Трейдинг по корреляциям на форекс, фондовом и крипторынках. Карлос Тейлор

TradingView, MetaTrader, и программирования на Python. Этот раздел подробно описывает процесс создания корреляционных матриц, включая пошаговые инструкции, примеры применения и практические советы для интеграции результатов в торговые стратегии.

      Что такое корреляционная матрица

      Корреляционная матрица – это квадратная таблица, в которой строки и столбцы соответствуют активам, а значения в ячейках – коэффициентам корреляции Пирсона ( r ), варьирующимся от -1 до +1. Диагональные элементы матрицы всегда равны 1, так как актив полностью коррелирует сам с собой. Например, матрица для активов EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY и золота (XAU/USD) выглядит так:

      Рисунок 7 Корреляционная матрица

      В этой матрице ( r = 0.90 ) между EUR/USD и GBP/USD указывает на сильную положительную корреляцию, а ( r = -0.85 ) между USD/JPY и золотом – на сильную отрицательную корреляцию. Матрицы помогают трейдерам:

      – Выявлять группы коррелированных активов для парного трейдинга.

      – Находить активы с низкой корреляцией для диверсификации.

      – Определять активы с отрицательной корреляцией для хеджирования.

      – Анализировать кросс-рыночные связи, например между валютами, акциями и криптовалютами.

      Шаги построения корреляционной матрицы

      Создание корреляционной матрицы включает выбор активов, сбор данных, расчёт корреляций и визуализацию. Рассмотрим процесс на примере анализа корреляций между EUR/USD, GBP/USD, Bitcoin и S&P 500 за 30 дней.

      Шаг 1: Выбор активов

      Выберите активы, представляющие интерес для вашей торговой стратегии. Рекомендации:

      Форекс: валютные пары с высокой ликвидностью, такие как EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, AUD/USD.

      Фондовый рынок: акции из одного сектора (Apple, Microsoft), индексы (S&P 500, Nasdaq) или ETF.

      Криптовалютный рынок: ведущие криптовалюты (Bitcoin, Ethereum) или токены с разной динамикой (Uniswap).

      – Кросс-рыночный анализ: сочетание активов из разных рынков, например EUR/USD, S&P 500, Bitcoin, золото.

      Для примера выберем: EUR/USD, GBP/USD, Bitcoin (BTC-USD), S&P 500 (^GSPC). Четыре актива обеспечивают баланс между информативностью и простотой анализа.

      Шаг 2: Сбор данных

      Для расчёта корреляций нужны данные о ценах активов, обычно цены закрытия или процентные изменения. Источники данных:

      – MetaTrader 5: предоставляет данные по валютным парам и CFD.

      – TradingView: поддерживает форекс, акции, индексы и криптовалюты.

      – Yahoo Finance: бесплатный источник данных для акций, индексов и криптовалют.

      – Binance API: данные по криптовалютам с высокой точностью.

      Для нашего примера используем Yahoo Finance, загрузив дневные цены закрытия за 30 дней. Данные должны быть синхронизированы по времени и не содержать пропусков. Если пропуски есть, их можно заполнить интерполяцией или исключить соответствующие дни.

      Шаг 3: Расчёт корреляций

      Коэффициент корреляции Пирсона рассчитывается для каждой пары активов. Формула:

      [ r = \frac{\sum (x_i – \bar{x})(y_i – \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i – \bar{x})^2 \sum (y_i – \bar{y})^2}} ]

      Где ( x_i ) и ( y_i ) – значения цен (или изменений) активов,