Hemos tenido varios puestos en cointegración, y debo admitir que sólo he visto que se mencionan aquí y allá, pero no tengo experiencia en el uso de este concepto.
Mi pregunta es bastante simple: ¿cómo hacer uso de cointegración para crear estrategias?
En otras palabras, ¿en qué campos están utilizando este concepto?
Co-integración es una medida / indicador de la carrera larga relación entre 2 o más series de tiempo. Una respuesta corta a cómo se puede utilizar, es la de los pares de la estrategia de negociación o en la Econometría puede ser usado para formular una regresión. utilizando el ejemplo clásico, se pueden utilizar 2 acciones como Coca-cola (C) y Pepsi (P) (o materias primas como el Oro y la Plata), en un comercio de pares de la estrategia. Su estrategia consiste en determinar en primer lugar si las poblaciones son co-integrado; si lo son, entonces usted necesitará tener una strat como: - Si la propagación (C - P) > umbral de vender C y comprar P - Si la propagación (C - P) < umbral de comprar C y vender P La idea aquí es que si la propagación se ensancha decir C aumenta, entonces eventualmente P también aumentará o C eventualmente revertir a la larga algunas de valor. El desafío clave aquí es determinar cuando la propagación es en su valor óptimo, por lo que saber cuándo entrar / salir del comercio Muy rápido y básico, hay toneladas de información en este inicio de la web.
Si se monta un VAR(p) modelo de dos o más valores en los niveles, a continuación se incorporan los efectos de cointegración. Si este proyecto el horizonte y convertir de nuevo en la seguridad de los precios, entonces usted será capaz de calcular la distribución de beneficios en el horizonte. En este sentido se podría llevar a cabo una tradicional de optimización. Esto es útil en el caso de que una de las variables en el VAR(p) modelo no es objeto de comercio. En este caso, cuando la variable es barato, usted solo compra si tiene propiedades favorables desde la perspectiva de la totalidad de la cartera, en lugar de individualmente.
Tenga cuidado: incluso si usted tiene dos procesos $A_t$ y $B_t$ que usted encuentra para ser cointegrated (es decir, como se explicó superior tiene una combinación lineal de $A$ y $B$ que es iid), no significa que usted puede comerciar con él.
Esto significa que si usted identificó a dos de los parámetros de $\theta_A$ y $\theta_B$ que $$C_t:=\theta_A A_t + \theta_B B_t \sim {\cal N}(0,v)$$
usted puede comprar los residuos ($\epsilon_t = \theta_A A_t + \theta_B B_t - C_t$) de la regresión contra $C_t$ cuando son baratos y venderlos alta, pero sólo si se puede comerciar con él.
Por ejemplo, si $a$ es un stock o un futuro y $B$ es un indicador macroeconómico, usted no será capaz de comprar y vender $B$. Algunas personas tratan de comercio de la cointegración utilizando sólo $Un$ porque $C_t$ es barato significa barato con respecto a las condiciones económicas actuales y debido a que las variables de macro están cambiando más lento que los precios de las acciones, pero que están expuestos a las macro tendencias o saltos.
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