Стратегия форекс Корреляция Спирмена

Рейтинг честных брокеров бинарных опционов за 2020 год:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Золотой брокер бинарных опционов, лучший в странах СНГ! Идеальный вариант для новичков — предоставляется бесплатное обучение и демо счет. Заберите свой бонус за регистрацию:

Тема: Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

Опции темы

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

Математические методы исследования данных – основа технического анализа. Начиная от простого усреднения, применяемого для построения скользящих средних и заканчивая достаточно сложными алгоритмами исследования статистических данных, такими как вычисление коэффициента ранговой корреляции, каждый из этих методов служит целям предсказания дальнейшего ценового движения.

При пересечении скользящих средних с разным периодом трейдер получает сигнал к входу в рынок – в этом случае речь идёт о предположении, ведь в недавнем прошлом подобное пересечение приводило к смене направления тренда на противоположное. То есть, фактически, трейдер оценивает текущую ситуацию на рынке и предполагает дальнейшее её развитие исходя из имеющихся данных (в конкретном случае — котировок в истории) и предположении о том, что событие (пересечение MA) вновь приведёт к смене тренда. Технический анализ есть, по сути, обработка статистических данных, и разница между различными методиками и индикаторами заключается исключительно в выбранном подходе к нахождению закономерностей рынка.

Рассматриваемый метод ранговой корреляции Спирмена является инструментом, призванным находить закономерности, свойственные конкретной валютной паре. Но в отличие от всех прочих средств технического анализа, при использовании методов Спирмена исследованию подвергается каждый бар истории, а точнее – производится сравнение котировок последней свечи (или последовательности свечей) с другими элементами. Но дело не в простом наложении участков графика друг на друга. Для более качественного определения степени корреляции необходимо не только оценить то, насколько один участок графика похож на другой, но и определить величину вклада каждой конкретной свечи.

Расчёт коэффициента ранговой корреляции Спирмена производится следующим образом:

1. Выбирается два участка графика по 14 свечей: расчётный – последние 14 закрытых свечей, и контрольный – 14 свечей перед расчётной последовательностью

2. Ценам закрытия свечей контрольной последовательности присваивается ранг (порядковый номер) по принципу – чем меньше значение цены, тем ниже ранг. Та же самая операция производится для расчётной последовательности. Рассмотрим тот же график, в увеличенном масштабе:

3. При расчёте коэффициента ранговой корреляции Спирмена не учитывается значение цены – только её ранг. Следуя методике расчёта необходимо найти разность значений рангов, установленных для каждого из баров, а результат возвести в квадрат.

4. Формула расчёта коэффициента такова:

Рейтинг надежности бинарных брокеров (на русском языке):
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Золотой брокер бинарных опционов, лучший в странах СНГ! Идеальный вариант для новичков — предоставляется бесплатное обучение и демо счет. Заберите свой бонус за регистрацию:

Где N – количество свечей в последовательности.

Таким образом, в ходе анализа производится сравнение рангов внутри последовательности в 14 баров. Если последовательность повторяется – значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена максимально. Для удобства расчётов существует индикатор – SpearmanRankCorrelation, работающий по вышеописанному принципу.

Методика оценки рынка с использованием данного метода базируется на предположении о цикличности событий на рынке – периоды роста сменяют периоды падения цен. При верно подобранном количестве свечей в периоде можно утверждать, что момент достижения максимальных значений коэффициента корреляции рынок близок к смене тренда. Таким образом – индикатор может выступать поставщиком сигналов для Вашей торговой системы. Ключевыми уровнями можно считать максимальные и минимальные значения коэффициента корреляции, так называемые уровни статистической значимости.

Вот и получился…. осциллятор. Но, отличия от стандартного стохастика все же есть, и весьма значительные.

Во-первых, точки с максимальной статистической значимостью и максимальным абсолютным значением коэффициента вовсе не соответствуют точкам «перекупленности» и «перепроданности» стохастика. Экстремумы значений индикатора говорят о том, что определённое количество баров назад ситуация на рынке повторяла ту, что сложилась в данный момент.

Во-вторых – торговые сигналы более читаемы, так как сам график индикатора более гладкий.

В-третьих – в точках разворота тренда отсутствует запаздывание, свойственное осцилляторам, в которых используются иные методы расчёта.

Настройка параметров индикатора SpearmanRankCorrelation достаточно проста:

Решающее значение для результатов расчёта, задаётся переменной rangeN, — с её помощью определяется длина последовательности баров (контрольной и расчётной), внутри которой производится ранжирование. Значение по умолчанию — 14. Для подбора оптимального представления результатов работы индикатора (максимум показаний соответствует локальному максимуму цен) Вы можете изменить это значение. Но, имейте ввиду, что при расчёте чрезмерно длинной последовательности, показания становятся слишком усреднёнными и несут мало полезной информации, а при задании слишком короткой её длины (менее 5) расчёт не эффективен.

Параметр direction задаёт направление выборки баров для расчёта внутри каждой последовательности: при установлении обратного порядка (false) показания индикатора будут зеркально отражены, по сравнению с прямым (true) порядком.

Остальные параметры – CalculatedBars и Maxrange помогают избежать излишней нагрузки на процессор компьютера, так как ограничивают расчёт показаний индикатора для всех баров в истории.

Коэффициент ранговой корреляции Спиремена позволяет получать достаточно точные торговые сигналы, однако, индикатору необходима настройка под периодичность изменения цен по каждой конкретной валютной паре. Тем не менее, многие «предсказывающие» индикаторы используют этот метод расчёта степени корреляции, ведь ничто не мешает изменить общие правила выборки последовательностей с текущей (справа налево – «вглубь» истории) на противоположное – в будущее.

А Вы используете Коэффициент ранговой корреляции Спиремена? Каковы успехи? Что можете посоветовать?

Корреляция и структура корреляции

Интересные соображения по поводу вычисления правильной корреляции изложил в своем блоге Eran Raviv. По моему мнению данный подход можно попробовать использовать в статистическом арбитраже и парном трейдинге. Ниже даю полный перевод статьи с кодом на языке R.

В случае постоянной скорости, время и расстояние полностью коррелированы. Дайте мне одну переменную, я дам вам другую. Когда две переменные не имеют ничего общего между собой, мы говорим, что они не коррелированы.

Вы думаете, что это все, что можно сказать, но это не так. Как правило, ситуация более сложная. В большинстве обычных применений используется корреляция Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона отражает линейную зависимость. Поэтому мы говорим, что это параметрический показатель. На самом деле он может возвращать ноль даже если две переменные полностью зависимы ( наглядно показано здесь).

Реже применяются следующие показатели корреляции:

  • ранговая корреляция Спирмена;
  • ранговая корреляция Кендалла.

Эти коэффициенты относятся к корреляции Пирсона как медиана (в статистике) к среднему значению. Мы используем порядок вместо значений. Это непараметрические показатели, но они также не говорят совсем ничего о форме зависимости. Что имеется в виду под формой зависимости? Скажем, форма корреляции между двумя переменными х и у плоская, следовательно, неважно в какой области распределения х мы находимся, зависимость между х и у точно такая же, как и в другой области распределения. Например, х и у — торгуемые активы, и если корреляция между ними одинакова как в случае падения цен, так и в случае их роста, мы можем предположить, что форма корреляции постоянна. Таким образом, мы говорим о корреляции, принимая во внимание все распределение. Я использую зависимость формы и структуру корреляции попеременно, но предпочитаю вторую.

Перед демонстрацией этого концепта, возникает естественный вопрос, зачем это нужно. Потому что, мы хотим получать прибыль, желательно без риска. Портфели активов, созданные на базе корреляции, могут повести себя неожиданно, когда структура корреляции не до конца понимается. Как правило, неожиданно плохо.

Есть несколько способов проиллюстрировать. что мы имеем в виду под структурой корреляции, и как она отличается от периода корреляции. Мы используем корреляцию приращений акций и бондов. Возьмем данные двух ETF: SPY и TLT, которые отражают доходность акций и бондов соответственно. Рассмотрим следующие графики:

График в заглавии поста

показывает недельные приращения цены SPY по отношению к таким же приращениям TLT. Зеленая линия регрессии показывает среднюю корреляцию между ними. Мы можем сказать, что в среднем, когда бонды растут, акции падают. Если цена акций низкая, приращения цены бондов более высокие. Синия линия (полиномиальная подгонка) как минимум показывает, что структура корреляции не постоянная вдоль совместного распределения приращений. Уклон резче в нижнем правом квадранте. Когда рынок становится волатильным, инвесторы переходят в качественные активы, например, в американские казначейские бумаги. В верхнем левом квадранте предпочтение отдается акциям, это вид рискового поведения инвесторов. Все это подтверждает простое предположение о существовании соревновательности между двумя этими типами активов.

создан с использованием теории, представленной в работе Dirk G. Baur: The Structure and Degree of Dependence . Идея состоит в вычислении степени зависимости (беты), используя квантильную регрессию по всем квантилям распределения. Например, зеленая линия — это коэффициенты недельных приращений цены SPY ETF, которые получены при вычислении их регрессии на недельные приращения цен TLT. Красная линия — это коэффициент ( или чувствительность, бета) регрессии приращений TLT на приращения SPY. Отметим, что в отличие от обычного метода наименьших квадратов ( или усредненной регрессии) квантильная регрессия используется для вычисления коэффициента зависимости от определенного квантиля распределения величины ( приращения цены в нашем случае). Это позволяет нам характеризовать полную структуру корреляции. В выше указанной статье Baur не касается вопроса, какой актив на правой стороне регрессии, а какой на левой. Так как беты в этих случаях очевидно разные, мы усредняем их. Синия линия это средняя красной и зеленой линий, а коричневая линия — это эмпирический коэффициент корреляции Пирсона, который мы можем описать как безусловную линейную корреляцию.

Ниже даны коды на языке R для нахождения регрессий и построения графиков.

Скачать с ютуб Форекс Стратегия Корреляция Спирмена

SpearmanRankCorr

торговая Форекс стратегия

Трейлинг Стоп

Шаблон этой стратегии скачайте тут http://investwm.com/2020/03/strategiy.

Данная торговая Форекс стратегия основана на работе индикатора «Коэффициент ранговой корреляции Спирмена». Индикатор упорядочивает последние N баров по возрастанию их цен закрытия и сравнивает две числовые последовательности: цены закрытия N баров и их упорядоченную монотонно возрастающую последовательность.

В целом, принцип действия индикатор схож со многими осцилляторами, но является более гладким, наглядным и менее запаздывает за ценой.
Работа будет вестись по пересечению двух идентичных индикаторов с разными значениями расчетных баров.
Выходить из рынка будем при помощи Трейлинг Стопа, тем самым максимизирую возможную прибыль.

Данный осциллятор является сильным инструментом технического анализа. Мы рассмотрели одну из возможных торговый систем на его основе. Вы можете построить собственную и при желании поделиться ей в комментариях.
– Торгуемые валютные пары – EUR/GBP
– Временной интервал – H1 (1 час)
– Торговый терминал – MetaTrader 4

Самые лучшие платформы для торговли бинарными опционами:
  • Бинариум
    Бинариум

    1 место! Золотой брокер бинарных опционов, лучший в странах СНГ! Идеальный вариант для новичков — предоставляется бесплатное обучение и демо счет. Заберите свой бонус за регистрацию:

Добавить комментарий