Gekko Quant - Kwantitatiewe Trading

Trading Strategie VWAP Mean Reversion Hierdie strategie gaan die volume geweegde gemiddelde prys (VWAP) gebruik as 'n aanduiding te wees beteken weergawe terug na VWAP handel. Geannualiseerde Sharpe Ratio (Rf = 0%) is 0,9016936. Hierdie pos is 'n reaksie op gekkoquant / 2012/07/29 / handel-strategie-SP-vwap-tendens te volg / waar daar 'n fout in die kode wat aandui dat VWAP wasnt terugkeer (dit didnt goed sit met my, of 'n paar van was die mense wat kommentaar). Soos altyd dont neem my woord vir enigiets, backtest die strategie jouself. Een van die gevare van die gebruik van R of Matlab is dat sy maklik vir vorentoe vooroordeel te glip in jou kode. Daar is biblioteke soos Quantstrat vir R wat beskerm teen hierdie, maar Ive het niks gekry verskriklik stadig uit te voer. Alle voorwaardes nagegaan aan die einde, en die handel gehou vir een dag van die noue As prys / vwap & gt; uLim gaan kort As prys / vwap & lt; lLim gaan lank Hoë waarskynlikheid kredietspreidings die gebruik van lineêre regressie krommes Ek het afgekom op hierdie video reeks oor die naweek, 'n opsie handelaar bespreek hoe hy handel dryf kredietspreidings (kyk veral vir gemiddelde terugkeer). Die meeste van julle sal vertroud wees met Bollinger bands as 'n algemene gemiddelde terugkeer strategie wees, in wese jy die bewegende gemiddelde en beweeg standaardafwyking van die voorraad te neem. Jy kan uitdruk dan op jou grafiek die bewegende gemiddelde en 'n boonste en onderste groep (bewegende gemiddelde +/- N * standaardafwykings). Daar word aanvaar dat die prys sal terugkeer na die bewegende gemiddelde vandaar enige prys skuif na die bands is 'n goeie beginpunt. 'N algemene probleem met hierdie strategie is dat die bewegende gemiddelde is 'n sloerende aanwyser en is dikwels baie stadig tot die prysbewegings te spoor as 'n lang Terugblik tydperk gebruik word. Video 1 bied 'n tegniek genoem 8220, lineêre regressie curves8221; oor 10 minute in. Lineêre regressie krommes poog om die probleem van die bewegende gemiddelde wat traag om die prys op te spoor op te los. Lineêre regressie-kromme vs Eenvoudige bewegende gemiddelde Kyk hoe styf die blou lineêre regressie kurwe volg die noue prys, sy aansienlik vinniger te draai identifiseer in die mark waar as die eenvoudige bewegende gemiddelde het aansienlike navolgingsfout. Die MSE geneem kan word om die digtheid te kwantifiseer. Hoe om die lineêre regressie kurwe te bereken: In hierdie voorbeeld het jy 100 sluitingstyd pryse vir jou gegee voorraad. Bar 1 is die oudste prys, bar 100 is die mees onlangse prys. Ons sal 'n 20day regressie gebruik. 1. Neem pryse 1-20 en trek die lyn van beste passing deur hulle 2. Aan die einde van jou beste passing lyn (so bar 20), trek 'n bietjie sirkel 3. Neem pryse 2-21 en trek die lyn van beste passing deur hulle 4. Aan die einde van jou beste passing lyn (so bar 21) trek 'n bietjie sirkel 5. Herhaal Tot bar 100 6. Sluit al jou klein sirkels, dit is jou lineêre regressie kurwe So in 'n neutedop wat jy net aan te sluit by die eindes van 'n rollende lineêre regressie. Trading Strategie S038; P VWAP Trend Volg (oop karretjie) UPDATE: Die uitsonderlike opbrengste gesien in hierdie strategie was as gevolg van 'n 2 dag kyk vorentoe vooroordeel in die sein (en dan die daaropvolgende handel rigting), dit wil sê wanneer opbrengste is bereken vir dag T die handel sein gebruik was eintlik van dag T + 2. Beide die sein en handel dataframe het die korrekte datums vir elke sein / ambagte egter wanneer indexRet * handel gebeur dan handel behandel as ongedateerde vektore (wat 2 elemente korter as indeks ret) vandaar die 2 dagskof. Die moraal van hierdie storie is om dataframes saamsmelt voor te vermenigvuldig! Dankie vir almal wat kommentaar gelewer oor hierdie, 'n reggemaak pos is om te volg! oorspronklike Pos Hierdie strategie gaan die volume geweegde gemiddelde prys (VWAP) gebruik as 'n aanduiding van die rigting van die huidige tendens te bepaal en handel dieselfde rigting as die tendens. Geannualiseerde Sharpe Ratio (Rf = 0%) is 8,510472. Alle voorwaardes nagegaan aan die einde, en die handel gehou vir een dag van die noue As prys / vwap & gt; uLim gaan lank As prys / vwap & lt; lLim kort gaan Aanvanklik het ek gedink dat die prys gemiddelde terug te keer na VWAP (dit kan sien in 'n hoë freq data) maar dit didnt lyk die geval met EOD data wees sou wees. Vir so 'n eenvoudige strategie Im verbaas dat die Sharpe-verhouding so hoog (verdag hoog). Die kode is doubletripple nagegaan om te sien of enige vorentoe vooroordeel het gegly in, maar ek havent gevlekte enigiets. Trading Strategie Volatiliteit drahandel Hierdie strategie gaan om te kyk na 'n Vega neutrale wisselvalligheid dra handel strategie. Twee verskillende termynkontrak sal verhandel, die VXX en VXZ. Hierdie kontrakte is aan die rol termynkontrak op die SP 500 Vix indeks, die VXX is 'n kort termyn toekoms en die VXZ is 'n medium termyn toekoms. Geannualiseerde Sharpe Ratio (Rf = 0%) is 1,759449. Die strategie is baie eenvoudig, die reëls is: As VXX / VXZ & gt; 1 dan in backwardation dit te doen 'n omgekeerde drahandel (koop VXX, verkoop VXZ) As VXX / VXZ & lt; 1 dan doen 'n drahandel (verkoop VXX, koop VXZ) As die wisselvalligheid lokoprys nie die geval is verandering, dan is onttrek die koste van voer. As gevolg van die koop en verkoop (of andersom) die kort tot middel termyn termynmark die blootstelling Vega verskans. In die script bogenoemde twee reëls het effens verander, 'n effense geneutraliseer word bygevoeg / afgetrek van die verhouding. In wese wil ons diep in contango sone of diep in backwardation sone voor ons handel te wees, as naby aan die flip punt was dan hoef handel. Afdeling 1: Afgelaai die data, en bereken die Oop vir terugkeer na aan mekaar. Hierdie strategie sal kyk vir inskrywing op die oop en uitgang aan die einde. Afdeling 2: agteruitgang die daaglikse opbrengs van VXX met VXZ om die heining verhouding te bereken Artikel 3: Genereer die backwardation / contango sein Artikel 4: Simuleer die handel Artikel 5: Ontleed die prestasie Statistiese Arbitrage Korrelasie vs cointe gratie Wat is statistiese arbitrage (stat ARB)? Die uitgangspunt van statistiese arbitrage, stat ARB vir 'n kort, is dat daar 'n statisties mispricing tussen 'n stel van sekuriteite wat ons sien te ontgin. Tipies van 'n strategie vereis gaan lank 'n stel van aandele en kort nog. StatArb ontstaan ​​uit pare handel waar 'n mens lank gaan n voorraad en 'n kort sy mededinger as 'n heining, in pare handel die doel is om 'n voorraad wat gaan sy eweknieë presteer kies. StatArb is alles oor beteken terugkeer, in wese jy sê dat die verspreiding tussen enige twee aandele konstante moet wees (of stadig veranderende regdeur tyd), enige afwykings van die verspreiding bied 'n handel geleentheid sedert in StatArb ons glo dat die verspreiding is gemiddeld terugkeer. In teenstelling met die naam statistiese arbitrage is nie oor die maak van risiko vry geld (deterministiese arbitrage is risiko gratis). Watter tipe aandele maak goeie pare? Die beste aandele om te gebruik in StatArb is dié waar daar 'n fundamentele rede om te glo dat die verspreiding is gemiddeld terugkeer / skryfbehoeftes. Tipies beteken dit dat die aandele is in dieselfde sektor mark of selfs beter dieselfde maatskappy (sommige maatskappye het 'n en B-aandele met 'n ander stemreg of handel op verskillende ruil)! 'N Paar voorbeelde van fundamenteel soortgelyke pare sou wees Koninklike Nederlandse Shell A vs aandele Koninklike Nederlandse Shell B, Goldman Sachs vs JP Morgan, Apple vs ARM (hul chip verskaffer), ARM vs ARM ADR, sommige kruis groepe sektor kan ook werk soos gouddelwery vs goudprys. 'N swak voorbeeld sou Royal Bank of Scotland vs Tesco sedert hul besighede is heeltemal anders / hoef impak mekaar. Wat is die wiskundige definisie van 'n goeie paar? By te kom met 'n goeie basiese voorraad paring jy volgende behoefte om 'n wiskundige toets vir die bepaling van as sy 'n goeie paar het. Die mees algemene toets is om te kyk vir co-integrasie (en. wikipedia / wiki / co-integrasie) as dit sou impliseer dat die paar is 'n stilstaande paar (die verspreiding is vaste) en vandaar statisties dit beteken terugkeer. Wanneer die toets vir co-integrasie 'n Pvalue (en. wikipedia / wiki / P-waarde) hipotese toets uitgevoer word, sodat ons kan 'n vlak van vertroue in die paar uit te druk om gemiddelde terugkeer. Wat is die verskil tussen korrelasie en co-integrasie? Wanneer praat oor statisitical arbitrage baie mense kry dikwels verwar tussen korrelasie en co-integrasie. Korrelasie As twee aandele dan gekorreleer as voorraad A het 'n upday dan sal voorraad B 'n upday het Co-integrasie As twee aandele dan is gecoïntegreerd is dit moontlik om 'n stilstaande paar van sommige lineêre kombinasie van voorraad A en B te vorm Een van die beste verduidelikings van co-integrasie is soos volg: " 'n Man laat 'n kroeg huis toe gaan met sy hond, die man dronk en gaan op 'n ewekansige loop, die hond gaan ook op 'n ewekansige loop. Hulle benader 'n besige pad en die man sit sy hond op leiband, die man en die hond is nou gecoïntegreerd. Hulle kan albei gaan oor ewekansige vlakke, maar die maksimum afstand wat hulle kan wegbeweeg van mekaar vas maw lengte van die lood ". So in wese die afstand / verspreiding tussen die man en sy hond is gerus, ook daarop uit die storie dat die man en hond is nog steeds op 'n ewekansige loop, daar is niks om te sê as hul bewegings gekorreleer of uncorrelated. With gekorreleer aandele hulle sal beweeg in dieselfde rigting meeste van die tyd egter die grootte van die beweeg is onbekend, dit beteken dat as jy die verspreiding tussen twee aandele handel dan die verspreiding kan aanhou groei en groei toon geen tekens van gemiddelde terugkeer. Dit is in die kontrak te cointe gratie waar ons sê die verspreiding "vas" is en dat indien die verspreiding afwyk van die "vaststelling" dan sal dit beteken open. Kom verken cointe gratie paar meer: Vergelyking vir Meetkundige Brown-beweging 7Bt% 2BT% 7D% 20% 3D% 20A_% 7Bt% 7D% 2 miljard% 28% 5Cmu_% 7ba% 7DT% 2C% 5Csigma_% 7ba% 7D% 5Csqrt% 7BT% 7D% 29bg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% waar A staan ​​vir die prys van voorraad A 5CDelta% 20A% 20% 3D% 20N% 28% 5Cmu_% 7ba% 7D% 5CDelta% 20T% 2C% 5Csigma_% 7ba% 7D% 5Csqrt% 7B% 5CDelta% 20T% 7D% 29bg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% 5CDelta% 20A% 20% 3D% 20% 5Cmu_% 7ba% 7D% 5CDelta% 20T% 2 miljard% 280% 2C% 5Csigma_% 7ba% 7D% 5Csqrt% 7B% 5CDelta% 20T% 7D% 29bg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% 7Bt% 7D% 5B% 5CDelta% 20A% 5D% 20% 3D% 20% 5Cmu_% 7ba% 7Dbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% Van die geometriese Brown se beweging vergelyking kan ons sien dat die verwagte verandering in 'n verloop van tyd 28E_% 7Bt% 7D% 5B% 5CDelta% 20A% 5D% 29bg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% is 5Cmu_% 7ba% 7Dbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/%, met ander woorde 'n nie stilstaande veronderstelling 5Cmu_% 7ba% 7Dbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1" /% isnt nul). Ons wil 'n gecoïntegreerd / stilstaande paar te vind. Vergelyking vir gaan lank voorraad A en kort N baie Stock B 3DA-nBbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% 5CDelta% 20Spread% 3D% 5CDelta% 20A-N% 5CDelta% 20Bbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% 5CDelta% 20Spread% 3D% 5Cmu_% 7ba% 7D% 5CDelta% 20T% 2 miljard% 280% 2C% 5Csigma_% 7ba% 7D% 5Csqrt% 7B% 5CDelta% 20T% 7D% 29-N% 5Cmu_% 7Bb% 7D% 5CDelta% 20T-NN% 280% 2C% 5Csigma_% 7Bb% 7D% 5Csqrt% 7B% 5CDelta% 20T% 7D% 29bg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% 7Bt% 7D% 5B% 5CDelta% 20Spread% 5D% 3DE_% 7Bt% 7D% 5B% 5CDelta% 20A-N% 5CDelta% 20B% 5D% 20% 3D% 20% 5Cmu_% 7ba% 7D-N% 5Cmu_% 7Bb% 7Dbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% Die opstel van 3D% 5Cfrac% 7B% 5Cmu_% 7ba% 7D% 7D% 7B% 5Cmu_% 7Bb% 7D% 7Dbg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 "/% 7Bt% 7D% 5B% 5CDelta% 20Spread% 5D% 3DE_% 7Bt% 7D% 5B% 5CDelta% 20A-N% 5CDelta% 20B% 5D% 20% 3D% 20% 5Cmu_% 7ba% 7D-% 5Cfrac% 7B% 5Cmu_ % 7ba% 7D% 5Cmu_% 7Bb% 7D% 7D% 7B% 5Cmu_% 7Bb% 7D% 7D% 3D% 5Cmu_% 7ba% 7D-% 5Cmu_% 7ba% 7D% 3D0bg = FFFFFF038; FG = 000000038; s = 1 " /% Vandaar is stilstaande die veronderstelling dat die heining verhouding, bly konstant. Voorbeeld van gekorreleer aandele. Let op die verspreiding blaas Voorbeeld van gecoïntegreerd aandele: Let op die verspreiding lyk ossillasie Handel strategieë vir die blog ontgin, Nuus 038; Twitter Sentiment (Paper) Ek het net oorkant die papier en wou dit hier dokument vir iets om terug te en toets kom vir myself, hopelik sal jy dit so interessant as wat ek gedoen het vind. Die metode bestaan ​​uit vier Parameters: Hoe sentiment analise Tydperk baie dae van vorige sentiment data te gebruik? Holding Tydperk Hoe lank na 'n handelsmerk vir hou? Markkapitalisasie Doen kleinkapitalisasie en grootkapitalisasie reageer dieselfde? Hoe diversi fi kasie baie aandele te hê in die portefeulje? Elkeen van die handel model parameters is ook ontleed en die gevolge daarvan verduidelik. Die papier skets 'n mark neutrale sentiment gebaseer handel algoritme wat terug is getoets oor 'n tydperk van vyf jaar (2005-2009) en produseer 'n besonder indrukwekkende opbrengste byna 40% in sekere jaar, afhangende van die opset. Wat ek hou van die meeste van die papier is dat die bate te handel is gekies op grond van 'n vaste kriteria (bv is dit in die top N mees ekstreme gevoelens), die stop positiewe vooroordeel effekte waardeur die skrywer kon net teenwoordig winsgewende scenario / cherry pick die resultate. Die sentiment is gebaseer op die ontleding van die nuus poste, blog boodskappe en tweets. Sedert Twitter net tot stand gekom het in 2009 die skrywers het net die helfte van 'n jaar se Twitter data te analiseer. Die goeie resultate in hierdie vraestel is behaal sonder Twitter data met behulp van normale nuus en blog bronne. Die papier wys dat corpus grootte sake, met behulp van blogs kan 'n goedkoper manier om 'n korpus te versamel (skraap baie RSS), terwyl met Twitter is daar beperkings op watter data wat jy kan kry vir gratis (volle data feeds begin by $ 3500 per maand wees. ). Handel strategieë vir die blog ontgin, Nuus 038; Twitter Sentiment (Paper) Ek het net oorkant die papier en wou dit hier dokument vir iets om terug te en toets kom vir myself, hopelik sal jy dit so interessant as wat ek gedoen het vind. Die metode bestaan ​​uit vier Parameters: Hoe sentiment analise Tydperk baie dae van vorige sentiment data te gebruik? Holding Tydperk Hoe lank na 'n handelsmerk vir hou? Markkapitalisasie Doen kleinkapitalisasie en grootkapitalisasie reageer dieselfde? Hoe diversi fi kasie baie aandele te hê in die portefeulje? Elkeen van die handel model parameters is ook ontleed en die gevolge daarvan verduidelik. Die papier skets 'n mark neutrale sentiment gebaseer handel algoritme wat terug is getoets oor 'n tydperk van vyf jaar (2005-2009) en produseer 'n besonder indrukwekkende opbrengste byna 40% in sekere jaar, afhangende van die opset. Wat ek hou van die meeste van die papier is dat die bate te handel is gekies op grond van 'n vaste kriteria (bv is dit in die top N mees ekstreme gevoelens), die stop positiewe vooroordeel effekte waardeur die skrywer kon net teenwoordig winsgewende scenario / cherry pick die resultate. Die sentiment is gebaseer op die ontleding van die nuus poste, blog boodskappe en tweets. Sedert Twitter net tot stand gekom het in 2009 die skrywers het net die helfte van 'n jaar se Twitter data te analiseer. Die goeie resultate in hierdie vraestel is behaal sonder Twitter data met behulp van normale nuus en blog bronne. Die papier wys dat corpus grootte sake, met behulp van blogs kan 'n goedkoper manier om 'n korpus te versamel (skraap baie RSS), terwyl met Twitter is daar beperkings op watter data wat jy kan kry vir gratis (volle data feeds begin by $ 3500 per maand wees. ). Twitter Trading 038; sentiment analise 'N Standaard idee in gedrags - ekonomie is dat emosies speel 'n groot rol in besluitneming en diep beïnvloed 'n agente gedrag. Hierdie lyn van logika toegepas kan word om die aandelemark, prysbewegings is 'n funksie van die emosies van die agente in die mark. In 2011 'n papier deur Johan Bollen, Huina Mao, Xiaojun Zeng genoem 8220, Twitter bui voorspel die voorraad market8221 ;. word aangetoon dat deur die toepassing van sentiment analise Twitter poste (tweets) is dit moontlik om die huidige emosionele toestand van agente te meet. Die papier gaan dan op om te argumenteer dat die emosie van Twitter is gekorreleer met markbewegings en moontlik selfs voorspellende van die bewegings. Na hierdie landmerk papier is vir die eerste publiseer 'n aantal verskansingsfondse het die idee geneem en vervaardig Twitter fondse, is die mees algemeen bekend Twitter fonds wat deur Derwent Capital. Ek is van plan op verdere ondersoek hierdie idee in hierdie blog, maar as jy wil om te begin voor my moet die volgende nuttig wees: Statistiese Arbitrage Handel n gecoïntegreerd paar In my laaste post gekkoquant / 2012/12/17 / statistiese-arbitrage-toets-vir-co-integrasie-aangevul-Dicky-voller / Ek gedemonstreer cointe gratie, 'n wiskundige toets om stilstaande pare waar die verspreiding per definisie gemiddelde terugkeer moet wees identifiseer. In hierdie post van plan ek om te wys hoe om 'n gecoïntegreerd paar handel en sal voortgaan om te ontleed Koninklike Nederlandse Shell A vs B-aandele (ons weet hulle is gecoïntegreerd van my laaste post). Handel 'n gecoïntegreerd paar is reguit vorentoe, ons weet die gemiddelde en variansie van die verspreiding, weet ons dat die waardes is konstant. Die beginpunt vir 'n stat ARB is om net te kyk vir 'n groot afwyking weg van die gemiddelde. As verspreiding (t) & gt; = gemiddelde Smeer + 2 * Standaardafwyking dan Kort As verspreiding (t) & lt; = gemiddelde Smeer 2 * Standaardafwyking dan Long Daar is baie variasies van hierdie strategie