Зарабатывание денег с помощью алгоритмической торговли: практический подход к возврату к среднему

Пошаговое руководство по реализации алгоритмических торговых стратегий Mean Reversion в Python для начинающих и экспертов.

Добро пожаловать в первый выпуск Quant Fridays — еженедельной серии, в которой мы анализируем и реализуем стратегии алгоритмической торговли на Python. Второй выпуск можно найти здесь.

Алгоритмическая торговля, также известная как автоматическая торговля или торговля по принципу «черного ящика», относится к использованию компьютерных программ для совершения сделок на основе заранее определенного набора правил. Этот тип торговли становится все более популярным в последние годы из-за его способности анализировать огромные объемы данных и совершать сделки с большей скоростью и большей точностью, чем трейдеры-люди.

В этой первой статье новой серии «Квантовые пятницы» мы более подробно рассмотрим распространенную стратегию, используемую в алгоритмической торговле, возврат к среднему, которая основана на идее о том, что цены будут стремиться к вернуться к своему среднему значению с течением времени. Эта стратегия может применяться на различных рынках, включая акции, валюты и товары.

В этой статье мы углубимся в детали торговли на возврате к среднему и в том, как ее можно применять с использованием передовых методов. Затем мы создадим продвинутую модель возврата к среднему с нуля на Python и обсудим потенциальные риски и преимущества этой стратегии, а также предоставим несколько советов по ее эффективной реализации.

Что такое торговля с возвратом к среднему?

Возврат к среднему значению — это статистическая концепция, которая относится к тенденции переменной, такой как цена акции, возвращаться к своему среднему значению с течением времени. Это среднее значение известно как среднее или ожидаемое значение.

Торговля на возврате к среднему включает определение момента, когда цена ценной бумаги значительно отклонилась от своего среднего значения, а затем получение прибыли от возможного возврата к среднему значению. Это можно сделать с помощью технического анализа, который включает в себя анализ исторических ценовых данных и использование индикаторов для выявления тенденций и закономерностей.

Существует несколько способов расчета среднего значения в торговле с возвратом к среднему, в том числе с использованием простого среднего значения цены ценной бумаги за определенный период времени или с использованием более продвинутых методов, таких как скользящее среднее или полосы Боллинджера.

Продвинутые методы торговли на возврате к среднему

Одним из передовых методов реализации стратегии возврата к среднему является использование z-показателя. Z-оценка измеряет, сколько стандартных отклонений цены ценной бумаги от ее среднего значения. Высокий z-показатель указывает на то, что цена ценной бумаги значительно выше или ниже ее среднего значения и, возможно, это связано с возвратом к среднему значению.

Другой продвинутой техникой является использование парной торговли, при которой одновременно открывается длинная позиция по одной ценной бумаге и короткая позиция по другой, сильно коррелирующей с первой ценной бумагой. Это можно сделать, чтобы получить прибыль от среднего возврата спреда между двумя ценными бумагами.

Практическое применение торговли парами возврата к среднему

Торговля парами — это популярная стратегия, используемая в алгоритмической торговле, которая включает в себя одновременное открытие длинной позиции по одной ценной бумаге и короткой позиции по другой, которая сильно коррелирует с первой ценной бумагой. Целью этой стратегии является получение прибыли от среднего возврата спреда между двумя ценными бумагами.

Чтобы создать реальную алгоритмическую торговую модель, реализующую эту стратегию, нам сначала необходимо получить доступ к историческим и/или текущим данным по ценным бумагам, которыми мы хотим торговать. Хотя мы могли бы использовать несколько источников данных, я всегда рекомендую Yahoo Finance из-за разнообразия и простоты доступа к имеющимся финансовым данным. После того, как мы успешно загрузим данные, мы сохраним их в pandas DataFrame.

Далее нам нужно рассчитать спред между двумя ценными бумагами. Спред — это просто разница между ценами закрытия двух ценных бумаг. Мы можем сделать это, используя следующий код:

Теперь, когда у нас есть спред между двумя ценными бумагами, мы можем рассчитать среднее значение и стандартное отклонение спреда. Эти значения будут использоваться для расчета z-показателя текущего спреда, который является мерой того, сколько стандартных отклонений текущего спреда от среднего.

Рассчитав среднее значение и стандартное отклонение, мы теперь можем рассчитать z-оценку текущего спреда. Для этого мы просто вычитаем средний спред из текущего спреда и делим результат на стандартное отклонение спреда.

Теперь, когда у нас есть z-значение текущего спреда, мы можем использовать его, чтобы решить, когда входить и выходить из сделок. Для этого нам нужно установить пороговые значения для входа и выхода из сделок. В этом примере мы установим порог входа на 1,0, что означает, что мы войдем в сделку, если z-показатель выше 1,0. Мы установим порог выхода равным 0,5, что означает, что мы закроем сделку, если z-оценка упадет ниже 0,5.

Теперь, когда у нас установлены пороговые значения, мы можем использовать их, чтобы решить, когда входить и выходить из сделок. Для этого мы будем использовать оператор if, чтобы проверить, находится ли z-оценка выше порога входа или ниже порога выхода. Если он выше порога входа, мы входим в длинную позицию по ценной бумаге A и короткую позицию по ценной бумаге B. Если ниже порога выхода, мы закрываем позиции.

Наконец, мы можем вывести текущие позиции по ценным бумагам A и B, чтобы увидеть, каковы наши текущие сделки.

Вот и все! Это базовый пример того, как реализовать стратегию парной торговли на Python. Конечно, есть много способов настроить и улучшить эту стратегию. Например, вы можете использовать другие пороговые значения, добавить методы управления рисками или включить другие технические индикаторы.

Независимо от того, как вы решите настроить свою стратегию, Python — это мощный язык, который предлагает широкий спектр инструментов и библиотек для реализации алгоритмических торговых стратегий. Используя Python, вы можете анализировать огромные объемы данных, совершать сделки с большей скоростью и точностью, чем трейдеры-люди, и потенциально увеличить свои шансы на успех на рынках.

Риски и преимущества торговли на возврате к среднему

Как и любая торговая стратегия, возврат к среднему несет в себе свой набор рисков и потенциальных выгод. Один потенциальный риск заключается в том, что цена ценной бумаги может не вернуться к своему среднему значению, как ожидалось, что приведет к убыткам для трейдера. Кроме того, стратегии возврата к среднему могут быть уязвимы для рыночных потрясений и событий, вызывающих значительное отклонение цен от их среднего значения.

С другой стороны, стратегии возврата к среднему могут быть прибыльными на трендовых рынках, а также на рынках с экстремальной перекупленностью или перепроданностью. Они также могут быть менее рискованными, чем другие типы торговых стратегий, поскольку они стремятся получить прибыль от небольших ценовых движений, а не от больших ценовых колебаний.

Советы по реализации торговли на возврате к среднему

Если вы заинтересованы в реализации стратегии возврата к среднему, необходимо помнить о нескольких ключевых вещах:

1. Начните с четко определенного торгового плана: четко определите точки входа и выхода и придерживайтесь их.
2. Используйте методы управления рисками: важно тщательно управлять своим риском при реализации любой торговой стратегии, и это особенно верно для стратегий возврата к среднему, которые могут быть уязвимы для рыночных потрясений. Используйте ордера стоп-лосс и другие методы управления рисками, чтобы защитить свой капитал.
3. Используйте надежную торговую платформу: выберите надежную, удобную для пользователя торговую платформу с широким набором инструментов.
4. Регулярно следите за рынками: следите за рыночными условиями и будьте готовы корректировать свою торговую стратегию по мере необходимости. Это может включать в себя корректировку среднего значения, использование других технических индикаторов или полное переключение на другую торговую стратегию.

Заключение

Торговля на возврате к среднему является популярной стратегией, которую можно применять на различных рынках и которая может предложить потенциал для получения прибыли как на трендовых, так и на рынках с ограниченным диапазоном. Используя передовые методы, такие как z-счет и парная торговля, а также следуя передовым методам управления рисками, трейдеры потенциально могут увеличить свои шансы на успех с этой стратегией. Однако важно осознавать потенциальные риски и внимательно следить за рынками, чтобы убедиться, что стратегия работает должным образом.

В целом, торговля на возврате к среднему может быть мощным инструментом в наборе инструментов алгоритмического трейдера, но важно иметь четкое представление о стратегии и подходить к ней с осторожностью. Следуя советам, изложенным в этой статье, трейдеры потенциально могут повысить свои шансы на успех с помощью торговли на возврате к среднему.

Подпишитесь на DDIntel Здесь.

Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com

Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate