Нейтральный хеджирующий статистический арбитраж Новый (Чистая альфа версия мечты)

Нейтральный хедж Стат Арбитраж Новый ((Чистая Альфа Dream Edition)

- надежная стратегия арбитража с 0 длинными и короткими рисками

Привет всем трейдерам, после нескольких месяцев отладки, оптимизации и итерации, я очень рад, что этот нейтральный хеджирующий статистический арбитраж достиг более стабильного уровня и может быть замечен с вами. Это нейтральная стратегия рынка, основанная на долгосрочном хеджировании. Если вы займете длинный на корзине сортов и короткий на корзине сортов на одном и том же счете, длинные и короткие значения будут равны. На основании предпосылки избежания бета-системных рисков на рынке, статистические методы используются для поиска различных длинно-коротких совпадений для достижения низкорисковой стратегии арбитража с альфа-стабильной прибыльностью. Эта стратегия имеет хороший опыт, низкую корреляцию с рынком, долгосрочную и короткую экспозицию, и отсутствует риск при экстремальных черных лебедях, таких как 31/5219. Вместо этого, она будет процветать в то время, когда на рынке

Здравствуйте! Добро пожаловать на мой канал!

Добро пожаловать все трейдеры на мой канал. Я Quant Developer, и я разрабатываю полный стек CTA & HFT & Arbitrage и другие торговые стратегии. Благодаря платформе FMZ, я буду делиться больше контента, связанного с количественным развитием в моем количественном канале, и работать со всеми трейдерами, чтобы поддерживать процветание количественного сообщества.

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, перейдите на мой канал ~ Я жду вас здесь, чтобы дразнитьТрейдмен Домой

1. Введение и объяснение статистического арбитража

Стратегия статистического арбитража - это стратегия, которая использует ценовые отношения между различными сортами корзины для торговли. Эта стратегия основана на статистических принципах, анализируя исторические ценовые тенденции и корреляции между двумя или более сортами, находя ценовые различия между ними и используя эти различия для торговли.

С развитием рынка стратегии статистического арбитража кросс-видов постепенно распространились на другие финансовые рынки, такие как товарные фьючерсы, валюты и криптовалюты. На этих рынках можно найти различные комбинации корзины, которые коррелируют, и арбитражные сделки могут быть сделаны с использованием ценовых различий. Логика этой стратегии основана на принципе среднего реверсии. Когда цены среди построенных множественных комбинаций корзины отклоняются от их статистического объема, возникает регрессивная тенденция. Согласно этой тенденции, когда цена сильно отклоняется, вы можете продать корзину высокоценных сортов и купить корзину низкоценных сортов, чтобы защититься от краткосрочного ошибочного ценообразования рынка. Таким образом, можно получить прибыль от распространения мульти-корзиновой комбинации.

2. Преимущества и недостатки статистического арбитража

Преимущество:

• Уменьшить рыночный риск: Стратегия статистического арбитража основана на арбитражных операциях, основанных на различиях между различными комбинациями продуктов корзины. По сравнению с операциями с одним продуктом, она рассеивает риски и уменьшает влияние колебаний рынка на стратегию. Уменьшает системные риски рынка.
• Стабильный доход: Статистические стратегии арбитража проводят регрессивные арбитражные операции против краткосрочных ошибочных рыночных цен. По сравнению с направленными стратегиями, они имеют более стабильные характеристики дохода. По сравнению с направленными стратегиями, это приводит к более низкому риску, меньшей волатильности и стабильной доходности.
• Способность адаптироваться к различным рыночным условиям: Стратегии статистического арбитража могут работать в различных рыночных условиях, поскольку эта торговая стратегия имеет меньшую направленную связь с рынком.

недостаток:

• Исторические данные могут отражать только прошлые отношения и не могут полностью представлять будущее, поэтому существуют определенные риски.
• Из-за краткосрочных ошибок ценообразования на рынке трудно точно оценить промежуток времени, необходимый для возвращения к равновесному отношению. Если время транзакции слишком долгое, стоимость использования средств также будет очень высокой.
• Очень требовательный анализ данных и возможности по созданию моделей: Стратегии статистического арбитража требуют глубокого анализа и моделирования статистических данных, таких как корреляция и коинтеграция между различными комбинациями корзин, и требуют высоких возможностей анализа данных и создания моделей..
• Риск исполнения сделки и ликвидности: поскольку это кросс-вариантная сделка, цена исполнения и объем торговли могут зависеть от разных вариантов, и существует риск исполнения сделки. Необходимо более сложное проектирование стратегии и внедрение архитектуры.

3. Основное содержание данного Альфа статистического арбитража

**1, отслеживать все разновидности информации о данных в режиме реального времени, проводить сканирование больших данных и создавать комбинацию корзины длинных и коротких разновидностей. **

В частности, будет построена комбинация корзины: например, если есть 6 разновидностей A, B, C, D, E и F, их можно разделить на 2 группы по 3 разновидности для построения комбинации корзины. В то же время будет построен индексный арбитраж: разделение некоторых отраслей и отраслевых разновидностей на две, построение двух новых рыночных индексов, а затем проведение последующего анализа статистических данных по этим двум индексам.

**2, проверьте корреляцию длинных и коротких комбинаций корзин. **

Корреляция относится к степени ассоциации между двумя или более переменными. Она используется для измерения взаимосвязи между изменениями в одной переменной и изменениями в другой переменной, помогая определить, есть ли определенная корреляция или предсказать влияние изменений в одной переменной на другую переменную. Коэффициент корреляции является распространенным методом измерения корреляции.

Диапазон значений коэффициента корреляции [-1, 1], где -1 указывает на отрицательную корреляцию, 1 указывает на положительную корреляцию, а 0 указывает на отсутствие корреляции. Чем ближе коэффициент корреляции к -1 или 1, тем сильнее корреляция; чем ближе к 0, тем слабее корреляция. Математическая формула коэффициента корреляции выглядит следующим образом (в качестве примера используем коэффициент корреляции Пирсона):

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

Среди них r - коэффициент корреляции, cov - ковариантность, std - стандартное отклонение, а X и Y представляют две переменные соответственно. При тестировании корреляции распространенным подходом является вычисление статистической значимости коэффициента корреляции. Обычно тестирование гипотез может быть использовано для определения значимости коэффициента корреляции. Нулевая гипотеза тестирования гипотез заключается в том, что между переменными нет корреляции, и статистика коэффициента корреляции рассчитывается для определения, следует ли отвергать нулевую гипотезу.

**3, испытайте коинтеграцию длинно-короткой комбинации корзин. **

Коинтеграция относится к долгосрочным отношениям между двумя или более переменными временных рядов, то есть их линейная комбинация является стабильной. По сравнению с корреляцией, коинтеграция уделяет больше внимания долгосрочным отношениям равновесия, а не просто краткосрочной степени корреляции. Когда они отклоняются от этой равновесной связи, существует коррекционный механизм для возвращения отклонения в разумный диапазон. Концепция коинтеграции была первоначально предложена Шпигельманом (SG Engle) и CWJ Granger (CWJ Granger) в 1987 году для решения проблемы ложной регрессии, существующей в анализе временных рядов. Проблема псевдорегрессии вызвана возможным существованием единых корней между переменными.

Теория коинтеграции начинается с анализа нестационарности временных рядов и исследует долгосрочные отношения равновесия, содержащиеся в нестационарных переменных. Если переменные, участвующие в процессе, остаются стационарными после первых различий, и определенная линейная комбинация этих переменных является стационарной, то между этими переменными существует коинтеграция. Коинтеграция используется для описания стационарных отношений между двумя или более рядами. Для каждой последовательности индивидуально она может быть нестационарной. Моменты этих последовательностей, такие как средняя, вариантность или ковариантность, изменяются со временем, в то время как линейная комбинационная последовательность этих временных рядов может иметь свойства, которые не меняются со временем.

Y_t = β_0 + β_1 * X_t + ε_t

Среди них Y_t и X_t представляют собой наблюдаемые значения двух переменных временных рядов соответственно, β_1 является коэффициентом регрессии, а ε_t - термином ошибки. Если между Y_t и X_t существует коинтеграционная связь, то линейная комбинация двух переменных будет стабильной, то есть ε_t является стационарной. Удовлетворяет нормальному распределению со средним 0. При тестировании коинтеграции обычно требуется тестирование стабильности.

**4. Эта стратегия будет проверять соотношение коинтеграции временных рядов для большого количества комбинаций.

• Серия временных цен отдельной комбинированной корзины является интегральным вектором первого порядка, то есть серия временных цен не является стационарной (имеет очевидную тенденцию).
• Серия (т. е. производная) после первой разницы отдельных комбинированных корзин является стационарной. Используйте единый корень ADF для проверки двух временных цепочек корзин. Используйте единый корень ADF для проверки стационарности первой разницы временных цепочек двух корзин.
• Определенная линейная комбинация парных комбинационных временных цепочек является стационарной, то есть остаток линейного уравнения, построенного из двух рядов, является стационарным.

**5, проводить большое количество тестов индекса Хёрста. **

Индекс Хёрста используется для измерения долгосрочной памяти временных рядов для определения средних свойств реверсии рядов. Значение индекса Хёрста находится между 0 и 1, с значениями, близкими к 0,5, указывающими на то, что последовательность демонстрирует случайную ходьбу, и значениями, близкими к 1, указывающими на устойчивую тенденцию. Принцип: Индекс Хёрста оценивает степень долгосрочной памяти последовательности, рассчитывая отношение между диапазоном дисперсии перекрывающихся субсекций последовательности и ее длиной. Математическая формула: Один из способов вычисления индекса Хёрста - использовать отношение между диапазоном дисперсии и длиной перекрывающихся субсекций для установления соответствующей связи случайных ходов.

**6, средняя оценка полураспада реверсии. **

Средний период полураспада при реверсии - это показатель, используемый для оценки времени, необходимого для того, чтобы серия цен вернулась к своему среднему значению. Чем меньше период полураспада, тем быстрее средний период реверсии. Принцип: Расчет среднего периода полураспада при реверсии оценивается с помощью конвергентной экспоненциальной сглаживающей скользящей средней модели (EMA).

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

Метод испытания: Вы можете рассчитать EMA серии цен, а затем рассчитать период полураспада на основе EMA.

**7. Создать торговую стратегию на основе большого количества статистических данных **

Фильтруйте комбинации продуктов корзины на основе сортировки индекса Хёрста, оценивайте соответствующие параметры на основе среднего периода полураспада реверсии и стройте комбинацию торговых стратегий на основе статистической коинтеграции. Предположим, что x и y - временные ряды цены актива Нормальное распределение.

После тестирования на коинтеграцию обнаруживается, что существует соотношение коинтеграции между временными ценами активов X и Y. Стандартное отклонение остаточного термина c составляет σ, и постоянная λ выбирается в качестве граничного значения.

• Когда lny-(a+blnx) > λσ, цена корзины Y относительно переоценена, а цена корзины X относительно недооценена.
• Когда lny- ((a+blnx) < -λσ, цена корзины X относительно переоценена, а цена корзины Y относительно недооценена.
• Когда разница в ценах lny-(a+blnx) возвращается к определенному диапазону, например диапазону [-0,5λσ, 0,5λσ], позиция закрывается;

*8, еще придет.*

Более эксклюзивная и инновационная логика, более детальная архитектура и детальная обработка являются ее уникальной основной конкурентоспособностью. В настоящее время ликвидность будет статистически оцениваться и транзакции будут завершаться с использованием рыночных цен. В будущем она будет постепенно итеративно обновляться до высокочастотного статистического арбитража типа ожидаемых заказов. Мы с нетерпением ждем внимания и совместного роста.

Частичная историческая производительность (данные о стоимости 50 000 заказов после оценки реальной цены сделки)

Нейтральный хеджирующий статистический арбитраж Новая супернова высокого риска Нейтральный хеджирующий статистический арбитраж Новый низкорисковый и стабильный

5. Ожидание сотрудничества, обмена, совместного обучения и прогресса

Любая стратегия имеет свою методологию и пригодность. Например, стратегия среднего реверсионного отклонения основана на рыночной случайной ходьбе и других теориях, а стратегия импульсного тренда основана на различных теориях финансового поведения, таких как колебания толстого хвоста на рынке. Мы должны понимать ее принципы, адаптироваться к ее колебаниям на основе ее характеристик. В то же время пользователи стратегий должны обращать внимание на один и тот же источник прибыли и убытков. Более высокая доходность должна сопровождаться более высокими рисками. Зрелые стратегии имеют свои преимущества и недостатки. Они должны использовать их разумно и максимизировать свои сильные стороны и избегать слабых сторон. Знайте, правильно ли они или неправильно, и уместны ли они или нет в соответствии с рыночной ситуацией. Полная производительность, будьте уверены и не удивляйтесь.

Количественное определение не является вечной машиной, и не является всемогущим, но оно должно быть направлением будущей торговли и стоит изучения и использования каждым трейдером!

● План аренды: XXXU/XU/месяц, текущий льготный период аренды бесплатный и может быть прекращен в любое время.

● План распределения: большие суммы можно начать бесплатно, и 20% прибыли будет извлекаться ежемесячно.

●Стратегическое обязательство: если пользователь получает прибыль по окончании срока аренды и не покрывает затраты (конфигурация и параметры правильные, и это не форс-мажорный черный лебедь), ему будет предоставлен один месяц без условий до получения прибыли.

● Больше возможностей для сотрудничества: для любых нуждающихся лиц и учреждений. Мы все поддерживаем открытое и взаимовыгодное отношение к сотрудничеству и с нетерпением ждем ваших обсуждений и индивидуального сотрудничества на основе ваших потребностей, предпочтений риска и т. д.

Если у вас больше желания рисковать, как краткосрочные прибыли и убытки, и у вас есть краткосрочные потребности в торговле, вы можете проверить другую стабильную высокочастотную стратегию с ежемесячной доходностью от 3% до 50% и без риска ликвидации: Высокочастотный хеджирующий рынок создает сеть (HFT Market-Making Mining Machine Version)

**Если у вас большое количество средств, вы можете наблюдать еще одну крупномощную средне-низкочастотную композитную торговую систему CTA, которая длится 900 дней реальной торговли, дождь или солнце. Это система комбинации стратегии CTA с самой длинной историей, высокой стабильностью и сильной универсальностью, которая в настоящее время объявлена для достижения стабильного роста в среднесрочной и долгосрочной перспективе: **Составная система торговли CTA Новая (Многофакторная + многовариантная + многостратегическая публичная версия)

Контактная информация (приветствуется для общения и обсуждения, обучения и совместного прогресса) Ветчат: haiyanyydss Телеграмма:https://t.me/JadeRabbitcmДополнительная информация TradeMan Home:https://www.fmz.com/market-offer/512 Полно автоматическая торговая система CTA & HFT & Arbitrage @2018 - 2024

Больше