Regresi Linier Waktu dan Harga. Analis teknis dan kuantitatif telah menerapkan prinsip statistik ke pasar keuangan sejak awal beberapa usaha telah berhasil, sementara beberapa telah menjadi sesuatu selain Kuncinya adalah menemukan cara untuk mengidentifikasi tren harga tanpa kesalahan dan Bias pikiran manusia Salah satu pendekatan yang bisa berhasil bagi investor dan tersedia di kebanyakan charting tools adalah regresi linier. Regresi linier menganalisis dua variabel terpisah untuk mendefinisikan hubungan tunggal. Dalam analisis grafik ini mengacu pada variabel harga dan waktu Investor. Dan pedagang yang menggunakan grafik mengetahui kenaikan dan penurunan harga yang dicetak secara horisontal dari hari ke hari, menit ke menit atau minggu ke minggu, tergantung pada kerangka waktu yang dievaluasi Pendekatan pasar yang berbeda adalah yang membuat analisis regresi linier Menarik Pelajari lebih lanjut tentang analisis kuantitatif dalam Analisis Kuantitatif Hedge Funds. Bell Curve Basics Statisticians telah menggunakan bel c Metode urve, juga dikenal sebagai distribusi normal untuk mengevaluasi rangkaian titik data tertentu Gambar 1 adalah contoh kurva bel, yang dilambangkan dengan garis biru gelap Kurva lonceng mewakili bentuk kejadian data yang bervariasi Sebagian besar Titik biasanya terjadi pada bagian tengah kurva bel, namun seiring waktu, titik-titik menyimpang atau menyimpang dari populasi. Poin yang tidak biasa atau jarang kadang-kadang berada di luar populasi normal. Gambar 1 Sebuah kurva bel, distribusi normal. Sebagai titik acuan , Biasanya rata-rata nilai untuk menciptakan nilai rata-rata Mean tidak mewakili keseluruhan data, dan sebaliknya merupakan nilai rata-rata termasuk semua titik data di luarnya Setelah mean ditetapkan, analis menentukan seberapa sering harga menyimpang dari Berarti Deviasi standar ke satu sisi rata-rata biasanya 34 dari data, atau 68 dari titik data jika kita melihat satu penyimpangan standar positif dan satu negatif, yang diwakili oleh Bagian panah oranye Dua penyimpangan standar mencakup sekitar 95 titik data dan bagian oranye dan merah muda ditambahkan bersama-sama Kejadian yang sangat jarang terjadi, ditunjukkan oleh panah ungu, terjadi pada ekor kurva lonceng Karena setiap titik data yang muncul di luar dua standar Penyimpangan sangat jarang terjadi, sering diasumsikan bahwa titik data akan bergerak kembali menuju rata-rata atau kemunduran. Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Teori Portofolio Modern Statistik Harga Saham Primer sebagai Kumpulan Data Bayangkan jika kita mengambil kurva bel, membalikkannya di sisinya. Dan menerapkannya pada bagan saham Hal ini memungkinkan kita melihat saat sebuah keamanan overbought atau oversold dan siap untuk kembali ke mean Pada Gambar 2, studi regresi linier ditambahkan ke grafik, memberi investor kanal luar biru dan linier Garis regresi melalui tengah titik harga kami Saluran ini menunjukkan tren harga saat ini dan memberikan nilai rata-rata Dengan menggunakan regresi linier variabel, kita bisa menetapkan cha yang sempit. Nnel pada satu standar deviasi, atau 68, untuk menciptakan jalur hijau Meskipun tidak ada kurva bel, kita dapat melihat bahwa harga sekarang mencerminkan kurva lonceng, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 2 Ilustrasi perdagangan pengembalian rata-rata menggunakan empat poin. Trading the Mean Reversion Pengaturan ini mudah diperdagangkan dengan menggunakan empat poin pada grafik, seperti yang digariskan pada Gambar 2 No 1 adalah entry point Ini hanya menjadi titik masuk ketika harga diperdagangkan ke saluran biru luar dan telah bergerak kembali ke dalam Satu garis penyimpangan standar Kami tidak hanya mengandalkan harga sebagai outlier karena mungkin akan berlanjut lebih jauh. Sebaliknya, kami ingin kejadian di luar itu terjadi dan harga kembali ke mean A bergerak kembali dalam standar pertama. Penyimpangan mengkonfirmasikan regresi Lihatlah bagaimana asumsi model risiko teoritis dibandingkan dengan kinerja pasar aktual, baca Kegunaan Dan Batas Volatilitas. Tidak ada titik stop-loss jika penyebab outlier berlanjut. Untuk secara negatif mempengaruhi harga Menetapkan perintah stop-loss dengan mudah menentukan jumlah risiko perdagangan. Dua target harga di No 3 dan No 4 akan ditetapkan untuk keuntungan yang menguntungkan Ekspektasi pertama kami dengan perdagangan adalah kembali ke jalur rata-rata, dan pada Gambar 2, rencananya adalah untuk keluar dari separuh posisi mendekati 26 50 atau nilai rata-rata saat ini Target kedua bekerja dengan asumsi kecenderungan yang terus berlanjut, sehingga target lainnya akan ditetapkan di ujung saluran untuk standar deviasi lainnya. Line, atau 31 50 Metode ini mendefinisikan kemungkinan penghargaan seorang investor. Gambar 3 Mengisi harga rata-rata. Seiring waktu, harga akan bergerak ke atas dan ke bawah dan saluran regresi linier akan mengalami perubahan seiring harga lama turun dan harga baru muncul. Namun, target Dan berhenti harus tetap sama sampai target harga rata-rata terisi lihat Gambar 3 Pada titik ini, keuntungan telah dikunci dan stop-loss harus dipindahkan ke harga masuk semula Dengan asumsi itu adalah pasar yang efisien dan likuid, sisanya Perdagangan harus tanpa risiko Pelajari lebih lanjut dalam Bekerja Melalui Hipotesis Pasar yang Efisien. Gambar 4 Mengisi harga rata-rata. Ingat, keamanan tidak harus ditutup dengan harga tertentu agar pesanan Anda mengisinya hanya perlu mencapai harga intraday. Anda mungkin telah terisi pada target kedua di salah satu dari tiga area di Gambar 4. Teknisi Universal dan pedagang biasa sering membuat satu sistem untuk keamanan atau persediaan tertentu dan mendapati parameter yang sama tidak berhasil pada sekuritas atau saham lain. Keunikan regresi linier adalah bahwa harga dan jangka waktu pengamanan menentukan parameter sistem Gunakan alat dan aturan yang didefinisikan dalam artikel ini pada berbagai sekuritas dan kerangka waktu dan Anda akan terkejut dengan sifat universalnya. Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Bettering Your Portfolio Dengan Masalah Alpha Dan Beta dan Gaya Dalam Pemodelan Keuangan. Bagaimana Berarti Perdagangan Reversion. Pembalikan frasa dengan mean mengacu pada konsep statistik yang tinggi dan l Ow harga sementara dan harga akan cenderung kembali ke rata-rata dari waktu ke waktu Untuk menukar konsep mean reversion berarti Anda mengikuti proses sederhana ini. Temukan harga rata-rata selama beberapa periode terakhir. Gambarlah kisaran rendah-tinggi. Ketika harga telah menyimpang ke sisi rendah dari kisaran dan menjual ketika sampai ke sisi yang tinggi. Apakah ini terdengar terlalu bagus untuk menjadi kenyataan Nah, itu adalah gagasan investasi Kebalikan-rata-rata memiliki kemunculan penerapan konsep statistik dasar terhadap harga sekuritas. Untuk mendapatkan peraturan perdagangan, namun perdagangan ganti rugi rata-rata menghadapi hambatan berat. Tetapkan periode turnback ideal untuk menentukan rata-rata Katakanlah, misalnya, saham Blue Widget selama dua tahun terakhir rata-rata 20 tetapi rata-rata 20 memasukkan beberapa harga abnormal seperti 1 Dan 40 Rata-rata dapat menyamarkan beberapa penyimpangan yang telah terjadi. Harga efek sebenarnya tidak didistribusikan secara normal sehingga mereka kadang-kadang terlihat seperti itu. Dalam analisis teknis, tujuan utama Anda adalah menentukan di mana R keamanan Anda menunjukkan tren harga Anda juga ingin tahu seberapa kuat trennya dan apakah akan segera berakhir Untuk menerima asumsi bahwa distribusi harga akan normal adalah hal yang sama dengan mengatakan bahwa Anda tahu sebelumnya di mana harga Tren akan berakhir pada atau di dekat harga yang ditunjukkan oleh rata-rata, ditambah satu standar deviasi Jika harga berjalan lebih tinggi dari harga yang ditetapkan oleh satu standar deviasi, aturan perdagangan yang disematkan dalam teknik trading rata-rata akan Anda jual. Anda mempertimbangkan Keamanan terlalu mahal secara statistik Namun Anda tidak dapat memastikan bahwa pedagang lain di pasar melakukan analisis yang sama persis dengan yang Anda lakukan. Bahkan jika mereka menggunakan konsep pengembalian-rata-rata, mungkin mereka menggunakan periode turnback yang berbeda untuk menghitung rata-rata Karena pedagang lain dalam keamanan ini tidak melihat keamanan sebagai terlalu mahal, mereka mungkin terus membeli, membeli, dan membeli harga yang setara dengan pria di ruangan standi. Ng 7 kaki 10 inci Kebalikannya juga benar, Proses pembalikan rata-rata tidak akan mengidentifikasi situasi di mana harga terus berlanjut ke zero. Pasangan Trading Correlation. Correlation adalah istilah dari analisis regresi linier yang menggambarkan kekuatan hubungan antara Variabel dependen dan variabel independen Perdagangan sentral ke pasangan adalah gagasan bahwa jika kedua saham atau instrumen lainnya berkorelasi cukup, setiap perubahan dalam korelasi dapat diikuti oleh perubahan terhadap kecenderungan rata-rata pasangan, menciptakan peluang keuntungan Misalnya, Saham A dan saham B sangat berkorelasi Jika korelasi tersebut melemahkan saham sementara A bergerak ke atas dan saham B bergerak ke bawah pasangan pedagang dapat mengeksploitasi perbedaan ini dengan mengkonsletkan saham A masalah berkinerja berlebihan dan akan bertahan lama pada saham B dengan kinerja rendah If Saham kembali ke mean statistik, trader bisa profit Pentingnya korelasi Korelasi mengukur hubungan antara dua instrumen Kita bisa melihat mondar-mandir M Gambar 1 bahwa SP Mini ES e-mini, di red dan e-mini Dow YM, dalam kontrak berjangka hijau memiliki harga yang cenderung bergerak bersama, atau yang berkorelasi. Gambar 1 Bagan harian ES dan YM e-mini ini Kontrak berjangka menunjukkan bahwa harga cenderung bergerak bersama Gambar yang dibuat dengan TradeStation Ingat, pedagang pasang mencoba untuk. Mengidentifikasi hubungan antara dua instrumen. Mementukan arah hubungan dan. Execute trade berdasarkan data yang disajikan. Korelasi antara dua variabel seperti Tingkat pengembalian atau harga historis adalah ukuran statistik relatif dari tingkat di mana variabel-variabel ini cenderung bergerak bersama. Koefisien korelasi mengukur sejauh mana nilai satu variabel dikaitkan dengan nilai-nilai lain Nilai koefisien korelasi berkisar dari -1 sampai 1, di mana. Korelasi negatif yang sempurna -1 ada ketika kedua sekuritas bergerak berlawanan arah, yaitu saham A bergerak naik sementara stok B bergerak ke bawah. Korelasi positif 1 Ada jika dua efek bergerak dalam hubungan yang sempurna yaitu saham A dan saham B bergerak naik dan turun pada waktu yang bersamaan dan. Tidak ada korelasi 0 jika pergerakan harga benar-benar saham acak A dan saham B naik dan turun secara acak.-1 0 1 Korelasi negatif sempurna Tidak ada korelasi Korelasi positif sempurna. Para pedagang mencari instrumen yang harganya cenderung bergerak bersama dengan kata lain, yang harganya berkorelasi. Kenyataannya, akan sulit dan sangat tidak mungkin untuk mencapai korelasi positif sempurna yang berkesinambungan dengan dua sekuritas yang akan Rata-rata harga persis menirukan satu sama lain Sebaliknya, pasangan pedagang mencari sekuritas dengan tingkat korelasi yang tinggi sehingga mereka bisa berusaha untung saat harga berperilaku di luar norma statistik ini. Korelasi 0 8 atau di atas sering dijadikan patokan untuk pasangan pedagang yang berkorelasi. Kurang dari 0 5 umumnya digambarkan sebagai lemah Idealnya, korelasi yang baik hadir dalam beberapa kerangka waktu Mengapa korelasi penting untuk pasangan trad Jika kedua instrumen tidak berkorelasi untuk memulai, perbedaan dan konvergensi harga di masa depan mungkin, secara umum, kurang bermakna Sebagai contoh, mari pertimbangkan jalan utama di sepanjang sungai Secara umum, jalan mengikuti sungai sangat dekat. Kadang-kadang, jalan harus menyimpang dari sungai karena medan atau pembangunan sebanding dengan penyebaran harga Setiap kali hal ini terjadi, bagaimanapun, jalan akhirnya beralih ke titik sejajar dengan sungai. Dalam contoh ini, jalan dan sungai memiliki Hubungan yang berkorelasi Jika kita membandingkan sungai dengan jalan tanah di dekatnya, bagaimanapun, tanpa korelasi yang pasti dengan sungai, gerakan mereka benar-benar acak, akan sia-sia untuk memprediksi bagaimana keduanya akan bersikap relatif terhadap satu sama lain. Korelasi positif antara main Jalan dan sungai, bagaimanapun, adalah apa yang membuatnya masuk akal untuk mengantisipasi bahwa jalan utama dan sungai pada akhirnya akan menyatukan kembali logika yang sama berlaku untuk perdagangan pasangan dengan mengidentifikasi G berkorelasi sekuritas, kita dapat mencari periode divergensi, mencoba untuk mencari tahu mengapa harga memisahkan dan mencoba untuk mendapatkan keuntungan melalui konvergensi Catatan Pendekatan yang berbeda adalah mencoba untuk mendapatkan keuntungan melalui divergensi tambahan yang disebut sebagai divergence trading Di sini, kita akan berfokus pada strategi Bahwa usaha untuk mendapatkan keuntungan melalui konvergensi, atau pembalikan ke mean yang dikenal sebagai perdagangan konvergensi Menentukan korelasi Langkah pertama dalam menemukan pasangan yang sesuai adalah dengan mencari sekuritas yang memiliki kesamaan, dan perdagangan dengan likuiditas yang baik dan dapat menjadi shorted Karena serupa Risiko pasar, perusahaan pesaing di sektor yang sama membuat pasangan potensi alam dan merupakan tempat yang baik untuk memulai Contoh instrumen yang berpotensi berkorelasi dapat mencakup pasangan seperti. Coca-Cola dan Pepsi. Dell dan Hewlett-Packard. Duke Energy and Allegheny Energy. E - mini SP 500 dan E-mini Dow. Exxon dan Chevron. Lowe s dan Home Depot. McDonald s dan Yum Brands. SP 500 ETF dan SPDR DJIA ETF. Berikutnya, kami membutuhkan Untuk menentukan seberapa berkorelasi mereka Kita dapat mengukurnya dengan menggunakan koefisien korelasi yang dijelaskan di atas, yang mencerminkan seberapa baik kedua sekuritas terkait satu sama lain. Perhitungan spesifik di balik koefisien korelasi agak rumit dan berada di luar cakupan tutorial ini. Namun, pedagang Memiliki beberapa pilihan untuk menentukan nilai ini. Sebagian besar platform perdagangan menyediakan beberapa jenis indikator teknis yang dapat diterapkan pada dua sekuritas, melakukan fungsi matematika secara otomatis dan merencanakan hasilnya pada grafik harga. Penggagas yang tidak memiliki akses ke teknis khusus ini. Indikator dapat melakukan kalkulator koefisien korelasi pencarian Internet untuk mengakses alat online yang melakukan perhitungan. Penambang dapat memasukkan data harga di Excel dan menggunakan fungsi CORREL-nya untuk melakukan perhitungan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Gambar 2 Excel dapat digunakan untuk menghitung Koefisien korelasi pasangan Setelah koefisien korelasi telah ditentukan D, hasilnya dapat digunakan sebagai filter untuk menemukan pasangan yang menunjukkan rasio Harga paling potensial Begitu kita menemukan pasangan yang berkorelasi, kita dapat menentukan apakah hubungan tersebut berarti mengembalikan, yaitu ketika harga tidak menyimpang, apakah akan kembali ke statistiknya. Norma Kita dapat menetapkan ini dengan merencanakan rasio harga pasangan Seperti koefisien korelasi, kebanyakan platform perdagangan dilengkapi dengan indikator teknis yang mungkin diberi nama rasio harga atau rasio spread yang dapat diterapkan pada bagan untuk merencanakan rasio harga dua instrumen, yang Pada dasarnya memberikan representasi yang terlihat dan numerik dari harga satu instrumen dibagi dengan harga Rasio Harga lainnya Harga Instrumen A Harga Instrumen B Jika pedagang tidak memiliki akses ke jenis analisis ini dalam platform perdagangan, data harga dapat Dimasukkan ke dalam Excel, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 Gambar 3 Excel dapat digunakan untuk menghitung harga pasangan, atau spread, rasio Jika kita menambahkan garis deviasi standar, kita dapat memperoleh wawasan tentang seberapa jauh aw Ay dari rata-rata rasio harga bergerak Standar deviasi yang dihitung sebagai akar kuadrat varians adalah konsep statistik yang menggambarkan bagaimana seperangkat harga tertentu dibagi atau menyebar di sekitar nilai rata-rata Distribusi probabilitas normal dapat digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya Dari hasil tertentu dalam distribusi normal.68 26 persen data akan masuk - satu standar deviasi rata-rata.95 44 persen data akan masuk - dua standar deviasi rata-rata.99 74 persen data akan jatuh Dalam - tiga standar deviasi mean. Menerapkan data ini, kita tunggu sampai rasio harga menyimpang dari jumlah standar deviasi seperti - dua standar deviasi dan masukkan perdagangan jangka pendek berdasarkan informasi jumlah standar deviasi yang dipilih ditentukan melalui Analisis historis dan optimasi Jika pasangan beralih ke tren rata-rata, perdagangan bisa menguntungkan Peristiwa yang memicu pelemahan dalam korelasi Ketika dua in Traksi sangat berkorelasi, kejadian tertentu dapat menyebabkan kelemahan sementara dalam korelasi Karena banyak faktor yang menyebabkan pergerakan harga akan mempengaruhi pasangan berkorelasi sama seperti pengumuman Federal Reserve atau gejolak geopolitik, kejadian yang memicu pelemahan dalam korelasi umumnya terbatas pada hal-hal yang terutama berdampak. Hanya satu dari instrumen Misalnya, perbedaan dapat merupakan hasil dari perubahan permintaan dan permintaan sementara dalam satu saham, seperti ketika satu investor besar mengubah posisi baik melalui pembelian atau penjualan di salah satu sekuritas yang ditunjukkan dalam sebuah pasangan Catatan Semua AS - Perusahaan yang terdaftar harus memberi tahu bursa efek misalnya NYSE atau Nasdaq tentang perkembangan perusahaan yang berpotensi mempengaruhi aktivitas perdagangan di saham tersebut sebelum mengumumkannya kepada publik Contoh perkembangan termasuk di dalamnya. Hubungan yang berkaitan dengan kesehatan keuangan perusahaan. Restrukturisasi atau merger. Informasi tentang produknya apakah positif atau n Egative. Changes dalam manajemen kunci dan. Legal atau masalah peraturan yang dapat mempengaruhi kekuatan perusahaan untuk melakukan bisnis. Bursa saham AS diberi wewenang untuk mengeluarkan perdagangan menghentikan penghentian sementara aktivitas perdagangan berdasarkan evaluasi pengumuman mereka Secara umum, Lebih mungkin pengumuman tersebut adalah untuk memiliki efek harga saham, semakin besar kemungkinan bahwa pertukaran akan meminta penghentian perdagangan sampai berita tersebut disebarluaskan ke publik. Jika harga saham yang terdaftar di AS berubah secara signifikan dalam Periode lima menit, jeda perdagangan jangka pendek bisa dikeluarkan Jeda berlangsung lima menit kecuali masih ada ketidakseimbangan yang signifikan antara pesanan jual beli sekuritas setelah periode tersebut. Harga bergerak yang memicu jeda adalah.10 persen pergerakan harga. Untuk sekuritas di SP 500, Russell 1000 Index dan beberapa produk yang diperdagangkan di bursa.30 persen pergerakan harga untuk saham lain harga 1 atau di atas atau.50 persen pergerakan harga untuk yang lain. Harga saham di bawah 1.Weakness juga dapat disebabkan oleh perkembangan internal atau peristiwa yang terjadi di dalam perusahaan seperti merger dan akuisisi, laporan pendapatan, perubahan dividen, persetujuan pengembangan produk baru, dan skandal atau penipuan Terutama jika peristiwa internal tidak terduga, Harga saham perusahaan yang terlibat dapat mengalami fluktuasi harga yang cepat dan dramatis Bergantung pada acara tersebut, perubahan harga bisa sangat jangka pendek atau dapat mengakibatkan perubahan tren. Beberapa tahun yang lalu, seorang manajer portofolio bertanya kepada saya dalam sebuah wawancara telepon Apakah Anda Percaya bahwa model linier atau nonlinier lebih kuat dalam membangun model perdagangan Menjadi baby-in-the-woods, saya tidak ragu dalam menjawab Nonlinear Little apakah saya tahu bahwa ini adalah pertanyaan yang memisahkan pria dari anak laki-laki di ranah Perdagangan kuantitatif Pengalaman selanjutnya menunjukkan kepada saya bahwa model nonlinier sebagian besar merupakan bencana yang tidak tanggung-tanggung dalam hal keuntungan perdagangan Seperti yang Max Dama katakan dalam sebuah artikel baru-baru ini yang sangat bagus on line Regresi ketika rasio signal to noise adalah 05 1 tidak banyak gunanya mengkhawatirkan efek order yang lebih tinggi Seseorang hampir pasti terlalu overfit model nonlinier terhadap noise yang tidak berulang. Sampai akhir-akhir ini, saya telah menggunakan regresi linier terutama dalam menemukan rasio lindung nilai. Antara dua instrumen dalam perdagangan pasangan, atau lebih umum lagi dalam menemukan pembobotan dalam jumlah saham saham individual dalam keranjang dalam beberapa bentuk arbitrase indeks Tentu saja, yang lain telah menemukan aljabar linier yang berguna dalam analisis komponen utama dan analisis faktor yang lebih umum juga. Namun berkat sejumlah komentator di blog ini dan juga berbagai koresponden swasta, saya sudah mulai menerapkan regresi linier secara lebih langsung dalam model perdagangan. Salah satu cara untuk langsung menerapkan regresi linier ke trading adalah dengan menggunakannya di tempat moving averages Using moving Rata-rata secara implisit mengasumsikan bahwa tidak ada tren dalam seri harga, bahwa rata-rata harga akan tetap sama Hal ini tentu saja mungkin tidak benar Jadi gunakan linier Regresi untuk memproyeksikan harga ekuilibrium saat ini terkadang lebih akurat daripada hanya menyetelnya sama dengan rata-rata bergerak. Saya telah menemukan bahwa dalam beberapa kasus, harga ekuilibrium ini menghasilkan model pengembalian rata-rata yang lebih baik misalnya instrumen pendek saat harga saat ini jauh di atas Harga ekuilibrium Tentu saja, seseorang juga dapat menggunakan regresi linier dengan cara yang sama dalam model momentum misalnya jika harga saat ini jauh di atas harga ekuilibrium, pertimbangkan ini pelarian dan belilah instrumennya. Max dalam artikelnya yang disebutkan di atas juga menunjukkan lebih banyak Versi regresi linier yang canggih, biasa disebut regresi kuadrat terkecil tertimbang WLS WLS adalah regresi linier ekivalen pergerakan rata-rata EMA terhadap SMA rata-rata bergerak sederhana sehingga memberi bobot lebih pada titik data terkini Memang saya telah menemukan bahwa EMA sering memberikan hasil yang lebih baik daripada SMA di Perdagangan Namun, sejauh ini saya belum menemukan WLS menjadi lebih baik daripada kuadrat terkecil sederhana Max juga mereferensikan sebuah artikel yang menetapkan e Kuivalensi antara kuadrat terkecil tertimbang dan filter Kalman Sekarang filter Kalman adalah model linier yang sangat populer di kalangan pedagang kuantitatif. Fitur bagus tentang filter Kalman adalah hanya ada sedikit parameter bebas model yang akan menyesuaikan diri dengan sarana dan kovariansi waktu masukan. Seri secara bertahap Dan lebih jauh lagi, ia dapat melakukannya satu langkah setiap saat atau dalam jargon teknis, dengan menggunakan algoritma online, yaitu tidak perlu memisahkan data ke dalam rangkaian pelatihan dan pengujian, dan tidak perlu menentukan periode waktu tidak seperti rata-rata bergerak Ini membuat penggunaan keadaan tersembunyi seperti Model Markov Tersembunyi HHM, namun tidak seperti HHM, filter Kalman dengan setia linier. Saya menggunakan filter Kalman sendiri, namun saya akan menyambut komentar dari pembaca kami mengenai penggunaannya. Juga, jika Anda mengetahui Cara lain untuk menggunakan regresi linier dalam perdagangan, berdiskusi dengan kita di sini.73 komentar. Saya sering mendengar orang menyebut filter Kalman sebagai moving average T3 - tapi saya belum pernah melihat satu kode yang tidak termasuk Sebuah periode peninjauan kembali. Berikut adalah implementasi di Amibroker - penasaran dengan apa yang Anda pikirkan. Hi Damian, Terimakasih untuk tautan yang saya kira, penerapan filter Kalni T3 terlalu rumit dan ad-hoc Nonlinear di T3 adalah pole 6 kutub non - Filter Kalman linier justru yang kebanyakan ingin kita hindari. Dalam implementasi Kalman yang direferensikan oleh Max ada parameter yang mengendalikan seberapa cepat parameter regresi diperbolehkan berubah. Hal ini dapat dilihat sebagai semacam parameter lookback, karena semakin cepat Diperbolehkan untuk berubah, semakin pendek waktu lookback yang efektif. Ya hal yang sangat berbeda cukup menarik Terima kasih untuk link. The pendekatan penyaringan Kalman adalah konsep yang sangat penting Dua hal yang perlu diingat adalah bahwa filter menggunakan model untuk memprediksi Sistem negara berikutnya Jadi Anda masih harus memilih antara pemodelan linear dan non-linear bahkan setelah memutuskan untuk menerapkan filter Kalman seperti itu. Juga perlu diketahui bahwa dasar-dasar matematika dari filter Kalman berasumsi terus menerus. , Variabel terdistribusi normal Item yang sangat sulit didapat dalam trading. Saya cukup baru di dunia kuantum ini, saya telah membaca posting Anda dan saya memiliki pertanyaan jika Anda tidak keberatan. Apa gunanya berfokus pada HFT ketika Menggunakan pair trading dan menahan mereka untuk beberapa hari nampaknya jauh lebih mudah. Maksud saya, Anda bisa mendapatkan 10 20 mungkin menggunakan pendekatan itu dan Anda hanya perlu khawatir dengan model matematis itu sendiri, bukan implementasi, selip, dll. Juga berasumsi bahwa jangka waktu yang lebih pendek, semakin besar keacakan, apakah ini benar Apakah itu benar-benar melunasi dalam hal hadiah Bisakah Anda memberi kami beberapa pendekatan di sini membandingkan dua cara trading. Hi LoL, Keuntungan dari HFT adalah bahwa Sharpe Rasio biasanya jauh lebih tinggi daripada perdagangan semalam, sehingga memungkinkan Anda untuk menggunakan lebih banyak pengaruh, dan pada gilirannya memungkinkan Anda memperoleh pengembalian yang jauh lebih tinggi. Saya tidak percaya bahwa keacakan meningkat seiring dengan frekuensi perdagangan Sebenarnya, saya menemukan kebalikannya menjadi kenyataan. , Sebagai t singkat Skala ime mencegah kejadian yang tidak mengganggu dari model yang mengganggu. Buat saya, saya hanya memperhatikan bahwa saya merindukan perdagangan musiman RBOB 3381 per kontrak RBOB tahun ini. Apakah Anda ingat untuk menukarkannya. Hi Anon, Senang mendengar RBOB masih bekerja Tidak, saya Tidak melakukan perdagangan baik saya fokus pada perdagangan frekuensi yang lebih tinggi hari ini Ernie. Dapatkah Anda menjelaskan bagaimana Anda menggunakan regresi linier menggantikan rata-rata bergerak? Apa s variabel dependen dan apa yang menjadi prioritas regresor. Ini adalah pendekatan non-matematis yang jelas, Tapi saya telah mengambil untuk mengatur ulang rata-rata bergerak saya setiap kali sebuah standar deviasi standar 2 Periode MA tumbuh secara linear sampai peristiwa volatilitas berikutnya. Klik pada Resetting Moving Average untuk mendapatkan kode indikator MT4 atau NinjaTrader. Anon, Dalam menggunakan LR dan bukan MA, variabel waktu t 1,2,3 adalah variabel bebas, dan harganya tergantung satu Ernie. Hi Shaun, Itu pendekatan yang menarik dan memang masuk akal Terima kasih telah berbagi artikel Ernie. Great dan terima kasih telah berbagi Pemikiran tentang regresi linier dan metode teknis lainnya Ada beberapa aspek penting yang perlu ditunjukkan.1 OLS dan WLS memerlukan spesifikasi hyperparameters seperti panjang jendela lookback, dengan jendela meluas atau bergulir menjadi pilihan populer. Namun koefisiennya sensitif terhadap ukuran Jendela terlalu lambat untuk menyesuaikan jika terlalu lama jendela, kesalahan sampel tinggi jika terlalu pendek saya telah mengalami situasi di mana rasio lindung nilai berubah tanda sebagai sampel data bergulir ke depan, benar-benar omong kosong dan murni artefak LR properti dan kesalahan sampling Hal ini menyebabkan Pemecahan model perdagangan berbasis regresi, tapi saya menganggap ini sebuah wahyu yang beruntung karena saya telah lama khawatir tentang kesewenang-wenangan memilih hiperparameter tanpa pembenaran ekonomi yang jelas. Seseorang dapat mengoptimalkan ukuran jendela untuk mendapatkan hasil backtest terbaik tapi masalahnya adalah besok Adalah hari yang berbeda yang menyebabkan masalah kedua dan lebih serius dengan regresi linier.2 OLS, dan bahkan WL S, mengabaikan struktur intertemporal dari data deret waktu Max mengklaim bahwa WLS memecahkan masalah ini, namun pengalaman saya adalah bahwa hal itu tidak membuat perbedaan yang signifikan, dan Anda tampaknya setuju Sekali lagi, seseorang menghadapi masalah dalam menentukan jenis bobot dan pembusukan Tingkat yang akan diterapkan Namun hyperparameter lain, yang diputuskan tidak berdasarkan alasan ekonomi.3 Filter Kalman memecahkan masalah ini sampai batas yang besar, dan bekerja dengan baik dengan data diskrit tidak seperti yang dikomentari oleh komentator tunggal. Hal ini juga sederhana dan efisien untuk diterapkan, namun s Bukan makan siang gratis Untuk menggunakannya, Anda memerlukan spesifikasi model, dan tidak ada cara off-the-shelf untuk melakukan itu sepenuhnya sesuai dengan kreativitas dan pemahaman Anda tentang masalah perdagangan. Tentu saja, ini juga memiliki serangkaian masalah tersendiri. , Tapi setidaknya Anda bisa membingkainya dalam istilah ekonomi, karena penuh harap Anda telah membuat spesifikasi model berdasarkan ekonomi yang masuk akal.4 Yang terakhir namun tidak kalah pentingnya, apakah mikrostruktur frekuensi tinggi lebih atau kurang berisik Itu tergantung pada tanda Et dan aset yang Anda cari Untuk aset dengan volatilitas intraday tinggi, Anda mungkin lebih baik menggunakan data frekuensi rendah Hampir secara definisi, volatilitas yang tinggi merupakan indikasi tingkat kebisingan yang tinggi di seputar nilai fundamental sebenarnya. Hi Wei, terimakasih untuk Anda Komentar yang bijaksana tentang OLS, WLS, KF, dan kebisingan. Menurut pengalaman saya, rasio lindung nilai tidak terlalu bervariasi berdasarkan periode waktu tunggu Mungkin karena saya hanya fokus pada pasangan ETF dan mereka cukup stabil, saya terkejut meski mendengarnya. Bahkan WLS memiliki ketergantungan yang begitu sensitif, karena bobotnya seharusnya memperlancar hal ini. Dengan memperhatikan model yang tepat untuk KF, saya tetap berpegang pada pisau cukur Occam seperti biasa. Tetapi ya, jika Anda tahu sedikit tentang ekonomi perdagangan , Itu akan sangat membantu, meski biasanya saya tidak mengerti sampai setelah kejadian. Berkaitan dengan kebisingan - untuk pedagang pengembalian uang, lebih banyak suara berarti lebih banyak kesempatan keuntungan Kami berasumsi bahwa kebisingan itu berarti - kembali Jadi jika Perdagangan intraday sangat bising dalam pengertian itu, intrad Oleh karena itu, perdagangan sangat menguntungkan. Kebisingan yang tidak kita sukai adalah tipe yang tidak berarti-mengembalikan misalnya yang diciptakan oleh peristiwa politik ekonomi perusahaan eksogen. Saya baru memulai blog saya sendiri untuk penggunaan pribadi saya, dapatkah saya meminta izin untuk menambahkan Link Anda ke blog saya. Kenneth Kenneth, Tentu, jangan ragu untuk terhubung ke blog saya Ernie. Ini mungkin terdengar seperti pertanyaan aneh untuk ditanyakan di blog yang disebut, Quantitative Trading, namun pernahkah Anda mengevaluasi metode penunjuk hari yang berorientasi quant yang dibahas Di blog ini dibandingkan dengan analisis investasi dan keamanan nilai lama biasa Metode itu dapat diringkas sebagai berikut mendapatkan pemahaman rinci tentang keamanan saham atau obligasi melalui penelitian, beli bila harganya jauh lebih rendah daripada nilai sebenarnya, yaitu nilai intrinsik, Dan menjualnya karena mendekati nilai intrinsik. Alasan saya mengajukan pertanyaan mendasar seperti itu adalah latar belakang saya sangat teknis dan matematis, sama seperti milik Anda. Saya memiliki Ph D di bidang Teknik Elektro dan memiliki latar belakang. D dalam hal-hal seperti regresi linier dan filter kalman Tapi setelah mengevaluasi semua metode investasi yang saya sadari, gagasan non-quant sederhana untuk membeli sekuritas dengan diskon besar sampai nilai wajar tetap masuk akal bagi saya. Saya menikmati blog Anda - Jangan salah sangka, saya hanya bertanya-tanya apakah Anda pernah memikirkan pertanyaan yang lebih mendasar ini. Anon, Kedua pendekatan itu sama-sama valid. Pendekatan investasi nilai biasanya menyiratkan periode bertahan yang lama. Namun, investasi nilai tidak berlawanan dengan pendekatan kuantitatif. , Banyak orang menyebut Ben Graham sebagai bilangan pertama. Misalnya, model faktor menggunakan banyak indikator fundamental dan ekonomi untuk menentukan nilai wajar suatu saham. Apa yang orang biasanya pikirkan sebagai perdagangan algoritmik atau kuantitatif biasanya terjadi pada frekuensi yang lebih tinggi. Pada frekuensi tersebut , Informasi mendasar menjadi kurang penting. Investasi investasi biasanya memiliki rasio Sharpe rendah dan penarikan besar, namun memiliki kapasitas yang sangat tinggi. Algoritma frekuensi tinggi Ading memiliki karakteristik yang berlawanan. Dana lindung nilai yang ideal harus mencakup kedua pendekatan tersebut, namun hanya sedikit manajer yang memiliki keterampilan yang sama bagusnya dalam keduanya, bahkan Jim Simons. Bukan topik yang tepat. Bisakah Anda menjelaskan cara mana yang lebih baik bagi trader baru?.Imagine Anda tidak memiliki banyak modal, perdagangan pasangan sering melibatkan kontrak jual beli yang cukup besar untuk uang kecil, jadi cara untuk melakukan ini akan terlalu banyak menguras yang berbahaya. Pertanyaan saya adalah Dimana harus seorang trader dengan 20k misalnya melihat komoditas forex stocks. Would pair trading boleh oke untuk O ini jika trader mencari opsi lain seperti volatilitas trading atau such. Thanks di muka. Hi Ronnie, FX dan futures adalah area terbaik bagi trader dengan modal kecil. base to start, due to the small margin requirement Of course, that assumes that you have good strategies in those areas. Pair trading ETF s are pretty easy and safe, but as you said, requires a good bit of capital to make a living. Roughly, how much you have to spend on setting up the infrastructure co-location of HFT business, those hardware seems pretty expensive The setup cost seems too much for retail trader. Hi Kat, Hardware is not expensive Any server of about 5K will do What s expensive is what your broker will charge for the ongoing colocation expense at least 2K month. None of these matter if your HFT strategy actually works Ernie. HFT seems a quite profitable strategy for small fund capital, I heard that some of the banks embbeded their trading strategy in a microchip to gain extra speed Sounds likes everyone keeps on investing on hardware to front run the other taders What software language you use to implement the HFT, matlab. Hi Dave, I hesitate to call my strategies HFT I can certainly tolerate latency of a few seconds. While the high turnover of HFT does allow a small fund to use its small capital base very efficiently, the infrastructure cost for a true HFT strategy is beyond most small funds. Yes, I implement all my str ategies in Matlab. hi Ernie, what s your thought on measuring divergence between the price and an oscillator such as RSI. Given that the divergence is done on the swings and not on the raw data points is Linear Regression a good candidate. Hi Issy, I am not exactly sure what you mean by divergence is done on the swing, and not the raw data points Could you please elaborate Ernie. I suspect that Linearregression Avg may cause your system to be overly curve fitted, whats you opinion on that. I have a question on OLS function by Spatial Econometrics I used that function as suggested by Ernie in this book Somehow the hedge ratio or beta of the regression comes out different from when I run it with glmfit function in Econometric toolbox The result from OLS in Spatial econometrics and REGRESS in matlab comes out the same but different from glmfit I have tested with simple Excel regression and SAS function Those numbers agree with glmfit I am just wondering what makes the difference here Am I miss ing something here Thanks. Suny, Have you made sure that no offset was used in the regression fit in all cases Ernie. Hi Ernie - quick question if you don t mind the time Appreciate your time as always I m wondering how do you set up the regression in place of the MA. In using LR instead of MA, the time variable t 1,2,3 is the independent variable, and the price is the dependent one.1 Are you using intercept or is it better to leave it out.2 The time variable t - are you using just an integer for t that increments by 1 as you move forward in time.3 I imagine you are doing a rolling-window regression, similar to how a moving average rolls forward based on the window period selected. Greatly appreciate the insights. Anon, 1 Intercept is needed here because prices do not go to zero at an arbitrary t 0.2 t can increment by 1 at every bar.3 For ordinary OLS, a rolling window is needed For WLS or Kalman Filter, we don t need rolling window Ernie. Thanks Ernie for the feedback on the regression set up Here is a simple way to do this in R if anyone wants to fiddle around. index AAPL - results. Hi Ernie, you mentioned you used LR also in basket arbitrage trading I am using it in forex basket arbitrage trading with R where the regressand is EURUSD Can you tell me how you are deriving the lot sizes from the calculated coefficients. Hi Boris, I assume you are regressing against so that all independent variables are denominated in USD If so, then the regression coefficients are the lot sizes Ernie. Hi Ernie, thanks for the feedback I am using mixed pairs xxxUSD and USDxxx like USDJPY and USDCHF Deposit currency is USD. Hi Boris, In that case, you have to first convert all the pairs to first, do the LR, obtain the lot size, and then convert the lot size back to USD X Ernie. Thanks for the feedback It sounds good I am thinking about another approach normalization of the currency pairs should be also achieved by deviding quotes through its related pip value per lot - calculated with ticksize an d tickvalue correct. Boris, Yes, as long as each point move represents the same dollar amount, you can run your LR on any price series Ernie. I have one question regarding LR I am using them as Moving Average for example 21 day LR 63 day LR I will be looking out for cross over and also price cross them either from up or down My question is what can be better option to filter for trend identification and also how to avoid whipsaw as we often see in MA crossover. Unknown, Different lookback is optimal for different time series If you are looking for trend, you should check the correlation coefficient of various lookback periods with a holding period and see which one is optimal for your time series Ernie. By the way, what does it mean by independent variable and dependent variable in this context. Hi sg, For pair trading, you can arbitrarily pick any one price series as independent variable, and the other as dependent However, it is a good idea to try both permutations Ernie. Stats grad student who just started following your blog here -- I wanted to comment on the use of OLS and WLS For those who may not know, WLS is a special case of Generalized Least Squares GLS when we have no autocorrelation in the model errors in other words all the off-diagonal terms in the covariance matrix are zero GLS outperforms OLS among all other linear unbiased estimators in terms of efficiency when there is heteroskedasticity non-constant variance and or autocorrelation in the error terms by essentially weighting observations according to the magnitude of the model errors If you use GLS WLS and choose the weights according to time periods instead of giving relatively larger weights to observations with smaller errors and giving less weight to the ones with larger errors, then you will indeed get some funky results which I think explains why you weren t getting better results using WLS over OLS If there is strong evidence of heteroskedasticity and or autocorrelation usually at least autocorrelation in financial time series then WLS GLS should give you better results than OLS. BTW - Great blog I m just recently getting into computational finance and I m enjoying your blog along with all the comments It s been very helpful. One more comment on the use of linear regression Anonymous asked if he should leave out the intercept term in his model price a b t which would give us a different model of price b t which would force the regression line to go through the origin For purposes of interpretation, we would not want to have the intercept term since exclusion of the intercept would imply a price of 0 at t 0 However, for forecasting purposes it really does not matter Given that it s hardly much extra work to run both models, I would suggest trying both and comparing the models using cross validated root mean squared error. Also, my previous post which mentioned why we would want to use generalized or weighted least squres, after seeing the specific regression equati on I felt compelled to add my two cents To get the best results out of our linear regression of price a b t, I would suggest the following method.1 Test our variables for non-stationarity.2 Use a stationary transformation differencing on any non-stationary variables.3 Try lagging the variables in the regression equation.4 Using the time series plots and autocorrelation function plots etc we can estimate the number of lags and order of differencing we should use We ll get a regression equation that looks something like. price t a price t-1 b1 t-1 - t-2 b2 price t-1 - price t-2 for a single order of differencing and a one period lag After we re happy with our stationary transformations we can run ols then check if we still have heteroskedasticity and or autocorrelation then go from there, using gls wls as needed. Hi RM, Thank you for your detailed comment and insights. I am not sure what you are referring to when you said choose the weights according to time periods What we did is to give mo re weight to more recent data, which is generally deemed to be more relevant to the current market condition Is that bad. I apologize I should have asked you for details before commenting on anything If you are interested in forecasting and wish to extrapolate the model several periods forward out of sample then indeed the use of wls with more heavily weighted recent data is perfectly fine On the other hand, if the goal were prediction - whether your data, a test subset of your data, validation on another dataset, etc - then using the weights in that matter would be arbitrary and definitely not advisable. Although I think we could conjure up some cases where if the weights were too heavily weighted towards recent data, then we would run into some problems If I have time this weekend I might look at some time series price data and give a few examples on all these procedures and problems I think another commenter here alluded to this fact that the weights we choose for wls are a nuisance p arameter we might want to somehow average out or avoid altogether. In fact, if we follow the correct procedure for testing non-stationarity, using the acf plots, etc then we get a pretty good estimate at the order of differencing and number of lagged variables we should use in our regression equation These estimates of the order of differencing and number of lags are just indicating how much memory our variables contain If we know how much memory is in fact contained in our variables, then we know what we should include in our regression equation which will be the transformed version of the data that gives us only white noise for errors and not the problematic error structure which breaks classical assumptions that justify the use of ols to begin with, thereby leaving us without a need for wls and its extra nuisance parameters - the weights. Too long didn t read version -- If we correctly transform the data by differencing and using lagged variables, we get a stationary series with only white noise as errors and should therefore use ols and ignore wls. when we find hedge ratio using ordinary least square method and then apply agumented dicky fuller test on the spread including hedge ratio is it possible that ADf test says its not cointegrated if yes why is so. hammy, Just because one uses OLS to find hedge ratio doesn t guarantee that the resulting time series is stationary For e g the R 2 of the OLS can be close to zero and the fit very poor Ernie. The backtest of the linear regression strategy applied on the large portfolio is here. Hi guys, Read the book and am now programming a Kalman filter The issue I m having, and I m not sure where it is in my code I m coding in Mathematica is that my Intercept term in Beta is staying very low when it shouldn t be I m still getting a grip on the Kalman State updates. Without going into more detail or providing code for now I m wondering if anyone else experienced the same issue in their implementation perhaps they had a matrix oper ation incorrect. Note I m using a simple Linear Regression model where Beta represents a slope and intercept. I believe my State covariance update was not proper In mathematica I had to make sure to use an Outer Product with K x t which looks like Outer Times, x t, K.Making the Covariance update. P R - Outer Times, x t, K R where t is the iterator. Instead of trying both products as the dependent variable, try an orthogonal regression total least squares approach It adds value by not assigning regression errors to just one product, but distributes them on an orthogonal basis. Instead of trying both products as the dependent variable, try an orthogonal regression total least squares approach It adds value by not assigning regression errors to just one product, but distributes them on an orthogonal basis. Do you have a copy of the article on Linear regression by Max Dama I can t find it anywhere. You can google Max Dama to see links to his articles I don t have the link specifically to linear reg ression anymore, but perhaps the link to Quantopian includes that. This is an interesting article, I do have one question with regards to EMA s If I was to build a regression model where I smooth the independent variable using an EMA How do you decide on the value of the alpha weighting Should this be optimised by finding the lowest MSE or are there better alternatives. Hi Akhil, Yes, alpha is just any other parameter in a trading model it needs to be optimized using in-sample data, and the optimized model validated using out-of-sample data Alternatively, use cross-validation method Ernie. where would it be possible to understand better how to implement the kalman filter because i am struggling to apply this to a historical series of futures spot prices. Hi Luke, Have you read my book Algorithmic Trading It has two examples on using Kalman filter for trading Ernie. Hi Ernie do you have any examples or references on how one would use a kalman filter for ETF or stock market making. Have you ch ecked out the sections on using Kalman Filter for ETF arbitrage and market making in my book Algorithmic Trading. Hi Earnie, I have read the Kalman Filter as Markt Making Model on pages 82 and 83 of your book, but I am not sure the kalman equations have been adapted correctly I am using 5 minute bars of the SVXY ETF from Jan 1, 2015 to Sept 4, 2015 There are 78 datapoints each day. I have attempted to adapt the equations from example 3 3m but something seems to be wrong. For each day the size of y is 79x1.yhat NaN size y measurement prediction e NaN size y measurement prediction error Q NaN size y measurement prediction error variance. For clarity, we denote R t t by P t initialize R, P and beta R zeros 1 P zeros 1 Vw delta 1-delta eye 1 Ve 0 001. initialize the first value to zero m 1 0. Given initial beta and R and P for t 1 length y if t 1 m t m t-1 state prediction Equation 3 7 3 15 in MM section R P Vw state covariance prediction Equation 3 8 end. yhat t m t measurement prediction Equation 3 9.Q t var m t R measurement variance prediction Equation 3 10. Observe y t e t y t - yhat t measurement prediction error. K R R Ve Kalman gain m t m t K e t State update Equation 3 11 3 16 in MM section P R-K m t R State covariance update Equation 3 12 3 18 in MM section. It seems that I made a mistake somewhere Any insights would be appreciated I love your books and have both of them and am looking forward to your next book. The only error I spot in your equations is that. P R t t R t t-1 - K R t t-1 from Eq 3 12.which becomes P 1-K R t t-1 as in Eq 3 19.x does not appear in this application, since the observation model is just the unit matrix And m should not appear in Eq 3 12 or 3 19.Ernie, Thank you so much for your reply I have made the correction I have one more question On Page 83 you show in equation 3 20 that Ve Rt t-1 T Tmax -1.That implies that Ve should be included in the t indexed loop and Trade size T should be available Would you recommend assuming T Tmax for back-testing purposes. Thank you again for your help on this Labor Day weekend. Hi Jdemp, No, you should not use T Tmax for backtesting It would have removed the essential ingredient in this strategy. Hi, Did you try grey model I think it is linear regression with MA and original data itself when set to GM 1,1.Hi Sqrt Alpha, No, I haven t ARMA itself already incorporates linear regression, so how is this different from ARMA Ernie. I am a freshman in quantitative research Probably I have no precise understanding Grey Model treats autoregression as differentiate equations in some ways So maybe they are the same in nature. About using a KF as a better alternative to OLS for finding regression coefficients I am struggling to use an existing KF implementation in Java the one from apache math3 for that purpose. It seems to me that the code provided in the book as an example for trading EWA EWC does not exactly implement a KF as usually defined, that is with a constant measurement matrix. That implementation requires a classical iteration over each measurement, with 2 phases prediction and then correction within each iteration step What bothers me is that if I try to implement the algo in the book I somehow find myself forced to update the measurement matrix within each iteration a new 3rd phase, between the predict and the correct phases. By searching on the web I found another example implemented in python but here again the algo does not really iterates over each measurement samples You have to provide the whole set of dependent and independent data at once. So, my question finally is has someone already tried to implement a re gression with an existing KF package that allows iterating over the measurements. Christophe, I am not sure what you meant by forced to update the measurement matrix within each iteration In equation 3 5 of my second book, the measurement matrix is the price series of one of the ETF So it is of course updated every time step and is not a constant Ernie. Thank you Ernie for your time with this My point is exactly that the measurement matrix is updated at each step in the book, which does not follow one of the Kalman filter requirements of keeping it constant unless I misunderstood the equations of kalman filter of course. Christophe, Thanks for your clarification. Yes, classical derivations of KF equations assume everything is constant, but I am not sure this is a requirement You should refer to the original paper I cited Montana et al, 2009 in the book where I adapted this methodology for determining hedge ratio They may describe the theoretical justifications in details. The material on th is website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions. Seong, this is an fascinating algo. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions. It looks like in your handledata function you have 1 Doesn t this function run every minuet in a full backtest Wouldn t that cause the check to happen every 20min as opposed to 20 days. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any secur ity or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions. I m unaccustomed to reading Python code, so I may be missing something, but where is the exit position command in your code I see you buying 5000 shares when you re below the lower threshold and selling when you re above the upper, but I don t see you exiting anywhere in the middle I ask because, in the header, you say that positions are exited when the price crosses the moving average. Also, are you using leverage here. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions. The latest backtest I ve uploaded doesn t use leverage so you could use that as a good way to compare your tests to mine. The material on this website i s provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitut e an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions. I created this algorithm before history was released batchtransform is very outdated and we don t recommend you to use it anymore, instead please use history which allows you to query for X amount of historical data starting from the backtester s current trading date. So if you wanted the past 20 days of trading data you would do. prices history 20, 1d , price. The last version that I have here uses history to query f or past data, feel free to use this one instead. The material on this website is provided for informational purposes only and does not constitute an offer to sell, a solicitation to buy, or a recommendation or endorsement for any security or strategy, nor does it constitute an offer to provide investment advisory services by Quantopian In addition, the material offers no opinion with respect to the suitability of any security or specific investment Quantopian makes no guarantees as to the accuracy or completeness of the views expressed in the website The views are subject to change, and may have become unreliable for various reasons, including changes in market conditions or economic circumstances All investments involve risk, including loss of principal You should consult with an investment professional before making any investment decisions.
Comments
Post a Comment