анализ временных рядов

В эпоху быстрого роста и внезапных падений криптовалют, трейдеры по всему миру ищут золотой рецепт успеха и часто сталкиваются с дилеммой: следовать проверенной системе или доверять своему внутреннему «чутью».

Именно этот вопрос стоит в центре знаменитой книги Куртиса Фейса «Путь Черепах». Эта уникальная книга рассказывает о группе людей, обученных с нуля профессиональной торговле. Черепахи, как они были известны, следовали строгому набору правил, разработанных для них. Этот опыт подтверждает, что с правильной системой и дисциплиной можно достичь выдающихся результатов.

⏺ Система Черепахи следовали четко определенной торговой системе, которая минимизировала их ошибки и автоматизировала большую часть процесса. В мире криптовалют, где рынок работает круглосуточно и изменяется с невероятной скоростью, такая система может быть незаменимой. Она помогает убрать эмоции из процесса, придерживаясь рационального и последовательного подхода.

⏺ Интуиция С другой стороны, интуиция, которая развивается из опыта и глубокого понимания рынка, может дать трейдеру уникальное преимущество, позволяя «чувствовать» рынок. Интуиция может предоставить неповторимое преимущество, которое одна система дать не способна. Однако доверяться только интуиции без четкой системы может быть рискованным.

( Читать дальше )

Александр Элдер — известный трейдер и автор книг по торговле на фондовом рынке, предложил несколько стратегий управления рисками, которые также можно успешно применить в сфере криптотрейдинга.

1️⃣ — принцип 2% риска

Согласно этому принципу, ни одна сделка не должна подвергать риску более 2% вашего торгового капитала. К примеру, если у вас в капитале $10,000, то стоимость потенциального убытка от любой сделки не должна превышать $200. Это позволяет сохранить большую часть вашего капитала вне зависимости от результатов отдельных сделок и продолжать торговлю даже после нескольких неудачных сделок подряд.

2️⃣ — правило «Тройного выбора»

Правило «Тройного выбора» включает анализ трех различных временных рамок: долгосрочной, среднесрочной и краткосрочной. Применительно к криптотрейдингу, это могут быть графики за год, месяц и день. Такой подход позволяет увидеть общую картину, а не ограничиваться краткосрочными колебаниями. Вспомните, например, резкий рост Bitcoin в декабре 2017 года, когда он достиг своего пика в $20,000, и последующий падение. Без широкого анализа можно было подумать, что это конец Bitcoin, но на долгосрочном графике это выглядело как еще один цикл в его волатильной истории.

( Читать дальше )

Поскольку часто вижу  на сайте споры сторонников технического анализа (утверждающих, что устойчиво зарабатывают при помощи ТА) с математиками (утверждающими, что ТА не работает и вообще ненаучен), то показываю ниже приведённый спор.

А кто более прав, пусть каждый читатель решает для себя сам.

( Читать дальше )

      В свете интереса к моим работам в области оценки рисков нестационарных объектов со стороны опционов и возникшего вопроса о применимости к анализу финансовых временных рядов методов классического статистического анализа проведём маленький численный эксперимент:

• Оценим АКФ акций ПАО Сбербанк за последние 8 лет :

Рис. 1. Тест Дики-Фуллера и автокорреляционная функция логарифмических приращений цен акций ПАО Сбербанк.


Как видно из теста, никаких трендов (англ. тенденций, закономерностей) на акциях Сбербанка классической математической статистикой не обнаружено и все АК коэффициенты лежат в пределе статистической погрешности при измерении нуля.


Однако, тест Дики-Фуллера, с одной стороны, разработан для стационарных, не-локализованных процессов и отражает только отсутствие трендов в среднем по времени, а с другой — проводится совершенно с другими целями выявления детерминированных сезонных и/или растущих тенденций, а не стохастических оценок рисков. В этом смысле мы будем интерпретировать АКФ не по-классически, детерминированно, а как функцию искажения случайности.

( Читать дальше )

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 )