Корреляция в парном трейдинге: теория и 3 способа определения

Парный трейдинг практикует получение прибыли за счет колебаний спреда взаимосвязанных бумаг. Степень связи оценивают по коэффициенту корреляции, а спредом здесь считается разница цен двух и более активов. Если финансовые инструменты достаточно синхронны, то любые изменения в корреляции могут сопровождаться возвратом к среднему тренду пары — коинтеграцией. Эта особенность коррелированных пар дает интересные возможности для получения прибыли.

Простыми словами: Представьте себе человека, который гуляет с собакой. Они движутся единым маршрутом, даже если отдаляются друг от друга. Собачий поводок ограничивает расстояние между ними, поэтому домой они вернутся, скорее всего, вместе. При парном трейдинге единым маршрутом выступает корреляция, а роль поводка выполняет коинтеграция.

Парный трейдинг одинаково подходит для валютного и фондового рынка, почитать о нем подробнее можно здесь. Это самый привлекательный вид арбитража для миноритария — за счет малых требований к капиталу, пониженных рисков и высокой доходности. Тем, кто устал зависеть от переменчивых трендов, стоит немного напрячься для освоения этой стратегии. Первым шагом на пути к парной торговле будет понимание работы корреляции.

Содержание

  • 1 Корреляция и взаимосвязь величин
  • 2 Показатели корреляции 2.1 Параметрические показатели корреляции 2.1.1 Ковариация
  • 2.1.2 Линейный коэффициент корреляции
  • 2.2 Непараметрические показатели корреляции
      2.2.1 Коэффициент ранговой корреляции Кендалла
  • 2.2.2 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
  • 2.2.3 Коэффициент корреляции знаков Фехнера
  • 2.2.4 Множественный коэффициент корреляции
  • 2.2.5 Коэффициент множественной ранговой корреляции (конкордации)
  • 2.3 Свойства коэффициента корреляции
  • 3 Корреляционный анализ
      3.1 Ограничения корреляционного анализа
  • 3.2 Область применения
  • 4 См. также
  • 5 Примечания
  • 6 Литература
  • 7 Ссылки
  • Как определить корреляцию

    Конкретные математические вычисления коэффициента корреляции достаточно сложны и выходят за рамки этого руководства. Однако у трейдеров есть несколько вариантов определения ее значения:

    1. Специализированное программное обеспечение или технические индикаторы. Может применяться к двум ценным бумагам, автоматически выполняя математические функции и отображая результаты на ценовом графике.
    2. Самостоятельный расчет данных в Excel или Google Docs. Оптимально, если табличные значения котировок автоматически подгружаются онлайн. В противном случае их придется прописывать вручную. Дальнейшие действия сводятся к использованию встроенной функции CORREL для выполнения расчетов и вывода получившегося графика в таблице.
    3. Бесплатный сервис расчета корреляции пар от megatrader.org. Здесь доступны коэффициенты для валют Forex, акций, металлов, индексов и других финансовых инструментов. Дополнительно по каждой паре строится график спреда.

    После определения коэффициентов корреляции результаты можно использовать в качестве фильтра, чтобы найти пары, которые показывают наибольший торговый потенциал.

    Корреляция и взаимосвязь величин[ | ]

    Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи. Например, рассматривая пожары в конкретном городе, можно выявить весьма высокую корреляцию между ущербом, который нанёс пожар, и количеством пожарных, участвовавших в ликвидации пожара, причём эта корреляция будет положительной. Из этого, однако, не следует вывод «увеличение количества пожарных приводит к увеличению причинённого ущерба», и тем более не будет успешной попытка минимизировать ущерб от пожаров путём ликвидации пожарных бригад[5]. Корреляция двух величин может свидетельствовать о существовании общей причины, хотя сами явления напрямую не взаимодействуют. Например, обледенение становится причиной как роста травматизма из-за падений, так и увеличения аварийности среди автотранспорта. В этом случае две величины (травматизм из-за падений пешеходов и аварийность автотранспорта) будут коррелировать, хотя они не связаны причинно-следственно друг с другом, а лишь имеют стороннюю общую причину — гололедицу.

    В то же время, отсутствие корреляции между двумя величинами ещё не значит, что между ними нет никакой связи. Например, зависимость может иметь сложный нелинейный характер, который корреляция не выявляет.

    Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными. В первом случае предполагается, что мы можем определить только наличие или отсутствие связи, а во втором — также и её направление. Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция

    — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой. При этом коэффициент корреляции будет отрицательным.
    Положительная корреляция
    в таких условиях — это такая связь, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной. Возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин.

    Причины появления корреляции на рынках, примеры

    К основным факторам, которые приводят к появлению такой взаимосвязи можно отнести фундаментальные аспекты и развитие международной торговли. Основной движущей силой колебания котировок являются процессы, происходящие в экономике и финансовом мире.

    Корреляция на Форекс образуется за счет тесных экономических связей. К примеру, валютные пары EUR/USD и GBP/USD тесно связаны между собой. Великобритания является членом Европейского Союза. Соответственно, любые события в этом экономическом и политическом объединении сказываются на положении «кабеля» по отношению к «гринбэку».

    Что касается межгрупповой корреляции, ее причина также кроется в экономических факторах. Наиболее свежий пример – падение всех «сырьевых» валют вместе со снижением цен на нефть. Причем, чем больше экономика государства зависит от экспорта сырья, тем существенней будет такая взаимосвязь.

    Простой пример – корреляция курса рубля и цены на нефть. Доля экспорта нефти в российской экономике высока. Соответственно, чем дешевле будет этот товар, тем значительнее будет снижение российской валюты по отношению к доллару. Здесь также стоит отметить и тот факт, что нефть котируется в долларах США. Соответственно, снижение цен на нефть выражается в росте американского доллара.

    Корреляция нефти и канадского доллара также связана исключительно с тем фактором, что экономика Канады зависит от экспорта этого вида углеводородов и, соответственно, цен на него. Интересный феномен краткосрочной взаимосвязи можно было наблюдать в начале 2020 года, когда вслед за падением цен на нефть ниже отметки в 30 долларов за баррель, достаточно резко снизились котировки фондового индекса Саудовской Аравии Tadawul All Shares Index (падение составило 300 позиций или 6,5%). Ранее, этот индекс также демонстрировал постепенное снижение вслед за котировками нефти.

    На скриншоте можно видеть корреляцию индекса РТС и нефти. Она достаточно сильная и ее можно применять на практике.

    корреляция индекса РТС и нефти

    Корреляция на фондовом рынке проявляется тогда, когда растут целые сектора экономики (или, наоборот, деловая активность в них снижается). В этом случае можно наблюдать либо «бычьи» настроения, либо «медвежьи» даже по ценным бумагам конкурирующих компаний. Правда, здесь стоит обращать внимание на степень взаимосвязи в корреляции акций.

    Рост или снижение деловой активности в экономике в целом и в ее секторах в частности, может привести и к корреляции индексов. Но здесь важно учитывать еще и то, как рассчитывается индекс.

    Такие финансовые инструменты и одновременно индикаторы фондовых рынков могут иметь взаимосвязь с рынком Форекс, к примеру. В период действия программ Количественного смягчения в США, валютная пара EUR/USD коррелировала со многими американскими фондовыми индексами. При этом, она находилась в обратной взаимосвязи с индексом доллара (что вполне логично) и американскими казначейскими облигациями (что также вполне логично, ведь последние номинированы в долларах США).

    Корреляционный анализ[ | ]

    Корреляционный анализ

    — метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными. Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом (также часто встречается термин «
    корреляционно-регрессионный анализ
    », который является более общим статистическим понятием), с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям (используя коэффициент детерминации).[1][2]

    Ограничения корреляционного анализа[ | ]

    Множество корреляционных полей. Распределения значений ( x , y ) {\displaystyle (x,y)} с соответствующими коэффициентами корреляций для каждого из них. Коэффициент корреляции отражает «зашумлённость» линейной зависимости (верхняя строка), но не описывает наклон линейной зависимости (средняя строка), и совсем не подходит для описания сложных, нелинейных зависимостей (нижняя строка). Для распределения, показанного в центре рисунка, коэффициент корреляции не определен, так как дисперсия y
    равна нулю.

    1. Применение возможно при наличии достаточного количества наблюдений для изучения. На практике считается, что число наблюдений должно не менее чем в 5-6 раз превышать число факторов (также встречается рекомендация использовать пропорцию, не менее чем в 10 раз превышающую количество факторов). В случае если число наблюдений превышает количество факторов в десятки раз, в действие вступает закон больших чисел, который обеспечивает взаимопогашение случайных колебаний.[13]
    2. Необходимо, чтобы совокупность значений всех факторных и результативного признаков подчинялась многомерному нормальному распределению. В случае если объём совокупности недостаточен для проведения формального тестирования на нормальность распределения, то закон распределения определяется визуально на основе корреляционного поля
      . Если в расположении точек на этом поле наблюдается линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных подчиняется нормальному закону распределения.[14]
    3. Исходная совокупность значений должна быть качественно однородной.[13]
    4. Сам по себе факт корреляционной зависимости не даёт основания утверждать, что одна из переменных предшествует или является причиной изменений, или то, что переменные вообще причинно связаны между собой, а не наблюдается действие третьего фактора.[5]

    Область применения[ | ]

    Данный метод обработки статистических данных весьма популярен в экономике, астрофизике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), хотя сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия и прочие. В различных прикладных отраслях приняты разные границы интервалов для оценки тесноты и значимости связи.

    Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных.

    Применение корреляции на практике

    Использование корреляции в торговле возможно в нескольких направлениях:

    • диверсификация;
    • хеджирование рисков;
    • парный трейдинг.

    Многие инвесторы и трейдеры стремятся диверсифицировать набор активов для того, чтобы получить больше прибыли или оптимизировать свою торговую систему. Для решения этой задачи и применяется корреляция, которая позволяет найти несколько активов с одинаковым направлением колебаний на рынке.

    С помощью такой взаимосвязи, можно хеджировать свои торговые риски. Покупая, к примеру, одну валютную пару, можно продавать коррелирующую ей. Впоследствии, когда определится рыночное направление. Убыточная позиция закрывается. В этом случае, можно также открыть противоположную для увеличения дохода.

    Стратегия «Парный трейдинг» — это еще один вид применения корреляции. Суть ее работы заключается в поиске максимальных расхождений во взаимосвязанных активах и торговле на сближение.

    Примечания[ | ]

    1. 123
      Шмойлова, 2002, с. 272.
    2. 12
      Елисеева, Юзбашев, 2002, с. 232.
    3. Елисеева, Юзбашев, 2002, с. 228.
    4. Елисеева, Юзбашев, 2002, с. 228-229.
    5. 12
      Елисеева, Юзбашев, 2002, с. 229.
    6. Суслов, Ибрагимов, Талышева, Цыплаков, 2005, с. 141.
    7. Гмурман, 2004, с. 176-177.
    8. 123
      Гмурман, 2004, с. 177.
    9. Гмурман, 2004, с. 178-179.
    10. Шмойлова, 2002, с. 300.
    11. Гмурман, 2004, с. 179.
    12. Шмойлова, 2002, с. 301.
    13. 12
      Елисеева, Юзбашев, 2002, с. 230.
    14. Шмойлова, 2002, с. 275.

    Литература[ | ]

    • Гмурман В. Е.
      Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с. — ISBN 5-06-004214-6.
    • Елисеева И. И., Юзбашев М. М.
      Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. — 4-е издание, переработанное и дополненное. — Москва: Финансы и Статистика, 2002. — 480 с. — ISBN 5-279-01956-9.
    • Общая теория статистики: Учебник / Под ред. Р. А. Шмойловой. — 3-е издание, переработанное. — Москва: Финансы и Статистика, 2002. — 560 с. — ISBN 5-279-01951-8.
    • Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А.
      Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с. — ISBN 5-7692-0755-8.

    Что такое «Коэффициент Корреляции»

    Correlation Coefficient является базовым индикатором, который располагается на платформе живого графика. Данный инструмент позволяет осуществить отслеживание взаимосвязей между активами, он надежно определяет закономерности котировочных изменений одного относительного другого актива.

    Что собой представляет индикатор?

    Инвесторы не раз отмечали, что большинство финансовых активов, которые размещены в торговом терминале, довольно часто имитируют передвижение один одного. В этом заключается не случайность, а вполне закономерное явление. Его основную специфику и особенности попробуем определить сейчас.

    Все базовые активы между собой связаны, прежде всего, полным комплексом существенно важных фундаментальных факторов. Например, большинство валютных пар оказывают сильное влияние на измерения котировочного состояния друг друга. Тенденции подобного рода создают макроэкономические новости.

    Рассмотрим данный аспект на детальном примере. Допустим, трейдер увидел в экономическом календаре очень важную новость про низкую эффективность европейского трудового рынка. Вследствие этого начала сдавать позиции пара евро/пара.

    На этом рыночная реакция не заканчивается, появляется вероятность, что валютная пара фунт/доллар начнет сдавать и свои позиции, так как Великобритания выходит из ЕС. Другими словами, британская валютная пара имеет плотное взаимодействие с общеевропейскими тенденциями.

    Увеличить

    Зависимость активов может прослеживаться не только между парами валют, но и на сырьевом рынке между товарами. В частности, сюда относится серебро и золото, особенно если у одного ресурс обесценивается, то обвалу подвергается второй товар.

    Увеличить

    Корреляция – это мера относительной зависимости 2-х финансовых активов: товары, акции, индексы и валютные пары. В общем, корреляционный уровень измеряется при помощи специального коэффициента, который имеет значение от -1 до +1.

    Когда размер корреляции подходит к положительному значению, то по идентичному вектору движутся финансовые активы. Это означает, что они придерживаются одной направленности, а вместе с этим имитируются все впадины и вершины стоимости. Если корреляционный уровень вычисляется отрицательным параметром, то активы будут иметь противоположное направление.

    Имеется и 3-ий сценарий развития событий, когда корреляционный коэффициент имеет значение 0. По этому сценарию предполагается полнейшее несоответствие котировок между разными инструментами, они независимы друг от друга. Здесь незначительные схожести в направлении движения только совпадение.

    Увеличить

    На скриншоте выше приведена сводная таблица. В ней в полной мере отображена корреляция валютных пар, указан показатель коэффициента в режиме реального времени. Сейчас получается достаточно просто разобраться с корреляцией активов, специалисты создали множество разных вспомогательных инструментов, которые способны выполнять расчеты такого рода: графики, индикаторы и калькуляторы, все это помогает при анализе активов.

    Преимущества

    Сильной стороной индикатора Correlation Coefficient стала его доступность. Корреляционный процесс базируется на основе простых правил, при соблюдении которых, инвестор увеличит результативность своей работы:

    • Если определен положительный корреляционный коэффициент между активами, то покупать опцион по данным активам в одном направлении нельзя. В случае проигрыша спекулянт может понести двойные потери.
    • Когда корреляционный уровень имеет отрицательный коэффициент, то следует от сделок по разным направлениям с этим активом отказаться. При неудачном опционе инвестор может столкнуться с двойными убытками.

    Недостатки

    Главным минусом индикатора Correlation Coefficient стала его трудоемкость. Именно поэтому его зачастую заменяют в торговле более совершенным алгоритмом.

    Рейтинг
    ( 2 оценки, среднее 5 из 5 )
    Понравилась статья? Поделиться с друзьями: