통계적 재정 거래 forex

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FX에 대한 통계적 재정 거래는 가능한가?
외환 거래 쌍 (또는 통계 차익 거래)을 고려하는 논문에 대해 알고 있습니까? 나는 아무것도 찾을 수 없었다. 나는이 포럼에 몇 가지 질문을했고 아무런 대답도 얻지 못했다. 따라서 나는이 거래 전략이 통화 시장의 속성이나 다른 근본적인 이유 때문에 적용 할 수 없다고 생각합니다. 그러나 이러한 이유가 무엇인지는 분명하지 않습니다.
원래 Bank of America (현재 BlueGold)의 Fatih Yilmaz는이 주제에 대해 "Imaginal Spreads and Pairs Trading"이라는 작품을 가지고 있습니다 (공개 인터넷에서 사본을 찾을 수없는 경우). 그는 2009 년 4 월 17 일에 다음과 같이 쓴다.
학계 및 산업 종사자는 일반적으로 통화 시장의 시계열 측면에 집중합니다. 이것은 주로 제한된 수의 거래 통화의 결과입니다. 신흥 화폐 시장은 무시할 수없는 마찰과는 거리가 멀다. 따라서 G10 통화 시장에만 국한되어있는 경우, 일반적으로 USD에 대한 충격이 G10의 변동의 50 % 이상을 차지한다는 점을 감안하면 횡단면 선택 기술이나 시장 중립적 인 전략에는 별다른 여지가 없습니다. 페어 트레이딩은 시장 중립적 인 (또는 미 중립적 인) 전략이며, 통계적 관점에서 G10 통화 시장 내에서 다양한 기회를 포착 할 수 있습니다. 또한 전략이 승자를 팔고 패자를 매기면 대부분의 전통적인 방향성 모델 (예 : 운동량 전략)과 관련성이 낮거나 부정적인 상관 관계가있을 수 있습니다.
이 메모의 초점은 G10 통화 시장 내에서 쌍 거래 전략을 테스트하는 것입니다. 우리의 통화 데이터 세트는 매월 (로이터 및 데이터 스트림에서 얻은 월말 데이터)이며, 우리는 캐리 계산에 단기 금융 시장 금리를 사용합니다 (DataStream에서 가져옴). 우리의 데이터 세트는 1973-2009 년입니다. 우리는 USD를 numéraire 통화로 사용하고 9 USD 십자가를 모두 사용하여 36 개의 가능한 쌍을 형성합니다. 쌍 매칭 알고리즘과 거래 전략은 다음과 같습니다.
초과 수익률, 샤프 비율 및 방향 정확도 통계는 일반적으로 유망한 결과를 나타냅니다. 특히 거래 신호에 대한 임계 값 불일치 수준을 높일수록 모든 성과 통계가 개선되는 경향이 있습니다. 일반적으로 말하면, 1.5-2.0 표준 편차 정도의 정렬 불량 수준은 일관되게 좋은 결과를 가져 오는 경향이 있습니다.
그가 말한 Sharpe Ratios는 3M 보유 기간 동안 약 0.7-0.8입니다.
이 메모에 제시된 결과는 탐색 적으로 취해야합니다. 그럼에도 불구하고, 첫 번째 결과 세트는 몇 가지 이유에서 고무적인 것으로 보입니다. 성능 통계는 활성 G10 전략에 대해 상대적으로 매력적이고 강력합니다. 특히 전략이 미화 중립국이고 예측 지평선이 25y 이상인 것으로 생각하십시오. 또한, 전략은 역설적이며 상대적 가치 거래에 집중합니다. 따라서 전통적인 지향성 통화 모델에 대한 낮은 상관 관계 수익을 창출 할 가능성이 있습니다. 우리가 제시된 결과를 액면 그대로이 메모에 넣으면 중요한 질문을해야합니다 : 우리는 무엇을 위해 돈을 지불하고 있습니까? 이 연구에서 거래 비용은 우리가 월간 데이터를 사용했다면 관련이 없습니다. 파산 및 유동성 위험과 단기 매매 제약은 일반적으로 G10 통화 시장에서 무시 될 수 있습니다. 거시 경제 및 관련 자산 시장주기 (즉, 주기에 대한 시변 위험 프리미엄)와 쌍 전략 수익의 상관 관계를 분석하는 것은 흥미로울 것입니다. 그들의 연구에서 Goetzmann et. al. (2006)은 쌍 전략이 그들이 분석하는 주식의 주된 동인으로서 (숨겨진 또는 잠복 된) 공통 요인으로 인해 보람을 가질 것이라고 주장했다. 항상 차익 거래를 할 위험이 있습니다. 그러나이 전략은 지난 10 년 간 (헤지 펀드 활동이 크게 증가했을 때) 비교적 견고한 결과를 산출하는 것처럼 보입니다. 다른 가능성은 차베스 거래를 통해 시장을 균형으로 밀어내는 데 보람을 줄 수 있다는 것입니다. 전략이 시장 중립적이며 상대 가치 거래에 의존한다는 점을 감안할 때, 모델 할당 관점에서 그러한 전략으로 강력한 시장 움직임을 놓칠 위험이 있습니다. 어쨌든, 우리의 관점에서, 그러한 전략의 기본적인 위험 - 보상 특성을 이해하는 것이 중요하며, 이러한 맥락에서 추가적인 분석이 필요합니다.
면책 조항 : "FX 거래의 첫 번째 규칙은 FX 거래를하지 않는 것입니다. 두 번째 규칙"이라고 말하면서 FX 거래에 대해 아무것도 모릅니다.
나는 거시 경제학에 있지는 않지만, FX 모델의 벤치 마크는 무작위로 걷는다고 생각한다. 즉, 펀더멘털은 짧은 지평선에서 FX에 대해 말할 것도없고, 4 년이라고 생각합니다. 여기에 많은 연구가 복잡해 졌다고 생각하는 이유는 변동 환율제, 소규모 정책 개입 및 드문 거대한 정책 개입에 대한 데이터가 제한적이라고 생각합니다.
나는 주식과 왓슨이 가장 최근의 환율 모형을 갖고 있다고 생각한다. 이 논문들은 거래에 대해 논의하지는 않지만, 당신이 그 문제를 어떻게 보는지 생각할 수 있습니다.
JASA 2002, Journal of Business & amp; 경제 통계 2002 (죄송합니다, 링크를 찾을 수 없습니다).
HTH (실용적인 지식을 가진 사람은 구현 방법과 차임을해야합니다 :))
모든 외환 거래는 근본적으로 쌍 무역입니다. 예 : EUR / USD는 유로 대 달러의 쌍으로 이루어진 거래입니다.
이 근본적인 '쌍'을 감안할 때, 외환 쌍에 대한 쌍 거래에 대해 이야기하는 것은 잘, 중복됩니다.
따옴표 사이의 상관 관계를 사용하여 거래하는 것이 좋습니다. 그러면 일반적인 포트폴리오의 최적 선택 이론과 같습니다. 유일한 차이점은 FX 주식 시세에 대한 모델 (포트폴리오 스톡 모델의 최적화가 사용되는 동안)입니다. 이 모델은 제가 찾고있는 것이고 현재로서는 아무 것도 조언 할 수 없습니다.

멋진 이름으로 속지 마십시오 - 통계적 차익 거래는 이익을 얻기위한 간단한 방법입니다.
모든 직업은 상황이 실제로보다 복잡하다는 착각을 불러 일으키며 유행합니다. 의료 의사가 사용하는 Latinterms에서부터 최신 자동차 엔진에 대해 말하는 gearheads의 잡동사니에 이르기까지 간단한 개념은 종종 복잡하게 들리는 용어로 꾸며져 있습니다.
투자 전문가는 복잡한 사물을 사용하여 단순한 사물과 아이디어를 묘사하는 것과 다르지 않습니다. & # 160;
나는 먼저 theterm statisticalarbitrage를 들었을 때 협박 당했다는 것을 안다. 나에게 수학이 필요해 보이는 것처럼 들렸다. 또는 그것이 의미하는 바를 이해하기위한 통계 이론에 대한 고급 이해. 고급 수학자가 아니기 때문에 운 좋게도 트레이딩 멘토가있어서 통계적 재정 차액이 무엇인지, 수익성있게 사용하는 방법에 대해 참을성있게 설명해주었습니다. & # 160;
나는이 독창적이고 수익성있는 거래 기법을 알게 된 이래로 다양한 마켓 조건에서 이익을 얻지 못했다. 이 방법은 모든 사람에게 해당되는 것은 아니지만, 귀하가 추가 트릭을 찾고있는 적극적인 투자자라면 통계적 재정 거래는 티켓 일 수 있습니다.
통계적 차익 거래 란 무엇입니까?
종종 동일한 부문 또는 사업 분야에 종사하는 기업의 재고 가격은 서로 매우 밀접한 관련이 있습니다. 한 쌍의 상인은 두 주식 간의 관계를 관찰하고 관계가 일치하지 않을 때마다 역사적 상관 관계가 계속 될 것으로 가정하면서 행동합니다. & # 160;
확실한 방법입니까? 아니요. 그러나 투자 도구 상자에 다른 전략을 제공합니다. & # 160;
일러스트레이션으로이 개념을 이해하는 것이 더 쉽습니다. 다음 차트는 코카콜라 (KO)와 펩시코 (PEP)의 관계를 보여줍니다. 아마도 통계적 재정 거래를위한 가장 인기있는 주식 쌍일 것입니다.
두 종목이 5 월 말까지 서로를 얼마나 가깝게 따라갈 수 있는지 주목하십시오. 현재 펩시코는 코카콜라와의 싱크대를 벗어나 코카콜라가 계속해서 등반하기 시작하면서 떨어집니다. 통계적 재정 거래 거래자는 분기가 인식 되 자마자 Pepsico 주식을 구매합니다. & # 160;
보시다시피, 이 쌍은 신속하게 다시 동기화되어 통계적 재정 거래 거래자에게 이익이됩니다. 여러 가지 방법으로 접근 할 수 있습니다. & # 160;
예를 들어, 코카콜라가 펩시코보다 빠르게 등반하기 시작했다고 가정 해 봅시다. 잘 아는 통계적 재정 거래 거래자는 가격이 역사적 상관 관계로 떨어질 것을 예상하여 코카콜라 사레스를 줄였습니다.
또한이 아이디어는 두 가지 주식에만 국한되지 않습니다. 3 가지 이상의 상호 연관된 이름의 그룹에도 동일한 아이디어가 적용될 수 있습니다. 그러나 특수 소프트웨어는 종종 다중 발행물 통계적 재정 거래를 관리하는 데 사용됩니다.
보시다시피 Target은 차트의 과거 상관 관계 범위를 벗어났습니다. 쌍에 투자 한 상인은 역사적 상관 관계가 다시 일치 할 때까지 목표를 짧게 유지합니다.
페어 트레이드에 충분한 상관 관계가있는 것은 항상 명확한 이름이 아님을 기억하는 것이 중요합니다. 한 예로 Citibank (C)와 Harley-Davidson (HOG) 간의 관계가 있습니다.
같은 거래소에서 거래하는 것 외에도, 왜 그렇게 다양한 두 회사가 서로 밀접하게 연관되어 있는지 상상할 수 없습니다. 그 이유는 소비자들이 할리 데이비슨 오토바이를 사기 위해 돈을 빌릴 수 있다는 사실과 관련이있을 수 있지만, 그것은 단지 추측 일뿐입니다.
고려해야 할 위험 : 서로 밀접하게 연관된 주식 쌍이 분기 후에는 일반적으로 서로 다시 동기화되지만, 이것이 발생해야한다는 규칙은 없습니다. 주식 쌍은 근본적인 상황에 따라 상당한 시간 동안 동기를 유지할 수 있습니다. 항상 정지 위치와 크기를 올바르게 사용하십시오.
수행 할 작업 - & gt; 코카콜라와 펩시코, 제너럴 모터스 (GM)와 포드 (F) 및 기타 밀접한 관련 회사와 같은 일반적인 쌍을 차트로 그리기 시작하십시오. 또한 다양한 주식 쌍을 차트로 표시하여 상호 연관된 쌍을 찾는 실험. 매일 차트를 사용하고 싶지만, 모든 시간대에서 거래 가능한 상관 관계를 찾을 수 있습니다. 전문 상인은 종종 시각적 차트가 아닌 소프트웨어를 사용하여 서로 통계적으로 차이가 나는 과거 쌍을 찾습니다. 일부 거래 플랫폼에는이 기능이 내장되어 있지만이 소프트웨어 유형은 쉽게 사용할 수 있습니다.
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여기에 표현 된 견해와 견해는 저자의 견해와 의견이며 NASDAQ, Inc.

통계적 차익 거래.
Statistical Arbitrage (StatArb)는 크게 계량적인 계산 거래 방식입니다. 여기에는 신호를 생성하기위한 통계 방법과 데이터 마이닝이 포함되며, 이 신호는 자동 거래 시스템에 전달됩니다.
역사적으로, Statistical Arbitrage (StatArb)는 주식이 근본적인 유사성에 의해 짝을 이루는 쌍 매매 전략에서 진화했다. 한 쌍의 한 주식이 다른 주식보다 우월 할 때, 빈약 한 출연자는 오랫동안 성과가있는 파트너를 향해 올라갈 것으로 기대하고, 다른 한 사람은 실적이 저조한 파트너쪽으로 하락할 것이라고 예상하여 짧은 시간 동안 매수합니다. 수학적 관점에서 볼 때, 전략은 높은 공적분을 지닌 근본적으로 유사한 주식, 원자재 또는 통화 쌍을 찾는 것입니다. 선택된 두 자산의 시계열은 고정적이어야합니다. 이것은 전체 시장의 움직임으로 인한 위험을 헤지합니다. 거리 기반 접근법에서 공적분과 같은보다 복잡한 도구에 이르기까지 많은 통계 도구가 쌍 거래에서 사용되었습니다.
일반적으로 Statistical Arbitrage (StatArb)는 베타 중립적이며 접근법에서 상향식이며 실행을위한 거래 신호를 제공하기 위해 통계 및 / 또는 계량 경제 기법을 사용하는 전략입니다. 신호는 contrarian mean reversion 원칙을 통해 생성되지만 lead / lag 효과, 단기 모멘텀 등과 같은 요인을 사용하여 설계 할 수도 있습니다.
Statistical Arbitrage (StatArb)는 투자 은행과 헤지 펀드 모두에서 주요한 힘이되었습니다. 많은 투자 은행의 독점적 운영은 이제 통계적 재정 거래 방법을 중심으로 다양한 각도에 집중합니다.

통계적 차익 거래.
시스템 : 통계적 차용 증서.
거래 유형 : 실제.
시작일 : 2015 년 7 월 13 일
추적 : 0 명의 사용자.
통화 쌍 : AUDCHF, AUDJPY, AUDNZD, CADCHF, CADJPY, CHFJPY, EURAUD, EURCAD, EURCHF, EURGBP, EURNZD, EURTRD, EURUSD, GBPAUD, GBPCAD, GBPCHF, GBPNZD, NZDCAD, NZDCHF, NZDJPY, NZDUSD, USDCAD, USDCHF , USDCNH, USDJPY, USDMXN, USDTRY, USDZAR.
가장 좋은 거래는 (8 월 24 일) 6263.0 pips 였고 최악의 거래는 (8 월 24 일) -5206.1 pips였습니다.
그것은 시도 된 구매의 59 % (28/47) 및 시도 된 판매의 60 % (32/53)에서 이겼습니다.