Расскажу о своих успехах за апрель. Я переписала бектестер (который умеет брутфорсить весь рынок) для торговли с пропущенными данными. В прошлом посте мы затрагивали проблему заполнения пропущенных данных для статистического анализа. Там это было полезно, но когда дело доходит до бектестов, симулировать торговлю в момент, когда на инструменте не было ликвидности, это ошибка. Какая логика получилась у меня?

Так как я исследую парную торговлю, то дожидаюсь момента, когда на обоих инструментах появляется ликвидность, только после этого встаем в позицию или выходим из нее. Дизайн эксперимента не подразумевает подглядываний в будущее: все параметры для оптимизации рассчитываются на первой половине наблюдений, на второй половине происходит симуляция торговли.

В эсперименте участвовало 80 коинтегрированных пар, которые просто втупую, не глядя были загружены в бектестер. Я не видела по ним ни спреды, ни сами ряды. Мне было важно, чтобы алгоритм перемалывал даже пары низкого качества и в среднем выдавал положительный результат. Получилось в среднем 4,78% годовых на 1 контракт.

( Читать дальше )

В связи с тем, что у моего проекта появились доны, считаю важным рассказать о своих успехах за прошедший месяц. Я конкретно упоролась с тестированием коинтеграции на часовом таймфрейме брутфорсом. Давно еще обнаружилась проблема в моем софте: на часовиках появляется очень много «дыр» в данных, из-за чего совместить их «в лоб» друг с другом оказывается не самой лучшей идеей, потому что идеально совпадающих пар в таком случае получается очень мало.

Этой проблемы практически не возникало на дневном таймфрейме. Также это легко решить при тестировании одной пары, но когда речь идет о тысячах или миллионах пар, ребром встает вопрос, а что с этим делать? Первое, что предстояло решить: заполнять пропущенные значения или симметрично удалять «дыры» из второго ряда в паре. Я решила, что удалять данные, — это слишком расточительно, поэтому выбрала первый вариант.

Далее оставался вопрос, каким методом заполнять данные. На выбор было:

1. предыдущим не пропущенным значением
2. следующим не пропущенным значением

( Читать дальше )

Друзья, представляю вашему вниманию базу коинтегрированных пар:
iqsignal.net/coint

На сайте выложена база данных, состоящая из 1 296 208 коинтегрированных пар (из 14 163 423 предварительно проанализированных пар) с 7 бирж (MOEX, NYSE, NASDAQ, AMEX, Poloniex, Binance, Kraken). Для того, чтобы этот проект появился, были написаны:

1. 7 парсеров
2. приложение для статистического анализа, которое использует матлаб для проверки коинтеграции и получения коэффициента авторегрессии коинтеграционного спреда
3. бектестер, корректность которого была проверена сравнением сделок с бектестером метатрейдера

Ранее у меня была идея сделать сервис торговых сигналов по парному арбитражу. Однако после тщательных исследований стало понятно, что эта идея не подходит в качестве успешной бизнес-модели. Анализ рынка показал, что веб-приложение, связанное только с темой коинтеграции, способно захватить лишь очень узкий сегмент.

Сейчас мы сделали пивот. Однако база данных с коинтегрированными парами может быть полезна, если вы занимаетесь парным арбитражом.

В прошлом году между мной и коллегами возник спор относительно взаимосвязи биткоина и эфира. «Практически все криптовалюты растут и падают синхронно и коинтеграция нарушается только несколько раз в год» — говорили мне. Так ли это на самом деле?

В данном блог-посте будут представлены результаты анализа наличия коинтеграции между биткоином и эфиром. Напомню, коинтеграция — это, по сути, регрессия нестационарных временных рядов. Меня просили исследовать два временных промежутка — с 01.12.2017 по 30.01.2018 и с 07.02.2018 по 03.04.2018 для пар USDT_BTC и USDT_ETH на бирже Poloniex. Также я приведу результаты анализа за весь 2018 год.



( Читать дальше )

В данном блог-посте будут представлены результаты бэктестов простейшей стратегии статистического арбитража, основанной на торговле коинтегрированными парами активов, которые были выявлены на Poloniex.

Как проводились бэктесты

1. Сбор данных: список тикеров был взят с сайта Poloniex через публичный API-метод returnTicker. Нашлось 99 тикеров, для которых есть данные о ценах криптовалютных пар за 2017 год. Цены за 2017 год были также выкачаны с Полоникса через публичный API-метод returnChartData.
2. Проверка на стационарность с помощью теста Дики-Фуллера: в результате тестирования на стационарность получилось 89 нестационарных криптовалютных пар со стационарными приращениями.
3. Проверка на коинтеграцию с помощью теста Энгла-Грэнджера: в результате тестирования для прямой регрессии было получено 539 коинтегрированных пар в случае регрессии со свободным членом и 716 коинтегрированных пар в случае регрессии без свободного члена. Для обратной регрессии было получено 527 коинтегрированных пар в случае регрессии со свободным членом и 737 коинтегрированных пар в случае регрессии без свободного члена.

( Читать дальше )

В данном блог-посте будет представлена простейшая стратегия статистического арбитража, основанная на торговле коинтегрированными парами акций, которые были выявлены на Московской бирже, а также результаты бэктестов по ней.

Торговая стратегия

Допустим, у нас есть коинтегрированная пара акций, X и Y, а также цены этих акций за некий период времени 0,...,T. Для примера возьмём пару акций с тикерами (MSNG,MRSB). Для неё у нас есть данные о ценах за 252 торговых дня.

Первую половину наблюдений мы будем использовать, чтобы определить параметры торговой стратегии. Затем, основываясь на найденных параметрах, мы возьмём вторую половину наблюдений и проведём бэктесты, то есть протестируем, принесёт ли нам такая стратегия деньги.

Для дальнейших рассуждений нам понадобится спред двух акций. В нашем примере с парой (MSNG,MRSB) мы уже находили спред в блог-посте про коинтеграцию, так что здесь я просто продублирую картинку.


( Читать дальше )

В данном блог-посте будут представлены результаты исследования за 2017 год коинтегрированных пар акций, которые торгуются на Московской бирже. Методика тестирования основана на тесте Энгла-Грэнджера, но для начала проясним некоторые моменты про стационарность, возникшие в предыдущем блог-посте.

Стационарность

У нас вышел спор насчёт того, стационарные ли приращения у акций или нет. ch5oh говорил, что очевидно, что на рынке у всех акций приращения стационарны. SergeyJu — что очевидно, что на рынке нет ни одной акции со стационарными приращениями, и что RW-модель, используемая для описания цены акции, неадекватна. Первый вопрос, который здесь возникает: а как по графику понять, стационарный ряд или нет?



( Читать дальше )

В данном блог-посте представлены результаты исследования за 2017 год акций со стационарными приращениями, которые торгуются на Московской бирже. Методика тестирования основана на тесте Дики-Фуллера и целиком и полностью описана в этом посте на хабре.

В 2017 году на Московской бирже из 295 акций оказалось 15 акций со стационарными приращениями. Тикеры этих акций перечислены ниже.

1. RLMN
2. RLMNP
3. BLNG
4. FTRE
5. VTBR
6. DASB
7. LNTA
8. MGNT
9. MOBB
10. NKNC
11. OFCB
12. GRAZ
13. ROSN
14. TUZA
15. SLEN

Из более-менее ликвидных (с оборотом не менее 100 млн рублей в день) можно выделить 3 акции: Магнит, Роснефть и ВТБ. Графики всех 15 акций приведены ниже.


( Читать дальше )