correlation trading

还在发呆

转自大千by流动的建筑

 

原理

 

这是个简单的 correlation trading   
   
 来源: 流动的建筑 于 08-04-10 21:15:14 [档案] [博客] [旧帖] [转至博客] [给我悄悄话]   
      
 很多对冲基金的交易策略都是基于回归均值的原理。简单地说，就是股票的价格由两个量组成：市场可确定量，和随机量。

 

对单一股票来说，这两个量都是不可知的，但对于有相关性的股票来说，比如 QQQQ 和 QLD，可以一长一短，把它们共有的确定量给抵消掉，这样的组合里就只剩下了随机量。

 

只有随机量就好办了。可确定量的变化方向很难预测，而随机量在远离均值的时候，在统计意义上几乎可以肯定是会回到均值上的。

 

可以通过统计历史价格来估计这个随机量的变化范围和均值，当这个随机量远离均值的时候，比如远大于，就可以空，如果远小于，就可以多。 

 

实例

 

好吧，具体一点   
  
来源: 流动的建筑 于 08-04-10 21:42:52 [档案] [博客] [旧帖] [转至博客] [给我悄悄话]   
 
在我前面的帖子里，我得到的零均值随机量是：

 

N = QLD * (-0.9) + 129.13 - QID

 

既然是零均值，也可以写成

 

N = QLD * 0.9 + QID - 129.13

 

如果 N 算出来是 -14.40 (今天的值），那么就应该 Long N, 也就是说 Long (QLD * 0.9 + QID)，当 N 回到零的时候退出交易。

 

这样清楚了吗？ 
 

 

EarthJade

这应该是所谓的arbitrage. 一般都是大的fund玩的。经典的例子就是long term management fund的故事。但是不知道对散户有没有用，因为这上面的都是微利，虽然风险小，但是散户的交易成本太大了。

还在发呆

一点更正   
  
来源: 流动的建筑 于 08-04-11 05:01:55 [档案] [博客] [旧帖] [转至博客] [给我悄悄话] 

对于相关股票 A 和 B，随机量的正确公式是：

N = a * Corr(A,B) * A - B + b

a, b，和 Corr(A,B) 可以从历史数据推算出来。

Quantum

散户玩不了这个，因为是微利。就算是大户，也得几十倍的leverage，如果市场波动大，spread没有像预计那样converge，来个margin call，那就完蛋了。用LTCM的人的话来说就是，picking up nickels before bulldozers.

Quantum

散户玩不了这个，因为是微利。就算是fund，也得几十倍的leverage，如果市场波动大，spread没有像预计那样converge，来个margin call，那就完蛋了。用LTCM的人的话来说就是，picking up nickels before bulldozers.

yager

哦，明白了。前两天我还算XLF，SKF和UYG来着。

xiaobailong

这个收益大，还是存银行收益大？

yager

我计算的XLF＋SKF的比银行受益大的多。

金牛银熊

还在发呆

收益多大我也没计算过，转贴是因为它给出了量化hedge / arbitrage的思路。量化很重要哦，它可以使得风险控制和资金管理更有效。至于如何使用，大家需要见仁见智，拓展思路了。这个例子里面是两个股票的correlation。yager提出了新思路，因为他在算三个股票的correlation。这个就启发我们，能不能算n个股票的correlation呢？我也提个新思路，能不能算lag n-day的correlation呢？

yager

估计对冲基金们早都算遍了，只是不说而已。我有个python小程序，从yahoo下载数据计算两个ticker的相关系数的。有人感兴趣的话我可以贴出来。

Quantum

不过我的预设立场是不相信这个有用的。我感觉说到底，就是要找一个functional fitting such that Price_A(t)=f(price_B(t))。Correlation analysis只是一个一阶近似而已，而且系数也得是时变的，就是least square的方法。象GARCH算法那样用maximum likelihood更靠谱一些（当然估计长期volatility和这个是不同的问题）。

Correct me if i'm wrong.

还在发呆

原帖由 yager 于 2008-4-11 13:40 发表 估计对冲基金们早都算遍了，只是不说而已。我有个python小程序，从yahoo下载数据计算两个ticker的相关系数的。有人感兴趣的话我可以贴出来。

 

是excel的程序吗？excel有内嵌的regression analysis，如果可以下载到excel里，分析起来就容易多了。

还在发呆

原帖由 Quantum 于 2008-4-11 15:35 发表 不过我的预设立场是不相信这个有用的。我感觉说到底，就是要找一个functional fitting such that Price_A(t)=f(price_B(t))。Correlation analysis只是一个一阶近似而已，而且系数也得是时变的，就是least square的方 ...

 

Quantum兄是数学科班出身吧？

 

这个GARCH我老看到，不过不太懂，maximum likelihood倒是懂一些。Quantum兄有什么入门资料可以share一下吗?

Quantum

我以前主要折腾微分几何和李群。统计方法懂，但是不专业，水平有限。

关于GARCH算法，推荐看John Hull的经典Options, Futures, and Other Derivative Securities。我觉得里面说得非常清楚明了，看完不需要再看其他资料了。这本书emule可以下的（如果找不到我也可以email给你）。