알파트로스

O-U process로 모델링하고 Parameter 추정하다보면 가장 안되는게 \(\theta\)의 추정이다그에 대한 상세한 설명인 포스트!KEY TAKEAWAYS추정량의 편향 및 분산\(\theta\)의 추정량은 편향되며 AR(1) 기반 방법에서는 큰 분산을 가진다. 원칙적으로 개선하기 매우 어렵다.\(\theta\)가 과대 추정되는 경우가 많기 때문에 페어 트레이딩 시나리오에서는 모델이 너무 낙관적일 수 있다. 빠른 평균 회귀가 더 많은 수익을 나타내기 때문직접 최대 가능도 방법이 방법은 최대 가능도 추정기를 사용하는 경우, 알려진 평균을 가진 AR(1) 방법과 동일한 결과를 산출한다다소 느리다신뢰하지 말아야 할 상황평균 회귀 속도가 작거나, 평균 회귀의 반감기가 큰 경우 (예: 기간 내 평균을 20..

Vectorized Backtesting and Pairs Trading벡터화된 백테스트는 페어 트레이딩 투자 전략을 올바르게 백테스트하는 방법으로 설명되어 있다. 롱-온리 포트폴리오의 경우에는 간단하지만,  롱-숏 포트폴리오에서는 문제들이 생긴다.연구를 백테스트에 의존하면 안된다 백테스트는 마지막 검증 단계 일뿐이다Equity CurveEquity Curve란 전략의 성과를 한눈에 살펴 볼 수 있는 일종의 검증 도구로 VaR, 거래 비용, 시장 영향, 슬리피지 등 세부 항목들보다는 어느 정도 성과인지를 확인하는 빠른 백테스트라 보면 된다.Equity Curve 계산은 간단해 보이지만, 실제로는 정확한 방법론에 대해서는 논의가 부족해서 오류가 많다예를 들어, 차익 거래 기회에서 수익률을 계산할때, 즉 두..

Hudson & Thames에 따르면 스프레드의 평균 회귀 반감기를 최소화하는 방법으로 hedge ratio를 찾는것이 가장 좋다고 한다.Hudson & Thames research team has also found out that optimal (in terms of cointegration tests statistics) hedge ratios are obtained by minimizng spread’s half-life of mean-reversion출처 Hedge RatioMean Reverting Spread를 를 찾는 방법에는 distance, cointegration, copula, ML 접근법 등 다양한 방법이 있다. 이 다음 단계로는, 스프레드 거래 방법 즉 X 종목을 몇 단위 매수하..

https://hudson-and-thames-arbitragelab.readthedocs-hosted.com/en/latest/trading/multi_coint.html Multivariate Cointegration Strategy — arbitragelab 1.0.0 documentation\[ \begin{align}\begin{aligned}\Bigg \lfloor \frac{-b^i C \text{ sgn} \bigg( \sum_{p=1}^{P} Z_{t-p} \bigg)}{P_t^i \sum_{j \in L} b^j} \Bigg \rfloor, \: i \in L\\\Bigg \lfloor \frac{b^i C \text{ sgn} \bigg( \sum_{p=1}^{P} Z_{t-p} \b..

cointegration에서 spread 는 cointegration error로 두 단어는 혼용하여 사용됨 페어트레이딩의 가장 일반적인 전략중의 하나는 스프레드()가 균형 상태에서 충분히 멀리 떨어져 있을 때 Trade를 open하여 스프레드가 평균으로 회귀할 것을 예상하는 것이다. 이때 충분히 멀리 떨어졌을 때(=Boundary)을 사전적으로 잘 정의하는 것이 필요하다.이 경계값은 기간동안의 minimum profit에 영향을 준다.경계값이 크면 거래당 이익은 커지지만 거래 횟수가 작을 수 있다경계값이 낮으면 거래 횟수는 늘어나지만 거래당 이익이 작다특정 기간동안의 거래 횟수는 average trade duration과 average inter-trade interval 에 영향을 받는다Minimum..