Neutral-Hedge Arbitraje Estadístico Nuevo (Puro-Alfa versión de sueño)

Neutral Hedge Stat Arbitrage Nuevo (Pure-Alpha Dream Edition)

- Una estrategia de arbitraje sólida con 0 exposiciones largas y cortas

Hola a todos los operadores, después de varios meses de depuración, optimización e iteración, estoy muy contento de que este arbitraje estadístico de cobertura neutral haya alcanzado un nivel más estable y pueda verse con ustedes. Esta es una estrategia neutral en el mercado basada en la cobertura corta larga. Si usted va largo en una cesta de variedades y corto en una cesta de variedades en la misma cuenta, los valores largos y cortos son iguales. Sobre la premisa de evitar los riesgos sistémicos beta en el mercado, se utilizan métodos estadísticos para encontrar varias combinaciones de coincidencia de largo corto para lograr una estrategia de arbitraje de bajo riesgo de rentabilidad estable alfa. Esta estrategia tiene buena experiencia de tenencia, baja correlación con el mercado, exposición larga y corta neutral, y no hay riesgo bajo cisnes negros extremos como 31/5219. En cambio, florecerá en un momento en el mercado cuando tales errores de precios son caóticos. Esta estrategia será explicada en detalle.

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1. Introducción y explicación del arbitraje estadístico

La estrategia de arbitraje estadístico es una estrategia que explota la relación de precios entre diferentes variedades de canasta para el comercio. Esta estrategia se basa en principios estadísticos, analizando las tendencias históricas de precios y correlaciones entre dos o más variedades, encontrando las diferencias de precios entre ellas y utilizando estas diferencias para el comercio. Históricamente, las estrategias de arbitraje estadístico de emparejamiento entre especies se han utilizado ampliamente en el mercado de valores. Las primeras estrategias de arbitraje entre especies se llevaron a cabo principalmente entre acciones de la misma industria o industrias relacionadas, como compañías petroleras o compañías de telecomunicaciones. Estas estrategias a menudo se basan en la suposición de correlación de la industria y logran el propósito del arbitraje comprando acciones infravaloradas y vendiendo acciones sobrevaloradas.

Con el desarrollo del mercado, las estrategias de arbitraje estadístico de coincidencia entre especies se han expandido gradualmente a otros mercados financieros, como futuros de productos básicos, divisas y criptomonedas. En estos mercados, se pueden encontrar diferentes combinaciones de canastas que están correlacionadas y las operaciones de arbitraje se pueden hacer utilizando diferencias de precios. La lógica de esta estrategia se basa en el principio de la reversión media. Cuando los precios entre las combinaciones de canastas múltiples construidas se desvían de su alcance estadístico, hay una tendencia de regresión. De acuerdo con esta tendencia, cuando el precio se desvía mucho, se puede vender una canasta de variedades de alto precio y comprar una canasta de variedades de bajo precio para protegerse contra el error de precios a corto plazo del mercado. De esta manera, se pueden obtener ganancias de la propagación de una combinación de múltiples canastas.

2. Ventajas y desventajas del arbitraje estadístico

ventaja:

• Reduce el riesgo de mercado: La estrategia de arbitraje estadístico se basa en transacciones de arbitraje basadas en las diferencias entre varias combinaciones de productos de la cesta. En comparación con las transacciones de un solo producto, dispersa los riesgos y reduce el impacto de las fluctuaciones del mercado en la estrategia. Reduce los riesgos sistémicos del mercado.
• Ingresos estables: Las estrategias de arbitraje estadístico llevan a cabo transacciones de arbitraje de regresión contra los precios erróneos del mercado a corto plazo.
• Puede adaptarse a diferentes entornos de mercado: Las estrategias de arbitraje estadístico pueden operar en diferentes entornos de mercado porque esta estrategia de negociación tiene una relación menos direccional con el mercado.

deficiencia:

• Los datos históricos solo pueden reflejar relaciones pasadas y no pueden representar completamente el futuro, por lo que hay ciertos riesgos. La construcción de estrategias de arbitraje estadístico utilizará una gran cantidad de pruebas estadísticas para extraer las combinaciones y correlaciones de variedades de canastas basadas en grandes datos históricos. Los cambios pueden ocurrir en el futuro y requieren ciertas medidas de control de riesgos.
• Es difícil juzgar con precisión el lapso de tiempo necesario para volver a la relación de equilibrio debido a los errores de precios a corto plazo en el mercado.
• Análisis de datos y capacidades de creación de modelos muy exigentes: Las estrategias de arbitraje estadístico requieren un análisis y un modelado en profundidad de datos estadísticos como la correlación y la cointegración entre diferentes combinaciones de canastas, y requieren un alto análisis de datos y capacidades de creación de modelos..
• Ejecución de la transacción y riesgo de liquidez: Dado que se trata de una transacción de variedades cruzadas, el precio de ejecución y el volumen de negociación pueden verse afectados por diferentes variedades, y existe un riesgo de ejecución de la transacción.

3. El contenido principal de este arbitraje estadístico alfa

**1, monitorear todas las variedades de información de datos en tiempo real, llevar a cabo el escaneo de big data y construir una combinación de canastas de variedades largas y cortas. **

Específicamente, se construirá una combinación de canastas: por ejemplo, si hay 6 variedades A, B, C, D, E y F, se pueden dividir en 2 grupos de 3 variedades cada uno para construir una combinación de canastas. Al mismo tiempo, se construirá el arbitraje de índices: dividiendo algunas industrias y variedades de sectores en dos, construyendo dos nuevos índices de mercado y luego realizando un posterior análisis de datos estadísticos sobre estos dos índices.

**2, prueba la correlación de las combinaciones de canastas largas y cortas. **

La correlación se refiere al grado de asociación entre dos o más variables. Se utiliza para medir la relación entre los cambios en una variable y los cambios en otra variable, lo que ayuda a determinar si hay cierta correspondencia o predecir el impacto de los cambios en una variable en otra variable.

El rango de valores del coeficiente de correlación es [-1, 1], donde -1 indica correlación negativa, 1 indica correlación positiva y 0 indica ninguna correlación. Cuanto más cercano el coeficiente de correlación sea a -1 o 1, más fuerte será la correlación; cuanto más cercano a 0, más débil será la correlación. La fórmula matemática del coeficiente de correlación es la siguiente (tomando el coeficiente de correlación de Pearson como ejemplo):

r = cov ((X, Y) / (std ((X) * std ((Y)).

Entre ellos, r es el coeficiente de correlación, cov es la covarianza, std es la desviación estándar, y X y Y representan dos variables respectivamente. Al probar la correlación, un enfoque común es calcular la significación estadística del coeficiente de correlación. La prueba de hipótesis generalmente se puede usar para determinar si el coeficiente de correlación es significativo. La hipótesis nula de la prueba de hipótesis es que no hay correlación entre variables, y la estadística del coeficiente de correlación se calcula para determinar si rechazar la hipótesis nula.

**3, ensayar la cointegración de la combinación de canasta larga y corta. **

La cointegración se refiere a la relación a largo plazo entre dos o más variables de series de tiempo, es decir, su combinación lineal es estable. En comparación con la correlación, la cointegración presta más atención a la relación de equilibrio a largo plazo en lugar de solo al grado de correlación a corto plazo. Cuando se desvían de esta relación de equilibrio, existe un mecanismo de corrección para devolver la desviación a un rango razonable. El concepto de cointegración fue propuesto originalmente por Spiegelman (SG Engle) y CWJ Granger (CWJ Granger) en 1987 para resolver el problema de regresión espuria existente en el análisis de series de tiempo.

La teoría de la cointegración se basa en el análisis de la no estacionalidad de las series temporales y explora la relación de equilibrio a largo plazo contenida en las variables no estacionales. Si las variables involucradas son estacionarias después de las primeras diferencias, y una cierta combinación lineal de estas variables es estacionaria, entonces se dice que existe cointegración entre estas variables. La cointegración se utiliza para describir la relación estacionaria entre dos o más series.

Y_t = β_0 + β_1 * X_t + ε_t

Entre ellos, Y_t y X_t representan los valores observados de dos variables de series de tiempo respectivamente, β_1 es el coeficiente de regresión y ε_t es el término de error. Si hay una relación de cointegración entre Y_t y X_t, entonces la combinación lineal de las dos variables será estable, es decir, ε_t es estacionaria. Satisface la distribución normal con una media de 0. Cuando se prueba la cointegración, generalmente se requiere una prueba de estabilidad. Los métodos más utilizados incluyen la prueba de Johansen y la prueba de Engle-Granger.

**4. Esta estrategia probará la relación de cointegración de series temporales para un gran número de combinaciones.

• La serie de precios en el tiempo de una cesta combinada separada es un vector integral de primer orden, es decir, la serie de precios en el tiempo no es estacionaria (tiene una tendencia obvia).
• La serie (es decir, la derivada) después de la primera diferencia de las canastas individuales combinadas es estacionaria. Utilice la raíz unitaria de ADF para probar dos series de precios de tiempo de canastas. Utilice la raíz unitaria de ADF para probar la estacionariedad de la primera diferencia de la serie de precios de tiempo de las dos canastas.
• Una cierta combinación lineal de series de precios de tiempo de combinación emparejada es estacionaria, es decir, el residuo de una ecuación lineal construida a partir de dos series es estacionaria.

**5, realizar un gran número de pruebas de índice de Hurst. **

El índice de Hurst se utiliza para medir la memoria a largo plazo de una serie de tiempo para determinar las propiedades de reversión medias de la serie. El valor del índice de Hurst está entre 0 y 1, con valores cercanos a 0,5 que indican que la secuencia exhibe un paseo aleatorio, y valores cercanos a 1 que indican una tendencia sostenida.

**6, estimación de la vida media de la reversión. **

La vida media de reversión es una métrica utilizada para estimar el tiempo que tarda una serie de precios en regresar a su media. Cuanto menor sea la vida media, más rápida será la vida media de reversión. Principio: El cálculo de la vida media de reversión se estima ajustando un modelo de media móvil de suavizado exponencial convergente (EMA). Cuando la serie de precios se desvía de la media en más de la vida media, se puede considerar que hay una oportunidad de reversión media.

(H = -\frac{\ln(0.5)}{\ln(\frac{P_t}{P_t - P_{t-1}}})

Método de ensayo: puede calcular la EMA de la serie de precios y luego calcular la vida media basada en la EMA.

**7. Construir una estrategia comercial basada en una gran cantidad de datos estadísticos. **

Filtrar las combinaciones de productos de la cesta basadas en la clasificación del índice Hurst, estimar los parámetros relevantes basados en la media de la vida media de reversión y construir una combinación de estrategias comerciales basadas en la cointegración estadística.

Después de las pruebas de cointegración, se encuentra que existe una relación de cointegración entre los precios temporales de los activos X y Y. La desviación estándar del término residual c es σ, y la constante λ se selecciona como el valor límite.

• Cuando lny- ((a+blnx) > λσ, el precio de la cesta Y está relativamente sobrevalorado y el precio de la cesta X está relativamente infravalorado.
• Cuando lny- ((a+blnx) < -λσ, el precio de la cesta X está relativamente sobrevalorado y el precio de la cesta Y está relativamente infravalorado.
• Cuando la diferencia de precios lny-(a+blnx) vuelve a un cierto intervalo, como el intervalo [-0,5λσ, 0,5λσ], la posición se cierra;

#8, más por venir. #

En la actualidad, la liquidez se estimará estadísticamente y las transacciones se completarán utilizando precios de mercado. En el futuro, se actualizará gradualmente a un arbitraje estadístico de alta frecuencia del tipo de orden pendiente. Esperamos prestar atención y crecer juntos.

4. Desempeño histórico parcial (datos de costos de 50.000 pedidos después de estimar el precio real de la transacción)

Arbitraje estadístico de cobertura neutral Nueva supernova de alto riesgo Arbitraje estadístico de cobertura neutral Nuevo con bajo riesgo y estable

5. Esperando con interés la cooperación, los intercambios y el aprendizaje y el progreso conjuntos

Cualquier estrategia tiene su propia metodología y idoneidad. Por ejemplo, la estrategia de reversión media se basa en la marcha aleatoria del mercado y otras teorías, y la estrategia de tendencia de impulso se basa en varias teorías financieras conductuales, como las fluctuaciones de la cola gorda en el mercado. Debemos comprender sus principios, adaptarnos a sus fluctuaciones en función de sus características. Al mismo tiempo, los usuarios de las estrategias deben prestar atención a la misma fuente de ganancias y pérdidas. Los rendimientos más altos deben ir acompañados de riesgos más altos. Las estrategias maduras tienen sus ventajas y desventajas. Deben usarlas razonablemente y maximizar sus fortalezas y evitar debilidades. Saber si están bien o mal, y si son apropiadas o no según la situación del mercado. Rendimiento completo, tener confianza y no sorprenderse.

La cuantificación no es una máquina de movimiento perpetuo, ni es omnipotente, pero debe ser la dirección del comercio futuro y vale la pena aprender y usar por cada comerciante!

● Plan de alquiler: XXXU/XU/mes, el período preferencial actual es de alquiler gratuito, y puede terminarse en cualquier momento.

● Plan de reparto: Las grandes cantidades se pueden comenzar de forma gratuita, y el 20% de las ganancias se extraerá mensualmente.

●Compromiso estratégico: Si el usuario genera ganancias al final del período de arrendamiento y no cubre el costo (la configuración y los parámetros son correctos, y no es un cisne negro de fuerza mayor), se le dará un mes incondicionalmente hasta que se obtienen ganancias.

● Más opciones de cooperación: para cualquier individuo e institución que lo necesite. Todos mantenemos una actitud abierta y beneficiosa para la cooperación y esperamos sus discusiones y cooperación personalizada basada en sus necesidades, preferencias de riesgo, etc.

Si usted tiene un mayor apetito por el riesgo, como ganancias y pérdidas a corto plazo, y tiene necesidades comerciales a corto plazo, puede comprobar otra estrategia estable de alta frecuencia con un rendimiento mensual del 3% al 50% y sin riesgo de liquidación: High Frequency Hedging Market Making Grid New ((HFT Market-Making Mining Machine Version)

**Si usted tiene una gran cantidad de fondos, puede observar otro sistema de comercio CTA compuesto de baja frecuencia de capacidad media, que dura 900 días de comercio real, lluvia o sol. Es el sistema de combinación de estrategias CTA con la historia más larga, alta estabilidad y una fuerte universalidad anunciada actualmente para lograr un crecimiento estable a medio y largo plazo: **Sistema de negociación CTA compuesto Nuevo(versión pública multifactor + multivariedad + multiestrategia)

Información de contacto (bienvenido a comunicarse y discutir, aprender y progresar juntos) ¿Qué quieres decir con eso? Telegramas:https://t.me/JadeRabbitcmMás información útil TradeMan Home:https://www.fmz.com/market-offer/512 Sistema de negociación de CTA & HFT & Arbitraje totalmente automático @2018 - 2024