QuantAlgos

Продолжение. Начало здесь.

Вы, наверное, заметили, что в процедуре вычисления параметров модели, описанной выше, я запоминал действительные предсказанные значения, так же как и предсказания направления приращения цены. Я хочу исследовать предсказательную способность величины  приращения. Точнее, может ли фильтрация сделок, в случаях, когда величина предсказанного приращения ниже определенного порога, улучшить доходность стратегии? Код ниже представляет такой анализ для небольших порогах приращений. Для упрощения, я конвертировал логарифмы приращений в простые приращения, чтобы получить управление знаком предсказания и облегчения применения порога:
(далее…)

Статья из блога Robot Wealth.

Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об этих моделях и основной процесс нахождения их параметров, а также простая торговая стратегия, основанная на предсказаниях полученной модели.
(далее…)

По итогам последнего голосования победила статья Marco Bee  University of Trento - Department of Economics and Management, Giulio Gatti ,Università degli Studi di Trento - Department of Economics and Management - An Improved Pairs Trading Strategy Based on Switching Regime Volatility (Улучшенная стратегия парного трейдинга, основанная на переключении режимов волатильности). Ниже привожу перевод ее основных глав.
(далее…)

Начинаем новый цикл голосования за перевод публикаций. Прошу голосовать за статью Andrew Urquhart ,University of Southampton, Frank McGroarty , University of Southampton - School of Management - The Adaptive Market Hypothesis and Stock Return Predictability: Evidence from Major Stock Indices.
(далее…)

Вывод, который мы можем сделать из первой части данной статьи такой: почти все стратегии, которые мы знаем, имеют эквивалент в пространстве волатильности, будь это покупка/продажа волатильности, статистический арбитраж или следование за трендом. Более того, из-за особых характеристик волатильности, все эти стратегии имеют тенденцию к большей производительности, чем их традиционные аналоги. В пример автор приводит показатели собственной стратегии на волатильности биржевых фондов ETF, которая имеет устойчивый годовой доход между 30% и 40%, с коэффициентом Шарпа более 3, начиная с 2012 года (см. графики в заглавии и ниже).
(далее…)