Stat forex

Stat arb forex
Obter através da App Store Leia esta publicação em nosso aplicativo!
A arbitragem estatística em FX é possível?
Você conhece quaisquer documentos que considerem a troca de pares (ou arbitragem estatística) em divisas? Não consegui encontrar nenhum. Perguntei esta questão em vários fóruns e não obtive resposta. Assim, acho que esta estratégia de negociação é inaplicável devido às propriedades dos mercados cambiais ou a outras razões fundamentais. No entanto, não é óbvio para mim quais são esses motivos.
Fatih Yilmaz, anteriormente do Bank of America (atualmente BlueGold), tem uma peça chamada "Imaginal Spreads and Pairs Trading" exatamente sobre esse tópico, se você consegue encontrá-lo (não consegui encontrar uma cópia na internet pública), publicado originalmente 17 de abril de 2009. Ele escreve:
Os profissionais acadêmicos e da indústria geralmente se concentram nos aspectos das séries temporais dos mercados cambiais. Este é principalmente o resultado de um número limitado de moedas negociadas. A maioria dos mercados para moedas emergentes está longe de fricções ignoráveis. Portanto, se alguém estiver confinado aos mercados cambiais do G10, considerando que os choques para o USD normalmente contam mais de 50% das variações no G10 (ver Figura 1), não é necessário muito espaço para habilidades de seleção transversal ou estratégias de mercado neutro. A negociação de pares é uma estratégia de mercado neutro (ou neutro em USD) e pode capturar diferentes oportunidades nos mercados de moeda do G10 do ponto de vista estatístico. Além disso, dado que a estratégia vende vencedores e compra perdedores, é provável que seja baixo ou negativamente correlacionado com a maioria dos modelos direcionais tradicionais (como a estratégia de momentum).
Nosso foco nesta nota é testar a estratégia de negociação de pares nos mercados de moeda do G10. O nosso conjunto de dados monetários é mensal (dados de fim de mês obtidos da Reuters e DataStream) e usamos as taxas do mercado monetário de curto prazo para cálculos de carry (obtidos da DataStream). Nosso conjunto de dados é de 1973-2009. Nós tomamos o USD como a moeda do numéraire e formamos 36 pares possíveis usando os cruzamentos de 9 USD. Nosso algoritmo de combinação de pares e estratégia de negociação é descrito abaixo:
Os retornos excessivos, os índices Sharpe e as estatísticas de precisão direcional geralmente indicam resultados promissores. Em particular, à medida que aumentamos o nível de desalinhamento do limite para sinais comerciais, todas as estatísticas de desempenho tendem a melhorar. De um modo geral, os níveis de desalinhamento em torno de 1,5-2,0 desvios-padrão tendem a produzir consistentemente bons resultados.
Os Ratios de Sharpe a que se refere são cerca de 0,7-0,8 para um período de espera de 3 milhões.
Os resultados apresentados nesta nota devem ser considerados exploratórios. No entanto, o primeiro conjunto de resultados parece ser encorajador por várias razões. As estatísticas de desempenho são relativamente atraentes e robustas para uma estratégia G10 ativa. Especialmente considerando que a estratégia é USD neutra e o horizonte de previsão é superior a 25 anos. Além disso, a estratégia é contrária e concentra-se em trades de valor relativo. Portanto, é provável que produza rendimentos baixos correlacionados aos modelos tradicionais de moeda direcional. Se tomarmos os resultados apresentados nesta nota pelo valor nominal, então devemos fazer uma pergunta importante: por que estamos sendo pagos? Os custos de transação neste estudo não são relevantes, dado que usamos dados mensais. Os riscos de falência e liquidez e restrições de vendas curtas geralmente podem ser ignorados para os mercados cambiais do G10. Seria interessante analisar a correlação dos retornos da estratégia de pares com ciclos de mercado de ativos macroeconômicos e relacionados (ou seja, prêmios de risco variáveis ​​no tempo para ciclos). Em seu estudo, Goetzmann et. al. (2006) argumentam que a estratégia de pares pode ser gratificante devido ao fator comum (oculto ou latente) como principal motor de ações que analisam. Existe sempre o risco de ser arbitrado; No entanto, a estratégia parece produzir resultados relativamente robustos mesmo na última década (quando a atividade do hedge fund aumentou significativamente). Outras possibilidades podem ser que a estratégia pode ser gratificante por impulsionar os mercados para o equilíbrio através de negociações de arbitragem. Dado que a estratégia é neutra em termos de mercado e depende de negócios de valor relativo, existe também o risco de perder grandes movimentos de mercado com essa estratégia a partir de um ponto de vista de alocação de modelo. De qualquer forma, em nossa opinião, a compreensão das características fundamentais de risco e recompensa de tal estratégia é importante e requer análise adicional nesse contexto.
Isenção de responsabilidade: eu não sei nada sobre o comércio FX, além do que eu ouvi algo sobre o efeito de "A primeira regra da negociação FX é que você não troca FX. A segunda regra." Você sabe como vai.
Não estou na macroeconomia, mas tenho a impressão de que o benchmark para modelos FX é uma caminhada aleatória. Isto é dizer que os fundamentos não têm nada a dizer sobre FX em qualquer coisa em um horizonte curto, o que, penso, é considerado quatro anos. Eu acho que o que complicou uma grande parte da pesquisa aqui é dados limitados em regimes de taxas de câmbio flutuantes, pequenas intervenções políticas e raras intervenções políticas enormes.
Eu acho que a Stock e a Watson possuem os melhores modelos de taxas de câmbio recentes. Esses documentos não discutirão comércio, mas podem ser pensativos em como você olha o problema.
JASA 2002, Journal of Business & amp; Estatísticas econômicas 2002 (desculpe, não foi possível encontrar o link).
HTH (alguém com conhecimento prático terá que tocar com a forma de implementar :))
Todo comércio FX é fundamentalmente um comércio de pares. por exemplo. EUR / USD é um comércio de pares em euros vs. dólares.
Dado este "emparelhamento" fundamental, falar sobre pares de negociação em pares de divisas torna-se, bem, redundante.
Você pode estar interessado em negociar usando correlações entre citações diferentes - então é como uma teoria de seleção ótima para um portfólio usual. A única diferença está no modelo de cotações FX (enquanto na otimização de carteiras são usados ​​modelos de estoque) - esse modelo também procuro e não consegue avisar nada no momento.

A cozinha de pesquisa.
Rory Winston.
Pós-navegação.
Arbitragem Estatística II: Modelos simples de Arbitragem FX.
No contexto dos mercados de câmbio, existem várias condições simples de não arbitragem, que, se violadas fora das condições de fronteira impostas pelos custos de transação, devem fornecer ao arbitragor um lucro teórico quando as condições do mercado convergem para a normalidade teórica.
A detecção de condições de arbitragem nos mercados FX requer acesso a dados de ticks de alta freqüência, pois as oportunidades de arbitragem geralmente são de curta duração. Várias condições de ineficiência do mercado existem nos mercados FX. Além das estratégias básicas delineadas nas seções a seguir, podem existir outras oportunidades transitórias, se o comerciante ou o sistema comercial puderem detectar e agir com rapidez suficiente.
Possivelmente, a condição de fronteira de não arbitragem mais conhecida em moeda estrangeira é a condição de paridade de juros coberta. A condição de paridade de interesse coberta é expressa como:
que especifica que não deve ser possível obter um retorno positivo ao emprestar ativos domésticos em $ \ (r_d \) para emprestar no exterior em \ (r_f \) enquanto cobre o risco de taxa de câmbio através de um contrato a termo \ (F_t \) de igual maturidade .
Contabilizando os custos de transação, temos os seguintes relacionamentos sem arbitragem:
Por exemplo, a primeira condição afirma que o custo do empréstimo de moeda nacional na taxa de solicitação (\ (1 + r_d ^ a \)) deve ser pelo menos igual ao custo de conversão dessa moeda em moeda estrangeira (\ (\ frac \ )) na taxa de previsão predominante \ (S ^ a \) (supondo que a cotação instantânea \ (S ^ a \) represente o custo de uma unidade de moeda nacional em termos de moeda estrangeira), investida em \ (1 + r_f ^ b \), e finalmente convertidos de volta para a moeda doméstica através de um comércio à frente na taxa de solicitação (\ (F ^ a \)). Se esta condição for violada, podemos realizar arbitragem de ida e volta convertendo, investindo e reconfigurando no final do prazo de investimento. As violações persistentes desta condição são a base para o comércio de carry rugindo, em particular entre moedas como o iene japonês e as moedas de maior rendimento, como o dólar da Nova Zelândia e o Euro.
Uma forma reduzida de eficiência do mercado FX é a arbitragem triangular, que é a relação geométrica entre três pares de moedas. A arbitragem triangular é definida em duas formas, arbitragem antecipada e arbitragem reversa. Essas relações são definidas abaixo.
Com preços bidirecionais de alta freqüência, podemos calcular simultaneamente a presença de arbitragem direta e reversa.
Um exemplo ilustrativo segue: se tivermos os seguintes preços teóricos teóricos: \ (\ left (\ frac \ right) = 90/110 \), \ (\ left (\ frac \ right) = 1.5 / 1.8 \) e \ (\ left (\ frac \ right) = 150/200 \). Pelo princípio da arbitragem triangular, a taxa teórica de dois sentidos para JPY / GBP deve ser \ (135/180 \). Por isso, podemos ver que o JPY está sobrevalorizado em relação ao GBP. Podemos aproveitar esta desigualdade da seguinte forma, assumindo que nosso patrimônio teórico é de 1 USD:
Pague 1 USD e receba 90 JPY; Vender 90 JPY.
e receber \ (\ left (\ frac \ right) \) GBP; Pague \ (\ left (\ frac \ right) \) GBP e receba \ (\ left (\ frac \ right) \ times \) 1,5 USD = 1,32 USD.
Podemos ver que a arbitragem triangular reversa pode detectar uma oportunidade de venda (ou seja, a moeda de oferta está sobrevalorizada), enquanto a arbitragem triangular em frente pode detectar uma oportunidade de compra (a moeda de compra está subvalorizada).
A lista de moedas candidatas poderia ser estendida, e a condição de arbitragem poderia ser representada de forma elegante por uma estrutura de dados chamada gráfico direcionado. Isso envolveria a criação de uma matriz de adjacência \ (R \), na qual um elemento \ (R_ \) contém uma medida que representa o custo de transferência entre a moeda \ (i \) e a moeda \ (j \).
Estimativa do risco de posição.
Ao executar um comércio de arbitragem, existem alguns elementos de risco. Um comércio de arbitragem normalmente envolverá várias pernas que devem ser executadas simultaneamente e ao preço especificado para que o comércio seja bem-sucedido. Como a maior parte das negociações de arbitragem capitalizam os pequenos erros de avaliação dos valores dos ativos e dependem de grandes volumes de negociação para obter lucros significativos, mesmo um menor movimento no preço de execução pode ser desastroso. Portanto, um algoritmo de negociação deve permitir tanto custos de negociação quanto deslizamento, normalmente adicionando uma margem à relação de rentabilidade. O principal risco na manutenção de uma posição FX está relacionado à redução do preço e, portanto, à variação da moeda que mantemos.

Implementando Pairs Trading / Arbitragem Estatística Estratégia Nos Mercados FX: Trabalho do Projeto EPAT.
Este artigo é o projeto final apresentado pelo autor como parte de seu curso em Programa Executivo em Negociação Algorítmica (EPAT ™) na QuantInsti. Verifique a página dos Projetos e veja o que os nossos alunos estão construindo.
Sobre o autor.
Harish Maranani fez seu Bacharelado em Tecnologia em Engenharia de Eletrônica e Comunicação da Acharya Nagarjuna University, MBA Finance da Staffordshire University (Reino Unido), Certificado em Finanças Quantitativas (CQF) e Mestrado em Finanças Matemáticas e Computacionais pelo New Jersey Institute of Technology, Newark, EUA. Harish foi inscrito no 27º Lote do EPAT ™, e este relatório é parte de seu trabalho de projeto final.
Objetivo: implementar estratégia de negociação de pares / arbitragem estatística em moedas.
Pares escolhidos: EURINR, USDINR, GBPINR, AUDINR, CADINR, JPYINR.
Período: 2018/4/21 a 2018/5/22.
Critérios de seleção de par para mercados FX:
Os dados da série temporal para os pares de moedas acima escolhidos são importados de quandl. O teste de co-integração é realizado em todas as possíveis combinações de pares, a saber. EURINR-USDINR, EURINR-GBPINR, etc. Selecionando pares co-integrados cujo valor t-static é inferior a 5% de valor crítico de -2,8. Cortando os pares que atendem às condições de co-integração para análise posterior. Para testar ainda mais a confirmação da co-integração, o teste CADF é realizado nos pares cortados da piscina. A pontuação Z é calculada para cada combinação de pares selecionada e a estratégia é aplicada. Lucro / perda, curva de equidade, redução máxima, são calculados / tabulados / plotados. Considere dois pares de moedas EUR / INR e USD / INR. Aqui as moedas de base são EUR e USD, respectivamente, e a contra moeda é INR.
Para encontrar os pares de moedas que são co-integrados, é realizado um teste preliminar através de coint (x, y) de statsmodels. tsa. stattools e seus respectivos pvalues, tstatic são traçados abaixo. Os valores t-estáticos que são exibidos abaixo são aqueles que passaram o teste de co-integração. ou seja, os valores t-estáticos menores do que o valor crítico de 5% de -2,86.
Abaixo está a lista de pares cujos valores T-estáticos são inferiores ao valor crítico de 5% de -2,86:
Abaixo está o enredo de p-valores dos pares co-integrados:
Antes de rejeitar hipóteses nulas para confirmar que os preços são reversíveis, devemos realizar o teste Co-Integrated Augmented Dickey-Fuller (CADF) para confirmar o mesmo para os pares cortados acima de todo o conjunto de moedas. Abaixo estão os resultados e as parcelas.
Devemos considerar os 4 pares co-integrados com base em Valores T-Static para teste CADF.
A seguir estão os 4 pares Co-integrados:
EURINR / USDINR.
SÉRIE DE TEMPO PARCELAS DE EURINR / USDINR.
A partir do gráfico acima, é visivelmente evidente que os preços são co-integrados, no entanto, para confirmar estatisticamente o mesmo, o conjunto de testes / procedimentos abaixo são implementados.
Criando um gráfico de dispersão dos preços, para ver o relacionamento é amplamente linear.
Dado o gráfico residual acima, é relativamente estacionário.
Resultados de teste aumentados aumentados Dickey-Fuller.
O teste de coeficiente de reforço aumentado Dickey-Fuller (CADF), determina a relação hedge ótima, realizando uma regressão linear em relação à série de duas séries e, em seguida, examina a estacionaridade sob a combinação linear.
Implementar em python dá o seguinte resultado:
Dado os resultados acima, o t-static é -3,04 inferior a 5% do valor crítico de -2,8, podemos rejeitar a hipótese nula e podemos confirmar que os preços são reversíveis.
GBPINR / CADINR.
Abaixo estão as séries temporais, dispersão e parcelas residuais de GBPINR / CADINR.
Dado os resultados acima, o t-static é -3,36 menor que 5% de valor crítico de -2,8, podemos rejeitar a hipótese nula e podemos confirmar que os preços são reversíveis.
USDINR / CADINR.
Dado os resultados acima, o t-static para ser -2,93 menor que 5% do valor crítico de -2,8, podemos rejeitar a hipótese nula e podemos confirmar que os preços são reversíveis.
USDINR / AUDINR.
Abaixo estão os resultados do teste CADF:
Com o valor t-estático de -3,25 menor do que o valor crítico de 5% de -2,86, podemos rejeitar a hipótese nula e podemos confirmar que o par está co-integrando.
Agora que encontramos os pares co-integrados na forma de pares a seguir com valores t-estáticos:
O próximo passo seria calcular o escore Z do índice de preços para a média móvel de 30 dias e o desvio padrão de 30 dias:
Calculando os índices de preços e criando uma nova proporção de coluna nos quadros de dados (df, df1, df2, df4) dos pares de moedas acima, respectivamente.
Abaixo está o instantâneo dos quadros de dados:
Cálculo da pontuação Z do índice de preços para a janela de 30 dias da média móvel e desvio padrão:
Abaixo estão as parcelas dos escores z para os pares co-integrados acima com seus respectivos índices de preços:
A partir dos gráficos acima de Z-Score dos pares selecionados, Z-score exibe um comportamento de reversão médio dentro de 2 desvios padrão.
Construindo uma Estratégia de Negociação:
Quando a pontuação z toca +2 curta o par e feche a posição quando retorna para +1 Quando o z-score toca -2 long o par e fecha a posição quando retorna para -1. Apenas uma posição é realizada em uma única instância de tempo.
Plotando a curva de equidade com o capital inicial de 100 INR dividido igualmente entre 4 pares.
Com capital inicial de 100 INR, o patrimônio líquido terminou em 114,05.
O lucro acumulado é de 14% sem alavancagem. Com 10 vezes alavancagem (ideal para negociação FX), os lucros podem ser vistos em 140%. Abaixo estão as métricas de desempenho importantes da estratégia.
O gráfico acima mostra os pontos de retirada máximos marcados com pontos vermelhos e o valor é adicionado na tabela acima.
Instruções para Implementação.
Execute o notebook IPython chamado harish_stat_arb. ipynb para a confirmação de resultados e gráficos. Outra opção é executar o script python harish_quantinsti_final_project_code. py em qualquer IDE python para confirmar os resultados e o gráfico. Use o código abaixo para exportar o quadro de dados final para um arquivo do Excel.
Conclusão.
Embora a estratégia tenha gerado retornos de 140% ao longo do período de atraso de 2 anos, os seguintes fatores devem ser considerados para avaliar um desempenho mais preciso da estratégia.
O modelo ignorou o deslizamento e as comissões. O modelo ignorou o spread de oferta e solicitação ao comprar ordens de compra ou venda.
Bibliografia.
Conferência de arbitragem estatística Quantinsti, Nitesh Khandelwal. Pairs Trading, Ganapathy Vidyamurthy, Wiley Finance. Negociação Algorítmica bem-sucedida, Michael Halls-Moore.
Leia sobre outras estratégias neste artigo sobre paradigmas de estratégia de negociação algorítmica. Se você também quiser saber mais sobre Algorithmic Trading, então clique aqui.
Posts Relacionados:
2 pensamentos sobre "Implementando Pairs Trading / Arbitragem Estatística Estratégia em Mercados FX: Trabalho de Projeto EPAT"
14 de dezembro de 2017.
Como posso baixar o Código do Projeto Python para o acima?
15 de dezembro de 2017.
O código para este trabalho de projeto é propriedade do autor deste post e atualmente, não estamos autorizados a compartilhá-lo.
Voltaremos a você uma vez que possamos compartilhar o código com você.

Stat arb forex
Ative e comercialize várias carteiras simultaneamente.
Atribua estratégias de negociação personalizadas par-por-par.
Dynamicamente filtre pares de portfólio para excluir da negociação aqueles que falham perfis estatísticos definidos pelo usuário.
Recursos do Agendador.
Planejar varreduras periódicas de que produzem listas de pares altamente focadas para avaliação final.
Teste múltiplas estratégias em um único emprego - os resultados obtêm a estratégia ideal por par.
Otimização da força bruta dos parâmetros beta para os métodos DESP e Kalman.
Conexão direta ao Interactive Brokers & # 038; MT4.
Conecte o ArbMaker a uma conta Interactive Brokers ou Metatrader4 para negociação de ações semi ou totalmente automática.
Execute vários feeds de conta MT4 simultaneamente e teste cruzando um conjunto mais amplo de símbolos FX.
Pairs trading back tester features.
Teste de classe de ativos cruzados: ações versus futuro, futuros versus forex, etc.
Back test equity com a opção de comercializá-los como Contratos de Diferença via Interactive Brokers.
Avance, teste fora da amostra.
Pairs trading scanner & # 038; recursos de análise.
Digitalização de fim de dia e intra-dia em múltiplas resoluções e comprimentos de observação de qualquer grupo escolhido pelo usuário dentro e entre geografias, setores e indústrias e classe de ativos.
Pode ser executado no IQFeed, MT4 (incluindo várias fontes MT4), Yahoo !, dados do Google e Bloomberg.
O que ArbMaker faz?
"A premissa de negociação de pares foi extremamente simples: encontrar um par de ações que exibam comportamento de preço histórico semelhante. Quando os preços dos estoques divergem, apostem na convergência subsequente. Cegantemente, lindamente simples. E extremamente lucrativo ".
A ArbMaker assume esta premissa e fornece as ferramentas necessárias para explorá-la com ações não só, mas com divisas e futuros também - ou qualquer combinação dessas três classes de ativos. Aqui está um guia da metodologia subjacente do software.
A versão diferente do ArbMaker é descrita aqui e nós encorajamos você a demo o software. Todos os nossos contratos de assinatura mensais possuem uma versão gratuita de 30 dias.
Boletins informativos.
Publicamos um boletim informativo gratuito e premium. O ArbMaker Premium Newsletter é projetado para fornecer conteúdo de valor agregado para comerciantes de pares e vem com uma versão gratuita de 30 dias! Detalhes completos aqui.
Nosso arquivo de boletim gratuito está aqui. Uma seleção dele está abaixo;

Stat arb forex
Contribuição dos comerciantes de Forex: a busca pelo Santo Graal continua e o "StatArb" pode ser o Forex.
& ldquo; Incentivos trabalho & rdquo; é uma verdade que a maioria de nós descobre no início de nossas carreiras comerciais, mas não é mais óbvio em qualquer setor de nossa economia do que em nossos mercados comerciais. A quantidade de energia intelectual e recursos dedicados a encontrar o próximo & ldquo; segredo & rdquo; A correlação em ações, commodities ou moedas é evidência contínua e confirmação deste extrato. Modelos matemáticos complexos continuamente procuram preços imperfeitos em nossos mercados porque a oportunidade de arbitragem, embora fugaz, pode gerar grandes recompensas no morcego de uma cílios.