Pairs Trade Beispiel Wie bei fast jeder Investition, die Einnahme von Paaren Handel beinhaltet mehr als nur schlagen die Kauf-und Verkauf-Taste. Hier untersuchen wir in sehr breiter Hinsicht die notwendigen Schritte, um einen Paarenhandel zu betreten und zu verlassen. 13 Zusammenstellen einer Liste von potenziell verwandten Paaren 13Wenn die Langzeit-Börsenhändler die Märkte für geeignete Wertpapiere scannen, muss ein Paar-Händler mit einer Liste potenziell verwandter Paare beginnen. Hierbei handelt es sich um die Durchführung von Recherchen, um Wertpapiere zu finden, die etwas gemeinsam haben, ob die Beziehung auf Sektor (wie zB den Automobilsektor) zurückzuführen ist oder Vermögenswerte (z. B. Anleihen). Während jedes zufällige Paar theoretisch korreliert werden könnte, ist es wahrscheinlicher, dass wir Korrelationen in Wertpapieren finden, die etwas gemeinsam haben, um mit zu beginnen. 13 Bestimmen der Korrelationsstufe 13Der nächste Schritt fungiert als Filter oder ein Mittel, mit dem wir die Anzahl der potentiellen Paare in unserem Köcher reduzieren können. Ein Weg ist, einen Korrelationskoeffizienten zu verwenden, um festzustellen, wie genau zwei Instrumente zusammenhängen. Abbildung 4 zeigt eine Tageskarte des e-mini SampP 500 Vertrages (in rot) und der e-mini Dow Vertrag (grün). Unterhalb der Preisliste ist ein Indikator, der den Korrelationskoeffizienten (in Gelb) anzeigt. Wir können aus dem Diagramm sehen, dass während des ausgewerteten Zeitraums die ES und YM stark korreliert sind, wobei Werte um 0,9 schweben. Wir halten das ESYM Paar auf unserer Liste der potenziellen Paare Kandidaten. 13 Abbildung 4 Der e-mini SampP 500 Vertrag (in rot) und der e-mini Dow (grün) zeigen Potenzial als Paarhandel. Visuelle Bestätigung des Preises, unterstützt durch quantitative Ergebnisse aus dem Korrelationskoeffizienten (in Gelb), zeigen, dass die beiden Instrumente hoch korreliert sind. Bild erstellt mit TradeStation. 13 Ein anderes Diagramm, das in Fig. 5 gezeigt ist, veranschaulicht ein Paar, das nicht korreliert ist. In diesem Beispiel zeigt eine Tageskarte von Wal-mart (in rot) und Target (in grün) wenig Korrelation zwischen den beiden Instrumenten, trotz der Tatsache, dass sie etwas gemeinsam haben. Hier zeigt der Korrelationskoeffizient (in Gelb), dass die Beziehung gestreut wird und von hohen Werten von etwa 0,7 bis zu Werten unter Null reicht, was auf einen Mangel an Korrelation hindeutet. In diesem Fall können wir das WMTTGT Paar aus unserer Liste der potenziellen Paare Kandidaten entfernen. 13 Abbildung 5 Dieses Tagesdiagramm von WMT (in Rot) und TGT (grün) zeigt, dass dies kein ideales Paar ist (zumindest nicht während der getesteten Zeit). Eine visuelle Überprüfung der Preise, bestätigt durch die Ergebnisse aus dem Korrelationskoeffizienten (in Gelb) zeigen einen Mangel an Korrelation zwischen den beiden Aktien. Bild erstellt mit TradeStation. 13 Verwenden Sie die Modellierung, um spezifische Regeln zu bestimmen 13Ander fortlaufender Bestandteil des Prozesses besteht darin, die Handelsideen zu erforschen und zu testen und absolute Methoden zur Bewertung von Paaren zu bestimmen und Divergenz zu definieren. Trader müssen Fragen beantworten Was bedeutet, dass die Abweichung von der Tendenz zur Einleitung eines Handels und wie wird diese ausgewertet (z. B. mit Daten aus einem Preisverhältnis-Indikator mit Standardabweichungs-Overlays). Im Allgemeinen sollten sich die Händler auf quantifizierbare Daten konzentrieren: d. h. ich gebe einen Paarhandel ein, wenn das Preisverhältnis zwei Standardabweichungen übersteigt. Abbildung 6 zeigt zwei ETFs SPY (in Rot) und DIA (grün) auf einer Tageskarte. Unterhalb der Preisliste ist eine Spread Ratio (in blau), mit einem - ein und zwei Standardabweichung Overlay (punktierte Linien). Der Mittelwert erscheint rosa. 13 Abbildung 6 Eine Tageskarte der ETFs SPY (in Rot) und DIA (grün). Eine Verteilungsquote wird unterhalb der Preisliste angezeigt, zusammen mit einer Standardabweichung. Bild erstellt mit TradeStation. 13 Bestimmen der Positionsgröße 13Many Trader verwenden einen Dollar-neutralen Ansatz zur Positionsgröße beim Handel von Paaren. Mit dieser Methode werden die langen und kurzen Seiten des Handels mit gleichem Dollarbetrag eingegeben. Zum Beispiel möchte ein Trader einen Paarenhandel mit Aktie A, Handel mit 100 pro Aktie und Aktien B, Handel mit 50 pro Aktie geben. Um eine dollarneutrale Position zu erreichen, muss der Händler zwei Aktien der Aktie B für jeden einzelnen Aktienbestand A kaufen. Beispiel: 13 Lange 100 Aktien der Aktie A 10.000 und 13 Kurz 200 Aktien der Aktie B 10.000. 13 Kaufen Sie den Underperformer und verkaufen Sie den Overperformer 13Wenn die Handelsregeln erfüllt sind, wird der Händler die Underperforming Security kaufen und gleichzeitig die übertreffende Sicherheit verkaufen. In Abbildung 7 hat das Spreizverhältnis zwei Standardabweichungen überschritten, und ein Handelsaufbau ist in unserem ESYM-Paar aufgetreten. Hier wird mit zwei ES-Verträgen eine Long-Position eingegeben und im YM eine gleichzeitige Short-Position von zwei Verträgen abgeschlossen. 13 Abbildung 7 Im ESYM-Paar wird ein Handel geöffnet. Die Auftragseingabe-Schnittstelle erscheint auf der linken Seite des Bildschirms (ein Eingabefeld für die ES für das YM). Die horizontalen roten und grünen Linien an der Spitze zeigen die Echtzeit-PL für jede Position. Bild erstellt mit TradeStation. 13 Verwenden Sie Sound-Geld-Management-Prinzipien, um den Handel 13As mit den meisten Investitionen zu beenden, ist der Zeitpunkt des Austritts entscheidend für den Erfolg des Handels. Es ist wichtig, Geld-Management-Prinzipien auf Paare Trades, einschließlich der Verwendung von Schutz-Stop-Loss-Aufträge und Gewinnziele anzuwenden. Optimale Levels werden typischerweise durch umfangreiche historische Modellierung bestimmt. Abbildung 8 zeigt den ESYM-Handel, der mit einem konservativen Nettogewinn erreicht wurde. 13 Abbildung 8 Der ESYM-Handel wird mit einem kleinen Nettogewinn ausgegeben. Bild erstellt mit TradeStation. 13 13 Trotz umfangreicher Forschung, Modellierung und Testing kann eine Paarhandelsstrategie den Erwartungen nicht gerecht werden. Zwei Risiken, die Händler haben, sind Modellrisiken und Ausführungsrisiken, die im nächsten Abschnitt eingeführt wurden. Die Kenntnis der Beziehungen zwischen den Paaren kann dazu beitragen, die Risikoexposition zu kontrollieren und die Gewinne zu maximieren. Lesen Sie eine marktneutrale Handelsstrategie mit relativ risikoarmen Positionen. Beziehungen zwischen Währungen und Rohstoffen bestehen auf den Finanzmärkten. Finden Sie heraus, wie diese Trends zu handeln. Verwenden Sie Korrelationen, um zu profitieren, wenn sich zwei spezifische Instrumente in entgegengesetzte Richtungen bewegen. Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß dafür, wie eng zwei Variablen sich gegenseitig bewegen. Wenn eine Variable um einen bestimmten Betrag ansteigt, gibt der Korrelationskoeffizient an, welcher. Die synchronisierte Bewegung zwischen den Aktien und Märkten in den letzten Jahren ist eine anspruchsvolle Diversifizierung. Erfahren Sie, wie sich die Korrelation zwischen den Rohstoffpreisen für Erdgas und Öl von 2004 bis 2015 aufgrund der erhöhten Erdgasproduktion änderte. Häufig gestellte Fragen Erfahren Sie, wie Agenten, Makler und Makler oft als gleich angesehen werden, aber in Wirklichkeit haben diese Immobilienpositionen unterschiedlich. Weil nur sehr wenige Vermögenswerte ewig bestehen, verlangt eines der Hauptprinzipien der Periodenrechnung, dass ein Vermögenswert proportional ist. Ein variabler Zinsdarlehen ist ein Darlehen, in dem der Zinssatz, der auf den ausstehenden Saldo erhoben wird, als Marktinteresse variiert. Erfahren Sie mehr über die 1003 Hypothek Bewerbungsformular, welche Informationen es erfordert und warum dieses Formular ist der Industriestandard für. Häufig gestellte Fragen Erfahren Sie, wie Agenten, Makler und Makler oft als gleich angesehen werden, aber in Wirklichkeit haben diese Immobilienpositionen unterschiedlich. Weil nur sehr wenige Vermögenswerte ewig bestehen, verlangt eines der Hauptprinzipien der Periodenrechnung, dass ein Vermögenswert proportional ist. Ein variabler Zinsdarlehen ist ein Darlehen, in dem der Zinssatz, der auf den ausstehenden Saldo erhoben wird, als Marktinteresse variiert. Erfahren Sie mehr über die 1003 Hypothek Bewerbungsformular, welche Informationen es erfordert und warum dieses Formular ist der Industriestandard für. Pair Trading-Strategie. Wie benutzt man quotPairTradingquot Paket Mr. Ishikawa (mein alter Freund) und ich entwickelte 8220PairTrading8221 Paket. Und lade es auf CRAN hoch. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es verwenden können. Der Paarhandel ist eine marktneutrale Handelsstrategie und gibt den Händlern die Möglichkeit, unabhängig von den Marktbedingungen zu profitieren. Die Idee dieser Strategie ist ganz einfach. 1. Wählen Sie zwei Aktien (oder irgendwelche Vermögenswerte), die sich ähnlich bewegen 2. Kurze Out-Performing-Aktie, kaufen Sie unterdurchschnittliche 3. Wenn 8220spread8221 (Preisunterschied zwischen zwei Aktien) konvergieren, schließen Sie Ihre Position. Also, Let8217s beginnen zu erklären, wie man dieses Paket verwenden. (Dieses Beispiel finden Sie im PDF-Handbuch dieses Pakets) 0: Installieren des Verstärker-Ladepakets Sie können 8220PairTrading8221 Paket über CRAN auf die gleiche Weise installieren oder laden wie andere Pakete. 1: Probenproben laden Wir haben in unserem Paket Musterdaten Kursdaten erstellt. Sie können es mit dem Befehl 8220data8221 laden. 2: Schätzungsparameter Als nächstes extrahieren wir zwei Aktienkurse (ab dem 31. März 2008) und schätzen die Parameter. Im Moment haben wir nur normale lineare Regressionsmethode, um Parameter zu schätzen, aber wir werden in Zukunft eine anspruchsvollere Methode entwickeln. Das Schätzergebnis enthält folgende Inhalte. Das Wichtigste in dieser Schätzung ist 8220spread8221, dann versuchen wir es zu plotten. Und Sie können die Stationarität davon überprüfen, indem Sie die Funktion 8220IsStationary8221 verwenden. Diese Funktion gibt das Ergebnis von zwei Typen Wurzeltest zurück. (Erweiterter DickeyFuller-Test (ADF) und Phillips-Perron-Test) 3: Schätzung der Parameter für den Back-Test Um den Back-Test durchzuführen, musst du die Parameter historisch einschätzen, indem du 8220EstimateParametersHistorically 8220-Funktion verwende. Diese Funktion macht etwas wie 8220rolling regression8221, um Parameter zu schätzen. Dieser Punkt unterscheidet sich von der Funktion 8220EstimateParameter8221. 4: Trading-Signal erstellen Als nächstes erstellen Sie Trading-Singal mit geschätzten Spread. 8220Simple8221 Funktion geben eine sehr einfache Handelsstrategie (Wenn die Ausbreitung mehr (weniger) als angegebener Wert ist, werden Sie kaufen (verkaufen)) In diesem Fall wird das Handelssignal wie unten gezeichnet. Ading signal ist 5: Back-test performance Letztes können Sie die Leistung des Paarhandels mit der Funktion 8220Return8221 überprüfen. In diesem Fall scheint unsere Strategie richtig zu funktionieren 6: Fazit und Bemerkungen Paar Handel ist bekannte Handelsstrategie, und ich habe 8220PairTrading8221 Paket in diesem Artikel eingeführt. Wir möchten dieses Paket modifizieren, um nützlicher zu sein und in echten Markt zu passen. Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, lass es mich wissen. Und wir haben eine Präsentationsfolie erstellt, um das Grundkonzept des Paarhandels zu erklären. Es kann für Sie nützlich sein, das grundlegende Konzept des Paarhandels zu verstehen, wenn Sie daran interessiert sind. Verpassen Sie nie ein Update Abonnieren Sie R-Blogger, um E-Mails mit den neuesten R-Beiträgen zu erhalten. (Du wirst diese Nachricht nicht wieder sehen.) Warum gehe ich keinem Pärchenhandel zu meinen Schülern vor Ein paar Jahren war ein deutscher Milliardär im Paarhandel mit Volkswagens zwei Aktienklassen gegangen. Er fing an, vor einem Zug zu springen. Die Paar-Trading-Strategie im Wesentlichen Kauf einer Aktie beim Verkauf kurz anderen innerhalb der gleichen Sektor klingt gut in der Theorie, aber es kann ein echter Portfolio Killer sein. Heres, wie es funktioniert: Wenn du Handelsbestände miteinander kämmst, kaufst du den Underperformer, und du verkaufst den Outperformer. Sie wetten auf mittlere Reversion. Mit anderen Worten, du denkst, dass die Aktie, die sich relativ schlecht erholt hat, sich in der nächsten Periode wieder gut machen wird und die übertreffen wird, die gut gemacht hat. Im Ölsektor zum Beispiel denken Exxon Mobil XOM, 0,16 vs. Royal Dutch RDS. A, 0,56 während im Gesundheitswesen Sektor wäre es so etwas wie GlaxoSmithKline GSK, 0.70 vs. Pfizer PFE, 0.00 Es ist ein beliebtes Strategie, und die Gelegenheit kann leicht auf einem Diagramm, wo beide Aktien sind gegen einander, dh ein relatives Diagramm gezeichnet werden. Hier sehen Sie das Diagramm der Konsumgüterfirma Unilever UN, -7.58 vs. sein Peer Procter amp Gamble PG, 0.64 Dies ist ein 3-Jahres-Chart, und wenn die Linie gegangen ist, bedeutet dies, dass Unilever den Procter-Verstärker Gamble übertrifft und wann Die Linie ist untergegangen, Procter amp Gamble übertraf Unilever. Sie sind in einem engen Bereich stecken geblieben. Sie sind zwei gut geführte globale in einem sehr stabilen Sektor, also wenn eine Aktie unterdurchschnittlich ist, sollte das andere Unternehmen früher oder später aufholen. Scheint einfach genug Leider ist die Realität, dass ich gesehen habe, eine Menge Leute machen diese Art von Paar Handel in den vergangenen 20 Jahren, aber nicht getroffen alle einzelnen Händler, die konsequent Geld gemacht haben, es zu tun. Es könnte anders sein für Computerprogramme, die intraday handeln, aber für Leute ohne diese Art von Computer-Power, ist es eine Verlust-Strategie, soweit es mich betrifft. Warum denke ich, das ist der Fall Nun, vor allem gibt es normalerweise einen guten Grund, warum ein bestimmter Bestandteil seinen Konkurrenten über einen bestimmten Zeitraum übertrifft. Es könnte wohl eine grundlegende Veränderung im Geschäft sein, oder vielleicht ist ein neues Management angekommen, oder vielleicht sind die beiden Aktien werent so vergleichbar wie der erste Gedanke. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel für ein Paar Handel geben, das schrecklich falsch war. Hier sehen Sie das Preisverhältnis zwischen General Motors GM, 1.59 und Ford F, 0.87 zwischen 2002 und 2012. Sie könnten argumentieren, dass sie in einem Bereich zwischen 2002 und 2008 gehandelt haben, und wenn Sie genug Geduld hätten eine Paar-Trading-Strategie gemacht hätte Geld. Allerdings würde es dir die Position im Jahr 2008 gegeben haben, lange der Underperformer General Motors gegen kurze Ford Motors, im Verhältnis zwischen 2,5 und 3 zu sein. Diese Position hätte dich dein ganzes Geld verloren, als das Verhältnis auf Null ging, als General Motoren gingen im Jahr 2009 in Konkurs. So wäre es wirklich eine schlechte Strategie gewesen, auf den Unterperformer zu setzen, der der Platz ist, um Ihr Geld zu setzen. Andere Themen mit Paar Handel sind, dass Sie eine Menge Provision an Ihren Makler zahlen, und dass die Zeit der mittleren Reversion könnte viel länger sein, als Sie anfangs gehofft haben. Auch, da die Ausbreitung weiter und weiter geht, werden immer mehr Händler diesen Handel genau so machen wie Sie, was zu einer enormen Konsensposition führt, wo alle Händler auf der gleichen Seite des Handels sind und alle Geld verlieren und nervös werden. Die Chancen sind, dass die Ausbreitung wird noch weiter gehen, wie diese Händler beginnen, ihre Positionen zu schneiden. Wenn Paarhandel einen Milliardär zum Selbstmord fahren kann. Ich denke, das sagt dir, dass du auch wegbleiben solltest. Meine Empfehlung: Halten Sie Ihr Leben einfach nicht tun Paar Handel. Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Intraday-Daten von SIX Financial Information zur Verfügung gestellt und unterliegen den Nutzungsbedingungen. Historische und aktuelle End-of-Day-Daten von SIX Financial Information zur Verfügung gestellt. Intraday-Daten verzögert je Austauschanforderungen. SampPDow Jones Indizes (SM) von Dow Jones amp Company, Inc. Alle Zitate sind in der örtlichen Börse Zeit. Echtzeit-Enddaten von NASDAQ zur Verfügung gestellt. Mehr Informationen über NASDAQ gehandelte Symbole und ihre aktuelle finanzielle Status. Intraday-Daten verzögert 15 Minuten für Nasdaq und 20 Minuten für andere Börsen. SampPDow Jones Indizes (SM) von Dow Jones amp Company, Inc. SEHK Intraday Daten werden von SIX Financial Information zur Verfügung gestellt und sind mindestens 60 Minuten verspätet. Alle Zitate sind in der örtlichen Börsenzeit. Keine Ergebnisse gefunden Aktuelle NewsDas Material auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken und stellt weder ein Angebot zum Verkauf, eine Kaufanforderung oder eine Empfehlung oder eine Empfehlung für eine Sicherheit oder Strategie dar, noch stellt sie ein Angebot zur Anlageberatung dar Dienstleistungen von Quantopian. Darüber hinaus bietet das Material in Bezug auf die Eignung von Wertpapieren oder spezifischen Investitionen keine Stellungnahme. Quantopian übernimmt keinerlei Gewähr für die Richtigkeit und Vollständigkeit der in der Website geäußerten Ansichten. Die Ansichten sind freibleibend und können aus verschiedenen Gründen unzuverlässig geworden sein, einschließlich Änderungen der Marktbedingungen oder der wirtschaftlichen Umstände. Alle Investitionen beinhalten Risiken, einschließlich Verlust des Kapitals. Sie sollten sich vor einem Investitionsentscheid bei einem Anlageberater anmelden. Das Material auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken und stellt weder ein Verkaufsangebot, eine Kaufanforderung noch eine Empfehlung oder eine Empfehlung für eine Sicherheit oder Strategie dar, noch stellt sie ein Angebot zur Bereitstellung von Anlageberatungsleistungen durch Quantopian dar. Darüber hinaus bietet das Material in Bezug auf die Eignung von Wertpapieren oder spezifischen Investitionen keine Stellungnahme. Quantopian übernimmt keinerlei Gewähr für die Richtigkeit und Vollständigkeit der in der Website geäußerten Ansichten. Die Ansichten sind freibleibend und können aus verschiedenen Gründen unzuverlässig geworden sein, einschließlich Änderungen der Marktbedingungen oder der wirtschaftlichen Umstände. Alle Investitionen beinhalten Risiken, einschließlich Verlust des Kapitals. Sie sollten sich vor einem Investitionsentscheid bei einem Anlageberater anmelden. Grundsätzlich ja, sie stellten sich heraus, dass sie nicht in diesem Zeitrahmen zusammengeschlossen wurden, sondern kehrten zurück, um auf lange Sicht begründet zu werden. Ich denke, die Drawdown Sie darauf hinweisen, ist ein starker Fall für warum Sie eigentlich wollen viele Paare Handel zur gleichen Zeit. Paare können über verschiedene Zeitskalen kointegriert werden, und jede gegebene wird nicht immer in einem handelbaren Zustand sein (große Ausbreitung, kleine Ausbreitung). Durch die Erhöhung Ihrer Stichprobengröße, können Sie es viel wahrscheinlicher machen, dass mindestens ein Paar stark handelbarer Zustand zu einem bestimmten Zeitpunkt sein wird, und glätten Sie die sonderbaren Beulen, die Sie hier sehen. 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Anthony, gut, dich hier zu sehen, ich habe eine gute Implementierung des Johansen-Tests für eine Weile gesucht, aber ich kann nicht einen finden. Es gibt eine ziemlich lange (aber abgestandene) Diskussion und ziehe die Anforderung auf github über die Einbeziehung in statsmodels: githubstatsmodelsstatsmodelsissues448 und githubjosef-pktstatsmodelscommitbf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 It39s wirklich zu schlecht, wie definitiv in Quant Finanzen das ist ziemlich weit verbreitet. Das Material auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken und stellt weder ein Verkaufsangebot, eine Kaufanforderung noch eine Empfehlung oder eine Empfehlung für eine Sicherheit oder Strategie dar, noch stellt sie ein Angebot zur Bereitstellung von Anlageberatungsleistungen durch Quantopian dar. Darüber hinaus bietet das Material in Bezug auf die Eignung von Wertpapieren oder spezifischen Investitionen keine Stellungnahme. 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Guter Trader, Die Methode, die im Notizbuch zur Verfügung gestellt wird, wird eine gegebene Liste der Wertpapiere für die Kointegration, die zugrunde liegende Bedingung für den Paarhandel, Das Problem ist nicht so sehr die rechnerische Komplexität, wie es der Verlust der statistischen Macht ist. Je mehr Vergleiche Sie tun, desto weniger Gewicht müssen Sie auf signifikante p-Werte setzen. Dieses Phänomen wird hier beschrieben. Um statistisch rigoros zu sein, müssen Sie eine Bonferroni-Korrektur auf p-Werte anwenden, die aus einem paarweisen Kointegrations-Skript erhalten wurden. Der Grund dafür ist, dass je mehr p-Werte Sie generieren, desto wahrscheinlicher sind Sie auf signifikante p-Werte zu stoßen, die falsch sind und nicht das tatsächliche Kointegrationsverhalten in den zugrunde liegenden Wertpapieren widerspiegeln. Da die Anzahl der Vergleiche bei der Suche nach einer paarweisen Kointegration in n-Wertpapieren mit einer Rate von O (n2) wächst, würde sogar die Betrachtung von 20 Wertpapieren die meisten statistischen Tests unbrauchbar machen. Ein besserer Ansatz ist es, eine kleine Reihe von Kandidaten-Wertpapieren mit Hilfe der Analyse der zugrunde liegenden wirtschaftlichen Beziehungen zu kommen. Eine kleine Anzahl von statistischen Tests kann dann durchgeführt werden, um zu bestimmen, welche, wenn überhaupt, Paare kointegriert sind. Lassen Sie mich wissen, ob das ist, was Sie meinten. Das Material auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken und stellt weder ein Verkaufsangebot, eine Kaufanforderung noch eine Empfehlung oder eine Empfehlung für eine Sicherheit oder Strategie dar, noch stellt sie ein Angebot zur Bereitstellung von Anlageberatungsleistungen durch Quantopian dar. Darüber hinaus bietet das Material in Bezug auf die Eignung von Wertpapieren oder spezifischen Investitionen keine Stellungnahme. Quantopian übernimmt keinerlei Gewähr für die Richtigkeit und Vollständigkeit der in der Website geäußerten Ansichten. Die Ansichten sind freibleibend und können aus verschiedenen Gründen unzuverlässig geworden sein, einschließlich Änderungen der Marktbedingungen oder der wirtschaftlichen Umstände. Alle Investitionen beinhalten Risiken, einschließlich Verlust des Kapitals. Sie sollten sich vor einem Investitionsentscheid bei einem Anlageberater anmelden. Aaron Bin ich richtig beim Lesen deines Arguments im Allgemeinen wie folgt: In der realen Welt ist Bonferroni zu restriktiv und die Anzahl der rentablen Paare, die du über die Korrektur verlierst, überwiegt die statistische Sicherheit, die du erhältst. Ich denke, wir sind uns einig über den letzten Punkt, den Sie machen. Ich denke, dass viele der ökonomischen Link-Analyse-Leute sind einfach und ignorieren die potenziell interessante Beziehungen, die eher sind, nicht-arbitraged Alpha enthalten. Gib danke Wir planen, die Beispielbibliothek zu einem vollen Quantitätsfinanzierungscurriculum zu erweitern, das mit Notizbüchern und Begleitalgorithmen gelehrt wird. Wir werden eine Reihe von Sommervorlesungen haben, da wir mehr Themen entwickeln, also halten Sie ein Auge für die. Ihr Notebook ist sehr cool und ich frage mich, wie stabil die Kointegrationswerte sogar für stark kointegrierte Paare sind. Leider denke ich nicht, dass ich Zeit habe, das in der nahen Zukunft zu sehen, was mit der Produktion unserer anderen Curriculum Notebooks. Wir sind auf der Suche nach Gastmitarbeitern. Wenn Sie irgendwelche Notizbücher haben, möchten Sie in unserem Curriculum mit vollem Guthaben an den Autor (s) vorgestellt werden, schicken Sie ihnen meinen Weg und ich sehen, ob sie in unseren aktuellen Inhalt passen würden. Das Material auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken und stellt weder ein Verkaufsangebot, eine Kaufanforderung noch eine Empfehlung oder eine Empfehlung für eine Sicherheit oder Strategie dar, noch stellt sie ein Angebot zur Bereitstellung von Anlageberatungsleistungen durch Quantopian dar. Darüber hinaus bietet das Material in Bezug auf die Eignung von Wertpapieren oder spezifischen Investitionen keine Stellungnahme. Quantopian übernimmt keinerlei Gewähr für die Richtigkeit und Vollständigkeit der in der Website geäußerten Ansichten. Die Ansichten sind freibleibend und können aus verschiedenen Gründen unzuverlässig geworden sein, einschließlich Änderungen der Marktbedingungen oder der wirtschaftlichen Umstände. Alle Investitionen beinhalten Risiken, einschließlich Verlust des Kapitals. Sie sollten sich vor einem Investitionsentscheid bei einem Anlageberater anmelden. In der realen Welt ist Bonferroni zu restriktiv und die Anzahl der rentablen Paare, die du über die Korrektur verlierst, überwiegt die statistische Sicherheit, die du erhältst. Nicht genau. Ja, Bonferroni ist zu restriktiv in dem Sinne, dass es dir zu wenige Paare gibt, aber Bonferroni leitet dich auch zu den falschen Paaren. Im Beispiel eines Fragebogens mit 1.000 Artikeln, die Krebspatienten und Nicht-Krebs-Patienten gegeben werden, ist es wahrscheinlich, dass die meisten Gegenstände keine Wirkung auf Krebs haben oder zumindest solche schwachen und komplexen Wirkungen, die es nicht wert ist, sie für medizinische Beratung zu verwenden. Also, wenn Sie 5 Bedeutung haben, testen Sie jeden Artikel auf der 0,005-Ebene (das heißt, Sie wollen 3,9 Standardabweichungen, nicht nur 1,6). Du denkst das nicht, denn irgendeine wirkliche Wirkung, die stark genug ist, um zu bemerken, wird wahrscheinlich mit starker Bedeutung auftauchen. Wenn du nicht Bonferroni machst, hörst du mit 50 Empfehlungen ab, auch wenn keines der Artikel wichtig war und viel nutzloser Rat. Übrigens ist Bonferroni eine sehr konservative Korrektur, und es gibt anspruchsvollere, die mehr Gegenstände erlauben. Aber wenn Sie 1.000 Paare zu testen haben, ist es wahrscheinlich, dass viele von ihnen einen gewissen Grad an kointegraler Vorhersagbarkeit haben. Auch wenn es keine Vorhersagbarkeit gibt, einschließlich der zusätzlichen Paar fügt nur ein wenig Lärm zu Ihrer Strategie, die nicht schrecklich ist. Auch Sie glauben nicht, dass irgendwelche von ihnen Vorhersagbarkeit so stark haben, dass jemand es bemerkt und es weggefunden hätte. So ist es vernünftig, alle Paare mit 5 Bedeutung oder weniger zu betrachten und sie mit ökonomischen oder anderen Kriterien, die nicht mit den Daten in Verbindung stehen, herauszufiltern. Die Auswahl nur der stärksten statistischen Beziehungen ist nicht klug. Sie können dies in einem Bayes'schen Rahmen einstellen, wenn Sie Konsistenz und Präzision mögen oder einfach nur ad hoc Faustregeln verwenden können. Muss es eine Geschichte hinter dem Paar geben Dies ist eigentlich eine semantische Frage eher als eine finanzielle. Wenn Sie einen reinen statistischen Ansatz ohne Rücksicht auf die tatsächlichen Paare angenommen haben, würden Sie am Ende mit Hunderten oder Tausenden von Paaren, einschließlich einige überlappende. Dann nennen wir es nicht eine Paar-Handelsstrategie, sondern eine langkarze Eigenkapitalstrategie. Die Idee von Paaren Handel ist, können Sie zusätzliche Einblicke unter Berücksichtigung spezifischer Gründe für die Abhängigkeit zwischen den Aktien und diese Einsicht kann zu einer genaueren Positionierung führen, und auch Vermeidung von großen Verluste, wenn die Beziehung bricht. Offensichtliche Beziehungen, wie zwei Large-Cap-Aktien in der gleichen Branche, neigen dazu, nicht nützlich zu sein. Das manchmal verwirrend manchmal, weil einige der berühmten frühen Paare Trades solche Paare beteiligten, und sie wurden immer noch für Beispiele in den meisten Texten verwendet. Aber zu viele Leute beobachten diese Spreads zu eng, um die hohen Sharpe-Verhältnisse zu bekommen, die Sie für undivierte Strategien wie Paarhandel benötigen. Lassen Sie diese marginalen Sharpes zu den lang-kurzen Equity-Leuten, die viel mehr Positionen haben. Auch wenn wir über einen Grund für die Paarbeziehung sprechen, so spricht man von einem positiven - warum ist es schwer, sich eine Welt vorzustellen, in der die Werte dieser Unternehmen von ihren historischen Proportionen abweichen - und ein negatives - warum Diese Aktien reagieren auf verschiedene ökonomische Nachrichten So für zwei nahe identische Firmen die erste Frage ist einfach, aber die zweite ist hart. Für zwei scheinbar unabhängige Unternehmen wie MS und EXPE it39s das Gegenteil. Man könnte sagen, so etwas wie in einer guten Wirtschaft Morgan Stanley bekommt eine Menge Geschäft und Menschen reisen viel, aber das ist im Grunde wahr, fast alle zwei Unternehmen. Die klassischen Paare Grund waren zwei Unternehmen, die auf die gleichen grundlegenden wirtschaftlichen Faktoren, sagen Ölpreise oder Zinssätze oder US-Dollar Stärke, aber an verschiedenen Punkten in der Lieferkette, sagen, Rohölpreise gegenüber Tankstelle Einnahmen reagiert. Ein einziger Link ist nicht gut genug, fast alle Unternehmen reagieren auf diese Faktoren. Aber Sie können Paare finden, die auf schmalere Faktoren abgestimmt sind, sagen Fracking-Aktivität in den Nordost-USA oder Niederschlag in Zentral-Kalifornien, oder dass Match-Richtung auf eine Reihe von breiten Faktoren. Oder Sie finden zwei Firmen, die heute in ähnlichen Unternehmen sind, aber das aus historischen Gründen in verschiedenen Sektoren aufgeführt sind. Eine weitere gemeinsame Situation sind zwei Unternehmen, die an verschiedenen Punkten des Lebenszyklus von dauerhaften Vermögenswerten Hausbauer und Möbelhäuser mit ähnlichen Geographie zum Beispiel beteiligt sind. Jedenfalls, wenn du einen Grund hast, hast du Dinge zu überwachen, um deine Position fein abzustimmen und dich zu warnen, wenn eine große Verlagerung eine große Handelsmöglichkeit oder ein Zeichen ist, als die historische Beziehung gebrochen hat. Wenn Sie keinen Grund haben, haben Sie viel besser eine Vielfalt, was bedeutet, dass Sie die spezifische Analyse für jedes Paar leisten können. Versuche, ein paar Paare zu finden, die du verstehen kannst, wenn du die Dinge richtig liest kannst, von du findest du, dass es eine zugrunde liegende intuitive Geschichte hinter der Beziehung gibt, ich vermute also, dass es weniger Risiko gibt, dass die Beziehung plötzlich verschwindet Art der Erzählung, der Grund, warum wir denken, dass dies geschieht, aber es kann doch mit einem Modell erklären. Oder ein erklärendes quantitatives Modell, das die Geschichte hinter der Beziehung liefert Sagen, ich finde ein Paar Handel auf der Grundlage der Idee, dass, wenn die Verbraucher kaufen viele Eier, Speck Umsatz fallen und umgekehrt. Ich könnte eine Geschichte machen, dass die Leute nur so viel zum Frühstück essen können, und lassen Sie es so. Ich habe ein warmes, unscharfes Gefühl, und wenn ich ein professioneller Trader bin, hoffentlich wird mein Management auch warm und unscharf sein. Aber ist das Risiko wirklich anders ohne die Geschichte Sofern ich eigentlich keine relevante Studie zum Frühstücksessen finde oder mich selbst verwende, dann konnte ich einfach nur täuschen. Und wenn die zugrunde liegende Ursache in einen Satz von Regeln kodiert werden kann, dann ist es nicht wirklich automatisiert quantitativen Handel, richtig Als ein Quantopian-Benutzer, der dies nicht für ein Leben macht, muss ich einen Algo im Quantopian Hedgefonds bekommen , Lass es laufen und sammle einen Scheck. Keine Zeit für viele Offline-Analysen. Es gibt mehr gute Paare, als es kompetente Händler gibt, die sie klingt wie das Land der Milch und des Honigs für uns Bewohner von Quantopia. Dies würde sagen, dass das Quantopian-Team darüber nachdenken sollte, Kandidatenpaare für ihre 35.000 Benutzer zu versuchen, wie ein Bündel von Ameisen zu untersuchen, um zu versuchen, mit Geschichten für eine Untermenge von ihnen zu kommen ("Ich nehme XYZ amp PDQ, mache einige Forschung und sehe Wenn ich eine 39story39 finden kann, um die relationship. quot zu unterstützen). I39m nur versuchen, herauszufinden, ob irgendwelche von diesem reduziert werden kann, um für Joe Schmo Quantopian Benutzer zu praktizieren, oder wenn es ein hoffnungsloses Bemühen ist. Gibt es einen Weg für Quantopian, um Hunderte von lukrativen, skalierbaren Paaren Trading Algos für ihre 10B Hedge Fonds (im Hinterkopf behalten, dass durch meine Schätzung, sie brauchen mehrere tausend verschiedene Algos in den Fonds) Oder ist dies alles ein paar blah, blah , Blah I39ve versuchte die automatisierte Suche von Paarenkörben, mit den öffentlichen Wissenstechniken, und obwohl ich sie alle mit meinem Tick-Level-Back-Tester durchgemacht habe, waren die wenigen, die ich persönlich untersucht habe, weitgehend wertlos, die angeblich verbreitete Mittelreversion Meine Raster-Suche aufgetaucht war nur falsch oder wegen Bid-Ask Bounce. Allerdings weiß ich für eine Tatsache, dass die Menschen anständig profitabel automatisierte Paare Trading-Portfolios laufen. Ich nehme das dazu, dass es möglich ist, aber die Art, wie ich mich näherte, war naiv. Vielleicht ist die Beinarbeit-Methode der Weg zu gehen, kommen mit Thesen über Fahrer und dann auf der Suche nach Portfolios, die die Thesen ausdrücken würde, mit der tatsächlichen Hedge-Verhältnis-Konstruktion getan quartragend mit Kalman-Filter oder was auch immer. Mein Take ist, dass das Chatten über Paare Handel ist wunderbar, aber es sollte ein Fokus auf die Verringerung es zu üben, mit einer Art von ansprechbaren Workflow, so dass ein Quantopian Benutzer kann sich in seinem Pyjama mit einer Tasse Kaffee an einem regnerischen Tag Und tatsächlich kommen mit einem halbwegs anständigen Algo, die einen Schuss auf immer in die Menge-sourced Q Fonds haben würde. Zum Beispiel haben wir: versuchen, ein paar Paare zu finden, die du verstehen kannst. Vielleicht ist die Beinarbeit Methode der Weg zu gehen, kommen mit Thesen über Fahrer. OK. Also, was ist der Workflow für Ihren typischen Q-User. Denken Sie daran, dass dies skalierbar sein muss. Es gewinnt, wenn man nur mit einem fortgeschrittenen Grad und 20 Jahre Branchenerfahrung erfolgreich sein kann. Wenn die Antwort lautet, gibt es keinen Workflow. Du musst nur wissen, dass es sich um ein Paar handelt, das auf Q. Nachs zugänglich ist. Wir haben Aaron39s Zitat und Denkende Empfehlung oben, aber lesen, was auch irgendwo gesehen, dass es Techniken für die Synthese von Handelspaaren, aus Körben von Wertpapieren gibt. Funktioniert dies oder ist ein effektiver am Ende mit dem langkarzen Aktienportfolio, auf das von Aaron Brown oben verwiesen wird. Die Art von warmen und unscharfen Geschichte, die Sie erwähnen, ist wertlos für die Investition, obwohl, wie Sie sagen, dass es Investoren und Regulatoren beruhigen kann. Was Sie suchen, ist Kovariaten, um Ihre Strategie zu verfeinern und, am wichtigsten, warnen Sie, wenn es nicht arbeiten wird. Die Quellfalle ist, dass, wenn Ihre Beziehung bricht, sieht es einfach attraktiver für Ihr Modell, und Sie Spirale zum Schicksal. Die Eier-und-Speck-Geschichte ist eigentlich das Gegenteil von dem, was Sie wollen. Das heißt, es gibt einen festen Gesamtverbrauch, so dass die Gesamtmenge, die von beiden Produkten verbraucht wird, fest ist, was bedeutet, dass sie negativ kointegriert sind. Wenn sie positiv korreliert waren, sagen Sie, weil Investoren auf oder ab alle Frühstück Lebensmittel als Gruppe, würden Sie Anti-Paaren Handel zu tun. Du suchst nach Sachen, die in irgendeiner Art von langfristigem Gleichgewicht sein müssen, aber bewegung ist entgegengesetzte Richtungen kurzfristig. Eine Warm-und-Fuzzy-Geschichte könnte Wohnungsbau und Möbelverkäufe sein, kurzfristig, wenn die Leute für die Anzahlungen sparen, die sie nicht kaufen Möbel, und neu Haus arme Familien machen sich mit alten Möbeln und underfurnishing. Aber auf lange Sicht werden die Häuser eingerichtet. Das wäre niemals eine Paarhandelsgeschichte, weil es ganze Sektoren betrifft. Um dies zu nutzen, bauen Sie ein Modell, das den gesamten Lebenszyklus verfolgt und wahrscheinlich andere Faktoren wie Zinssätze und Familiendemografien und Migrationsmuster einbezieht und eine große Anzahl von Aktien tauscht. Um dies praktisch zu halten, hier ist ein Paar Trading für Dummies Rezept (ich meine das respektvoll, I39m ein großer Fan für Dummies Bücher). Führen Sie eine Art statistischer Bildschirm aus, um vielversprechende Paarhandelsziele zu identifizieren. Don39t auf der Suche nach extremer statistischer Bedeutung, nur einige moderate Ebene, um das Rauschen wie 5 oder 1 auszuspielen. Es kann helfen, ein Mitglied jedes Paares auf Unternehmen oder Regionen zu beschränken, von denen du etwas weißt. Schauen Sie sich die Paare an und konzentrieren sich auf diejenigen, die etwas verwandt, aber nicht ganz offensichtlich erscheinen. Don39t fragen Sie einfach, warum sie cointegriert erscheinen, fragen Sie auch, warum sie kurzfristig abweichen. Letztlich brauchst du beide Kräfte, um für einen robusten Paarhandel stark zu sein. Auch schau mal mal mal die bearbeitete Beziehung (Abweichungskorrektur), aber manchmal, wenn es didn39t. Die meisten der Zeit, die Sie schließen, dass entweder die scheinbare Kointegration oder offensichtliche Abweichungen zufälliges Rauschen waren, diskrete Ereignisse, die wahrscheinlich nicht wiederholt oder unerklärlich sind. Manchmal findet man eine gute Geschichte. Sagen beide Unternehmen Herstellung von Teilen, die in ähnlichen Produkten verwendet werden, und die Hersteller dieser Produkte gerne mehrere Lieferanten gesund halten, um eine robuste Supply Chain haben. So gehen beide Firmen mit der Gesundheit der Hersteller, die sie bedienen, auf und ab, und es kann auch nicht zu viel als die Kosten des anderen gelingen. Aber wegen der Lage ihrer Einrichtungen, hat man einen Versand Kostenvorteil während der Great Lakes Versand Saison, und die anderen hat den Vorteil im Winter. Ein kalter Winter wird zu einem verlorenen Geschäft führen und das Inventar für das erste Unternehmen aufblasen, aber es wird später ein warmer Winter machen, der umgekehrt wird. Wenn Sie diese Paare Handel tun, wollen Sie die gesamte Industrie für diese Art von Unternehmen zu überwachen, plus Great Lakes Versand. As long as the sum of the two companies is moving up and down with the industry, and the deviations are occurring in the expected direction when there are changes in Great Lakes shipping costs or volume, you like the trade. But if the two begin to diverge from the industry, they could both be winning or losing due to some unrelated reason, and the shipping relation may no longer hold. Also if you see deviations increasing without any shipping news, it could be that some other factor is at play, say quality problems at one company or the emergence of a new competitor. Based on your research, you may decide to adjust the standard pairs trading algorithm, perhaps only entering into new trades from November to April, or only at certain levels of Great Lakes shipping costs. These kinds of refinements can make major improvements to pairs trading. You39ll also construct an alert that says the deviation is too large relative to your assumed explanation, and you should get out of the strategy until you figure things out. All of this, except the figure things out, can be automated. If you want complete automation, the strategy will have to kill itself whenever unusual things occur (for human pairs traders, these signal times of opportunity for qualitative trading). Clearly this is for someone who has quant skills, but also general research skills and business judgment. Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don39t look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5 or 1. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about. it sounds like it could be productive for Quantopian to open-source some efficient tools for the screening (and maybe up their game in terms of computing resources). Let39s say I39m an expert on company XYZ and maybe I could narrow down my field of candidate securities for comparison to NASDAQ-listed stocks, of which there are about 3,000. So, it is an O(N) computing problem, not O(N2) as Delaney mentions above for the general screening problem. But, I39d like to compute the statistics on a rolling basis, every trading minute over 2 years. I39d have: (3000 comparisonsminute)(390 minutesday)(252 daysyear)(2 years) 589,680,000 comparisons Is something like this at all feasible on the Quantopian research platform If not, how would I scale it back to something that would actually run in a reasonable amount of time (a few days at most) but still provide useful results I39m playing around with the algorithm by Ernie Chan that you posted. Surprisingly, it fails entirely when I swap the pair, see the attached backtest (I39ve only changed the order). Also, how to treat the negative hedge (beta from OLS). With the current implementation we go long (short) on both positions when the sign of the hedge is the same as the sign of the z-score, which you don39t expect from pair trading. What economic reason can lead to such cointegrations Not sure exactly why it39s failing when you swap the order. Seems like the math may not be robust to an 39upside-down39 pair. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and ut yt - b xt, ut is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there39s a strong economic reason for this I39m not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example). All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don39t have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it39s important to let the economic reasoning drive the creation of your model. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. Simon, Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs. The data is pulled from the period of Aug 2014 to Feb 2015 and is an average of each day. The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks. There is certainly a high computational cost to looking at all possible pairs. However, there is a tradeoff to this approach, as you put yourself at a high risk for multiple comparisons bias. Please see earlier in this thread for a fairly complete discussion of this issue. Regardless of which method you use to select pairs, you39ll want to do some additional validation using the notebook and then use the algorithms in this thread to try backtesting a strategy. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. What is quotmultiple comparisons biasquot I39m lazy and don39t feel like sifting through this rather extensive discussion thread. I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour 1039s of millions into a single pair). Is there any evidence In other words, why is Quantopian promoting this This is one of the best threads on the site. It scales you can trade hundreds of pairs. Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5 cutoff and 1 below a 1 cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won39t work, you need to be a bit more sophisticated. And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. Grant, There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50 of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7 of the actual price, 90 of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news. It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers given enough samples you will always find something to fit. I would reintroduce the concept I proposed in an article in SampC last spring the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are quotfriends of friendsquot. It39s a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity. Have people been coming up with good ones If so, what proportion are using the new data sets If not, why not, do you think that is I haven39t been focusing on them at all, mostly because there39s a problem of opportunity cost if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don39t find anything, but if I do, there39s still a chance that Quantopian doesn39t select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them. I realize there39s an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs tradingstatistical arbitrage might be one solution, but I39ve found them very difficult to implement anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while. Have people been coming up with good ones If so, what proportion are using the new data sets If not, why not, do you think that is I can39t release any specific data on this. I can say that there39s a lag between when we update product featurestry to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We39d love more large universe strategies right now and I39m trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline. I haven39t been focusing on them at all, mostly because there39s a problem of opportunity cost if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don39t find anything, but if I do, there39s still a chance that Quantopian doesn39t select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them. I realize there39s an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs tradingstatistical arbitrage might be one solution, but I39ve found them very difficult to implement anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while. Totally reasonable. We don39t release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there39s a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I39m trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it39s pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I39m working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I39m sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It39s tricky because we do want to publish algorithms that are 95 of the way done, so that users can take the last 5 and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you39re maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18. then looking at the algorithm. I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren39t consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don39t have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you39d want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it39s an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I39d say it39s worth research. You39d still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. Delaney Granizo-Mackenzie I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time. To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others. I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong. What I believe this shows is that instead of things quotreturning to the meanquot they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.) How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn39t know what causes them to move until after the fact. (the reduction in influence is 11.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note, Daniel Hi everybody Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don39t know how to do that in fact I can39t understand what the numbers as positions mean If somebody can guide me I39m really appreciated. Not entirely sure I39m understanding your thesis but it seems that you39ve created an expression that models the returns of a specific stock from it39s sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some newssentiment data sets to see if you can find any anomalies. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian. In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment. Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website. The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances. All investments involve risk, including loss of principal. You should consult with an investment professional before making any investment decisions. James, That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times. I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above). I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.) These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2015. There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds. For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.) Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, quotThat was subjective. quot I don39t think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients. Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
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