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。5 T7 P8 U4 e' i) f
相关性
$ u" ~4 j3 \8 e) K, L/ Y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。& M6 w, t& ~6 O) e3 i+ ], W1 t: n0 X! j
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。$ V( j. E. H7 f" B
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。
5 x, d$ B( c5 o2 QPearson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：. Q9 i1 O5 b; o
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：
9 B: t0 F7 \* N2 V, G3 b! k让我们试着为基于相关性的交易策略制定规则。( Z- r9 \; f( b; \; k$ \5 o- w
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。; {; J- B$ N+ a0 }
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。
6 y% Z x! E8 t2 ?! H0 Q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。
; ^0 u- \6 S( u; c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。
5 K$ j2 I' D4 l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。
* g% `$ `( m. ` n& c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。
6 y+ }6 P1 E3 B- t' x, O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。
) {2 [6 }. r# T. D/ J) M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。7 l% [7 D( S6 g5 Y: W7 E' U
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）。( J D- {' P( X% b6 ~: J0 [
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 S0 m3 m" o/ ?5 ]# g5 U9 v
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。0 @/ j7 C5 X3 [4 r. V6 ^2 J( `* _
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。# G1 L1 h0 _( y+ Z
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 q3 U( M& N R2 O# R D' r# T089 (4)0.89342 (1)
: p2 \ ?- N; z! `) m: [; F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。
: @( l+ e; u- ~ Q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 = -4.5 K* ?5 B& ]8 v! B: g7 x2 s
其余差额以相同方式计算。
! S( n# L& v& s% }" n3 M# g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：2 q/ z7 S2 L8 c+ ^+ |
乍一看，Pearson 系数和 Spearman 系数之间的差异很小。 | 
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发表于 2024-3-23 08:23:47