Како израчунати коинтеграцију помоћу Амиброкера и Питхона

Kako izračunati procenat bez upotrebe kalkulatora (Јули 2019).

Anonim

Коинтеграција се користи у Статистичкој Арбитражби како би се пронашао најбољи пар акција (пар трговања) да би се дуго у једном залиху и кратко (конкурентски вршњаци) још један за генерирање повратка. Статистичка арбитража (СтатАрб) се бави средишњом преокретом, тражећи одступања у ширењу и очекујући значајну преокрету од ширења.

Дакле, шта је проблем са корелацијом?
Често људи користе корелацију у трговини парама да би идентификовали високе корелиране парове и онда очекују средњу обрту од ширења. Али, погледајте следећи пример где су Кс и И случајне временске серије података који се дивергирају и оба се крећу у истом правцу и веома корелирају. Али, да ли мислите да можемо да направимо пар трговања на врху, тамо где нема никаквих преокрета између распростирања?

Шта је ко-интеграција

Ко-интеграција помаже у идентификовању најбољих парних парова где се ширење може вратити на средњу вриједност. Ко-интеграција тражи стационарни пар гдје је средство ширења фиксирано. Кад год се ширење одступа од средине, он ствара прилику за трговање, а ширење ће се можда вратити на средњу вредност.

Дозволите ми да објасним забавним примером који објашњава ко-интеграцију на бољи начин. "Пијан човек шета по путу, заједно са својим псећим везом и везаном са руком пијанице. Када је човек пијан и од њега се очекује да хода насумично, а очекује се да ће и ланчани пси ходати насумично (претпоставити мало мало штене?). Максимално растојање између њих може бити дужина конопа који држи конопац и увијек је фиксиран. Кад год се растојање / размак између Пијаног човека и пса приближава максималној удаљености, можемо очекивати средњу промену удаљеност до средине. "Једноставно речено, пијани човек и пас су обоје интегрисани.

Ако су две дионице у великој корелацији онда ће се истовремено и оба стати у истом правцу већину времена, међутим величина потеза није позната и ширење може наставити да се повећава све док то може, као што је приказано у претходном примеру. Међутим, коинтеграција тражи средњу промену у растојању / растојању и ширења се могу заменити. Повећани Дицки Фуллер тест се генерално користи да идентификује са одређеним нивоом поузданости да ли је ширење између две акције или временских серија стационарно и коинтегрисано или не.

Повећани Дицкеи-Фуллер (АДФ) тест

Повећани Дицки Фуллер тест је тест хипотезе да сигнал садржи коријен јединице, желимо да одбацимо ову хипотезу. Тест даје пВалуе, што је нижи овај број, можемо бити сигурнији да смо пронашли стационарни сигнал. пВалуе мање од 0, 5 се сматра добром средином враћања парова. Неки експерти чак траже вриједности пВалуес мање од 0, 1. пВалуе изнад 0, 1 вероватно ће бити не-статинални и трговање таквим парским парама није препоручљиво.

На слици изнад се види Цоинтегратион и Цоррелатион Дасхбоард између Сун Пхарма и Ципла Футурес од децембра 2014. до датума који показује вриједност П-0.05 (високо ко-интегрирана), а такођер високо корелирана (0.834) и можда најбољи пар за тражење дугорочних знатна реверсија у ширењу.

Други пример показује графиконе Инфи и ТЦС Хоурли Футуре са високом ко-интеграцијом (0, 05) и високом корелацијом (0, 843), а можда и најбољим паром да тражи краткорочну средњу обрнутост у ширењу.

Рачунање ко-интеграције у Амиброкеру

Пошто је ко-интеграција статистички модел релативно је тешко кодирати у АФЛ програмском језику, ми се ослањамо на Амиброкер са Питхон ЦОМ сервером и статистички рачунарски питхон пакети попут нумпи (за руковање низовима), Пандас (за обраду података о временским серијама) и статсмодели ( да уради тестирање АДФ-а) где су блиске матрице два парфема прешле из Амиброкера а Цоинтеграција је израчуната од стране питхона и враћа се назад у Амиброкер.

Ако нисте сигурни како да инсталирате и конфигуришете питхон и њене статистичке пакете као што су нумпи, статсмоделс, пандас онда идите кроз видео туториал овде који објашњава како инсталирати питхон библиотеку зиплине - пакет за бацктестинг из нуле

Кораци у Амиброкеру

1) Преузмите ЦоИнтегратион-АФЛ Сет и Унзип ит
2) Копирајте датотеку цоинт.пи у \ питхон2.7 \ бин \ фолдер. И извршите датотеку помоћу наредбе питхон цоинт.пи у командном промпту као што је приказано испод

3) Копирајте датотеку ПиЦоинт.афл и залепите датотеку у \ Амиброкер \ Формулас \ Басиц Цхартс Фолдер
4) Отворите нову празну графику и примените ПиЦоинт.афл на њега. Сада кликните десним тастером миша преко графикона и изаберите параметре и унесите два симбола за која желите да израчунате ко-интеграцију. Требали бисте бити у могућности да видите вредности корелације (22 периода) и ко-интеграције приказане на контролној табли коју можете користити за вашу даљу анализу статистичке арбитраже (Паир Традинг).

Напомена: Ко-интеграција се израчунава на основу података видљивих података приказаних у графиконима. Ако користите зумирање / Унзоом или Промена временског оквира, можете завршити са вриједношћу ко-интеграције, израчунатом само за визуелно приказану цијену на екрану.