Стратегия Pair Trading. Торгует возврат к среднему, используя Z-score спреда/соотношения двух коррелированных инструментов. Требует как минимум два инструмента.
npx clawhub@latest install pair-tradingPair Trading — это навык рыночно-нейтральной стратегии, который отслеживает ценовое соотношение двух коррелированных инструментов и торгует возврат к среднему, когда их спред значительно отклоняется. Он вычисляет скользящий Z-счёт ценового соотношения и открывает противоположные длинные/короткие позиции, когда Z-счёт превышает настраиваемый порог, а затем выходит из позиций, когда соотношение возвращается к своему историческому среднему. Установите этот навык, чтобы систематически использовать временные ценовые расхождения между двумя связанными активами без принятия направленного рыночного риска.
npx clawhub@latest install pair-tradingНажмите кнопку Установить вверху страницы для настройки в один клик
Вычисляет скользящее среднее и стандартное отклонение ценового соотношения (инструмент A / инструмент B) за настраиваемый период ретроспективного окна, затем рассчитывает Z-оценку для количественного определения того, насколько текущее соотношение отклоняется от своей исторической нормы. Сигналы входа и выхода срабатывают при пользовательских пороговых значениях Z-оценки (entry_z и exit_z).
При срабатывании сигнала инструмент A и инструмент B всегда получают противоположные направления — один открывается в лонг, другой в шорт. Каждому инструменту выделяется ровно 50% капитала, что обеспечивает сбалансированное рыночно-нейтральное хеджирование в любой момент времени.
Три ключевых параметра — lookback (по умолчанию 60), entry_z (по умолчанию 2.0) и exit_z (по умолчанию 0.5) — можно настраивать в соответствии со скоростью возврата к среднему и характеристиками волатильности любой пары инструментов.
Работает как с Tushare (для акций рынка A-shares), так и с OKX (для криптовалютных пар, например BTC-USDT / ETH-USDT), что делает стратегию применимой к различным классам активов без изменения кода.
До полного заполнения окна ретроспективного анализа Z-оценки принимают значение NaN, а сигналы автоматически устанавливаются в 0, что предотвращает случайные сделки в период инициализации.
Торгуйте двумя высококоррелированными акциями страхового сектора на рынке А-акций (например, 601318.SH и 601628.SH): открывайте позицию, когда Z-оценка соотношения цен превышает ±2,0, и закрывайте её, когда она возвращается в диапазон ±0,5. Такой подход позволяет извлекать выгоду из временных расхождений в ценообразовании, вызванных нейтральным к сектору рыночным шумом, а не фундаментальными расхождениями.
Применяйте ту же логику Z-оценки к парам BTC-USDT и ETH-USDT на OKX, используя исторически тесную корреляцию между двумя крупнейшими криптовалютами. Когда одна из них демонстрирует непропорциональный рост относительно другой, навык открывает короткую позицию по опережающему активу и длинную — по отстающему.
Используйте настраиваемые параметры lookback, entry_z и exit_z для бэктестирования различных предположений о возврате к среднему на исторических данных, сравнивая, как более узкие или широкие пороговые значения Z-оценки влияют на частоту сделок, просадку и доходность.
Встройте этот навык в более широкий портфель, чтобы добавить рыночно-нейтральный поток доходности: структура равновзвешенных длинных и коротких позиций снижает чистую рыночную экспозицию и обеспечивает доходность, относительно не коррелирующую с общим направлением рынка.
pandas, numpy (установите через pip install pandas numpy)codes должны быть указаны ровно 2 коррелированных инструмента; их ценовые ряды должны иметь совпадающие индексы датnpx clawhub@latest install pair-tradingВойдите, чтобы написать отзыв
Отзывов пока нет. Будьте первым, кто поделится своим опытом!