Построение корреляционной матрицы в TradingView

TradingView поддерживает построение корреляционных матриц через пользовательские скрипты в Pine Script или встроенные инструменты, такие как Correlation Coefficient Tool.

Шаги:

1. Откройте TradingView, выберите активы (EUR/USD, GBP/USD, BTC-USD, ^GSPC).

2. Найдите в библиотеке Pine Script индикатор Correlation Matrix или создайте собственный скрипт:

3. Настройте период (30 дней) и отобразите матрицу в виде таблицы или тепловой карты.

4. Интерпретируйте результаты, аналогичные Python-примеру.

Пример: Трейдер использует матрицу для анализа корреляции Bitcoin и S&P 500 (r = 0.75). Он открывает длинную позицию по Bitcoin, подтверждая сигнал ростом S&P 500, и зарабатывает 3% за неделю.

Преимущества:

– Простота визуализации.

– Доступ к реальным данным.

– Интеграция с графиками.

Ограничения:

– Ограниченная автоматизация.

– Требуется подписка для некоторых функций.

Построение корреляционной матрицы в MetaTrader

MetaTrader 5 поддерживает корреляционные матрицы через индикаторы из MQL5 Market, такие как Correlation Matrix.

Шаги:

1. Установите индикатор Correlation Matrix из MQL5 Market.

2. Выберите активы (EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, XAU/USD).

3. Настройте период (30 дней) и таймфрейм (дневной).

4. Индикатор отображает матрицу в отдельном окне, показывая, например, ( r = 0.90 ) между EUR/USD и GBP/USD.

5. Используйте результаты для открытия позиций в MT5.

Пример: Трейдер видит ( r = -0.85 ) между USD/JPY и золотом, открывает короткую позицию по USD/JPY и длинную по золоту, зарабатывая 1.5% за 10 дней.

Преимущества:

– Интеграция с торговлей.

– Простота использования.

– Реальные данные от брокера.

Ограничения:

– Ограниченный выбор активов.

– Меньшая гибкость визуализации.

Практические советы для построения корреляционных матриц

– Выбор периода: Используйте 30–90 дней для краткосрочных стратегий, 90–360 дней для долгосрочных. Короткие периоды (10 дней) могут быть шумными.

– Таймфрейм: Дневной таймфрейм подходит для большинства стратегий. Часовой или минутный увеличивают шум.

– Очистка данных: Удаляйте пропуски или используйте интерполяцию. Проверяйте синхронизацию данных по времени.

– Обновление анализа: Корреляции меняются, поэтому обновляйте матрицы еженедельно или после крупных новостей.

– Комбинирование инструментов: Используйте Python для расчётов, TradingView для визуализации, MetaTrader для торговли.

– Интерпретация: Фокусируйтесь на сильных корреляциях ( |r| > 0.7 ) для парного трейдинга и хеджирования, на низких ( |r| < 0.3 ) для диверсификации.

Ограничения корреляционных матриц

– Линейная зависимость: Матрицы на основе Пирсона не учитывают нелинейные связи. Для них используйте корреляцию Спирмена (доступна в Python).

– Временная нестабильность: Корреляции могут меняться из-за новостей или рыночных событий. Например, корреляция Bitcoin и S&P 500 может упасть с ( r = 0.75 ) до ( r = 0.3 ) после регуляторных новостей.

– Выбросы: Экстремальные движения цен искажают корреляции. Используйте робастные методы, такие как медианная фильтрация, в Python.

– Ограниченный объём активов: слишком большая матрица (более 10 активов) усложняет анализ. Ограничивайтесь 4–8 активами.

Практическое задание: построение корреляционной матрицы

1. Выберите 5 активов: EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY (форекс), S&P 500 (фондовый рынок), Bitcoin (крипто).

2. Соберите данные за 30 дней (Yahoo Finance, TradingView или MetaTrader).

3. Постройте корреляционную матрицу: