Cointegrated Forex Pairs That Trend

MetaTrader Expert Advisor Cointegration in Forex Pairs Trading Cointegration em forex pairs trading é uma ferramenta valiosa. Para mim, a cointegração é a base para uma excelente estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite lucrar em qualquer ambiente econômico. Se um mercado está em uma tendência de alta, tendência de baixa ou simplesmente se movendo de lado, a troca de pares de divisas me permite colher ganhos durante todo o ano. Uma estratégia de negociação de pares de divisas que utiliza cointegração é classificada como uma forma de negociação de convergência com base em arbitragem estatística e reversão para significar. Este tipo de estratégia foi popularizado pela primeira vez por uma equipe de negociação quantitativa no Morgan Stanley, na década de 1980, usando pares de ações, embora eu e outros comerciantes descobrirem que também funciona muito bem para negociação de pares de forex. Negociação de pares de Forex com base na cointegração A negociação de pares Forex com base na cointegração é essencialmente uma estratégia de reversão para média. Declarado simplesmente, quando dois ou mais pares forex são cointegrados, significa que o spread de preços entre os pares de divisas separados tende a reverter ao seu valor médio de forma consistente ao longo do tempo. É importante entender que a cointegração não é correlação. A correlação é uma relação de curto prazo em relação aos co-movimentos de preços. A correlação significa que os preços individuais se movem juntos. Embora a correlação seja dependente de alguns comerciantes, por si só é uma ferramenta não confiável. Por outro lado, a cointegração é uma relação de longo prazo com co-movimentos de preços, nos quais os preços se movem juntos ainda dentro de certos intervalos ou se espalha, como se estivessem amarrados. Eu achei a cointegração como uma ferramenta muito útil na negociação de pares de forex. Durante a negociação de meus pares de forex, quando o spread se alarga para um valor limiar calculado pelos meus algoritmos de negociação mecânica, curto o spread entre os preços dos pares. Em outras palavras, eu aposto que a propagação voltará para zero devido a sua cointegração. As estratégias básicas de negociação de pares forex são muito simples, especialmente quando se utilizam sistemas de negociação mecânica: escolho dois pares de moedas diferentes que tendem a se mover de forma semelhante. Compre o par de moedas insuficientes e venda o par de desempenho. Quando a propagação entre os dois pares converge, eu fechar minha posição com lucro. A negociação de pares de Forex com base na cointegração é uma estratégia razoavelmente neutra para o mercado. Por exemplo, se um par de moedas cair, então o comércio provavelmente resultará em uma perda no lado longo e um ganho compensatório no lado curto. Assim, a menos que todas as moedas e instrumentos subjacentes subitamente percam valor, o comércio líquido deve estar próximo de zero no pior cenário. Do mesmo jeito, a negociação de pares em muitos mercados é uma estratégia de negociação de autofinanciamento, uma vez que o produto de vendas curtas às vezes pode ser usado para abrir a posição longa. Mesmo sem esse benefício, a troca de pares de divisas com cointegração ainda funciona muito bem. Entender a cointegração para negociação de pares de forex Cointegration é útil para mim na negociação de pares forex porque me permite programar meu sistema de negociação mecânica com base em desvios de curto prazo de preços de equilíbrio, bem como expectativas de preços a longo prazo, pelo que quero dizer correções e retorno Ao equilíbrio. Para entender como a negociação de pares de divisas orientadas pela cointegração funciona, é importante primeiro definir a cointegração e, em seguida, descrever como ela funciona em sistemas mecânicos de negociação. Como eu disse acima, a cointegração refere-se à relação de equilíbrio entre conjuntos de séries temporais, como preços de pares de divisas separados que por si só estão em equilíbrio. Declarado no jargão matemático, a cointegração é uma técnica para medir a relação entre variáveis ​​não estacionárias em uma série temporal. Se duas ou mais séries temporais tiverem um valor de raiz igual a 1, mas sua combinação linear é estacionária, então é dito serem cointegradas. Como um exemplo simples, considere os preços de um índice de mercado de ações e seu contrato de futuros relacionado: Embora os preços de cada um desses dois instrumentos possam vagar aleatoriamente em breves períodos de tempo, eles retornarão ao equilíbrio e seus desvios serão estacionário. Sua outra ilustração, afirmou em termos do exemplo clássico de caminhada aleatória: digamos que há dois bêbados individuais caminhando para casa depois de uma noite de carousing. Vamos além disso assumir que esses dois bêbados não se conhecem, então não existe uma relação previsível entre seus caminhos individuais. Portanto, não há cointegração entre seus movimentos. Em contraste, considere a idéia de que um bêbado individual está vagando para casa enquanto acompanha seu cão em uma coleira. Neste caso, existe uma conexão definitiva entre os caminhos dessas duas criaturas pobres. Embora cada um dos dois ainda esteja em um caminho individual durante um curto período de tempo, e mesmo que um dos pares possa aleatoriamente liderar ou atrasar o outro em qualquer ponto no tempo, ainda assim, eles sempre serão encontrados juntos. A distância entre eles é bastante previsível, pelo que o par é dito ser cointegrado. Voltando agora a termos técnicos, se houver duas séries temporais não estacionárias, como um conjunto hipotético de pares de moeda AB e XY, que se tornam estacionários quando a diferença entre eles é calculada, esses pares são chamados de série de primeira ordem integrada também Ligue para uma série I (1). Mesmo que nenhuma dessas séries permaneça em um valor constante, se houver uma combinação linear de AB e XY estacionada (descrita como I (0)), então AB e XY são cointegradas. O exemplo simples acima consiste em apenas duas séries temporais de pares de forex hipotéticos. No entanto, o conceito de cointegração também se aplica a séries temporais múltiplas, usando ordens de integração maiores Pense em termos de um bêbado errante acompanhado de vários cães, cada um em uma faixa de comprimento diferente. Na economia do mundo real, é fácil encontrar exemplos que mostrem cointegração de pares: rendimentos e gastos, ou a dureza das leis criminais e o tamanho da população prisional. Na troca de pares forex, meu foco é capitalizar a relação quantitativa e previsível entre pares de moedas cointegradas. Por exemplo, vamos assumir que estou observando esses dois pares de moeda hipotéticos cointegrados, AB e XY, e a relação cointegrada entre eles é AB 8211 XY Z, onde Z é igual a uma série estacionária com uma média de zero, que é I (0). Isso parece sugerir uma estratégia de negociação simples: quando AB XY gt V e V são meu preço de desvio de limite, o sistema de negociação de pares forex venderá AB e comprará XY, uma vez que a expectativa seria AB diminuir no preço e XY para aumentar. Ou, quando AB XY lt - V, eu esperaria comprar AB e vender XY. Evite a regressão espúria no comércio de pares de forex. No entanto, não é tão simples como o exemplo acima sugeriria. Na prática, um sistema de negociação mecânica para negociação de pares de forex precisa calcular a cointegração em vez de apenas confiar no valor R-quadrado entre AB e XY. Isso porque a análise de regressão normal é baixa ao lidar com variáveis ​​não estacionárias. Provoca a chamada regressão espúria, o que sugere relações entre variáveis, mesmo quando não existe. Suponhamos, por exemplo, que eu regredisse duas séries separadas de tempo de caminhada aleatória uns contra os outros. Quando eu teste para ver se há uma relação linear, muitas vezes eu vou encontrar valores altos para R-quadrado, bem como baixos valores de p. Ainda assim, não há relação entre esses 2 passeios aleatórios. Fórmulas e testes para cointegração na negociação de pares de forex O teste mais simples para cointegração é o teste de Engle-Granger, que funciona assim: Verifique se AB t e XY t são ambos I (1) Calcule o relacionamento de cointegração XY t aAB tet usando o Método de mínimos quadrados Verifique se os resíduos de cointegração são estacionários usando um teste de raiz unitária como o teste Augmented Dickey-Fuller (ADF) Uma equação de Granger detalhada: I (0) descreve a relação de cointegração. XY t-1 AB t-1 descreve a extensão do desequilíbrio longe do longo prazo, enquanto eu é a velocidade e direção em que a série temporária de pares de moeda se corrige do desequilíbrio. Ao usar o método Engle-Granger na negociação de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de comércio para os pares. Ao usar o método Engle-Granger na negociação de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de comércio para os pares. Correção de erros para a cointegração na negociação de pares de divisas: ao usar cointegração para troca de pares de forex, também é útil explicar a forma como as variáveis ​​cointegradas se ajustam e retornam ao equilíbrio de longo prazo. Então, por exemplo, aqui estão os dois exemplos de séries de pares de pares de divisas mostrados de forma auto - gressiva: troca de pares de Forex com base na cointegração. Quando uso meu sistema de negociação mecânica para troca de pares de forex, a configuração e a execução são bastante simples. Primeiro, acho dois pares de moedas que parecem ser cointegradas, como EURUSD e GBPUSD. Então, eu calculo os spreads estimados entre os dois pares. Em seguida, verifico a estacionaridade usando um teste de raiz unitária ou outro método comum. Certifico-me de que meu feed de dados de entrada esteja funcionando adequadamente, e eu deixei meus algoritmos de negociação mecânica criar os sinais comerciais. Supondo que eu execute testes back-back adequados para confirmar os parâmetros, estou finalmente preparado para usar a cointegração na minha troca de pares forex. Eu encontrei um indicador do MetaTrader que oferece um excelente ponto de partida para construir um sistema de negociação de pares de forex de cointegração. Parece um indicador Bollinger Band, no entanto, o oscilador mostra o diferencial de preços entre os dois pares de moedas diferentes. Quando este oscilador se move em direção ao extremo alto ou baixo, indica que os pares estão se desacoplando, o que sinaliza os negócios. Ainda assim, para ter certeza do sucesso, confio no meu sistema de comércio mecânico bem construído para filtrar os sinais com o teste Augmented Dickey-Fuller antes de executar os negócios apropriados. Claro, qualquer pessoa que queira usar a cointegração para a troca de pares forex, ainda que não tenha as necessárias habilidades de programação, pode confiar em um programador experiente para criar um consultor especialista vencedor. Através da magia da negociação algorítmica, programo meu sistema de negociação mecânica para definir os spreads de preços com base na análise de dados. Meu algoritmo monitora os desvios de preços e, em seguida, compra e vende automaticamente pares de moedas para reduzir as ineficiências do mercado. Riscos para estar ciente de quando usar cointegração com troca de pares de forex O Forex pares de negociação não é totalmente livre de riscos. Acima de tudo, eu tenho em mente que a negociação de pares forex usando a cointegração é uma estratégia de reversão média, que se baseia no pressuposto de que os valores médios serão os mesmos no futuro como eram no passado. Embora o teste Augmented Dickey-Fuller mencionado anteriormente seja útil para validar as relações cointegradas para negociação de pares forex, isso não significa que os spreads continuarão a ser cointegrados no futuro. Confio em fortes regras de gerenciamento de risco, o que significa que meu sistema de negociação mecânica sai de negociações não lucrativas se ou quando a reversão-a-média calculada é invalidada. Quando os valores médios mudam, é chamado de deriva. Procuro detectar a deriva o mais rápido possível. Em outras palavras, se os preços dos pares Forex previamente co-integrados começam a se mover em uma tendência ao invés de reverter para a média previamente calculada, é hora de os algoritmos do meu sistema de negociação mecânica recalcular os valores. Quando uso o meu sistema de negociação mecânica para troca de pares de divisas, uso a fórmula autorregressiva mencionada anteriormente neste artigo para calcular uma média móvel para prever o spread. Então, eu saio do comércio em meus limites de erro calculados. Cointegration é uma ferramenta valiosa para minha troca de pares forex Usando a cointegração na negociação de pares forex é uma estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite negociar em qualquer ambiente de mercado. É uma estratégia inteligente que é baseada em reversão para significar, mas isso me ajuda a evitar as armadilhas de algumas das outras estratégias de negociação forex de reversão para média. Devido ao seu potencial uso em sistemas de negociação mecânica rentáveis, a co-integração para o comércio de pares de divisas atraiu o interesse tanto de comerciantes profissionais como de pesquisadores acadêmicos. Há muitos artigos recentemente publicados, como esse artigo de blog focado em quantos, ou essa discussão acadêmica sobre o assunto, bem como uma grande discussão entre os comerciantes. Cointegration é uma ferramenta valiosa no meu comércio de pares forex, e eu recomendo que você olhe para ele mesmo. Sim, o mesmo processo pode ser aplicado aos estoques, bem como aos derivados. Uma vez que existe um grande universo de estoques quando comparado com os pares de divisas, deve haver um maior número de oportunidades potenciais de negociação. Com o poder de compressão do número de sistemas de negociação de hoje8217, muitos conjuntos de relacionamentos podem ser examinados rapidamente, em tempo real. Cointegration também pode ser usado por comerciantes de opções que se espera que produza resultados como a popular Coca Cola-Pepsi spreads em que as relações de preços entre certas opções de ações permitem que os comerciantes se envolvam em jogos de baixo risco com uma chance bastante boa de ganhar. Oi Eddie, você troca intra dias ou semanas usando esta estratégia Além disso, que linguagem de programação você recomendaria. R leva tempo para executar cálculos e se é comércio intra-dia, a latência entra em jogo. Obrigado, Harish A linguagem de programação não é importante para negociação no final do dia. Qualquer linguagem importante como Perl, Python, CC e C está bem. R pode ser extremamente rápido, mas diminui se for necessário para alocar dinamicamente memória. A integração na negociação de pares forex é uma ferramenta valiosa. Para mim, a cointegração é a base para uma excelente estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite lucrar em qualquer ambiente econômico. Se um mercado está em uma tendência de alta, tendência de baixa ou simplesmente se movendo de lado, a troca de pares de divisas me permite colher ganhos durante todo o ano. Uma estratégia de negociação de pares de divisas que utiliza cointegração é classificada como uma forma de negociação de convergência com base em arbitragem estatística e reversão para significar. Este tipo de estratégia foi popularizado pela primeira vez por uma equipe de negociação quantitativa no Morgan Stanley, na década de 1980, usando pares de ações, embora eu e outros comerciantes descobrirem que também funciona muito bem para negociação de pares de forex. Negociação de pares de Forex com base na cointegração A negociação de pares Forex com base na cointegração é essencialmente uma estratégia de reversão para média. Declarado simplesmente, quando dois ou mais pares forex são cointegrados, significa que o spread de preços entre os pares de divisas separados tende a reverter ao seu valor médio de forma consistente ao longo do tempo. É importante entender que a cointegração não é correlação. A correlação é uma relação de curto prazo em relação aos co-movimentos de preços. A correlação significa que os preços individuais se movem juntos. Embora a correlação seja dependente de alguns comerciantes, por si só é uma ferramenta não confiável. Por outro lado, a cointegração é uma relação de longo prazo com co-movimentos de preços, nos quais os preços se movem juntos ainda dentro de certos intervalos ou se espalha, como se estivessem amarrados. Eu achei a cointegração como uma ferramenta muito útil na negociação de pares de forex. Durante a negociação de meus pares de forex, quando o spread se alarga para um valor limiar calculado pelos meus algoritmos de negociação mecânica, curto o spread entre os preços dos pares. Em outras palavras, eu aposto que a propagação voltará para zero devido a sua cointegração. As estratégias básicas de negociação de pares forex são muito simples, especialmente quando se utilizam sistemas de negociação mecânica: escolho dois pares de moedas diferentes que tendem a se mover de forma semelhante. Compre o par de moedas insuficientes e venda o par de desempenho. Quando a propagação entre os dois pares converge, eu fechar minha posição com lucro. A negociação de pares de Forex com base na cointegração é uma estratégia razoavelmente neutra para o mercado. Por exemplo, se um par de moedas cair, então o comércio provavelmente resultará em uma perda no lado longo e um ganho compensatório no lado curto. Assim, a menos que todas as moedas e instrumentos subjacentes subitamente percam valor, o comércio líquido deve estar próximo de zero no pior cenário. Do mesmo jeito, a negociação de pares em muitos mercados é uma estratégia de negociação de autofinanciamento, uma vez que o produto de vendas curtas às vezes pode ser usado para abrir a posição longa. Mesmo sem esse benefício, a troca de pares de divisas com cointegração ainda funciona muito bem. Entender a cointegração para negociação de pares de forex Cointegration é útil para mim na negociação de pares forex porque me permite programar meu sistema de negociação mecânica com base em desvios de curto prazo de preços de equilíbrio, bem como expectativas de preços a longo prazo, pelo que quero dizer correções e retorno Ao equilíbrio. Para entender como a negociação de pares de divisas orientadas pela cointegração funciona, é importante primeiro definir a cointegração e, em seguida, descrever como ela funciona em sistemas mecânicos de negociação. Como eu disse acima, a cointegração refere-se à relação de equilíbrio entre conjuntos de séries temporais, como preços de pares de divisas separados que por si só estão em equilíbrio. Declarado no jargão matemático, a cointegração é uma técnica para medir a relação entre variáveis ​​não estacionárias em uma série temporal. Se duas ou mais séries temporais tiverem um valor de raiz igual a 1, mas sua combinação linear é estacionária, então é dito serem cointegradas. Como um exemplo simples, considere os preços de um índice de mercado de ações e seu contrato de futuros relacionado: Embora os preços de cada um desses dois instrumentos possam vagar aleatoriamente em breves períodos de tempo, eles retornarão ao equilíbrio e seus desvios serão estacionário. Sua outra ilustração, afirmou em termos do exemplo clássico de caminhada aleatória: digamos que há dois bêbados individuais caminhando para casa depois de uma noite de carousing. Vamos além disso assumir que esses dois bêbados não se conhecem, então não existe uma relação previsível entre seus caminhos individuais. Portanto, não há cointegração entre seus movimentos. Em contraste, considere a idéia de que um bêbado individual está vagando para casa enquanto acompanha seu cão em uma coleira. Neste caso, existe uma conexão definitiva entre os caminhos dessas duas criaturas pobres. Embora cada um dos dois ainda esteja em um caminho individual durante um curto período de tempo, e mesmo que um dos pares possa aleatoriamente liderar ou atrasar o outro em qualquer ponto no tempo, ainda assim, eles sempre serão encontrados juntos. A distância entre eles é bastante previsível, pelo que o par é dito ser cointegrado. Voltando agora a termos técnicos, se houver duas séries temporais não estacionárias, como um conjunto hipotético de pares de moeda AB e XY, que se tornam estacionários quando a diferença entre eles é calculada, esses pares são chamados de série de primeira ordem integrada também Ligue para uma série I (1). Mesmo que nenhuma dessas séries permaneça em um valor constante, se houver uma combinação linear de AB e XY estacionada (descrita como I (0)), então AB e XY são cointegradas. O exemplo simples acima consiste em apenas duas séries temporais de pares de forex hipotéticos. No entanto, o conceito de cointegração também se aplica a séries temporais múltiplas, usando ordens de integração maiores Pense em termos de um bêbado errante acompanhado de vários cães, cada um em uma faixa de comprimento diferente. Na economia do mundo real, é fácil encontrar exemplos que mostrem cointegração de pares: rendimentos e gastos, ou a dureza das leis criminais e o tamanho da população prisional. Na troca de pares forex, meu foco é capitalizar a relação quantitativa e previsível entre pares de moedas cointegradas. Por exemplo, vamos assumir que estou observando esses dois pares de moeda hipotéticos cointegrados, AB e XY, e a relação cointegrada entre eles é AB 8211 XY Z, onde Z é igual a uma série estacionária com uma média de zero, que é I (0). Isso parece sugerir uma estratégia de negociação simples: quando AB XY gt V e V são meu preço de desvio de limite, o sistema de negociação de pares forex venderá AB e comprará XY, uma vez que a expectativa seria AB diminuir no preço e XY para aumentar. Ou, quando AB XY lt - V, eu esperaria comprar AB e vender XY. Evite a regressão espúria no comércio de pares de forex. No entanto, não é tão simples como o exemplo acima sugeriria. Na prática, um sistema de negociação mecânica para negociação de pares de forex precisa calcular a cointegração em vez de apenas confiar no valor R-quadrado entre AB e XY. Isso porque a análise de regressão normal é baixa ao lidar com variáveis ​​não estacionárias. Provoca a chamada regressão espúria, o que sugere relações entre variáveis, mesmo quando não existe. Suponhamos, por exemplo, que eu regredisse duas séries separadas de tempo de caminhada aleatória uns contra os outros. Quando eu teste para ver se há uma relação linear, muitas vezes eu vou encontrar valores altos para R-quadrado, bem como baixos valores de p. Ainda assim, não há relação entre esses 2 passeios aleatórios. Fórmulas e testes para cointegração na negociação de pares de forex O teste mais simples para cointegração é o teste de Engle-Granger, que funciona assim: Verifique se AB t e XY t são ambos I (1) Calcule o relacionamento de cointegração XY t aAB tet usando o Método de mínimos quadrados Verifique se os resíduos de cointegração são estacionários usando um teste de raiz unitária como o teste Augmented Dickey-Fuller (ADF) Uma equação de Granger detalhada: I (0) descreve a relação de cointegração. XY t-1 AB t-1 descreve a extensão do desequilíbrio longe do longo prazo, enquanto eu é a velocidade e direção em que a série temporária de pares de moeda se corrige do desequilíbrio. Ao usar o método Engle-Granger na negociação de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de comércio para os pares. Ao usar o método Engle-Granger na negociação de pares forex, os valores beta da regressão são usados ​​para calcular os tamanhos de comércio para os pares. Correção de erros para a cointegração na negociação de pares de divisas: ao usar cointegração para troca de pares de forex, também é útil explicar a forma como as variáveis ​​cointegradas se ajustam e retornam ao equilíbrio de longo prazo. Então, por exemplo, aqui estão os dois exemplos de séries de pares de pares de divisas mostrados de forma auto - gressiva: troca de pares de Forex com base na cointegração. Quando uso meu sistema de negociação mecânica para troca de pares de forex, a configuração e a execução são bastante simples. Primeiro, acho dois pares de moedas que parecem ser cointegradas, como EURUSD e GBPUSD. Então, eu calculo os spreads estimados entre os dois pares. Em seguida, verifico a estacionaridade usando um teste de raiz unitária ou outro método comum. Certifico-me de que meu feed de dados de entrada esteja funcionando adequadamente, e eu deixei meus algoritmos de negociação mecânica criar os sinais comerciais. Supondo que eu execute testes back-back adequados para confirmar os parâmetros, estou finalmente preparado para usar a cointegração na minha troca de pares forex. Eu encontrei um indicador do MetaTrader que oferece um excelente ponto de partida para construir um sistema de negociação de pares de forex de cointegração. Parece um indicador Bollinger Band, no entanto, o oscilador mostra o diferencial de preços entre os dois pares de moedas diferentes. Quando este oscilador se move em direção ao extremo alto ou baixo, indica que os pares estão se desacoplando, o que sinaliza os negócios. Ainda assim, para ter certeza do sucesso, confio no meu sistema de comércio mecânico bem construído para filtrar os sinais com o teste Augmented Dickey-Fuller antes de executar os negócios apropriados. Claro, qualquer pessoa que queira usar a cointegração para a troca de pares forex, ainda que não tenha as necessárias habilidades de programação, pode confiar em um programador experiente para criar um consultor especialista vencedor. Através da magia da negociação algorítmica, programo meu sistema de negociação mecânica para definir os spreads de preços com base na análise de dados. Meu algoritmo monitora os desvios de preços e, em seguida, compra e vende automaticamente pares de moedas para reduzir as ineficiências do mercado. Riscos para estar ciente de quando usar cointegração com troca de pares de forex O Forex pares de negociação não é totalmente livre de riscos. Acima de tudo, eu tenho em mente que a negociação de pares forex usando a cointegração é uma estratégia de reversão média, que se baseia no pressuposto de que os valores médios serão os mesmos no futuro como eram no passado. Embora o teste Augmented Dickey-Fuller mencionado anteriormente seja útil para validar as relações cointegradas para negociação de pares forex, isso não significa que os spreads continuarão a ser cointegrados no futuro. Confio em fortes regras de gerenciamento de risco, o que significa que meu sistema de negociação mecânica sai de negociações não lucrativas se ou quando a reversão-a-média calculada é invalidada. Quando os valores médios mudam, é chamado de deriva. Procuro detectar a deriva o mais rápido possível. Em outras palavras, se os preços dos pares Forex previamente co-integrados começam a se mover em uma tendência ao invés de reverter para a média previamente calculada, é hora de os algoritmos do meu sistema de negociação mecânica recalcular os valores. Quando uso o meu sistema de negociação mecânica para troca de pares de divisas, uso a fórmula autorregressiva mencionada anteriormente neste artigo para calcular uma média móvel para prever o spread. Então, eu saio do comércio em meus limites de erro calculados. Cointegration é uma ferramenta valiosa para minha troca de pares forex Usando a cointegração na negociação de pares forex é uma estratégia de negociação mecânica neutra do mercado que me permite negociar em qualquer ambiente de mercado. É uma estratégia inteligente que é baseada em reversão para significar, mas isso me ajuda a evitar as armadilhas de algumas das outras estratégias de negociação forex de reversão para média. Devido ao seu potencial uso em sistemas de negociação mecânica rentáveis, a co-integração para o comércio de pares de divisas atraiu o interesse tanto de comerciantes profissionais como de pesquisadores acadêmicos. Há muitos artigos recentemente publicados, como esse artigo de blog focado em quantos, ou essa discussão acadêmica sobre o assunto, bem como uma grande discussão entre os comerciantes. Cointegration é uma ferramenta valiosa no meu comércio de pares forex, e eu recomendo que você olhe para ele mesmo. Os pares comerciais sem confirmação adequada são como construir uma casa sem um engenheiro estrutural. No curto prazo, o projeto pode ser estável e seguro, no entanto, durante um longo período de tempo, a sensibilidade às condições climáticas e outros fatores podem ser perigosos. Os sistemas baseados em um único fator, invariavelmente, terão uma vida útil e precisarão ser treinados para acomodar mudanças nas condições do mercado. Conforme discutido em nosso artigo anterior sobre cointegração. O grau em que um comerciante não adere a essas diretrizes rígidas, pode afetar sua rentabilidade. Indicadores técnicos para sinais de entrada em um comércio de pares Alguns dos principais indicadores técnicos e padrões que podem funcionar bem para confirmar sinais de entrada incluem Índice de Força Relativa (RSI), Índice de Facilidade de Mercado (MFI) e gráficos de Candlestick. Cada um tem um atributo exclusivo e pode ajudar na definição de pontos de entrada e saída de chave. Índice de Força Relativa (RSI) Embora este seja um indicador relativamente comum que não suporte o teste do tempo por si só, o RSI pode ser uma ferramenta efetiva na negociação de pares. Definido como a mudança de impulso, este indicador técnico variará de 100 (extremamente sobre-comprado) a 0 (extremamente sobrevendido). Tradicionalmente, os pontos de gatilho são 70 para um curto e 30 para um longo. Com relação à negociação de pares, este índice de força permite ao comerciante confirmar cenários de sobrecompra e sobrevenda. RSI mostra como um indicador técnico pode ser usado para identificar as oportunidades de entrada. O tamanho entre ouro e prata é considerável, com a cointegração ainda acima da marca 80 necessária (de acordo com o canto do catalisador). O índice de força relativa confirmou que a prata está negociando no suporte de sobrevenda (em 75), proporcionando ao comerciante uma entrada válida para uma posição curta. Índice de Facilidade de Mercado (MFI) Inventado pelo analista técnico Bill Williams, a IMF identifica o impulso de um movimento com base no volume. Dependendo da força da pressão de compra e venda, o indicador proverá uma estimativa de se a tendência é forte ou fraca. Comumente usado com marcos de tempo mais longos, o Índice de Facilidade de Mercado é calculado usando barras de alto, baixo e volume. Ao contrário do RSI, o indicador é representado por um gráfico de barras com coloração. O verde destaca forte volume e impulso, enquanto o azul, o marrom e o marrom claro indicam reações do volume indeciso. Em troca de pares, a IMF pode identificar padrões de impulso de longo prazo e que cruzam para comprar ou curtos. Incluído abaixo é uma tabela da Wikipédia, que destaca visualmente o grau em que um ajuste em volume pode influenciar o índice de facilitação de mercado. O índice de fluxo de dinheiro usa informações básicas da barra para criar um gráfico colorido. O ouro cruzou-se abaixo da prata em uma base de regressão linear. O Índice de Facilitação de Mercado, no entanto, indicou que o volume e o ímpeto estão aumentando, e haverá uma recuperação no preço. O comerciante olhava para o ouro comprido e a prata curta. Castiçais Os castiçais são uma maneira extremamente eficiente de determinar a tendência de um preço. Diferentes padrões definidos pelo preço aberto alto baixo e próximo podem fornecer ao comerciante pontos de entrada e saída eficientes. Do ponto de vista de troca de pares, é importante abrir apenas uma posição com base em um forte padrão de compra ou venda. Os sinais bullish incluem um padrão de piercing, martelo invertido, estrela da manhã e bebê abandonado. Para obter mais informações sobre cada um desses padrões, recomenda-se a visita de ações. Durante o mês de abril, o spread entre ouro e prata é relativamente apertado. Uma formação de estrelas matutinas aparece no preço do Ouro, indicando uma reversão de alta em potencial. O comerciante neste caso, abriria um Long Gold, Short Silver para capitalizar um súbito breakout no preço. Encontrar um par de moedas ou commodities que podem suportar o teste de cointegração, tanto a curto quanto a longo prazo, pode ser bastante difícil. É comum que os emparelhamentos tenham algum grau de distância ou desvio de longo prazo para longe da regressão linear e isso pode afetar muito o desempenho. Vários fundos de hedge neutros do mercado de alto perfil foram vítimas desta ruptura de regressão. Long Term Capital Management (LTCM) é o exemplo mais famoso. O fundo perdeu vários bilhões de dólares em 1998 durante a crise financeira russa. Quase todas as posições em seus vínculos e emparelhamentos derivados deram todos os trilhos ao mesmo tempo. Os pares comerciais não são cheios de prova e é necessário implementar uma gestão rigorosa do risco e a reconversão da cointegração. Conforme discutido em nossos posts anteriores sobre correlação e cointegração. Estamos procurando o grau em que duas variáveis ​​retornarão para sua média comum. Isso determinará nossa estratégia de entrada e saída, e onde iremos colocar nossas paradas. In one of our previous articles 8211 Analysing Pairs with Correlation and Cointegration , we identified Gold and Silver as a good potential trading pair due to its statistically high long term percentage levels. We calculated the cointegration using a free tool from the website 8211 Catalyst Corner catalystcorner . 30 Day Correlation: 94.98 2 Year Correlation: 26.99 13 Year Correlation: 95.3 2 Year Cointegration: 85 Silver (Black) Gold (Orange Green) 30 Minute Chart Setting up Charts Setting up a pairs template in MetaTrader is relatively simple and requires two free indicators (these have been included with the tutorial). The first indicator is that of the FX Correlator and the second is the overlay chart. Highlighted below are the step by step instructions on adding each to your chart. 1. Open Metatrader and Choose Chart 2. Drag the Overlay Chart onto the open chart window, and specify default settings. Clique em OK. 3. Attach the FX Correlator to the chart, click INPUTS and change all currencies to FALSE except for USD and AUD. The reason why we are keeping these two as TRUE is outlined in the trade setup section. Clique em OK. Trade Setup You will now see two indicators positioned on the chart window. The top overlay chart will highlight the price of silver in comparison to gold. You will notice that the general trend direction is quite similar (correlation), however there are points along the timeline where the prices widen and then regress (cointegration). These are the points that we are looking to profit from. The FX correlator is a unique indicator that calculates a spread between the main chart window and specified other crosses. When we added the indicator to the chart, we only specified the AUD and USD currencies. Hence we can only see two coloured linear regression points along the time line. The reason we chose the Aussie dollar, was because of its susceptibility to commodity prices movements and the US dollar is the natural base cross with Gold and Silver. Long Gold and Short Silver when the USD crosses above the AUD on the FX Correlator. Short Gold and Long Silver when the USD crosses below the AUD on the FX Correlator. In the diagram above, we have circled a number of trade setups. On the 14th of May at 4:00, the USD crossed higher than the AUD, triggering a potential Short SilverLong Gold scenario. According to the chart, Silver regressed back to the mean and overlapped Gold at 12:00. The second possible trade scenario occured on the 15th of May at 20:00. As the AUD crossed above the USD, a Long Silver Short Gold trade was triggered with the spread widening. Risk Management Tight Stops on both crosses Calculate the correlation and cointegration of Gold and Silver regularly (daily basis). If the cointegration breaks down (below 80) do not trade. Position size should be based on underlying value and may not be equal. Linear Regression can be an effective tool when defining the overall momentum or trend of a series of prices. It can be adapted to all data. Fields outside of trading, including risk management and statistics, use the same statistical technique. Insurance providers will commonly plot the relationship between claims and age groups to determine premium levels. To put it into perspective, if there were five people in a group who each owned two television sets, one person who owned no tv and two people that owned four tv sets, then the linear regression on a rough basis would indicate the trend is just slightly above the two sets. The standard error or deviation in this case would be the two outside samples of no tv and four televisions. Can regression be an effective tool for trading on a longer term basis or is it too susceptible to market volatility and future pricing To understand how linear regression really works, we need to chart the channel and its standard deviation levels. The first tutorial below looks at a scatter graph in excel and how to plot a linear regression. Please note that it does not include the standard deviation channels. Charting a Simple Regression in Excel Open your Metatrader platform and click on TOOLS, HISTORY CENTER. Choose the relevant pair for your regression analysis. Once you have chosen the time frame, click on EXPORT and SAVE the spread sheet. Open the spread sheet and highlight the two relevant columns you would like to use in the scatter chart. In the diagram above we used time (minutes) and price. Click INSERT and choose SCATTER. A drop down menu will appear. To get a true reflection, click on SCATTER WITH ONLY MARKERS. A chart will appear with dots representing the distribution of pricing data. To decipher the linear regression, highlight the chart and click on LAYOUT in the excel menu. Navigate to TREND LINE. A drop down menu will appear with several options. Choose LINEAR TREND LINE. The regression line will now appear. Excel draws a linear regression of the EURSUD prices using data from MetaTrader M5 charts As discussed previously, the excel chart will only give a basic trend and will not supply the user with detailed standard deviations. It is also recommended that you do not highlight too much data for a realistic short term interpretation. We specified eight hours of five minute data on the EURUSD cross in the above diagram. Charting Linear Regression in Metatrader Open the desired chart and time frame in Metatrader Click on INSERT and CHANNELS. You will then be provided with a list. Choose LINEAR REGRESSION. Hold down your left mouse button and drag the linear regression over the desired time period. In the above diagram, we chose a linear regression with a starting date of the 13th May at 10:30. You will notice that the regression line will appear and adjust according to the data. One standard deviation will also appear. If you would like a second deviation channel on your chart, navigate back to the top of the terminal menu and click on INSERT 8211 CHANNELS and choose Standard Deviation. You will then need to drag the standard deviation channel using your left mouse button and specify the same time period. MetaTrader interprets the price movements and draws a liner regression Recommendation It is recommended when trading using regression, that you specify a shorter range so as to manage the volatility. As prices shift, so will the channel, and profit potentials could quickly turn to losses. It is important to always keep stops tight in case of violent swing backs in the price. Correlation and cointegration are two regression based concepts that are commonly misused by the trading community. Complex in their formulation, both are inter related and are used to calculate the relationships between two or more products (ie commodities, forex, stock prices) over a specific time period. Correlation A value of 1 (positive correlation) or -1 (negative correlation) is assigned based on the how efficiently the two prices react to each other. Correlation identifies pairs that move in either tandem or opposing directions . A good example of a long term correlation pairing is that of the EURUSD and the USDCHF crosses, which trade in a similar direction. On the other side of the coin, the EURGBP and the AUDNZD trade in opposing directions. They show a negative correlation of -0.81. Although this figure indicates that the crosses moved against each other, there is a slight degree of uncertainty over the long term sustainability of this negative result. Professional traders commonly set the entry benchmark for pairs above or below 0.9 or -0.9. Correlation does have a significant drawback, which can greatly affect profitability. Although two pairs may be correlated, they are still not in complete unison, which can cause a slight drift in the prices. In the case of the EURGBP and the AUDNZD, it is a drift -0.19. Read the post on forex correlation for more details on the topic. Image credit: Vassia Atanassova The left box shows a strong correlation. The middle shows a weak correlation. The far right shows an image with no correlation. Cointegration Cointegration analyses the movements in prices and identifies the degree to which two values are sensitive to the same mean or average price over a given time period. It doesn8217t say anything about the direction that the pairs will move. Cointegration only measures whether or not the distance between them remains stable over time. If we look at gold and silver, for example, we may find that they track a common average value. They may trade in opposite directions from day to day. At some unknown point in the future, they should revert back towards that average and hence they are cointegrated. Hedge funds commonly use this formula to program statistical arbitrage models to identify pairs to trade. Another important factor to keep in mind is the look back period of the mean and standard deviation. In essence, if you make the look back value 700, then the regression channel will calculate what the average price is over 700 periods. This can be too inefficient and will limit the sensitivity to changes in the market dynamic. On the other hand, if you set a short look back period, then it will cause a whipsaw effect and will be far too sensitive. It is important to get a balanced look back within the range of 200-350. Gold Silver Example Top Section: Standard Deviation and Linear Regression Middle Section: Relative Performance Gold (dark blue) and Silver (light turquoise blue) Bottom Section: Gold Daily Chart and Time Line The above chart highlights the overall correlation of Gold and Silver and the degree to which breakouts could trigger trade opportunities. I have circled a number of different cointegration scenarios and referenced these on the second section with P1, P2, P3 and P4 labels. Silver Spike 8211 March A significant spike in the price of Silver in March sent the linear regression value below the lower standard deviation channel of -2.0. To capitalize on the significant discrepancy in prices, the trader would have looked at shorting silver and going long gold. Performance wise, this would have resulted in an overall profit as silver weakened heavily, crossing below gold in May. Silver Oversold July The silver price continues to weaken on a relative level to gold. In June and July, the regression value passes above the top standard deviation channel, indicating that silver is oversold and the price will have to revert back to its mean. The trader decides to open a long position in silver and short gold. As forecast, it returns to its mean and the gap between both spot prices closes quickly. Silver Overshoots December Once again the silver price overshoots gold. This sets up a long gold, short silver opportunity. On a performance level, the trader would capitalize on the spread and profit from the position. Silver Selloff April Puncturing the second standard deviation channel, the gold price stabilises whilst silver weakens heavily. This has now supplied the trader with a long silver, short gold opportunity. Correlation strategies appeal to forex traders because it removes the stress associated with picking market direction. When two correlated pairs diverge from one another, the idea is to simply buy one pair and sell the other. What are correlated currency pairs Correlation offers a mathematical probability of two 8220time series8221 moving in the same direction. Applying the idea to forex, it means that we need to pick two currency pairs. EURUSD and USDCHF are two popular choices due to their extremely high correlation, so we8217ll use those. Now we ask a simple question: 8220If the EURUSD rises, what is the probability of that the USDCHF will also rise8221 Our calculations will pump out a simple a number between -1 and 1. 1 means that that if Currency A rose in value, then it is 100 certain that Currency B rose in value. -1 means that if Currency A increased in value, then it is 100 certain that Currency B decreased in value. A value of 0 means that the movement of Currency A exercises no effect at all on Currency B. Traders generally consider a correlation significant whenever the number is greater than 70. EURUSD and USDCHF are so popular because they hold the strongest correlation among the major currency pairs. When market volatility was very low a few years ago, it was around -93. Today, the correlation tends to hang around -80. The European debt problems and Swiss National Bank8217s intervention have a lot to do with the decrease in this number. Their trading relationships are far less stable. Risks of correlation strategies Let8217s move back into familiar territory with my favorite example, the moving average. If you take the average over the past 20 bars, you know from experience that the average will differ if you study a 50 period versus a 200 period average. If you look at the average on a 5 minute chart versus an hourly chart, the number will vary yet again. The take-away here is that the correlations work the same way. The correlation between EURUSD and USDCHF might even be positive if you look at a short enough time scale. As you back away in time, you will notice that the further out you go, the more steady the correlation numbers look. If the weekly correlation of the EURUSD and USDCHF is -80, you would expect the numbers to get more wild and erratic as you scale all the way down to a tick chart. The same problem with the moving average also appears. Studying the correlation over 50 periods provides a responsive number, but it is also far less consistent than the 200 period correlation. What a short period gains in responsiveness, it loses in stability. You should also consider whether the correlation that you8217re studying makes fundamental sense. Just because the temperature change in Mongolia predicted the direction of USDJPY for the past week does not make it a good idea to use in the future. The same goes with pair trading. EURUSD and USDCHF should be highly correlated for two reasons. They both contain the same currency in the pair (USD), which half weights them with the same instrument. Additionally, the EUR and CHF both have strong trading relationships with the US. You would expect both the Euro Zone and Switzerland to share a need for buying and selling US dollars. They need them for buying oil, importing and exporting to the US, etc. Anyone with a cursory understanding of macroeconomics could explain why this relationship makes sense. Correlation traders typically settle on pairs that share a common currency. The EURUSD and USDCHF trade both share the US dollar. When you buy EURUSD and buy USDCHF, you are really: Buying EUR and selling USD Buying USD and selling CHF Notice that the USD cancels itself out. What you are really doing is buying EUR and selling CHF. This is commonly known as the EURCHF pair. Assuming that the spread is not outrageous, it makes more sense to simply buy or sell EURCHF directly rather than going through the convoluted process of managing two open trades. If you decide to pursue the two pair approach, you must consider the need to balance the trade sizes against each other. Using standard lots as the example, 100,000 EUR is 137,500 USD. 100,000 USD is 90,900 CHF. If you buy one standard lot of EURUSD, you are buying 137,500 of it. When you buy a standard lot of USDCHF, you are only buying 100,000. 137,500 obviously does not equal 100,000. Unless you intentionally decided to trade different sizes, you may want to consider equalizing them. Solve for x: 100,000 137,500 x (90,900100,000) x 100,000 90,00 100,000 137,500 0.803 You would need your EURUSD trade to be 80 of the size of the USDCHF trade. What correlation is not Correlation only provides insight into the probability of direction. It says absolutely nothing about the strength of a particular move. A few months ago the USDCHF climbed 1,000 points in value within a single day. The EURUSD only moved a few hundred pips. The USDCHF moved dramatically further than the EURUSD both in terms of pips, but more importantly, as a percentage of price. Consider if you were short EURUSD that day and short USDCHF. You lost a ton of money. On the flip side, if you were long EURUSD and long USDCHF, then you got lucky and earned the move. Regardless of what happened, correlation told you nothing about the outcome when they move in the same direction. For that reason, I prefer looking at a less intuitive method called cointegration. Cointegration Conintegration turns the problem on its head. Rather than asking whether or not two pairs move in the same direction, it asks how likely are they to remain a certain distance apart. Naturally, that distance tends to vary with time. What you want the cointegration formula to tell you is how likely two pairs are to come back to a standard distance. If you see two pairs spread unusually far apart and the numbers tell you that they usually come back together, then it makes sense to consider a pair trade. Ernest Chan has a friendly introduction to cointegration that I highly recommend. A much uglier, math intensive introduction to the subject, albeit one that is also far more thorough, is in the book Pairs Trading by Ganapathy Vidyamurthy . FREE trading strategies by email