Трейдинг по корреляциям на форекс, фондовом и крипторынках - страница 7
Ограничения коэффициента Пирсона
Несмотря на свою популярность, коэффициент Пирсона имеет ограничения, которые трейдеры должны учитывать:
– Линейная зависимость: Пирсон измеряет только линейные связи. Если два актива имеют нелинейную зависимость (например, движение одного замедляется при сильном росте другого), коэффициент может недооценивать связь.
– Чувствительность к выбросам: аномальные движения цен, вызванные новостями, могут исказить ( r ). Например, резкое падение Bitcoin из-за регуляторных новостей может временно снизить его корреляцию с Ethereum.
– Временная нестабильность: корреляции меняются со временем. Коэффициент ( r = 0.9 ) за последние 30 дней не гарантирует такой же связи в будущем. Трейдерам нужно регулярно обновлять анализ.
– Шум на коротких таймфреймах: на минутных или часовых графиках корреляции могут быть менее надёжными из-за рыночного шума. Дневные или недельные данные обычно дают более стабильные результаты.
Для преодоления этих ограничений трейдеры могут использовать дополнительные методы, такие как скользящие корреляции (анализ ( r ) за разные периоды) или альтернативные коэффициенты, например корреляцию Спирмена для нелинейных зависимостей. В книге мы рассмотрим эти подходы в последующих главах, но Пирсон остаётся основой благодаря своей простоте и универсальности.
Как рассчитать корреляцию в трейдинге: инструменты и данные
Для расчёта коэффициента Пирсона трейдерам нужны данные о ценах активов, обычно в виде процентных изменений или абсолютных значений закрытия. Источники данных включают:
– Платформы для трейдинга: MetaTrader 5 предоставляет исторические данные по валютным парам и индикаторы для анализа корреляций.
– Аналитические сервисы: TradingView позволяет строить корреляционные матрицы для акций, индексов и криптовалют.
– Программирование: Python с библиотеками pandas и numpy упрощает расчёт корреляций для больших наборов данных.
– Брокерские терминалы: многие брокеры, такие как Interactive Brokers, предоставляют API для доступа к данным.
Пример кода на Python для расчёта корреляции:
Рисунок 2 Код для расчёта корреляции
Этот код вычисляет ( r ) для двух активов. В книге мы предоставим более сложные примеры, включая визуализацию корреляционных матриц и анализ нескольких активов одновременно.
Выбор периода для анализа корреляции