关于数据挖掘:R语言用回归构建配对交易Pairs-Trading策略量化模型分析股票收益和价格

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对于那些不相熟“配对交易”概念的人来说几句话。首先,您应该理解,每只股票的走势不是由公司业绩主导,而是由总体市场走势主导。这就是许多“因子模型”的由来,驱动每只股票的因素是 _市场因素_,在大多数状况下,它与规范普尔指数近似。

因而,无论如许平凡的公司,它都经不起任何大规模的市场消退。假如这样做,买入 AMZN 并卖出规范普尔指数(SPY),如果指数上涨,我就会亏损,因为我做空了它,但我心愿 AMZN 会上涨,来弥补我在指数上的损失。AMZN 应该上涨,因为市场上涨了,而且它是一家好公司。反之,指数上涨,那么我就赢了,因为我做空了指数,我心愿 AMZN 不会上涨那么多,吃掉我所有的利润。AMZN 没有因为市场而降落,但会回升,因为它是一家好公司。这样一来,我就表白了我对 AMZN 的认识,而没有承当因素 / 市场危险。所谓 “ 配对交易 ”,是因为我在做多和做空一对股票。这是对什么是配对交易的直白解释。
 

以上面这对黄金(GLD)和黄金矿工(GDX)为例,这是一个教科书式的例子,是一对 “ 一起走 “ 的组合。基本上,当黄金价格上涨时(GLD 上涨),黄金矿工应该受害,所以 GDX 也应该上涨。请看一下。

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GLD 和 GDX 联动

该图显示绝对于某个日期收益。当初,咱们的打算是,当它们离得太远时,做多一个,做空另一个。那有什么问题呢?

右下方的图显示,在过来一年中,GLD 的体现比 GDX 好得多。我想做空 GLD,做多 GDX,坐等收敛。我应该做多多少,做空多少?一比一?必定是错的,因为 GDX 的价格是 52.68,GLD 的价格是 155.23。兴许把股票的数量相等,这样我在每个 ETF 中的多头和空头正好是 10000 元,所以做多 188 个 GDX,做空 64 个 GLD。然而,是不是其中一个减少 1%,另一个就会减少 1%?问题是,如果 GLD 上涨 1%,GDX 上涨 1.5%,那么我须要持有 1.5 倍的 GLD 来放弃我的价差不变,这很重要。举个例子,假如我持有雷同的价值,做空 GLD 10000,做多 GDX 10000,然而这两者之间的关系是,当 GDX 上涨 1%,GLD 上涨 1.5%。当它们独特上涨时,我的损益会产生什么?我的损失是 0.5%,因为我做空 GLD,而 GLD 的涨幅比 GDX 大 …

为了解决这个问题,正在做的是预计这两个组成部分之间的关系。用回归法来做: 是我须要从  弥补  挪动的资金。咱们运行。

只管这种办法很有吸引力,但它远非“久经考验”。首先,咱们应该应用收益还是理论价格?学院喜爱前者,实践者喜爱后者。如果您想晓得,状况就不一样了:

上图是基于价格的预计,它表明我应该为每 1 个 GLD 做多 0.317 个 GDX。下图显示了基于收益的雷同预计,GDX 的每个百分比均匀有 1.66 个 GLD 中的百分比。

更重要的是,上述的回归受到了根本假如的影响,即左边的变量是常数,而右边的变量是随机的,它有一个误差项。事实上, 也是随机的,所以当咱们切换回归中的变量时,在 “Y “ 插入 GDX,咱们失去不同的后果。

能够看到后果有所变动,GLD 不是一个给定的常数,而是它自身就是一个随机变量。

  随着工夫的推移不是恒定的,所以我不晓得要应用多少察看。看看:

如果您颠倒 LHS 和 RHS 变量的程序,收益当然也是如此。

可能的解决方案是思考您的投资工夫范畴,例如,如果您打算持有几个月,您能够应用 365 天测试。我还尝试对察看后果进行加权,来确定我应该从每个察看中保留多少。

在实践上,实践和实际之间有很强的分割,但在实践中却没有。我在这里展现了配对交易中的一些问题。首先,咱们不晓得应该用哪种办法来预计关系,是价格还是收益。其次,咱们不晓得应用哪个时间段,因为关系不是恒定的,所以这很重要。
 


 

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