Estratégias de negociação pca

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MatlabTrading.
Blog para MATLAB & # 174; usuários interessados ​​em estratégias de negociação algorítmica, backtesting, negociação de pares, arbitragem estatística, etc.
Segunda-feira, 3 de dezembro de 2012.
Usando o PCA para negociação de spread.
No entanto, existe um método matemático chamado Principal Component Analysis que pode ser facilmente usado para criar spreads estáveis ​​(= tradeable?). Toda a álgebra linear é felizmente escondida dentro da função princomp, mas se você quiser entender como a PCA realmente funciona, dê uma olhada nesse tutorial. Os dados transformados podem ser descritos como: 1-st componente: 'portfólio de volatilidade máxima', que geralmente é altamente correlacionado com o mercado. Componente 2-nd: portfólio "neutro do mercado", com variação máxima. 3-d e outros componentes têm graus decrescentes de variação. Observe que, por design, a PCA produz componentes ortogonais, o que significa que todas as carteiras não estão correlacionadas entre si. Portanto, os portfólios 2 e posteriores são neutros em relação ao mercado.
8 comentários:
Um (melhor) comerciante humano é flexível o suficiente para mudar sua visão quando os fatos mudam. Um modelo não pode fazer isso porque assume que a análise PCA (ou qualquer tipo de análise) é 100% correta.
É verdade, mas um comerciante é um ser humano e, como tal, está exposto a mudanças de opinião, mesmo que os fatos realmente não mudem. Isso ocorre porque associações, sentimentos, conclusões erradas e assim por diante estão envolvidas na decisão. para deixar isso curto: não há almoço grátis. Cada conceito tem um custo. flexibilidade não é de graça.
z-score, bollinger, rsi, basta escolher um :). O único que é importante é que a propagação é inversa.
Jev, você comparou essa abordagem com a cointegração? Por exemplo. johansen na carteira de múltiplos ativos? Os spreads baseados em PCA são mais estáveis? No artigo você se concentra no 3º e 4º PC, por que não o 2º?
Você pode explicar como os componentes 3 e 4 do PCA se relacionam com os pares de segurança reais neste exemplo?
Esta é uma ideia muito interessante. Talvez seja uma maneira de encontrar correlações não compostas "compostas" classes de ativos para trocas comerciais diferentes do "padrão" queridos (ações, commodities, títulos, etc).
A inversão média é a melhor maneira de trocar esses spreads? Se sim, por quê? Eu tentei RSI OB / OS em componentes PCA de 4 ETFs do país do petróleo e os componentes não parecem ser extremamente significativos reverter, pelo menos não de curto prazo (ou seja, eu tive que usar RSI (10+) em vez de um RSI de curto prazo (2 )).
Desculpe-me, mas o enrugamento em pares requer ativos negociáveis ​​correlacionados.
WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox.
Complemento MATLAB para desenvolver estratégias de negociação algorítmica em MATLAB da maneira fácil.

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Como usar o PCA para negociação.
Alguém pode me dar algumas dicas de como abordar o uso do PCA para negociação? Em particular, parece-me, o PCA é útil para selecionar um subconjunto de uma carteira de ações (ou outra) em vez de negociar todas as ações. Mas eu me pergunto se ele também pode agregar valor ao negociar um estoque único? A PCA pode de alguma forma ser aplicada a outros insumos que possam afetar o preço das ações - talvez indicadores técnicos?
20 variáveis ​​exógenas fracamente estacionárias. Então você pode usar o PCA para obter apenas 3.
4 variáveis ​​ortogonais, a fim de simplificar o seu modelo sem perder muita informação (talvez primeiro 3.
4 componentes principais explicam mais de 90% dos 10.
20 variáveis ​​originais & # 39; variância total). Por exemplo, os operadores técnicos costumam usar muito de t. a. indicadores, como MACD, RSI, estocásticos e assim por diante: é provável que o primeiro componente principal desses indicadores explique mais de 95% de todos os indicadores & # 39; variância. & ndash; Lisa Ann 2 de maio de 13 às 9:54.
Para responder às suas perguntas, precisamos dar uma olhada no que ela faz.
O PCA é matematicamente definido como uma transformação linear ortogonal que transforma os dados em um novo sistema de coordenadas, de modo que os vetores de notícias são ortogonais e explicam a parte principal da variância do primeiro conjunto.
Tomou uma matriz N x M como entrada, N representa a repetição diferente da experiência e M os resultados de uma sonda particular. Ele fornecerá direções (ou componentes principais) que explicam a variação de seu conjunto de dados.
Então, tudo depende do que você insere no seu PCA. Eu uso o PCA para olhar a correlação do mercado, então insisto nos preços de M em N vezes. Você pode inserir diferentes medidas (gregos, futuros) de um único estoque para dar uma olhada em sua dinâmica. Meu uso dará a correlação de um preço das ações com o mercado, conhecido como beta, o outro uso dará correlação entre diferentes indicadores técnicos de uma ação. E bem, acho que você pode obter alguns resultados interessantes com diferentes indicadores em relação a ações diferentes.
Não se esqueça do pré-processamento. Como você pode ver aqui: Sincronização de dados, há alguns problemas complicados com os dados de mercado.
Também depende do que você faz com seus resultados. Você pode usar algum critério para remover componentes com pouca variação para reduzir a dimensão do seu conjunto de dados. Este é o "objetivo" habitual da PCA. Ele oferece um número reduzido de ações para construir um portfólio, para estimar curvas de lucro / risco. Mas você também pode fazer um tratamento pós-tratamento mais complexo. Aqui: th-if. uj. edu. pl/acta/vol36/pdf/v36p2767.pdf você pode ver um uso de PCA combinado com a matriz de matriz aleatória para remover o ruído do mercado.
O PCA é uma ferramenta, uma ferramenta muito poderosa, mas apenas uma ferramenta. Seus resultados dependerão de como você o usa. O risco é usá-lo demais. Você sabe o que eles disseram, se você tem um martelo todo problema parece um prego.
Como expliquei neste post, PCA é um método de redução de dimensão.
Não há como usá-lo para determinar os valores intrínsecos de um estoque e, portanto, não é usado diretamente para negociação.

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Principais Análises de Componentes e Curvas de Rendimento.
Fui encarregado de pesquisar as estratégias de negociação relacionadas ao PCA para negociar instrumentos futuros de renda fixa. Aparentemente PCA é freqüentemente usado nesta área. Eu só estou procurando algumas referências para obter uma idéia básica de como uma estratégia pode parecer. Eu não estou procurando uma estratégia vencedora - apenas um resumo de como o PCA pode ser útil na geração de sinais de negociação. Eu entendo a matemática por trás do PCA e o usei em outras áreas, mas suas aplicações para financiar são novas para mim.
Uma das melhores obras já escritas sobre este tema é o "Princípios dos Componentes Principais" da Salomon, que está prontamente disponível na Internet. Não vou entrar nos detalhes, já que este artigo é ridiculamente abrangente, mas a idéia fundamental é direta - se você executar um PCA com base em rendimentos, os três primeiros componentes capturam a maioria das variâncias, com os três fatores interpretados grosseiramente como o nível, a inclinação e a curvatura da curva.

QuantStatRisk.
. All about Data and Strategies.
Wednesday, December 28, 2011.
Pair-Trading: Using the PCA to constitute Pairs of securities.
# Load the library.
# Read a. csv file named "test2.csv" into R.
#And construction of the spread S=y-hedgeratio*x.
#beta representing the model first coefficient is the hedgeratio.
# The Test is perform at 5% level,
if (resCADF$p. value < 0.05)
cat("The spread is likely mean-reverting \n")
cat("The spread is not mean-reverting \n")
# Backtest the pair trading strategy and optimize its parameters.
# Simple linear regression model on trainset.
# determines the spread.
cat("Spread Mean:", spreadMean,"\n")
cat("Spead Standard Deviation:",spreadStdDev,"\n")
# Buy Spread when value drops below 2 standard deviations.
#and shorts spread when its value rises above 2 standard deviations.
# zcore has standard deviation=1.
cat("the sharpe ratio on training set is:",sharpeTrainset,"\n")
cat("the sharpe ratio on test set is:",sharpeTestset,"\n")
2 comentários:
Tks for sharing this. Interestingly enough, I am in the process of using PCA for a data anlaysis project I have at work. Coisa boa!

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I wanted to share an algo based on principal component analysis (PCA). PCA is a transformation to convert a set of (possibly) correlated variables into a set of orthogonal "principle components." Each component maximizes the variance under the constraint that it is uncorrelated with all previous components.
While the concept sounds useful and I've heard of PCA being used a lot in financial applications, I have not seen many concrete examples applying the idea to a trading strategy. This is an initial stab at applying PCA to a trading strategy.
The strategy is pretty straight forward.
1. Estimate the principle components.
2. Regress each security against the first N most significant components.
3. Use the residuals from 2 to get a z-score for each security.
4. Throw out all securities where abs(z-score) is below some threshold.
5. Invest in the remaining securities with weights proportional to the negative of their z-scores.
6. Hope for the best, repeat every X days (weekly here)
1. Transactions & slippage seem to kill any edge for this strategy when the universe is large. (Costs ignored here)
2. A lot of the success seems to dwindle over recent years, I'm guessing this sort of strategy has gotten crowded.
3. The first few principle components do seem to be a decent method to reduce dimensionality.
Does anybody have any insightful uses for PCA within trading strategies?? Any academic papers, references, or wisdom that you've found useful would be much appreciated.
it does really well during the crash. maybe it could be used by other algorithms when they detect a crash?
That seems to be a really nice way of doing mean reversion on an underlying market trend. Any reason you used (log) prices to input to the PCA rather than the returns? I think this might impair the principle components you are able to estimate. For example, PCA is very sensitive to scale so the highest priced stocks should always end up in the largest components. You could zscore the prices before running the PCA or directly use returns.
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