Forex Pair Trading Cointegration

MetaTrader Expert Advisor Cointegration en Forex Pairs Trading Cointegration en el comercio de divisas es una herramienta valiosa. Para mí, la cointegración es la base para una excelente estrategia de negociación mecánica neutral del mercado que me permite obtener beneficios en cualquier entorno económico. Si un mercado está en una tendencia alcista, tendencia bajista o simplemente moviéndose de lado, el comercio de divisas me permite cosechar ganancias durante todo el año. Una estrategia de comercio de pares forex que utiliza la cointegración se clasifica como una forma de comercio de convergencia basada en el arbitraje estadístico y la reversión a la media. Este tipo de estrategia fue popularizado por un equipo de comercio cuantitativo en Morgan Stanley en la década de 1980 utilizando pares de acciones, aunque yo y otros comerciantes han encontrado también funciona muy bien para el comercio de pares de divisas, también. Forex pares de comercio basado en la cointegración Forex pares de comercio basado en la cointegración es esencialmente una estrategia de reversión a la media. Dicho simplemente, cuando dos o más pares de divisas se cointegrated, significa que el margen de precios entre los pares de divisas por separado tiende a volver a su valor medio consistentemente a través del tiempo. Es importante entender que la cointegración no es correlación. La correlación es una relación a corto plazo con respecto a co-movimientos de precios. La correlación significa que los precios individuales se mueven juntos. Aunque la correlación es confiada por algunos comerciantes, por sí mismo su una herramienta indigna de confianza. Por otro lado, la cointegración es una relación a más largo plazo con co-movimientos de precios, en los que los precios se mueven juntos dentro de ciertos rangos o se extiende, como si estuvieran unidos entre sí. He encontrado la cointegración para ser una herramienta muy útil en el comercio de pares forex. Durante mi comercio de pares forex, cuando la propagación se ensancha a un valor umbral calculado por mis algoritmos de trading mecánico, corto el spread entre los pares de precios. En otras palabras, Im betting el spread volverá a cero debido a su cointegración. Las estrategias básicas de trading de pares de divisas son muy simples, especialmente cuando se utilizan sistemas de trading mecánicos: elijo dos pares de divisas diferentes que tienden a moverse de manera similar. Puedo comprar el par de divisas de bajo rendimiento y vender el par de resultados. Cuando la separación entre los dos pares converge, cierro mi posición para un beneficio. Forex pares de comercio basado en la cointegración es una estrategia bastante neutral en el mercado. Por ejemplo, si un par de divisas se desploma, entonces el comercio probablemente dará lugar a una pérdida en el lado largo y una ganancia de compensación en el lado corto. Por lo tanto, a menos que todas las monedas y los instrumentos subyacentes de repente pierdan valor, el comercio neto debería ser cercano a cero en el peor de los casos. Del mismo modo, los pares que negocian en muchos mercados es una estrategia de negociación de autofinanciación, ya que los ingresos de las ventas cortas a veces pueden usarse para abrir la posición larga. Incluso sin este beneficio, la cointegración de aprovisionamiento de divisas de comercio de pares todavía funciona muy bien. Comprender la cointegración para el comercio de pares forex Cointegration es útil para mí en el comercio de pares forex, ya que me permite programar mi sistema de comercio mecánico basado tanto en desviaciones a corto plazo de los precios de equilibrio, así como a largo plazo las expectativas de precios, Al equilibrio. Para entender cómo funciona la coexistencia de forex pares de comercio funciona, es importante definir primero la cointegración a continuación, describir cómo funciona en los sistemas de comercio mecánico. Como he dicho anteriormente, la cointegración se refiere a la relación de equilibrio entre conjuntos de series temporales, tales como precios de pares de divisas separados que por sí mismos no están en equilibrio. En la jerga matemática, la cointegración es una técnica para medir la relación entre variables no estacionarias en una serie temporal. Si dos o más series de tiempo tienen un valor de raíz igual a 1, pero su combinación lineal es estacionaria, entonces se dice que están cointegradas. Como ejemplo simple, considere los precios de un índice bursátil y su contrato de futuros relacionados: Aunque los precios de cada uno de estos dos instrumentos pueden vagar aleatoriamente en breves períodos de tiempo, en última instancia volverán al equilibrio y sus desviaciones serán estacionario. Heres otra ilustración, declaró en términos del ejemplo clásico del paseo al azar: Digamos que hay dos borrachos individuales que caminan a casa después de una noche de carousing. Permite asumir además que estos dos borrachos no se conocen, así que no hay relación predecible entre sus rutas individuales. Por lo tanto, no hay cointegración entre sus movimientos. En contraste, considere la idea de que un individuo borracho está deambulando hacia casa mientras está acompañado por su perro en una correa. En este caso, hay una conexión definida entre los caminos de estas dos pobres criaturas. Aunque cada uno de los dos está todavía en una vía individual durante un corto período de tiempo, y aunque uno de los pares puede conducir o alejarse aleatoriamente el otro en cualquier punto dado en el tiempo, todavía, siempre se encuentran cerca juntos. La distancia entre ellos es bastante predecible, por lo que se dice que el par está cointegrado. Volviendo ahora a términos técnicos, si hay dos series temporales no estacionarias, como un conjunto hipotético de pares de divisas AB y XY, que se vuelven estacionarias cuando se calcula la diferencia entre ellas, se denominan también series integradas de primer orden Llame a una serie I (1). Aunque ninguna de estas series permanece en un valor constante, si hay una combinación lineal de AB y XY que es estacionaria (descrita como I (0)), entonces AB y XY se cointegran. El ejemplo simple anterior consta de sólo dos series temporales de pares forex hipotéticos. Sin embargo, el concepto de cointegración también se aplica a múltiples series de tiempo, utilizando órdenes de integración más altas. Piense en términos de un borracho errante acompañado de varios perros, cada uno en una correa de diferentes longitudes. En la economía real, sus ejemplos fáciles de encontrar muestran la cointegración de pares: ingresos y gastos, o dureza de las leyes penales y el tamaño de la población carcelaria. En el comercio de divisas de los pares, mi foco está en capitalizar en la relación cuantitativa y predecible entre los pares cointegrated de monedas. Por ejemplo, supongamos que Im observando esos dos pares de divisas hipotéticos cointegrados AB y XY y la relación cointegrada entre ellos es AB 8211 XY Z, donde Z es igual a una serie estacionaria con una media de cero, es decir, I (0). Esto parecería sugerir una estrategia comercial simple: Cuando AB XY gt V y V es mi precio de activación de umbral, entonces el sistema de comercio de pares de divisas vendería AB y compraría XY, ya que la expectativa sería que AB disminuyera en precio y XY Para aumentar. O, cuando AB XY lt-V, esperaría comprar AB y vender XY. Evitar la regresión espurios en los pares de divisas de comercio Sin embargo, no es tan simple como el ejemplo anterior sugeriría. En la práctica, un sistema de negociación mecánica para el comercio de pares forex necesita calcular la cointegración en lugar de basarse sólo en el valor R-cuadrado entre AB y XY. Esto se debe a que el análisis de regresión ordinario es corto cuando se trata de variables no estacionarias. Provoca la llamada regresión espuria, lo que sugiere relaciones entre variables, incluso cuando no hay ninguna. Supongamos, por ejemplo, que regreso dos series de tiempo de caminata aleatorias separadas entre sí. Cuando pruebo para ver si hay una relación lineal, muy a menudo encontraré valores altos para R-cuadrado así como p-valores bajos. Sin embargo, theres ninguna relación entre estos 2 paseos al azar. La prueba más simple para la cointegración es la prueba de Engle-Granger, que funciona de la siguiente manera: Verificar que AB t y XY t son ambos I (1) Calcular la relación de cointegración XY t aAB tet usando el Método de los mínimos cuadrados Verifique que los residuos de cointegración et estén estacionarios usando una prueba de raíz unitaria como la prueba de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) Una ecuación detallada de Granger: I (0) describe la relación de cointegración. XY t-1 AB t-1 describe la magnitud del desequilibrio lejos del largo plazo, mientras que i es tanto la velocidad como la dirección en la que la serie temporal de pares de divisas se corrige del desequilibrio. Cuando se utiliza el método Engle-Granger en el comercio de pares forex, los valores beta de la regresión se utilizan para calcular los tamaños de comercio para los pares. Cuando se utiliza el método Engle-Granger en el comercio de pares forex, los valores beta de la regresión se utilizan para calcular los tamaños de comercio para los pares. Corrección de errores para la cointegración en el comercio de pares forex: Cuando se utiliza la cointegración para el comercio de pares forex, también es útil explicar cómo las variables cointegradas se ajustan y regresan al equilibrio a largo plazo. Así, por ejemplo, aquí están los dos ejemplos de pares de divisas serie de tiempo que se muestra de forma automática: Forex pares de comercio basado en la cointegración Cuando uso mi sistema de comercio mecánico para el comercio de pares forex, la configuración y ejecución son bastante simples. En primer lugar, me parece dos pares de divisas que parecen que pueden ser cointegrated, como EUR / USD y GBP / USD. Luego, calculo los spreads estimados entre los dos pares. A continuación, reviso la estacionariedad usando una prueba de raíz unitaria u otro método común. Me aseguro de que mi feed de datos entrantes esté funcionando apropiadamente, y dejo que mis algoritmos de trading mecánicos creen las señales comerciales. Suponiendo Ive ejecutar back-tests adecuados para confirmar los parámetros, Im finalmente listo para usar cointegration en mi comercio de divisas. Ive encontrado un indicador de MetaTrader que ofrece un punto de partida excelente para construir un sistema de comercio de pares forex cointegration. Parece un indicador Bollinger Band, pero de hecho el oscilador muestra el diferencial de precios entre los dos pares de divisas diferentes. Cuando este oscilador se mueve hacia el extremo alto o bajo, indica que los pares están desacoplándose, lo que señala los oficios. Aún así, para estar seguro del éxito, confío en mi sistema de comercio mecánico bien construido para filtrar las señales con la prueba de Dickey-Fuller aumentada antes de ejecutar las operaciones apropiadas. Por supuesto, cualquiera que quiera utilizar la cointegración para sus pares de divisas, pero carece de las habilidades de programación necesarias, puede confiar en un programador experimentado para crear un asesor experto ganador. A través de la magia del trading algorítmico, programo mi sistema de trading mecánico para definir los diferenciales de precios basados ​​en el análisis de datos. Mi algoritmo monitorea las desviaciones de precio, luego compra y vende automáticamente pares de divisas para recolectar ineficiencias del mercado. Riesgos de ser conscientes de cuando se utiliza la cointegración con los pares de divisas de comercio de divisas Forex no es totalmente libre de riesgo. Por encima de todo, tengo en mente que el comercio de pares de divisas utilizando la cointegración es una estrategia de reversión media, que se basa en la suposición de que los valores medios serán los mismos en el futuro como lo fueron en el pasado. Aunque la prueba de Dickey-Fuller aumentada mencionada previamente es útil en validar las relaciones cointegrated para el comercio de los pares de la divisa, no significa que los márgenes continuarán siendo cointegrated en el futuro. Confío en reglas de gestión de riesgos fuertes, lo que significa que mi sistema de comercio mecánico sale de operaciones no rentables si o cuando la reversión a la media calculada es invalidada. Cuando cambian los valores medios, se llama deriva. Trato de detectar la deriva lo antes posible. En otras palabras, si los precios de los pares de forex previamente cointegrados empiezan a moverse en una tendencia en lugar de volver a la media previamente calculada, su tiempo para que los algoritmos de mi sistema de comercio mecánico vuelvan a calcular los valores. Cuando uso mi sistema de comercio mecánico para el comercio de pares de divisas, uso la fórmula autorregresiva mencionada anteriormente en este artículo para calcular una media móvil para pronosticar la propagación. Entonces, salgo del comercio en mis límites calculados del error. Cointegration es una herramienta valiosa para mi comercio de pares de divisas El uso de la cointegración en el comercio de pares forex es una estrategia de negociación mecánica neutral del mercado que me permite el comercio en cualquier entorno de mercado. Es una estrategia inteligente que se basa en la reversión a la media, sin embargo, me ayuda a evitar las trampas de algunas de las otras estrategias de reversión a la media de forex. Debido a su uso potencial en rentables sistemas de comercio mecánico, la cointegración para el comercio de pares de divisas ha atraído el interés tanto de los comerciantes profesionales, así como los investigadores académicos. Hay un montón de artículos publicados recientemente, como este artículo de blog cuantitativo, o esta discusión académica del tema, así como un montón de discusión entre los comerciantes. Cointegration es una herramienta valiosa en mi comercio de pares de divisas, y recomiendo encarecidamente que usted mira en él por sí mismo. Sí, el mismo proceso se puede aplicar tanto a las existencias como a los derivados. Dado que existe un gran universo de acciones en comparación con los pares de divisas, debe haber un mayor número de oportunidades potenciales para el comercio. Con el poder de cruce de números de los sistemas de comercio de today8217s, muchos conjuntos de relaciones pueden ser examinados rápidamente, en tiempo real. Cointegration también puede ser utilizado por los operadores de opciones que se puede esperar para producir resultados como el popular Coca Cola-Pepsi se extiende en el que las relaciones de precios entre ciertas acciones / opciones permite a los comerciantes participar en bastante bajo riesgo juega con una buena probabilidad de ganar. Hola Eddie, Es usted el comercio intra días o semanas usando esta estrategia También, qué lenguaje de programación me recomendaría. R toma tiempo para ejecutar cálculos y si es intra day trade, la latencia entra en juego. Gracias, Harish El lenguaje de programación doesn8217t materia para el comercio de fin de día. Cualquier idioma importante como Perl, Python, C / C y C está bien. R puede ser extremadamente rápido, pero se ralentiza si it8217s forzado a asignar dinámicamente memoria. FXGears Cointegration - / Pairs-Trading Exención de responsabilidad - Forex, futuros, acciones y opciones de comercio no es apropiado para todos. Existe un riesgo sustancial de pérdida asociado con el comercio de estos mercados. Las pérdidas pueden y ocurrirán. Nunca se ha desarrollado ningún sistema o metodología que pueda garantizar beneficios o garantizar la ausencia de pérdidas. No se hace ninguna representación o implicación de que el uso de la información contenida en este sitio generará ganancias o asegurará la ausencia de pérdidas. Copyright copy 2011-2014, WCI WCM FXGears El uso, copia, redistribución, republicación y / o duplicación no autorizados de contenido FXGears está estrictamente prohibido sin permiso previo por escrito. Negociación de los smftricksPairs: Reversión a la media Qué es el comercio de pares Tomar cualquier par altamente correlacionado, por ejemplo AUDUSD / NZDUSD, cuando se desacoplan, corto el más alto, comprar el más bajo , En previsión de que volverán a la media, momento en el que se cierran las posiciones. Prácticamente todos los hilos / foros que discuten los intercambios comerciales de FX comienzan y terminan en confusión. Los comerciantes parecen tener gusto de la idea de los pares que negocian FX pero no he visto una estrategia conceptualized muy bien, dejado negociar bien. Este hilo intentará invertir esta tendencia. Estrategia comercial de pares: Me he encontrado con un indicador MT4 interesante que conceptualiza muy bien el comercio de pares FX, dándome un buen punto de partida. La imagen adjunta muestra una banda de bollinger buscando indicador, sin embargo la diferencia aquí es que el oscilador representa la diferencia de precio entre 2 pares. Cuando el oscilador se mueve a ambos extremos, los 2 pares indican un desacoplamiento comprando el par inferior / corto el par más alto, TP en la reversión a la media. Sin embargo, al igual que la banda de bollinger de comercio, el precio de contacto con la banda de desviación estándar no siempre representan una compra o venta. Estas señales necesitan ser filtradas inteligentemente. Nota: Dado que el indicador al que me refiero es comercial, y no quiero que este hilo se traslade a la sección comercial, no mencionaré nombres ni proporcionará un enlace aquí. Mi esperanza es que ya sea que ya hay una buena versión gratuita de este indicador flotando o alguien experto en tecnología puede azotar uno para arriba para nosotros. El objetivo de este hilo: 1 thrash out los pros y los contras de las parejas de comercio 2 si podemos conseguir a través de eso, construir una estrategia Adjunto imagen (haga clic para ampliar) Se unió 2012 Oct Estado: Member 1,907 Posts Online Now Aunque estoy de acuerdo en que AUDUSD Y NZDUSD están correlacionados, creo que basar una estrategia en el retorno a un medio es arriesgado. Si los 2 pares tienden a volver a un valor medio, entonces usted vería el gráfico AUDNZD oscilar alrededor de un pivote y este no es el caso. Por supuesto, mirando el gráfico, probablemente será capaz de identificar los lugares donde esto sucede, pero en tiempo real, no es tan fácil. Por favor, no me PM con Coding Inquiries Se ha unido a agosto de 2011 Status: Member 1,106 Posts Usted no puede comprar Aussie y vender Kiwi. Haciendo así usted termina para arriba con una posición larga en AUD / NZD. Debe equilibrar el tamaño de las posiciones dependiendo del factor de cointegración actual de los dos pares. El filtro que necesita es una prueba de raíz unitaria como la prueba de DickeyFuller Aumentado Tenga en cuenta que esas pruebas - necesitan una gran cantidad de muestras para dar una lectura válida (lag) - malo en los datos de mercado (series de tiempo fraccionadamente integrado). Sin miedo. Sólo matemáticas. Fecha de registro: jul 2009 Status: Trade. Revisión. Mejorar 972 Posts 7bit escribió un EA que hace casi todo para usted. El filtro que necesita es una prueba de raíz unitaria como la prueba de DickeyFuller de prueba. Tenga en cuenta que las pruebas - necesitan una gran cantidad de muestras para dar una lectura válida (lag) - malo en los datos de mercado (series de tiempo fraccionadamente integrado) Wasnt 7bits EA para co - Integración, no correlación, que es lo que PeterE está hablando de Im consciente de dos principales escuelas de pensamiento en relación con el comercio de pares. Ambos implican la reversión media. Ambos tienen más y menos. 1) Empírica o libre de modelo (correlación) La escuela empírica calcula un diferencial en dos (o más) pares altamente correlacionados y desviaciones de los oficios en que se propagan de nuevo a la media oa algún otro punto. El cálculo puede ser algo así como: spread A coef1 - B coef2 Donde A y B son dos pares correlacionados y coef1 y coef2 representan pesos / coeficientes / betas / constantes que ayudan a normalizar / hacer la propagación más estacionaria para una reversión más fácil. Conozco 3 métodos para calcular los coeficientes: a) volatilidad, como ATR1 / ATR2 (donde 1 y 2 son pares de divisas correlacionados) b) betas como betaA cov (A, B) / var (B) para obtener una beta para el símbolo A en términos del símbolo B c) cointegración para calcular los betas / vectores propios que se utilizarán como pesos. Pro: el comercio de pares modelo libre es excepcionalmente fácil de entender y bastante fácil de negociar. Una vez que se establecen sobre algunos pesos simplemente se aplican las reglas a una propagación para la reversión media. Suponiendo que el par A y B permanezcan correlacionados, finalmente obtendrá una reversión media. Cabe señalar que las correlaciones basadas en datos de mercado son notoriamente poco fiables. Con: Si ocurre un choque cuando el A / B se desacopla, la propagación tenderá y una estrategia de reversión media dará lugar a pérdidas. 2) Modelado basado en cointegración El método de cointegración basado en modelos utiliza típicamente el método de dos pasos de Engle-Granger o el método de Johansen que prueban el co-movimiento a largo plazo entre pares. Co-movimiento es diferente de la correlación en que los pares no tienen que moverse juntos todo el tiempo (como en la correlación), simplemente tienen que revertir (en lugar de la deriva) y permanecer dentro de una cierta distancia aparte. Hay otras pruebas tales como la prueba de Phillips-Ouliaris que intentan explicar las roturas estructurales en los datos. En el caso del método de dos pasos de Engle-Granger, las betas de la regresión proporcionan los tamaños comerciales para los pares. Con Johansen, los vectores propios se utilizan para dimensionar el comercio de propagación. Con: Las rupturas estructurales (como en la escuela empírica) no se pueden identificar fácilmente antes de que sucedan y como resultado las tendencias pueden ocurrir en el comercio real que no ocurren en las pruebas. Además, la regresión es un método de optimización y como resultado puede haber una tendencia natural a que el cálculo del spread sea overfit. Pro: Pruebas estadísticas adicionales como el ADF (aumentado dickey más lleno) se puede utilizar para validar o obtener alguna medida de confianza en cuanto a si realmente existe una relación de cointegración en primer lugar. Pero, vale la pena señalar que, al igual que todas las pruebas estadísticas, pasar el ADF no garantiza que la propagación permanecerá cointegrated en nuevos datos no vistos. Resumen Quizás la primera pregunta debería ser: debo utilizar un método de reversión media en los mercados financieros Los mercados tienen distribuciones de cola de grasa y, por lo tanto, una estrategia de reversión media comienza en una desventaja frente a la estructura del mercado. Esto significa básicamente que los pares y los spreads calculados a partir de esos pares tendrán una tendencia natural a no permanecer estacionarios y, por tanto, los spreads no pueden significar revertir a largo plazo. Los mercados tienen distribuciones de cola de grasa y, por lo tanto, una estrategia de reversión media comienza en una desventaja frente a la estructura del mercado. Esto significa básicamente que los pares y los spreads calculados a partir de esos pares tendrán una tendencia natural a no permanecer estacionarios y, por tanto, los spreads no pueden significar revertir a largo plazo. Yo había empezado a escribir un gran post, pero es obvio, no que relacionados con el comercio de pares y un desperdicio de espacio por lo que eliminado. Puntos OP son más relevantes que su pregunta. Los mercados tienen colas gordas pero TAMBIÉN tienen una tendencia a volver a la media (algunos más que otros) y lo hacen la mayor parte del tiempo. Cuando las colas gordas suceden son predecibles una gran parte del tiempo (anuncios de noticias importantes, el mercado abre / cierra, etc). Está mal informado de pensar que las estrategias de reversión significativas tienen una desventaja. Editar: no disputar su correlación y cointegración cosas, buena información Se ha unido a agosto de 2009 Estado: Member 303 Posts Algo que usted puede ser que desee ver que obtendrá una gran cantidad de la gente al por menor fuera de lado cuando digo que es el promedio pulg Mucha gente Que los spreads de comercio y las acciones de comercio de parejas, en lugar de decir entrar en su posición completa de un punto, puede entrar en la mitad en un punto, luego otra mitad en otro punto (si llega allí), o hacerlo en tercios, etc. Ser flexible dependiendo de la volatilidad del par y las condiciones del mercado. Personalmente, me gustaría ver las existencias de comercio de pares o la difusión de otros instrumentos en lugar de par comercio de divisas, ya que son efectivamente sólo comercio justo un par cruzado. O tal vez la difusión de una moneda con otro instrumento en lugar de otra moneda. Si pudiera volver al comienzo de mi viaje comercial o estaba recomendando a alguien cómo empezar en el comercio, creo que los pares de comercio / difusión es una gran manera de ir. Se unió a enero de 2007 Status: developing. 885 Posts Quizás la primera pregunta debería ser: Debería usar un método de reversión media en los mercados financieros Los mercados tienen distribuciones de cola de grasa y por lo tanto una estrategia de reversión media comienza en una desventaja frente a la estructura del mercado. Esto significa básicamente que los pares y los spreads calculados a partir de esos pares tendrán una tendencia natural a no permanecer estacionarios y, por tanto, los spreads no pueden significar revertir a largo plazo. Para aquellos que están interesados ​​en entender un poco más sobre la naturaleza de la desventaja de reversión media que menciono:. ,,. ,,. ,. ,,,. Stockpair:,. ,. 1. . ,,. 2. . ,. , Stockpair,. ,. . ,. ,. ,. ,,. Stockpair NXF Services O,, 5,,, 10117,. :. . ,,. . Copyrights copy 2010-2016 Stockpair Cointegration en el comercio de pares forex es una valiosa herramienta. Para mí, la cointegración es la base para una excelente estrategia de negociación mecánica neutral del mercado que me permite obtener beneficios en cualquier entorno económico. Si un mercado está en una tendencia alcista, tendencia bajista o simplemente moviéndose de lado, el comercio de divisas me permite cosechar ganancias durante todo el año. Una estrategia de comercio de pares forex que utiliza la cointegración se clasifica como una forma de comercio de convergencia basada en el arbitraje estadístico y la reversión a la media. Este tipo de estrategia fue popularizado por un equipo de comercio cuantitativo en Morgan Stanley en la década de 1980 utilizando pares de acciones, aunque yo y otros comerciantes han encontrado también funciona muy bien para el comercio de pares de divisas, también. Forex pares de comercio basado en la cointegración Forex pares de comercio basado en la cointegración es esencialmente una estrategia de reversión a la media. Dicho simplemente, cuando dos o más pares de divisas se cointegrated, significa que el margen de precios entre los pares de divisas por separado tiende a volver a su valor medio consistentemente a través del tiempo. Es importante comprender que la cointegración no es correlación. La correlación es una relación a corto plazo con respecto a co-movimientos de precios. La correlación significa que los precios individuales se mueven juntos. Aunque la correlación es confiada por algunos comerciantes, por sí mismo es una herramienta poco confiable. Por otro lado, la cointegración es una relación a más largo plazo con co-movimientos de precios, en los cuales los precios se mueven juntos dentro de ciertos rangos o se extiende, como si estuvieran unidos entre sí. I8217ve encontró la cointegración como una herramienta muy útil en el comercio de divisas. Durante mi comercio de pares forex, cuando la propagación se ensancha a un valor umbral calculado por mis algoritmos de negociación mecánica, corto el spread entre los precios pairs8217. En otras palabras, el I8217m apostando el spread volverá a cero debido a su cointegración. Las estrategias básicas de las estrategias de los pares de la divisa son muy simples, especialmente al usar sistemas mecánicos de la negociación: Elijo dos diversos pares de la moneda que tienden a moverse similarmente. Puedo comprar el par de divisas de bajo rendimiento y vender el par de resultados. Cuando la separación entre los dos pares converge, cierro mi posición para un beneficio. Forex pares de comercio basado en la cointegración es una estrategia bastante neutral en el mercado. Por ejemplo, si un par de divisas se desploma, entonces el comercio probablemente dará lugar a una pérdida en el lado largo y una ganancia de compensación en el lado corto. Por lo tanto, a menos que todas las monedas y los instrumentos subyacentes de repente pierdan valor, el comercio neto debería ser cercano a cero en el peor de los casos. Del mismo modo, los pares que negocian en muchos mercados es una estrategia de negociación de autofinanciación, ya que los ingresos de las ventas cortas a veces pueden usarse para abrir la posición larga. Incluso sin este beneficio, la cointegración de aprovisionamiento de divisas de comercio de pares todavía funciona muy bien. Comprender la cointegración para el comercio de pares forex Cointegration es útil para mí en el comercio de pares forex, ya que me permite programar mi sistema de comercio mecánico basado tanto en desviaciones a corto plazo de los precios de equilibrio, así como a largo plazo las expectativas de precios, Al equilibrio. Para entender cómo funcionan las negociaciones de pares de divisas basadas en cointegración, es importante definir primero la cointegración y luego describir cómo funciona en los sistemas de negociación mecánica. Como se ha dicho anteriormente, la cointegración se refiere a la relación de equilibrio entre conjuntos de series temporales, tales como precios de pares de divisas separados que por sí mismos están en equilibrio. En la jerga matemática, la cointegración es una técnica para medir la relación entre variables no estacionarias en una serie temporal. Si dos o más series de tiempo tienen un valor de raíz igual a 1, pero su combinación lineal es estacionaria, entonces se dice que están cointegradas. Como ejemplo simple, considere los precios de un índice bursátil y su contrato de futuros relacionados: Aunque los precios de cada uno de estos dos instrumentos pueden vagar al azar en breves períodos de tiempo, en última instancia volverán al equilibrio y sus desviaciones serán estacionario. Aquí hay otra ilustración, expresada en términos del ejemplo clásico del paseo al azar: Let8217s dicen que hay dos borrachos individuales que caminan a casa después de una noche de carousing. Supongamos, además, que estos dos borrachos no se conocen, por lo que no existe una relación predecible entre sus vías individuales. Por lo tanto, no hay cointegración entre sus movimientos. En contraste, considere la idea de que un individuo borracho está deambulando hacia casa mientras está acompañado por su perro en una correa. En este caso, existe una conexión definida entre los caminos de estas dos pobres criaturas. Aunque cada uno de los dos está todavía en una vía individual durante un corto período de tiempo, y aunque uno de los pares puede conducir o alejarse aleatoriamente el otro en cualquier punto dado en el tiempo, todavía, siempre se encuentran cerca juntos. La distancia entre ellos es bastante predecible, por lo que se dice que el par está cointegrado. Volviendo ahora a términos técnicos, si hay dos series temporales no estacionarias, como un conjunto hipotético de pares de divisas AB y XY, que se vuelven estacionarias cuando se calcula la diferencia entre ellas, se denominan también series integradas de primer orden Llame a una serie I (1). Aunque ninguna de estas series permanece en un valor constante, si hay una combinación lineal de AB y XY que es estacionaria (descrita como I (0)), entonces AB y XY se cointegran. El ejemplo simple anterior consta de sólo dos series temporales de pares forex hipotéticos. Sin embargo, el concepto de cointegración también se aplica a múltiples series de tiempo, utilizando órdenes de integración más altas. Piense en términos de un borracho errante acompañado de varios perros, cada uno en una correa de diferente longitud. En la economía real, es fácil encontrar ejemplos que muestren la cointegración de parejas: Ingresos y gastos, o dureza de las leyes penales y tamaño de la población carcelaria. En el comercio de divisas de los pares, mi foco está en capitalizar en la relación cuantitativa y predecible entre los pares cointegrated de monedas. Por ejemplo, supongamos que I8217m observando esos dos pares de divisas hipotéticos cointegrados AB y XY y la relación cointegrada entre ellos es AB XY Z, donde Z es igual a una serie estacionaria con una media de cero, es decir, I (0). Esto parecería sugerir una estrategia comercial simple: Cuando AB XY gt V y V es mi precio de activación de umbral, entonces el sistema de comercio de pares de divisas vendería AB y compraría XY, ya que la expectativa sería que AB disminuyera en precio y XY Para aumentar. O, cuando AB XY lt-V, esperaría comprar AB y vender XY. Evitar la regresión espurios en los pares de divisas Sin embargo, it8217s no tan simple como el ejemplo anterior sugeriría. En la práctica, un sistema de comercio mecánico para el comercio de pares forex necesita calcular la cointegración en lugar de basarse sólo en el valor R-cuadrado entre AB y XY. Esto se debe a que el análisis de regresión ordinario se queda corto cuando se trata de variables no estacionarias. Provoca la denominada regresión espuria, que sugiere relaciones entre variables incluso cuando no hay ninguna. Supongamos, por ejemplo, que regreso dos series de tiempo de caminata aleatorias separadas entre sí. Cuando pruebo para ver si hay una relación lineal, muy a menudo encontraré valores altos para R-cuadrado así como p-valores bajos. Sin embargo, no hay relación entre estos dos paseos al azar. La prueba más simple para la cointegración es la prueba de Engle-Granger, que funciona de la siguiente manera: Verificar que ABt y XYt son ambos I (1) Calcular la relación de cointegración XYt aABt et utilizando los mínimos cuadrados Método: Verificar que los residuos de cointegración et son estacionarios usando una prueba de raíz unitaria como la prueba de Dickey-Fuller (ADF) Aumentada La ecuación de Granger detallada: ABt 1 (XYt-1 ABt-1) ut y XYt 2 (XYt-1 ABt -1) vt Cuando XYt-1 ABt-1 I (0) describe la relación de cointegración. XYt-1 ABt-1 describe la extensión del desequilibrio lejos del largo plazo, mientras que i es tanto la velocidad como la dirección en la que la serie cronológica del par de divisas se corrige del desequilibrio. Cuando se utiliza el método Engle-Granger en el comercio de pares forex, los valores beta de la regresión se utilizan para calcular los tamaños de comercio para los pares. Cuando se utiliza el método Engle-Granger en el comercio de pares forex, los valores beta de la regresión se utilizan para calcular los tamaños de comercio para los pares. Corrección de errores para la cointegración en el comercio de pares de divisas: Cuando se utiliza la cointegración para el comercio de pares de divisas, también es útil explicar cómo las variables cointegradas se ajustan y regresan al equilibrio a largo plazo. Por lo tanto, por ejemplo, aquí están las dos pares de forex de muestra8217 series de tiempo mostradas de forma autorregresiva: ABt aABt-1 bXYt-1 ut y XYt cABt-1 dXYt-1 vt Forex pares de comercio basado en la cointegración Cuando uso mi sistema de comercio mecánico para forex pares La configuración y la ejecución son bastante simples. En primer lugar, me parece dos pares de divisas que parecen que pueden ser cointegrated, como EUR / USD y GBP / USD. Luego, calculo los spreads estimados entre los dos pares. A continuación, reviso la estacionariedad usando una prueba de raíz unitaria u otro método común. Me aseguro de que mi feed de datos entrantes esté funcionando apropiadamente, y dejo que mis algoritmos de trading mecánicos creen las señales comerciales. Suponiendo que I8217ve ejecutar back-tests adecuados para confirmar los parámetros, I8217m finalmente listo para usar la cointegración en mi comercio de pares forex. I8217ve encontró un indicador de MetaTrader que ofrece un excelente punto de partida para construir un sistema de comercio de pares forex cointegration. Parece un indicador Bollinger Band, pero de hecho el oscilador muestra el diferencial de precios entre los dos pares de divisas diferentes. Cuando este oscilador se mueve hacia el extremo alto o bajo, indica que los pares están desacoplándose, lo que señala los oficios. Aún así, para estar seguro del éxito, confío en mi sistema de comercio mecánico bien construido para filtrar las señales con la prueba de Dickey-Fuller aumentada antes de ejecutar las operaciones apropiadas. Por supuesto, cualquiera que quiera utilizar la cointegración para sus pares de divisas, pero carece de las habilidades de programación necesarias, puede confiar en un programador experimentado para crear un asesor experto ganador. A través de la magia del trading algorítmico, programo mi sistema de trading mecánico para definir los diferenciales de precios basados ​​en el análisis de datos. Mi algoritmo monitorea las desviaciones de precio, luego compra y vende automáticamente pares de divisas para recolectar ineficiencias del mercado. Riesgos de ser conscientes de cuando se utiliza la cointegración con los pares de divisas de comercio de divisas Forex no es totalmente libre de riesgo. Por encima de todo, tengo en mente que el comercio de pares de divisas utilizando cointegración es una estrategia de reversión media, que se basa en la suposición de que los valores medios serán los mismos en el futuro como lo fueron en el pasado. Aunque la prueba de Dickey-Fuller aumentada mencionada anteriormente es útil para validar las relaciones cointegradas para el comercio de pares de divisas, esto no significa que los spreads continuarán siendo cointegrados en el futuro. Confío en reglas de gestión de riesgos fuertes, lo que significa que mi sistema de comercio mecánico sale de operaciones no rentables si o cuando la reversión a la media calculada es invalidada. Cuando los valores medios cambian, se llama deriva. Trato de detectar la deriva lo antes posible. En otras palabras, si los precios de los pares de divisas anteriormente cointegrados empiezan a moverse en una tendencia en lugar de volver a la media previamente calculada, es tiempo de que los algoritmos de mi sistema de comercio mecánico vuelvan a calcular los valores. Cuando uso mi sistema de comercio mecánico para el comercio de pares de divisas, uso la fórmula autorregresiva mencionada anteriormente en este artículo para calcular una media móvil para pronosticar la propagación. Entonces, salgo del comercio en mis límites calculados del error. Cointegration es una herramienta valiosa para mi comercio de pares de divisas El uso de la cointegración en el comercio de pares forex es una estrategia de negociación mecánica neutral del mercado que me permite el comercio en cualquier entorno de mercado. It8217s una estrategia inteligente that8217s basado en la reversión a la media, sin embargo, me ayuda a evitar las trampas de algunas de las otras estrategias de reversión a la media de forex. Debido a su uso potencial en rentables sistemas de comercio mecánico, la cointegración para el comercio de pares de divisas ha atraído el interés tanto de los comerciantes profesionales, así como los investigadores académicos. Hay un montón de artículos publicados recientemente, como este artículo de blog cuantitativo, o esta discusión académica del tema, así como un montón de discusión entre los comerciantes. Cointegration es una herramienta valiosa en mi comercio de pares de divisas, y recomiendo encarecidamente que usted mira en él por sí mismo.