that I believe I could "easily" find, but have not spent the time and energy to do so as of this date.
I also believe that if I had data for all the major markets of the world and was able to deduce the underlying component waves for those instruments that are heavily played by the collectively speaking, multi-trillion dollar funds, that the sum of these waves would (except for inflation) most of these times sum to be zero.
Some researchers generate the log price series of two equities with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data. For equities X and Y, they run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Any reason they use log price series instead?
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Guia para negociação de pares.
A negociação de pares é uma estratégia de negociação neutra de mercado que corresponde a uma posição comprada com uma posição vendida em um par de instrumentos altamente correlacionados, como duas ações, fundos negociados em bolsa (ETFs), moedas, commodities ou opções. Os operadores de pares aguardam a fraqueza na correlação e, em seguida, perdem tempo com o sub-performer, ao mesmo tempo que vendem em curto, o super-performer, fechando as posições à medida que o relacionamento retorna às normas estatísticas.
O lucro da estratégia é derivado da diferença na mudança de preço entre os dois instrumentos, e não da direção que cada um move. Portanto, um lucro pode ser realizado se a posição longa subir mais do que a curta, ou a posição curta cair mais do que a longa (em uma situação perfeita, a posição longa sobe e a posição curta cai, mas isso não é um requisito para fazendo um lucro). É possível para os comerciantes de pares lucrarem durante uma variedade de condições de mercado, incluindo períodos em que o mercado sobe, desce ou de lado - e durante períodos de baixa ou alta volatilidade. (Veja também: 4 fatores que moldam as tendências do mercado.)

Pair trading strategy algorithm

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How to back test pairs trading strategies in R.
I am trying to learn about pairs trading strategy and I am using this pseudo code for writing my R programme.
I am currently using Systematic Investor Toolbox (SIT) for backtesting using technical analysis but I dont know how to do backtest pair trading strategies using SIT.
The current problem is how to simulate buying and selling of pairs in SIT. If SIT cant do pairs trading strategy back testing then how should I perform pairs trading strategy especially entering and exiting. What logic should I use?
After searching a while I know that we can make a backtester from scratch using PerformanceAnalytics ; but before back testing we have to create signal and return values. Below is a sample code.
In the above code creating signal is easy but for pairs trading what logic should I use for creating signals and return for that signals?

Par Estratégia de Negociação e Backtesting usando Quantstrat.
Um recente Webinar Apresentação de Marco Nicolas Dibo.
Este webinar perspicaz sobre negociação de pares e dados de sourcing abrange os fundamentos da estratégia de negociação de pares, seguidos de dois exemplos. No primeiro exemplo, Marco cobre a estratégia de negociação de pares para diferentes ações negociadas na mesma bolsa, e no segundo exemplo, Marco ilustrou a estratégia de pares para diferentes futuros de commodities negociados em diferentes bolsas. Marco também detalha as diferentes fontes de dados, incluindo o Quandl, que pode ser usado para criar estratégias de negociação.
Este artigo é o projeto final submetido pelo autor como parte de seu curso no Executive Program em Algorithmic Trading (EPAT) da QuantInsti. Confira nossa página de projetos e veja o que nossos alunos estão construindo.
Marco passou sua carreira como comerciante e gerente de portfólio, com um foco particular nos mercados de ações e derivativos. Ele é especialista em finanças quantitativas e negociação algorítmica e atualmente atua como chefe da Quantitative Trading Desk e vice-presidente da Argentina Valores SA Marco também é co-fundador e CEO da Quanticko Trading SA, uma empresa dedicada ao desenvolvimento de estratégias de negociação de alta frequência e software de negociação. Marco é bacharel em Economia e mestre em Finanças pela Universidade de San Andrés.
Introdução.
Uma das minhas aulas favoritas durante a EPAT foi a arbitragem estatística, então a estratégia de negociação em pares pareceu uma boa ideia para mim. Minha estratégia desencadeia novas ordens quando a relação par dos preços das ações diverge da média. Mas, para trabalhar, primeiro temos que testar o par a ser cointegrado. Se o coeficiente par é cointegrado, a razão é reversão-média e quanto maior a dispersão de sua média, maior a probabilidade de reversão, o que torna o comércio mais atraente. Eu escolhi o seguinte par de ações:
A idéia é a seguinte: Se encontrarmos duas ações correlacionadas (elas correspondem ao mesmo setor), e a proporção de pares divergir de um certo limite, nós encurtaremos o estoque que é caro e compraremos aquele que é barato. Uma vez que eles convergem para a média, fechamos as posições e lucramos com a reversão.
Lógica de Estratégia de Negociação.
A lógica é simples. O algoritmo calcula a pontuação Z diária para cada par de ações. O escore Z é o número de desvios padrão que a relação do par divergiu da média:
Onde R é a razão de preço de ambos os estoques, μ é a média da razão e σ é o desvio padrão da relação de preço.
Uma vez que a pontuação Z está fora de um certo limite, preenchemos a primeira condição necessária para enviar um pedido.
Mas o algoritmo também deve atender a uma segunda condição: calcula o teste de Dickey Fuller aumentado para o par de estoques. Mais especificamente, obtém o valor p do teste. Em seguida, compara-o com um nível de significância definido (alfa) e, se o valor p for menor que o alfa, isso significa que as séries de razão de preço são estacionárias e a segunda condição é atendida. Se ambas as condições forem atendidas, o algoritmo compra o perdedor e vende o vencedor. As regras de saída se aplicam em um determinado limite de pontuação Z. Para a otimização da estratégia, as variáveis ​​que usei foram as seguintes:
Limites de entrada do Z-Score Limites de saída do Z-Score Segunda condição (cointegração) Verdadeiro ou Falso.
Detalhes do código e Backtest no exemplo:
O período in-sample para o backtesting foi de 01-01-2009 a 31-12-2012. O escore Z foi calculado usando os seguintes parâmetros:
Média móvel do índice de preço: 20 dias Desvio padrão do índice de preço: 20 dias Janela de teste do ADF: 60 dias Capital inicial = 100.000 USD Quantidades de compra / venda de spread = 3000.
Quando encurtarmos o spread, estamos vendendo "C & # 8221; e comprando & # 8220; BAC & # 8221; e quando compramos o spread, estamos fazendo o oposto. Eu usei biblioteca quantstrat [1] para backtesting a estratégia. Vamos mergulhar no código:
Como mencionado anteriormente, usarei a biblioteca quantsrat para otimizar minha estratégia. Para usar a quantstrat, primeiro precisamos definir e inicializar instrumentos, estratégia, portfólio, conta e ordens:
Então, calculamos e adicionamos à estratégia nossos dois indicadores para a estratégia:
& # 8211; Teste ADF (Verdadeiro ou Falso)
No gráfico a seguir, podemos ver a evolução do escore Z durante o período e os valores possíveis para o limiar, onde a razão reverte para a média e os valores extremos. Eu defino algumas linhas no limiar da pontuação Z +/- 2, onde parece haver uma reversão da proporção do par. Este valor do z-score significa que a relação do par é +/- desvios-padrão da sua média.
Agora, definimos nossas variáveis ​​de otimização:
Como podemos ver em nosso resumo, existem 2 indicadores, 7 sinais e 3 regras definidas em nossa estratégia. Agora podemos executar o backtest, verificar as transações e o desempenho da nossa estratégia.
A otimização foi feita com os seguintes valores para as variáveis:
Do backtest na amostra, obtivemos os seguintes resultados:
Desta tabela podemos obter os valores das variáveis ​​que otimizam a estratégia. À primeira vista parece que há 3 candidatos (caso 4, caso 6 e caso 8). Se compararmos entre os casos 6 e 8 chegamos à conclusão de que o caso 8 é o melhor, pois tem um índice de Sharpe anualizado maior e lucro para rebaixamento máximo, uma porcentagem maior de negócios positivos, um patrimônio final maior e com o mesmo número de comércios. Então agora ficamos com apenas 2 candidatos: 4 e 8. Se nós apenas estivéssemos verificando o que tem o maior índice anualizado de Sharpe, preferiríamos o caso 4. O caso 8 também não leva em conta que a série deve ser cointegrado, e caso 4, portanto, isso seria outra vantagem para o caso 4. Mas se levarmos em conta o número de transações, o lucro para o rebaixamento máximo, o patrimônio final, a porcentagem de negócios positivos e o fato de que diferença na relação de Sharpe não é uma grande diferença, nós definitivamente selecionaremos o caso 8 como nosso melhor candidato.
Fora do Backtest de Amostra:
Agora que otimizamos a estratégia e obtivemos os valores ideais para os parâmetros, podemos executar uma amostra da blacktest e ver como a estratégia funciona. O período fora da amostra para o teste de retorno vai de 01-01-2013 a 31-12-2015 e os valores otimizados para os limites e regras foram os seguintes:
Limite de Compra do Z-Score = -2 Limite de Venda do Z-Score = 2 Limite de Saída Longo do Z-Score = -1 Limite de Saída Curto do Z-Score = 1 Teste do ADF = Falso.
O gráfico a seguir mostra as diferentes transações, a equidade final e os resultados de redução para nossa estratégia:
Da tabela abaixo podemos ver que os resultados do backtest out of sample não são tão bons quanto os que obtivemos do backtest in sample.
O índice de Sharpe anualizado ainda é positivo, mas menor do que o 3,52 obtido anteriormente. O lucro para o rebaixamento máximo é bem pior do que o 4,23, mas o rebaixamento máximo diminuiu de 16327 para 8641. Nossa estratégia oferece um retorno acumulado de 16,04% e um retorno anualizado de 5,08% durante os três anos em que foi implementado.
Conclusão.
A ideia quando comecei o Programa Executivo em negociação algorítmica era aprender como modelar uma estratégia de negociação quantitativa, fazer o backtest e depois otimizá-la. Graças aos meus professores e ao pessoal da QuantInsti, sinto que o objetivo foi alcançado. Tudo no curso foi excelente e recomendaria a todos os interessados ​​em aprender negociação algorítmica.
Próximos passos.
Para entender as estatísticas por trás do Pair Trading, Correlation e Cointegration, dê uma olhada no nosso post aqui. Aprenda a aplicação da reversão à média e otimize os parâmetros de negociação usando este modelo Excel para download.
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