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
Период анализа влияет на результаты. Короткие периоды (например, 10 дней) отражают текущие рыночные условия, но могут быть нестабильными. Длинные периоды (например, 100 дней) дают более устойчивые результаты, но могут упускать недавние изменения. Трейдерам стоит экспериментировать с разными таймфреймами:
– Краткосрочный трейдинг: 10–30 дней для внутридневных или недельных стратегий.
– Среднесрочный трейдинг: 30–90 дней для позиционной торговли.
– Долгосрочные инвестиции: 90–360 дней для портфельного анализа.
Пример: корреляция между Bitcoin и Ethereum за 30 дней может быть (r = 0.9), но за 90 дней – (r = 0.7), если рынок пережил периоды независимого движения альткоинов. Трейдеры должны выбирать период, соответствующий их горизонту торговли, и регулярно обновлять анализ.
Корреляция и причинно-следственные связи
Важно помнить, что корреляция не означает причинности. Высокая корреляция между двумя активами, например (r = 0.85) между Nasdaq и Bitcoin, не доказывает, что движение одного вызывает движение другого. Оба актива могут реагировать на общий фактор, такой как настроения инвесторов или политика центральных банков. Трейдерам нужно сочетать корреляционный анализ с фундаментальным и техническим анализом, чтобы понять причины связей и избежать ложных выводов.
Например, в 2022 году Bitcoin и акции технологических компаний демонстрировали высокую корреляцию из-за интереса институциональных инвесторов. Однако корреляция ослабла, когда регуляторные новости начали влиять на крипторынок независимо от фондового рынка. Понимание контекста помогает трейдерам интерпретировать ( r ) и применять его в стратегиях.
Практическое задание: расчёт корреляции
Чтобы закрепить материал, попробуйте следующее задание:
1. Выберите две валютные пары, например EUR/USD и GBP/USD, или два дру-гих актива (акции, криптовалюты).
2. Соберите данные о дневных изменениях цен за последние 30 дней (исполь-зуйте TradingView, Yahoo Finance или брокерский терминал).
3. Рассчитайте коэффициент Пирсона вручную (в Excel) или с помощью Python.
7. Интерпретируйте результат: если ( r > 0.7 ), подумайте, как использовать эту корреляцию для парного трейдинга; если ( r < -0.7 ), рассмотрите хеджирование.
5. Запишите выводы в торговый журнал: какие факторы (новости, события) могли повлиять на корреляцию?
Это задание поможет вам освоить расчёт корреляции и начать применять его в реальной торговле. В следующих главах мы углубимся в стратегии, основанные на этих расчётах.
Коэффициент корреляции Пирсона – фундаментальный инструмент, позволяющий трейдерам количественно оценивать взаимосвязи между активами. Он превращает интуитивное понимание рыночных связей в точные цифры, которые можно использовать для прогнозирования, хеджирования и разработки стратегий. Понимание его математической основы, интерпретации и ограничений даёт трейдерам твёрдую основу для анализа корреляций на форекс, фондовом и криптовалютном рынках. С помощью инструментов, таких как Python и TradingView, вы сможете быстро рассчитывать корреляции и применять их в торговле, открывая путь к более осознанным и прибыльным решениям.