协整的外汇配对交易是一种有价值的工具. 对我来说, 协整是一个很好的市场中性机械交易策略的基础上,让我的任何经济环境中获利. 无论市场处于上升趋势, 下跌趋势或者干脆侧身移动, 外汇配对交易可以让我收获涨幅全年.
它利用协整外汇配对交易策略被列为收敛交易基于统计套利和回归的一种形式来表示. 这种战略用股票对首次推广了一个量化交易团队在摩根士丹利在上世纪80年代, 虽然我和其他交易者们发现它也非常适用于外汇配对交易, 太.
基于协整的外汇配对交易
基于协整的外汇配对交易本质上是一种回归到均值策略. 简而言之, 当两个或更多的外汇对存在协整关系, 这意味着独立的外汇对之间的价差趋于恢复其平均值持续超过时间.
据了解,协整不相关性是很重要. 相关性是价格方面的联合走势短期关系. 关联意味着,个别价格一起移动. 尽管相关被一些商人依赖, 它本身是一个不值得信任的工具.
另一方面, 协整与价格共同运动更长远的关系, 其中,价格在一定范围或利差中移动还在一起, 仿佛拴在一起. 我发现协整是在外汇交易对一个非常有用的工具.
在我对外汇交易, 当价差扩大到了我的机械交易算法计算出一个阈值, I“短”的成对的价格之间的价差. 换句话说, 我打赌的传播将恢复到零,因为它们协整.
基本的外汇配对交易策略是非常简单的, 尤其是当使用机械交易系统: 我选择两种不同的货币对倾向于以相同的动作. 我买了表现不佳的货币对和销售出对表演. 当两对收敛之间的传播, 我闭上我的位置获得利润.
基于协整的外汇配对交易是一个相当市场中性策略. 作为一个例子, 如果一个货币对骤降, 那么交易可能会导致在长边的损失,并在短端的收益抵消. 所以, 除非所有的货币和基本仪器突然失去价值, 净交易应该接近于零在最坏的情况下.
出于同样的原因, 对许多市场的交易是自融资交易策略, 因为从卖空的收益有时可以用来打开多头头寸. 即使没有这样做的好处, 协整关系,推动外汇配对交易依然工作得很好.
了解协整的外汇配对交易
协整关系,有助于我在外汇配对交易,因为它让我的计划我的机械交易系统的基础上,从均衡价格短期偏差,以及长期价格预期, 我指的修正和回归均衡.
要了解如何协整驱动的外汇交易对工程, 首先定义协整关系是很重要的,然后描述它的机械交易系统如何工作.
正如我上面所说的, 协整是指集合时间序列之间的平衡关系, 如单独的外汇对价格,通过本身不处于平衡状态. 以数学术语, 协整是用于测量在一时间序列的非固定变量之间的关系的一种技术.
如果任何两个或两个以上的时间序列每一个都具有根值等于 1, 但它们的线性组合是固定的, 然后他们说是协整.
作为一个简单的例子, 考虑到A股市场的指数价格及其相关的期货合约: 虽然每两个仪器的价格可能会随机漫步在短暂的时间, 最终它们将返回到平衡, 和他们的偏差将固定.
这里的另一个例证, 在经典的“随机漫步”的例子来表述: 比方说,有两个单独的醉鬼笙歌后的一个晚上走回家去. 让我们进一步假设这两个醉鬼不知道对方, 所以有他们各自的途径之间没有任何可预见的关系. 因此, 有他们的动作之间没有协整关系.
相反, 考虑这个想法,一个人喝醉了的回家的游子,同时伴随着他的狗皮带. 在这种情况下, 在这两个可怜的生物的途径之间有一定联系.
虽然每两个的仍然是对单个通路在很短的时间周期, 并且即使任何一个所述一对可以随机地超前或滞后另一个在任何给定时间点, 还, 他们将永远并拢找到. 它们之间的距离是相当预测, 从而在一对被说成是协整.
现在回到技术术语, 如果有两个非固定的时间序列, 如假设一套货币对AB和XY, 即成为固定它们之间的差被计算时, 这对被称为一个集成的一阶系列 - 也叫我(1) 系列.
即使没有这些系列的保持在一个恒定值, 如果有AB和XY的线性组合是固定的 (形容我(0)), 那么AB和XY存在协整关系.
上面简单的例子只包含两个时间序列的假设外汇对. 但, 协整的概念也适用于多个时间序列, 采用集成度更高的订单......想想在徘徊醉方面伴随着几只狗, 每一个不同长度的皮带.
在现实世界中的经济学, 这是很容易找到的例子表明对协整: 收入和支出, 刑事法律或生硬和监狱人口规模. 在外汇交易配对, 我的重点是充分利用协整对货币之间的定量和可预测的关系.
例如, 让我们假设我在看这两个协整假设的货币对, AB和XY, 和它们之间的共整合关系为AB – XY = Z, 其中Z等于静止系列均值为零, 这就是我(0).
这似乎表明一个简单的交易策略: 当AB - XY > 该, V是我的阈值触发价, 那么对外汇交易系统将出售AB买XY, 由于期望将是AB降低价格和XY增加. 或, 当AB - XY < -该, 我希望买AB和销售XY.
避免在外汇交易对伪回归
但, 它不是那么简单,上面的例子建议. 在实践中, 对外汇交易配对的机械交易系统需要仅仅依靠AB和XY之间的R平方值来计算,而不是协整.
这是因为当用非平稳变量处理普通的回归分析达不到. 它会导致所谓的伪回归, 这表明变量之间的关系,即使没有任何.
假设, 例如, 我退步 2 单独的“随机漫步”时间序列反目成仇. 当我测试一下,看看是否有一个线性关系, 很多时候我会发现高值R平方以及低的p值. 还, 有这两者之间没有任何关系 2 随机游动.
公式和测试协整的外汇配对交易
最简单的测试协整是恩格尔 - 格兰杰检验, 其工作原理是这样:
- 验证AB吨 和 XY吨 都是我(1)
- 计算的协整关系 [XY吨 = AAB吨 + 和吨] 通过使用最小二乘法
- 验证协整余数e吨 是固定使用单位根检验,如增强迪基 - 富勒 (ADF) 测试
详细格兰杰公式:
ΔAB吨 = A1(XY吨-1- - ΒAB吨-1-) +在吨 和ΔXY吨 = A2(XY吨-1- - ΒAB吨-1-) + 在吨
当XY吨-1- - ΒAB吨-1- 〜我(0) 介绍了协整关系.
XY吨-1- - ΒAB吨-1- 描述走非均衡的程度,从长期来看, 而α我既是速度和方向,在该货币对的时间序列的不平衡是否自行解决.
当使用外汇配对交易的恩格尔 - 格兰杰法, 回归的beta值被用于计算交易单位的对.
当使用外汇配对交易的恩格尔 - 格兰杰法, 回归的beta值被用于计算交易单位的对.
纠错的协整的外汇配对交易:
当使用协整的外汇配对交易, 它也有助于解释变量的协整如何调整和恢复到长期均衡. 所以, 例如, 这里autoregressively所示的两个样品的外汇对“时间序列:
AB吨 = AAB吨-1- + BXY吨-1- + 在吨 和 XY吨 =驾驶室吨-1- + DXY吨-1- + 在吨
基于协整的外汇配对交易
当我用我的机械交易系统进行外汇交易配对, 安装和执行都相当简单. 第一, 我发现两个货币对,这似乎像他们可能会协整, 如欧元/美元和英镑/美元.
然后, 我计算了两对之间的价差估计. 下一个, 我检查平稳性使用单位根检验,或另一种常见的方法.
我要确保我的入站数据源是否工作正确, 我让我的机械交易算法创建的交易信号. 假设我已经运行足够的回测试,以确认这些参数, 我终于可以使用了协整在我的外汇配对交易.
我发现一个MetaTrader的指标它提供了一个很好的起点,以建立一个协整的外汇配对交易系统. 它看起来像一个布林带指标, 但其实,振荡器显示了两个不同的货币对之间的价格差.
当该振荡器移向高或低极端, 则表示对被耦, 这标志着行业.
还, 执行相应的交易以前,以确保成功,我靠我精心打造的机械交易系统筛选与扩张的Dickey-Fuller检定的信号.
当然, 谁想要利用协整他或她的外汇配对交易, 但缺乏必要的算法中的编程技巧, 可以依靠有经验的程序员创建一个成功的专家顾问.
通过算法交易的魔力, 我的计划我的机械交易系统的基础上的数据分析,以确定的价格差. 价格偏离我的算法显示器, 然后自动购买和出售以货币对丰收的市场效率低下.
风险要注意使用协整与外汇配对交易时
外汇配对交易并非完全无风险. 首先, 我记住,使用协整的外汇配对交易是一种均值回归策略, 这是基于这样的假设的平均值将是在将来同样的,因为他们在过去.
虽然扩张的Dickey-Fuller检定前面提到的是验证了对外汇交易的协整关系有帮助, 这并不意味着利差将继续在未来被协整.
我靠强大的风险管理规则, 这意味着,我的机械交易系统从无利可图行业退出,如果或当所计算出的回归到均值被无效.
当平均的值改变, 这就是所谓的漂移. 我尝试尽快检测漂移. 换句话说, 如果先前共整合外汇对价格开始在趋势移动回复到先前计算的均值,而不是, 现在是时候为我的机械交易系统重新计算值的算法.
当我用我的机械交易系统进行外汇交易配对, 我使用本文前面提到的自回归公式以计算移动平均预测的传播. 然后, 我退出交易,在我的计算误差范围.
协整是我的外汇配对交易的有价值的工具
利用协整的外汇配对交易是市场中性机械交易策略,让我的贸易在任何市场环境. 它是是基于回归一个明智的策略意味着, 但它帮助我避免了其他一些回归到均值外汇交易策略的陷阱.
由于其有利可图的机械交易系统的潜在使用, 协整的外汇配对交易已经从两个专业交易员以及学术研究的兴趣吸引.
有很多最近发表的文章, 例如 此 定量为主的博客文章, 或本 学术讨论 主题, 以及大量的 讨论 交易者.
协整是我的外汇配对交易的有价值的工具, 我强烈建议你看看它自己.