Anthony Toomy1 Всем привет. Где то год назад, на utmagazine, Антон Клевцов начал раскрывать тему парного трейдинга. Он делился своим опытом, своими навыками и наблюдениями с большой аудиторией, но его результатов удалось добиться далеко не каждому, что и не удивительно, ведь у каждого своя голова, все пользовались опытом Антона с добавлением своих взглядов и опыта. Я был одним из первых учеников Суперскальпера, кто собрал большой портфель пар и перепробовал очень много различных подходов, методов и тд. Время шло, многие начали понимать, что парный трейдинг не такой и простой, каким казался изначально, рынок вытеснил слабых, но некоторые до сих пор продолжают заниматься парным трейдингом и учиться на своих ошибках. Эта статья будет первой, в которой я начну делиться своим опытом и наблюдениями. По ходу я буду стараться разбирать прошлые ошибки многих (меня в том числе), ведь начинали мы абсолютно без каких либо знаний. Мы понимали концепцию: покупаем недооценённую акцию, продаём переоценённую. Но мы не знали что такое эконометрика, регрессия, стационарность, коинтеграция, ковариация, корреляция и многое другое. По сути мы не имели абсолютно никакого преимущества перед рынком, но тем не менее некоторые умудрялись зарабатывать) В данной статье я расскажу про коинтеграцию и о том, насколько она важна в парном трейдинге.
Коинтеграция в парном трейдинге
Многие ошибочно полагают, что парный трейдинг строится на поиске акций с высокой корреляцией. Это заблуждение. Многие в принципе слабо понимают о чём говорят, произнося термин "корреляция", что и приводит их к разочарованию. Ведь корреляция может показать вам зависимость между стационарными временными рядами или же приращениями нестационарных процессов, но никак не зависимость динамики стоимости акций компаний. Я это доказал в своей статье о корреляции, где рассказал как правильно рассчитывается корреляция между динамиками стоимости акций компаний. Дак что же такое коинтеграция и почему она так важна? Если давать определение термину "коинтеграция", то это свойство двух (в нашем случае) нестационарных временных рядов, которое подтверждает существование линейной стационарной комбинации между этими рядами. Простым языком: мы имеем два графика акций, которые, предположим, растут. Графики не стационарные, но если от первого графика отнять второй, то мы получим стационарный спред. Такие акции мы можем назвать коинтегрированными. Например:
На картинке мы видим динамику акций двух компаний с тикерами "KIM" и "MAC". Мы видим что дрейф этих рядов похож, тем не менее корреляция их составляет около 60%, в чём мы убедимся на следующем рисунке.
На данном рисунке построена линейная комбинация вида С = aY + bX, где a = 1, Y - "KIM", b - (-0.35), X - "MAC", C - текущее значение спреда. Мы видим, что спред получился достаточно стационарным. Конечно идеального стационарного ряда, в котором будут полностью сохраняться статистические характеристики (дисперсия и математическое ожидание), у нас не получилось, но дрейф получившегося временного ряда куда меньше выражен, чем тренд на акциях KIM и MAC, а именно это и хочет видеть каждый трейдер пар акций. Тем не менее, корреляция доходностей данных акций за год составила 57% (голубой график), а корреляция динамики стоимости акций составила 92%, но она будет такой у любых акций, у который в течении года был тренд в одну сторону. Из этого всего мы делаем вывод: корреляция мало интересна нам, на бы коинтеграцию найти! О том как искать коинтеграцию между акциями и о многом другом будет написано в следующих статьях. Любая критика приветствуется, будем спорить до потери пульса! Жду вопросов и предложений для следующих статей!
Очень интересно с нетерпение жду следующих статей ))) Спорите не буду, потому что в этом вообще ничего не понимаю ))) Спасибо за статью!