协整关系（cointegration）和配对交易

Question

如题所述

Answer 1

协整关系与配对交易：解开时间序列的秘密

在金融领域中，协整关系与配对交易是不可或缺的工具，它们在策略设计中扮演着关键角色。协整，就像一个未被揭示的和谐旋律，即使单个序列看似波动不稳，通过差异平稳化，可以揭示出潜在的线性关系。而配对交易，就是在这种关系中寻找机会的策略。以下是这两种概念的深入解读。

首先，相关性和协整是两个不同的概念。相关性衡量的是两个序列的线性依赖程度，非独立序列之间可能存在相关性，但它们的稳定性并不足以保证协整关系。pearsonr和spearmanr是常用的检验工具。然而，协整关系更为特殊，即使单整序列不平稳，它们通过差异后可能变得平稳，并且这种关系表现为平稳序列的线性组合，具备预测性。协整检测的显著性（如p值）越低，说明两个序列之间的关系越强。

例如，在'CU.SHF铜主连合约'和'SF.CZC硅铁主连合约'的结算价数据中，协整关系（p值：0.0000）显著，而相关性（0.8770）则较为明显。通过plotSettlePrice函数，我们观察到价格的动态走势，但Ratios计算并未提及。

在配对交易策略中，协整关系是核心，而非简单相关性。策略的逻辑基于两个协整序列价格的变化，当超出预设的上下限时，交易信号就会触发。协整最强的期货合约数据可以从提供的链接（提取码：uyt4）获取。

具体操作步骤如下：

1. 计算价格比例（Ratios），绘制频率直方图，观察价格模式。

2. 使用Z-Score标准化Ratios，使其落在-1到1的区间内，超出这个范围则视为交易信号。Z-Score的时间序列和直方图将揭示市场波动的异常情况。

3. 通过滚动窗口计算ZScore，结合Ratios的短期和长期平均值以及标准差，构建动态交易特征。可以借助机器学习算法如GPlearn来优化参数。

交易信号的生成涉及ZScore的移动平均值（ZScore_mv），当它与±1交叉时，意味着买卖信号的产生。具体操作是，当ZScore_mv低于-1，买入铜合约并卖出硅铁；反之亦然。在实际交易中，策略会根据ZScore_mv的波动调整S1和S2的持仓，模拟交易并考虑手续费和取整。

通过gplearn优化信号处理，策略能够处理更多合约，并且在回测框架中，每个动作都基于过去信息，避免了对未来的依赖。最终，一个实际的交易回测显示，策略在连续日交易中积累了804202.5827628284的盈利。

总结来说，协整关系和配对交易策略是金融时间序列分析中的重要工具，它们在识别价格模式、生成交易信号和制定盈利策略中起着关键作用。通过深入理解并灵活运用，交易者能在复杂的市场环境中寻找到独特的机会。期待你对这一策略的理解和实践反馈。