Блог им. uralpro
Полезная статья с сайта www.quantinsti.com о тесте на коинтеграцию, применяемому в парном трейдинге.
Как вы знаете, для реализации стратегии парного трейдинга необходимо проведение тестов на коинтеграцию используемых инструментов, и для этой цели часто применяют дополненный тест Дики-Фулера (ADF). Тем не менее, при поиске критериев коинтеграции, ADF не стоит в первых рядах. Скорее, его можно найти по запросу «тестирование на единичный корень (unit root)».
Казалось бы, легко взять книгу по временным сериям и научиться ADF, но эта задача на деле не так проста.Необходимо прочитать не менее 6 глав об анализе временных серий перед тем, как понять различные способы применения ADF в контексте статистического арбитража.
Если вы хотите изучить тест подробно, то прочитайте статью по следующей ссылке: http://robotwealth.com/exploring-mean-reversion-and-cointegration-part-2/
Шаг 1: Получение данных двух активов, к которым можно применить ADF
В этом примере мы используем компании с Йоханнесбургской биржи JSE:
Шаг 2: Применение линейной регрессии к двум активам, используя серию наблюдений
В экселе должен быть подключен пакет Data Analysis.
Возьмем серию из 60 наблюдений. Убедитесь, что вывод остатков регрессии отмечен галочкой, как показано ниже:
Если вы будете применять это в парной стртатегии, то должны запускать тест ADF каждый день, чтобы быть уверенным, что нулевая гипотеза отклонена ( нулевой гипотезой является предположении о существовании единичного корня. Если такой корень существует, то процесс не является стационарным).
Проверьте вывод остатков регрессии в результатах:
Коэффициент при переменной X 0.78255 будет использоваться в качестве коэффициента хэджирования.
Шаг 3: Расчет разницы остатков регрессии
Создадим новую колонку Delta, в которую поместим значения разницы остатков:
Шаг 4: Вычислим остаток регрессии t-1
В следующей колонке поместим значение остатка, сдвинутое на 1 шаг по времени:
Шаг 5: Применим линейную регрессию к колонкам Delta и t-1
Шаг 6: Сравним статистику t теста с критическим значением
Для случая отклонения нулевой гипотезы о присутствии единичного корня, t статистика должна быть меньше порогового значения. Пороговое значение для ADF имеет собственное распределение, ниже дан пример некоторых таких значений для разного размера выборки, по временным сериям с трендом и без:
Для наших данных:
Заключение
Тест необходимо проводить при получении каждого нового наблюдения, и, конечно, это не совсем удобно делать в Excel. Если вы хотите запустить стратегию парного трейдинга, которая будет применять тестирование на коинтеграцию с помощью ADF, то рекомендуем перенести указанную методику на языки R, C++ и т.д.
Другие стратегии и алгоритмы автоматической торговли смотрите на моем сайте www.quantalgos.ru
t статистика = 12,5139824408581 на 155 наблюдений это что обозначает?)
Может, плз, кто-нибудь помочь с ответом на следующий вопрос?
Я почитал уже и Видиамурти, и др., не могу понять следующее. Говоря о парном трейдинге, некоторые авторы упоминают теорему о представлении Грейнджера, т.е. говорят о модели коррекции ошибок (error correction model, ECM).
Мне понятно, как используется коэффициент коинтеграции, но как используется модель ECM в парном трейдинге? В частности, как используются ее два коэффициента «скорости схождения к равновесию», a_x и a_y?
Ни у кого из прочитанных мною авторов не нашел внятного приложения этой ECM. Просто говорят — вот есть такая-то штука. В чем подвох?))
Прошу прощения, немного сумбурно, но кто в теме, поймет! ;)
Спасибо!