Хэштег #финансовыемодели | Тинькофф Инвестиции Пульс

Войти

###Введение в парную торговлю: Основная философия парной торговли 📌(Часть №2) Нормальное распределение спреда: Остаток (или результирующий спред) должен в идеале следовать нормальному распределению. Это позволяет применять анализ стандартного отклонения: примерно 68% наблюдений должны находиться в пределах ±1 стандартного отклонения от среднего, только ~5% выходят за пределы ±2 стандартных отклонений. Экстремальные отклонения сигнализируют о высоковероятных возможностях mean reversion. Стандартизация Z-score: Z-score преобразует спред в единицы стандартного отклонения, позволяя сравнивать разные пары с разной волатильностью. Z-score +2 означает, что спред находится на 2 стандартных отклонения выше среднего - экстремальное условие, предполагающее неминуемое возвращение к среднему. Выявление торговых пар Качественный скрининг: Активы в одной отрасли или компонент индекса в паре со своим родительским индексом являются естественными кандидатами благодаря внутренней операционной связи. Количественный скрининг (основной метод): Рассчитайте коэффициенты корреляции во всей вселенной активов Выявите пары с высокой корреляцией (типично |корреляция| > 0,7) Проверьте стабильность корреляции по разным временным окнам (например, ретроспектива 30 дней vs. 150 дней), чтобы убедиться, что связь является действительной, а не ложной. Критическая проверка стационарности Что такое стационарность: Стационарный спред колеблется вокруг фиксированного среднего значения без бесконечного тренда или взрыва. Это существенно; без mean reversion, весь тезис парной торговли рушится. Тестирование на стационарность: Визуальный анализ: Постройте график спреда во времени и подтвердите mean-reverting колебания вокруг постоянного значения Расширенный тест Дики-Фуллера: Формальный статистический тест (доступен в Python, R и другом ПО, но требует сложных расчетов в Excel) определяет, является ли спред действительно стационарным Финансовые временные ряды редко сохраняют стационарные взаимосвязи на длительных периодах, поэтому стационарность часто сохраняется только в более коротких окнах. Продолжение следует

😎###Введение в парную торговлю: Основная философия парной торговли (Часть №1) Фундамент статистического арбитража: Парная торговля работает на принципе, что два коррелированных актива периодически расходятся от исторической связи, но в конечном итоге вернутся к среднему значению. В отличие от традиционного ценового арбитража требующего поиска точных ценовых несоответствий (чрезвычайно сложно на современных рынках) парная торговля использует статистические взаимосвязи с более высокой вероятностью прибыли. Фундаментальное преимущество: При одновременной торговле парой одна позиция выступает хеджем для другой. Если вы длинны по одному активу и коротки по его коррелированной паре, убытки на одной стороне могут быть компенсированы прибылями на другой, снижая направленный рыночный риск при захвате edge на mean reversion. Ключевые статистические концепции Коэффициент корреляции: Варьируется от -1 (идеальная отрицательная корреляция) до +1 (идеальная положительная корреляция), измеряя линейную связь между доходностью двух активов. Критическое ограничение: коэффициент корреляции Пирсона обнаруживает только линейные связи. Корреляция близкая к нулю не обязательно означает, что активы не связаны — они могут следовать квадратичной зависимости, которую коэффициент не может обнаружить. Важные замечания по корреляции: Путаница с причинностью: Высокая корреляция между двумя переменными не означает, что одна вызывает другую (классический пример с кофе и раком в презентации иллюстрирует эту ошибку) Нетранзитивность: Если A коррелирует с B, а B коррелирует с C, это не гарантирует корреляцию между A и C Динамический характер: Корреляция меняется со временем и чувствительна к используемому историческому окну данных Линейная регрессия и оценка бета: Парное соотношение (бета) представляет, сколько единиц одного актива должно быть торговано против другого. Используя регрессию наименьших квадратов на исторических данных, определяются бета (наклон) и альфа (пересечение, представляющие среднее значение спреда). P-значение и индикаторы статистической значимости указывают, надежны ли оценённые параметры или это просто статистические артефакты.