Algorithmic Trading com MATLAB: Pares de negociação
Esta demonstração mostra como a funcionalidade dentro da Econometric Toolbox pode ser usada para identificar e calibrar uma estratégia de negociação de pares simples e intraday.
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Carregar dados intraday a partir de um banco de dados
Como anteriormente, vamos baixar dados intraday para Brent Crude (LCO) de nossa base de dados. Também vamos baixar os dados correspondentes ao West Texas Intermediate (WTI).
O quadro de teste de cointegração
A Econometrics Toolbox suporta tanto as estruturas de co-integração de Engle-Granger como de Johansen. Engle-Granger é o modelo mais antigo, e Johansen é particularmente útil para analisar mais de duas séries de tempo de cada vez. Vamos usar Engle-Granger para o nosso modelo de negociação.
Mesmo assim, existem janelas de tempo menores onde existe uma relação de cointegração.
O teste estimou os coeficientes da regressão de cointegração, bem como os resíduos e os erros-padrão dos resíduos: todas as informações úteis para qualquer estratégia de negociação de pares.
A estratégia de negociação de pares
A seguinte função descreve nossa estratégia de pares. É basicamente uma cópia de nossos outros arquivos de estratégia existentes, com alterações significativas para apenas cerca de 7 linhas de código.
Podemos testar essa estratégia como fazemos com nossas outras regras:
Podemos usar nossa estrutura de varredura de parâmetros existente para identificar a melhor combinação de janela de calibração e freqüência de reequilíbrio. Isso se baseia no código existente e aproveita a computação paralela:
Apesar do fato de que essas séries históricas de rastreamento de tempo divergiram, ainda podemos criar uma estratégia rentável de negociação de pares por recalibrar freqüentemente.
Publicado com MATLAB® 7.14
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