Neutral-Hedge Statistical Arbitrage Neues (Pure-Alpha Traumversion)

Neutral Hedge Stat Arbitrage Neues (Pure-Alpha Dream Edition)

- Eine solide Arbitrage-Strategie mit 0 langen und kurzen Risikopositionen

Hallo alle Händler, nach mehreren Monaten des Debuggings, Optimierens und Iterations bin ich sehr froh, dass diese neutrale Hedging-Statistik-Arbitrage ein stabileres Niveau erreicht hat und mit Ihnen gesehen werden kann. Dies ist eine marktneutrale Strategie, die auf der langen Short-Hedging-Basis basiert. Wenn Sie auf einem Korb von Sorten lang und auf einem Korb von Sorten im selben Konto kurz gehen, sind die langen und kurzen Werte gleich. Auf der Grundlage der Vermeidung von Beta-Systemrisiken auf dem Markt werden statistische Methoden verwendet, um verschiedene langfristige Matching-Kombinationen zu finden, um eine risikoarme Arbitrage-Strategie mit einer stabilen Alpha-Rentabilität zu erzielen. Diese Strategie hat gute Erfahrung, eine geringe Korrelation mit dem Markt, eine neutrale und lange Exposition und kein Risiko unter extremen schwarzen Schwanen wie 31/5219. Stattdessen wird sie zu einer Zeit auf dem Markt gedeihen, wenn solche Preisfehler chaotisch sind. Diese Strategie

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Ich bin Quant Developer und entwickle Full-Stack CTA & HFT & Arbitrage und andere Handelsstrategien. Dank der FMZ-Plattform werde ich mehr Inhalte zur quantitativen Entwicklung in meinem quantitativen Kanal teilen und mit allen Händlern zusammenarbeiten, um den Wohlstand der quantitativen Gemeinschaft zu erhalten.

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1. Einführung und Erklärung der statistischen Arbitrage

Statistische Arbitrage-Strategie ist eine Strategie, die die Preisbeziehung zwischen verschiedenen Korbvarietäten für den Handel ausnutzt. Diese Strategie basiert auf statistischen Prinzipien, indem die historischen Preistrends und Korrelationen zwischen zwei oder mehr Varietäten analysiert, die Preisunterschiede zwischen ihnen gefunden und diese Unterschiede für den Handel verwendet werden. Historisch wurden auf dem Aktienmarkt häufig statistische Arbitrage-Strategien für die Paarung von Arten verwendet. Die frühesten Arbitrage-Strategien wurden hauptsächlich zwischen Aktien in derselben Branche oder verwandten Branchen wie Ölunternehmen oder Telekommunikationsunternehmen durchgeführt. Diese Strategien basieren oft auf der Annahme der Branchenkorrelation und erreichen den Zweck der Arbitrage, indem sie unterbewertete Aktien kaufen und überbewertete Aktien verkaufen.

Mit der Entwicklung des Marktes haben sich die statistischen Arbitrage-Strategien für die Übereinstimmung zwischen verschiedenen Arten allmählich auf andere Finanzmärkte wie Rohstoff-Futures, Devisen und Kryptowährungen ausgeweitet. In diesen Märkten können verschiedene Korbkombinationen gefunden werden, die korreliert sind und Arbitrage-Trades unter Verwendung von Preisunterschieden getätigt werden können. Die Logik dieser Strategie basiert auf dem Prinzip der mittleren Reversion. Wenn die Preise unter den konstruierten mehreren Korbkombinationen von ihrem statistischen Umfang abweichen, gibt es einen Regressionstrend. Gemäß diesem Trend, wenn der Preis stark abweicht, können Sie einen Korb von hochpreisigen Sorten verkaufen und einen Korb von niedrigpreisigen Sorten kaufen, um sich gegen die kurzfristige Fehleinschätzung des Marktes zu schützen. Auf diese Weise können Gewinne aus der Ausbreitung einer Multi-Korbpaarkombination erzielt werden.

2. Vor- und Nachteile des statistischen Arbitrages

Vorteil:

• Verringerung des Marktrisikos: Die statistische Arbitrage-Strategie basiert auf Arbitrage-Transaktionen, die auf den Unterschieden zwischen verschiedenen Produktkombinationen basieren. Im Vergleich zu einzelnen Produkttransaktionen dispergiert sie Risiken und verringert die Auswirkungen von Marktschwankungen auf die Strategie. Verringert die systemischen Risiken des Marktes.
• Stabiles Einkommen: Statistische Arbitragen-Strategien führen Regressions-Arbitragen-Transaktionen gegen kurzfristige Marktfehlpreise durch. Im Vergleich zu Richtungsstrategien haben sie stabilere Einkommensmerkmale. Im Vergleich zu Richtungsstrategien erzeugt sie geringeres Risiko, geringere Volatilität und stabile Renditen.
• Kann sich an verschiedene Marktumgebungen anpassen: Statistische Arbitragestrategien können in verschiedenen Marktumgebungen betrieben werden, da diese Handelsstrategie eine weniger richtungsorientierte Beziehung zum Markt hat.

Unzulänglichkeit:

• Historische Daten können nur vergangene Beziehungen widerspiegeln und können die Zukunft nicht vollständig repräsentieren, so dass es bestimmte Risiken gibt. Der Aufbau von statistischen Arbitrage-Strategien wird eine große Anzahl von statistischen Tests verwenden, um die Kombinationen und Korrelationen von Korbvarianten auf der Grundlage historischer Big Data zu ermitteln. Veränderungen können in der Zukunft auftreten und erfordern bestimmte Risikokontrollmaßnahmen.
• Es ist schwierig, die Zeit, die zur Wiederherstellung der Gleichgewichtsbeziehung benötigt wird, aufgrund von kurzfristigen Preisfehlern auf dem Markt genau zu beurteilen.
• Hohe Ansprüche an Datenanalyse und Modellentwicklung: Statistische Arbitrage-Strategien erfordern eine eingehende Analyse und Modellierung statistischer Daten wie Korrelation und Kointegration zwischen verschiedenen Korbekombinationen und erfordern hohe Datenanalyse- und Modellentwicklungskapazitäten.
• Transaktionsdurchführung und Liquiditätsrisiko: Da es sich um eine Cross-Variety-Transaktion handelt, können der Ausführungspreis und das Handelsvolumen von verschiedenen Varianten beeinflusst werden, und es besteht ein Transaktionsdurchführungsrisiko.

3. Der Hauptinhalt dieser alpha-statistischen Arbitrage

**1, alle Arten von Dateninformationen in Echtzeit überwachen, Big Data-Scannen durchführen und eine Korbkombination aus langen und kurzen Arten erstellen. **

Insbesondere wird eine Korbkombination konstruiert: Wenn es beispielsweise 6 Sorten A, B, C, D, E und F gibt, können sie in 2 Gruppen von jeweils 3 Sorten unterteilt werden, um eine Korbkombination zu konstruieren. Gleichzeitig wird eine Indexarbitrage konstruiert: einige Branchen und Sektorsorten in zwei teilen, zwei neue Marktindizes konstruieren und anschließend eine statistische Datenanalyse zu diesen beiden Indizes durchführen.

**2, Prüfen Sie die Korrelation zwischen langen und kurzen Korbkombinationen. **

Korrelation bezieht sich auf den Grad der Assoziation zwischen zwei oder mehr Variablen. Es wird verwendet, um die Beziehung zwischen Veränderungen in einer Variablen und Veränderungen in einer anderen Variablen zu messen, um zu bestimmen, ob es eine bestimmte Korrespondenz gibt oder die Auswirkungen von Änderungen in einer Variablen auf eine andere Variable vorherzusagen.

Der Wertbereich des Korrelationskoeffizienten ist [-1, 1], wobei -1 eine negative Korrelation anzeigt, 1 eine positive Korrelation anzeigt und 0 keine Korrelation anzeigt. Je näher der Korrelationskoeffizient an -1 oder 1 liegt, desto stärker ist die Korrelation; je näher an 0 ist die Korrelation, desto schwächer ist die Korrelation. Die mathematische Formel des Korrelationskoeffizienten lautet wie folgt (mit dem Pearson-Korrelationskoeffizienten als Beispiel):

r = cov(X, Y) / (std(X) * std(Y)).

Unter ihnen ist r der Korrelationskoeffizient, cov die Kovarianz, std die Standardabweichung und X und Y zwei Variablen. Bei Korrelationsprüfungen ist ein allgemeiner Ansatz, die statistische Signifikanz des Korrelationskoeffizienten zu berechnen. Hypothesenprüfungen können normalerweise verwendet werden, um festzustellen, ob der Korrelationskoeffizient signifikant ist. Die Nullhypothese des Hypothesenprüfens ist, dass es keine Korrelation zwischen Variablen gibt, und die Statistik des Korrelationskoeffizienten wird berechnet, um festzustellen, ob die Nullhypothese abgelehnt wird.

**3, Prüfen Sie die Kointegration der Kombination aus langem und kurzem Korb. **

Cointegration bezieht sich auf die langfristige Beziehung zwischen zwei oder mehr Zeitreihenvariablen, d.h. ihre lineare Kombination ist stabil. Im Vergleich zur Korrelation legt die Cointegration mehr Wert auf die langfristige Gleichgewichtsbeziehung als nur auf den kurzfristigen Grad der Korrelation. Wenn sie von dieser Gleichgewichtsbeziehung abweichen, gibt es einen Korrekturmechanismus, um die Abweichung in einen angemessenen Bereich zurückzubringen. Das Konzept der Cointegration wurde ursprünglich von Spiegelman (S.G. Engle) und C.W.J. Granger (C.W.J. Granger) 1987 vorgeschlagen, um das in der Zeitreihenanalyse bestehende falsche Regressionsproblem zu lösen. Das Pseudo-Regressionsproblem wird durch die mögliche Existenz von Einheitswurzeln zwischen Variablen verursacht.

Die Kointegrationstheorie beginnt mit der Analyse der Nichtstationarität von Zeitreihen und untersucht die langfristige Gleichgewichtsbeziehung in nicht stationären Variablen. Wenn die beteiligten Variablen nach ersten Unterschieden stationär sind und eine bestimmte lineare Kombination dieser Variablen stationär ist, dann wird von einer Kointegration zwischen diesen Variablen gesprochen.

Y_t = β_0 + β_1 * X_t + ε_t

Unter ihnen stellen Y_t und X_t die beobachteten Werte von zwei Zeitreihenvariablen dar, β_1 ist der Regressionskoeffizient und ε_t ist der Fehlerbegriff. Gibt es eine Kointegrationsbeziehung zwischen Y_t und X_t, dann ist die lineare Kombination der beiden Variablen stabil, d.h. ε_t ist stationär. Er erfüllt die Normalverteilung mit Mittelwert 0. Bei der Prüfung der Kointegration ist in der Regel eine Stabilitätsprüfung erforderlich. Häufig verwendete Methoden sind der Johansen-Test und der Engle-Granger-Test. Der Johansen-Test ist eine Methode, die auf Eigenwert basiert und die Kointegration zwischen mehreren Variablen direkt testen kann. Der Engle-Granger-Zweistufentest ist eine Methode, die auf modifizierter OLS-Schätzung (Ordinary Least Squares) basiert und für die Kointegrationsbeziehung zwischen zwei Variablen geeignet ist.

**4. Diese Strategie wird die Kointegrationsbeziehung von Zeitreihen für eine Vielzahl von Kombinationen testen.

• Die Zeitpreiserie eines separaten kombinierten Korbs ist ein integraler Vektor erster Ordnung, d.h. die Zeitpreiserie ist nicht stationär (hat einen offensichtlichen Trend). Verwenden Sie die ADF-Einheitswurzel, um die Stationarität mehrerer Zeitpreiserie zu testen.
• Die Reihe (d.h. die Ableitung) nach der ersten Differenz der einzelnen kombinierten Korbe ist stationär. Verwenden Sie die ADF-Einheitswurzel, um zwei Korbzeitpreiserie zu testen. Verwenden Sie die ADF-Einheitswurzel, um die Stationarität der ersten Differenz der Zeitpreiserie der beiden Korbe zu testen.
• Eine bestimmte lineare Kombination von gepaarten Kombinationszeitpreiserie ist stationär, d. h. der Rest einer aus zwei Reihen aufgebauten linearen Gleichung ist stationär. Für zwei Sequenzen derselben Reihenfolge führt man OLS-Regression durch und testet dann die Stationarität der Restwerte.

**5, eine große Anzahl von Hurst-Index-Tests durchführen. **

Der Hurst-Index wird verwendet, um den Langzeitgedächtnis einer Zeitreihe zu messen, um die mittleren Reversions-Eigenschaften der Reihe zu bestimmen. Der Hurst-Indexwert liegt zwischen 0 und 1, wobei Werte in der Nähe von 0,5 darauf hindeuten, dass die Sequenz einen zufälligen Gang aufweist, und Werte in der Nähe von 1 einen anhaltenden Trend anzeigen. Prinzip: Der Hurst-Index schätzt den Grad des Langzeitgedächtnisses einer Sequenz, indem er die Beziehung zwischen dem Dispersionsbereich überlappender Untersequenzen einer Sequenz und ihrer Länge berechnet.

**6, Schätzung der mittleren Reversionshalbwertszeit. **

Die durchschnittliche Umkehrhalbwertszeit ist eine Metrik, die verwendet wird, um die Zeit zu schätzen, die es für eine Preisreihe braucht, um zu ihrem Durchschnitt zurückzukehren. Je kleiner die Halbwertszeit, desto schneller ist die durchschnittliche Umkehr.

(H = -\frac{\ln(0.5)}{\ln(\frac{P_t}{P_t - P_{t-1}}})

Testmethode: Sie können die EMA der Preisreihe berechnen und dann die Halbwertszeit auf der Grundlage der EMA berechnen.

**7. Erstellen Sie eine Handelsstrategie, die auf einer großen Menge an statistischen Daten basiert. **

Filtern Sie Produktkombinationen auf der Grundlage der Hurst-Index-Sortierung, schätzen Sie relevante Parameter auf der Grundlage der mittleren Reversionshalbwertszeit und konstruieren Sie eine Handelsstrategiekombination auf der Grundlage statistischer Kointegration.

Nach Kointegrationsprüfungen wird festgestellt, dass zwischen den Zeitpreisen von Vermögenswerten X und Y eine Kointegrationsbeziehung besteht. Die Standardabweichung des Restbegriffs c beträgt σ, und die Konstante λ wird als Grenzwert ausgewählt.

• Wenn lny- ((a+blnx) > λσ, ist der Preis von Korb Y relativ überbewertet und der Preis von Korb X ist relativ unterbewertet.
• Wenn lny- ((a+blnx) < -λσ, ist der Preis von Korb X relativ überbewertet und der Preis von Korb Y ist relativ unterbewertet.
• Wenn die Preisdifferenz lny-(a+blnx) wieder in einen bestimmten Bereich zurückkehrt, z. B. den Bereich [-0,5λσ, 0,5λσ], wird die Position geschlossen.

Acht, noch mehr.

Eine exklusivere und innovativere Logik, eine detailliertere Architektur und detaillierte Verarbeitung sind seine einzigartige Kernkompetitivität. Derzeit wird die Liquidität statistisch geschätzt und Transaktionen anhand von Marktpreisen abgeschlossen. In Zukunft wird sie schrittweise auf hohe Frequenzstatistische Arbitrage des ausstehenden Auftragstyps aktualisiert. Wir freuen uns darauf, gemeinsam zu achten und zu wachsen.

4. Teilweise historische Leistung (Kostendaten von 50.000 Aufträgen nach Schätzung des tatsächlichen Transaktionspreises)

Neutraler Absicherungsstatistischer Arbitrage New-Super Star

5. Freuen sich auf Zusammenarbeit, Austausch und gemeinsames Lernen und Fortschritt

Jede Strategie hat ihre eigene Methodik und Eignung. Zum Beispiel basiert die Mittelumkehrstrategie auf dem Markt zufälligen Lauf und anderen Theorien, und die Momentum-Trend-Strategie basiert auf verschiedenen Verhaltensfinanziertheorien, wie Fettschwanzschwankungen im Markt. Wir müssen ihre Prinzipien verstehen, an ihre Schwankungen anpassen, basierend auf ihren Eigenschaften. Gleichzeitig müssen die Benutzer von Strategien auf die gleiche Quelle von Gewinnen und Verlusten achten. Höhere Renditen müssen mit höheren Risiken einhergehen. Reife Strategien haben ihre Vor- und Nachteile. Sie müssen sie vernünftig nutzen und ihre Stärken maximieren und Schwächen vermeiden. Wissen, ob sie richtig oder falsch sind und ob sie entsprechend der Marktlage angemessen sind oder nicht. Vollständige Leistung, Vertrauen und keine Überraschungen.

Die Quantifizierung ist weder eine dauerhafte Maschine, noch ist sie allmächtig, aber sie muss die Richtung des zukünftigen Handels sein und ist es wert, von jedem Händler gelernt und benutzt zu werden!

● Mietplan: XXXU/XU/Monat, der aktuelle Vorzugszeitraum ist kostenlos zu mieten und kann jederzeit gekündigt werden.

● Teilplan: Große Beträge können kostenlos gestartet werden, und 20% des Gewinns werden monatlich extrahiert.

●Strategisches Engagement: Wenn der Nutzer am Ende der Mietdauer Gewinne erzielt und die Kosten nicht übernimmt (die Konfiguration und die Parameter sind korrekt und es handelt sich nicht um einen "schwarzen Schwan" höherer Gewalt), wird ihm bedingungslos ein Monat bis zur Gewinnstellung gewährt.

● Mehr Kooperationsmöglichkeiten: für alle Bedürftigen. Wir alle haben eine offene und Win-Win-Haltung gegenüber der Zusammenarbeit und freuen uns auf Ihre Diskussionen und maßgeschneiderte Zusammenarbeit auf der Grundlage Ihrer Bedürfnisse, Risikopräferenzen usw.

Wenn Sie einen höheren Risiko-Appetit haben, wie kurzfristige Gewinne und Verluste, und kurzfristige Handelsbedürfnisse haben, können Sie eine andere stabile Hochfrequenz-Strategie mit einer monatlichen Rendite von 3%-50% und kein Liquidationsrisiko überprüfen: Hochfrequenz-Hedging-Markt-Making-Grid neu (HFT-Markt-Making-Mining-Maschine Version)

**Wenn Sie über eine große Menge an Geld verfügen, können Sie ein weiteres CTA-Verbundsystem mit hoher Kapazität mit mittlerer, niedriger Frequenz beobachten, das 900 Tage lang realen Handels dauert, egal ob es regnet oder nicht. Es ist das CTA-Strategie-Kombinationssystem mit der längsten Geschichte, hoher Stabilität und starker Universalität, das derzeit angekündigt wird, um ein mittelfristiges und langfristiges stabiles Wachstum zu erzielen: **Compound CTA Trading System Neues (Mehrfaktor + mehrfach Varietät + mehrfach Strategie öffentliche Version)

Kontaktinformationen (Willkommen, um gemeinsam zu kommunizieren und zu diskutieren, zu lernen und Fortschritte zu machen) Ich bin nicht derjenige, der das Problem hat. Telegramm:https://t.me/JadeRabbitcmWeitere nützliche Informationen TradeMan Home:https://www.fmz.com/market-offer/512 Vollautomatisches Handelssystem für CTA & HFT & Arbitrage @2018 - 2024

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