Парный трейдинг: 3 из 3 способов поиска пар (EMA)

Выбор акций для поиска

• Американский рынок.
• История за предыдущие 360 календарных дней.
• Цена более $10.
• Средний объем более 500 тыс. акций в день.
• ATR за 13 дней более $0.40.

На 10 февраля 2017 таких всего 1287 штук, минимальная длина истории 245. После фильтрации на отсутствие коинтеграции осталось 1028 штук, что дает нам 0,63 млн. пар. Подготовка историй цен подробно рассмотрена здесь.

3 из 3: спред EMA-50

Попробуем сравнивать спред между EMA-50 (средние за 50 дней). Фильтр по порогу среднего значения спреда давал много шлака, что склонило меня к использованию 70% перцентиля. То есть нам подойдут пары, если максимальное абсолютное значение 70% спреда меньше трех. Три — это произвольное число и для себя можете попробовать использовать любое другое.

Дополнительно необходимо проверять найденные пары на стационарность. Вспоминая прошлые наблюдения, эта проверка является крайне прожорливой к ресурсам, но в этот раз на нашей стороне предварительный фильтр по спреду EMA-50 и нам необходимо проверить только найденные пары, коих будет не много.

Стационарность проверяем методом Дики-Фуллера отсюда:
statsmodels.tsa.stattools.adfuller(X)

По порядку:

• EMA-50;
• 70% перцентиль abs(спреда) меньше 3;
• спред проверяем на стационарность.

Код на Python: Исходный код на Quantrum.me

На 10 февраля 2017 года метод нашел 2056 пар (~0.32%), включая не стационарные. Поиск загружал все ядра процессора, кроме одного и занял почти… 3 минуты, в отличие от 2 способа, затянувшегося на 2 часа.

В этот раз, для исключения шлака, проведем сбор дополнительных данных и отфильтруем плохие пары. А искать будем следующее:

• Стандартное отклонение спреда за последние 2 месяца.
• Количество пересечений сигнальной z-оценкой -1, 0 и 1.

Отфильтруем резкое падение стандартного отклонения за последние 2 месяца, оставим только стационарные пары и упорядочим по количеству пересечений z-оценки нуля. Нам будет доступна всего 1731 пара. Это много и код ниже позволит вам отфильтровать пары по необходимым признакам.

Код на Python: Исходный код на Quantrum.me

Вот пять пар с наибольшим количеством пересечений нуля z-оценкой:

• SNV, KBWB
• WEC, DUK
• ETFC, SCHW
• XLI, DIA
• FULT, KBE
• …

За время экспериментов заметил, что истории цен различаются в зависимости от источника. В частности, с этим связано добавление фильтра падения сигмы за последние два месяца.

Проверка найденных пар

В проверке будут участвовать следующие пары:

• SNV, KBWB
• ETFC, SCHW
• XLI, DIA

SNV, KBWB

SNV — банк.
KBWB — ETF на банки.

Спред стационарен и дает сигналы для торговли.

ETFC, SCHW

ETFC — инвестиционный брокер.
SCHW — инвестиционный брокер.

Одна группа, стационарный спред, достаточное количество сигналов.

XLI, DIA

XLI — ETF на промышленный сектор.
DIA — ETF на промышленный индекс Доу Джонс.

Единая направленность фондов, достаточное количество сигналов и визуальное соответствие.

Вывод

Анализ результатов поиска данным способом оставляет положительные впечатления. Все найденные пары, включая пары с минимальным количеством пересечений нуля сигнальной z-оценкой (мин. 8), удовлетворяют базовым требованиям стратегии «Парного трейдинга». Способ работает очень быстро и подходит для беглого обзора рынка.

В следующий раз вернемся к бэктестингу найденных пар на платформе Quantopian. Бэктестинг проведем, используя пары, найденные текущим способом.

В комментариях напишите, чего вам не хватает в этой статье или укажите на ошибки. Если нужен полный исходный код, также упомяните об этом в комментариях.

Александр Румянцев aka «iamraa»
Автор Quantrum.me
Есть желание создать команду алготрейдеров. Пишите в личку или на email.