σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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statsmodels スキル›モジュール 2 · 時系列のモデル›トピック 2.9·~1 時間上級

共和分とペア探しの罠

スキル上の位置モジュール 2/3 · トピック 9/9
2.9 共和分とペア探しの罠
—ラボスコア— / 100合計XP—連続日数—

一緒に動く2つの価格と、探索の罠

対数価格 aₜ と bₜ はそれぞれ非定常ですが、ある組合せ sₜ=aₜ-βbₜ-α が定常なら共和分しています。2つは一緒に漂い、スプレッド sₜ は何度もゼロに戻ります。ヘッジ比率は定数付きの a の b への通常の回帰 sm.OLS(a, sm.add_constant(b)).fit() から得られ、傾きが β、切片が α です。スプレッドが戻る速さはAR(1):sₜ=c+φsₜ₋₁+uₜ で測ります。0<φ<1 のとき半減期は -ln 2/lnφ 期で、隔たりの半分が埋まる時間です。φ が 1 に近いことはランダムウォークであり、取引にはなりません。エングル=グレンジャー検定 coint(a, b) はスプレッドに単位根があるという帰無仮説を検定するので、小さいp値が共和分の証拠です。スプレッドは回帰から作られ通常の系列ではないため、特別な臨界値を使います。

次は探索です。66組を5%水準で検定すれば、純粋な偶然で約 3 組が通り、価格が持続的ならこの検定はさらに寛大です。ボンフェローニ補正は水準を検定の数で割り(0.05/66)、非常に小さいp値だけを残します。ここでは12銘柄の最初の669週で、66組のうち 13 組が p<0.05、2 組がボンフェローニを通り、最良の組は経済的に自然ではありません。銀行(WFC)と飲料メーカー(PEP)で p=0.0005 です。誠実な確認は標本外です。前半でヘッジ比率を固定し、後半でスプレッドを作って再検定します。上位5組のどれも共和分を保たず(p値は 0.54 から 0.86)、後半のスプレッドのAR(1)係数は 0.99 で、もう戻りません。探索から生まれた戦略には探索への補正と、探索が見たことのないデータでの検証が必要です。

  • 共和分とは定常なスプレッド a-βb-α のこと。エングル=グレンジャーの帰無仮説は単位根なので、小さなpは共和分を意味する。
  • AR(1)係数から求める半減期 -ln 2/lnφ は隔たりが埋まるまでの時間。φ≥1 なら決して埋まらない。
  • 探索し、補正し、標本外で検証する。66組はノイズを拾い、ボンフェローニが助けるが、後のデータだけが決め手になる。

ラボ:採点される内容

  • ヘッジ比率10点
  • スプレッド5点
  • AR(1)係数10点
  • 半減期10点
  • エングル=グレンジャー検定5点
  • 全ペアの走査15点
  • 発見の数え上げ10点
  • 標本外15点
  • ペアの研究20点
エクスプローラー · lab-sx-19
▾ lab-sx-19
▾ data
…
bash · ブラウザ内
learner@quantcraft:~/lab-sx-19$
Pythonは未読み込みPythonLn 1, Col 1Spaces: 4UTF-8

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lab-sx-19 の内容はすべてスターターファイルに戻り、ターミナルも消去されます。現在の解答は失われ、元に戻せません。

リセットされるもの
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  • ターミナル履歴とテスト出力
  • 未提出の変更
保持されるもの
  • ラボの最高スコア
  • XPと連続日数
  • 講義の進捗とメモ

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