目前，每种类型都有大量的交易策略，所有这些策略都是为了盈利。但盈利在某种程度上与风险有关——预期利润越大，风险就越高。一个合乎逻辑的问题出现了：是否有可能将交易风险降至最低，同时获得少量但稳定的利润？配对交易是满足这些条件的。( P4 J# }- x' E5 R9 K6 x
相关性( i8 ?3 l0 L( x- L i% t9 `
配对交易策略通常基于两种金融工具的相关性。几种货币对的价格变化可能是相互关联的。例如，一个交易品种的价格与另一交易品种的价格在同一方向上移动。在这种情况下，这些交易品种之间存在正相关。在负相关的情况下，价格会朝相反的方向移动。
7 H3 T9 {- \+ h1 j# f基于相关性的配对交易策略非常简单。首先，交易员应该选择两种相关性强的金融工具。然后，他们需要使用历史数据来分析相关性的变化。基于此分析，交易者可以在知情的情况下决定是否进行交易。; E1 _2 q" O) E8 e, n
对于交易来说，最有趣的货币对是那些具有负相关性的货币对。例如，这就是 EURUSD 和 USDCHF 的走势。
! x) m' ?# G, G5 t+ zPearson相关系数是估计相关性最常用的方法，该系数的计算公式如下：1 {$ M' B8 O4 n
这种计算总是产生有偏差的估计。在小样本中，所得到的r的估计值可能与精确的相关值非常不同。为了减少此误差，我们可以使用Olkin-Pratt调整：
! b5 C! W4 P; ~ ?5 X# z1 O1 n让我们试着为基于相关性的交易策略制定规则。
e5 A! r, Q# x- g首先，我们需要选择两个合适的货币对。同时，这些对在历史上的平均相关值应该是负的，越小越好。
' n" G! T- {- M接下来，我们需要收集这些货币对历史的统计数据和样本相关性值。需要这些统计数据来计算信号。7 A2 N: M9 }" e
下一步是设置触发水平，如果当前相关性达到这个水平，EA可以开仓。此水平可以显式设置，例如-0.95、-0.9等。还有一种替代方法。我们可以取历史相关性值，并按升序对其进行排序。作为响应级别，我们可以取最低值的10%作为限制。7 U( U! P# M4 h" Z
在开仓之前，我们需要确定它们的类型。如果一对货币的当前价格低于移动平均线，则会为该交易品种打开买入头寸。相反，如果价格高于平均水平，则会打开卖出头寸。在这种情况下，开启的头寸应该是多方向的。必须满足此条件，否则禁止打开头寸。
2 S, s# i5 Q8 a此外，不同资产的头寸数量应相互关联。假设点值（PointValue）是存款货币中一个点的价格。则仓位的交易量应满足相等性。
% H+ ~) |* n7 Q, K- j8 o6 Z2 L Q" Y在这种情况下，相同点数的价格变动将为每种工具提供大致相同的结果。) v7 w$ k$ v( C* v8 M8 P
此外，我在EA中又增加了两个水平。穿过了第一个水平表示需要将仓位转移到盈亏平衡，它的值是33%。穿过第二个水平会引发关闭所有仓位，这个平仓水平是67%，但不超过零。改变这些水平会极大地影响EA的盈利能力。/ b& L- ~ H0 |
让我们按照以下规则测试EA。这就是 2021.01.01 至 2023.06.30 期间 EURUSD 和 USDCHF 的余额变化情况。0 |6 b5 E0 r9 |- L7 D
不算差。但 Pearson 相关系数有几个特点。只有当时间序列值具有正态分布时，才有理由使用它。此外，该系数受到尖峰的显著影响。此外，Pearson 相关只能识别线性关系。为了说明这些特性，最好使用安斯库姆四重奏（Anscombe's quartet）。
4 |8 U2 E* W& _( Q; L% W/ y$ f; s第一个图显示了没有任何特性的线性相关性。第二组数据具有非线性关系，Pearson 系数无法揭示其强度。在第三组中，相关系数受到强尖峰的影响。第四张图中没有相关性，但即使是一个值也足以出现相当强的相关性。3 I2 {1 g9 [5 s% q$ W: o
Spearman秩相关系数没有这些缺点。它很好地捕捉到了两个时间序列不断增加或减少的相关性。对于Spearman相关性，原始数据根据哪种定律分布并不重要。Pearson系数只适用于正态分布的数据。相反，Spearman 系数可以很容易地处理任何其他分布或它们的组合。/ l* O7 V* E+ J# E6 k* h4 h( @% e
此外，Spearman 相关系数可以揭示非线性关系。例如，一个时间序列具有线性趋势，而另一个具有指数趋势。Spearman 系数可以很容易地处理这种情况，而 Pearson 系数将无法完全揭示这些序列之间关系的强度。1 Z9 x# C* Q: R& V# l: \6 ^
我们可以如下计算 Spearman 秩相关系数。首先，我们需要创建两个数组。在每个数组中，我们将为这两个交易品种写入价格值和柱形索引。4 q8 E& x8 I, n I$ X
089 (4)0.89342 (1)
1 o t. w- v7 r: A0 ]. ^+ x现在，在排序之前，我们需要找出当前价格指数与相同指数之间的差异。例如，让我们找出差异D0。首先，让我们找到等于零的价格索引，分别为1.06994 EURUSD 和 0.89312 USDCHF。目前这些价格的索引是1和3。那么，差值D0=1–3=-2。) j# m. q7 R2 b! b
接下来，求差D1。当前 1.06980 EURUSD 的价格索引为0，0.89342 USDCHF 的价格索引是4。D1 = 0 – 4 = -4.1 n( N! j2 ?* O8 X- y1 Q* r+ A
其余差额以相同方式计算。
6 y& s5 y8 z/ g A在我们计算了所有的差异之后，我们可以计算Spearman秩相关系数：
" r7 j* _7 E4 d( O. @# h0 {1 b乍一看，Pearson 系数和 Spearman 系数之间的差异很小。 | 
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-3-23 08:23:47