알파트로스

페어 트레이딩 전략을 개발하기 위해 해결해야 할 두 가지 주요 문제는 1. 자산을 선택하여 평균 회귀 속성을 갖도록 하는 것과 2. 언제 거래할지를 결정하는 것이다. 두 번째 질문에 대한 일반적인 방법은 스프레드가 장기 평균에서 일정 금액 벗어날 때(ex historical standard deviation의 2~3배) 진입하는 것이다.  이 포스트는 단위 시간당 기대 수익률을 최대화하는 것을 통해 진입 및 청산 threshold를 정하는 방법론에 대해 다룬다. 이 접근법은 Bertram (2010)에 의해 처음 논의되었고, 이후 Zeng 및 Lee(2014)는 초기 모델을 수정하여 롱 포지션 거래만 가능했던 제한을 제거했다. 임계값이 좁으면 거래를 완료하는 데 걸리는 시간이 짧지만 이익은 적다. 반면,..

이 모델은 가격 스프레드를 기반으로 하는 전략이다 . 원래는 세 가지 접근 방식이 제안되었으나, 테스트를 통해 세 번째 접근 방식인 미래 스프레드 값을 먼저 예측한 후, 예측된 값과 실제 값의 차이를 기반으로 거래 신호를 생성하는 방법으로 구현되었다. 투자자는 스프레드 값의 급격한 움직임에서 이익을 얻을 수 있다   Auto ARIMA Model일반적으로, 이 목적을 위한 예측 알고리즘은 크게 parametric model 과 non-parametric model 두가지로 나눠진다. parametric model은 기본 프로세스가 적은 수의 파라미터로 설명될 수 있는 특정 구조를 가지고 있다고 가정한다. 하지만 이 접근 방식의 모델들은 한계가 있다.non-parametric model은 기본 프로세스의 ..

Bollinger Bands를 사용하여 스프레드의 Z-score를 기반으로 전략을 실행한다\[Zscore_t = \frac{S_t - MA(S_t, T_{MA})}{std(S_t, T_{std})}\]\(S_t\)는 시간 \(t\)에서의 스프레드\(MA(S_t, T_{MA})\)는 스프레드의 이동 평균으로, backwark-looking  \(T_{MA}\) window를 사용하여 계산된다\(std(S_t, T_{std})\)는 스프레드의 rolling std로,  backwark-looking  \(T_{std}\) window를 사용하여 계산된다.평균과 표준 편차를 계산하기 위한 look-back window는 최적화할 수 있는 매개변수이다.진입가격이 평균에서 entryZscore 표준 편차 이상으로..