통계적 차익거래

통계적 차익거래 전략은 WTI와 브렌트유, DE30과 F40, 아마존과 애플처럼 두 금융 상품 간의 역사적으로 강한 상관관계를 활용합니다. 사용자는 상관관계 측정 기간, 기간, 그리고 강한 상관관계 수준을 설정할 수 있습니다. 소프트웨어는 상관관계가 특정 수준을 넘어서면 강한 상품은 매도하고 약한 상품은 매수합니다. 평균 회귀가 발생하면, 매수와 매도 주문으로 생성된 고정 포지션은 일반적으로 수익을 낼 것입니다. 이 전략은 수렴 또는 페어 트레이딩이라고도 합니다.

핵심 원칙

통계적 차익거래는 평균 회귀 원리와 대수의 법칙에 기반합니다. 역사적으로 상관관계가 있는 금융 상품의 상대 가격은 시간이 지남에 따라 평균으로 회귀한다는 믿음이 근간입니다. 바로 이 지점에서 통계적 차익거래가 발생합니다. 상관관계가 있는 상품 간의 가격 차이가 과거 기준에서 벗어날 때 발생하는 차이를 활용하는 것입니다.

예를 들어, 역사적으로 함께 움직였던 두 주식을 생각해 보겠습니다. 만약 두 주식의 가격이 서로 다른 방향으로 움직인다면, 즉 한 주식은 상승하고 다른 주식은 하락한다면, 통계적 차익거래자는 수익률이 좋은 주식을 공매도하고 수익률이 낮은 주식을 매수하여, 두 주식의 "스프레드"가 결국 수렴할 것이라는 데 베팅할 것입니다.

스프레드 - 두 가지 관련 금융 상품 간의 가격 차이 또는 불일치를 말합니다.

통계적 차익거래에서 '스프레드'라는 용어는 일반적으로 두 개의 관련 금융 상품 간의 가격 차이 또는 불일치를 의미합니다. 이는 두 개의 서로 다른 주식, 선물 계약, 외환 통화쌍, 심지어 암호화폐 토큰일 수도 있습니다.

예를 들어, 페어 트레이딩 전략(통계적 차익거래의 일반적인 형태)에서 역사적으로 공적분된 두 주식 간의 스프레드를 추적할 수 있습니다. 스프레드, 즉 두 주식의 가격 차이가 과거 평균과 크게 차이가 나면, 이는 트레이딩 기회라는 신호입니다.

스프레드가 지나치게 확대되어 한 주식은 과거 대비 고평가되고 다른 주식은 저평가되었다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 트레이더는 고평가된 주식을 공매도하고 저평가된 주식을 매수할 수 있습니다. 반대로, 스프레드가 지나치게 좁아지면 반대로 행동하게 됩니다.

통계적 차익거래에서 스프레드는 평균 회귀할 것으로 예상됩니다. 즉, 장기 평균값을 중심으로 변동합니다. 트레이더들은 스프레드가 평균에서 크게 벗어나면 결국 평균으로 돌아갈 것으로 예상하여 이러한 회귀를 통해 수익을 창출할 수 있습니다.

SharpTrader 플랫폼에서 스프레드 지표는 두 자산 간의 상관관계를 시각화하는 데 사용됩니다. 상관관계 계산에는 다음 구성 요소가 포함됩니다.

• 스프레드: 이는 두 자산의 가치 사이의 수치적 차이 또는 거리를 말합니다.
• SpreadMA: pi_SpreadMA_Period에 의해 결정되는 특정 기간 동안의 스프레드의 이동 평균을 나타냅니다.
• STD(Standard Deviation): SpreadMA 대비 스프레드의 표준편차를 계산합니다. 사용되는 관측치 수는 pi_SpreadMA_Period와 같습니다.

거래 개시를 촉발하기 위해 소프트웨어는 통계적 차익거래 이론의 원칙을 따릅니다.

통계적 중재 - 상관 행렬

상관관계표(상관행렬이라고도 함)는 여러 변수 간의 상관 계수를 보여주는 표입니다. 표의 각 셀은 두 변수 간의 상관관계를 나타내며, 값의 범위는 -1에서 1입니다.

두 변수의 상관관계가 1이면 두 변수는 같은 방향으로 움직입니다. 즉, 하나가 증가하면 다른 하나도 증가하고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이를 완벽한 양의 상관관계라고 합니다.

두 변수의 상관관계가 -1이면 두 변수는 반대 방향으로 움직입니다. 즉, 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소하고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이를 완벽한 부적 상관관계라고 합니다. 상관관계가 0이면 두 변수 사이에 아무런 상관관계가 없음을 의미합니다.

다음은 세 변수 A, B, C에 대한 상관관계 표의 간단한 예입니다.

이 표에서 변수 A와 B 사이의 상관관계는 0.5(중간 정도의 양의 상관관계)이고, A와 C 사이의 상관관계는 -0.7(강한 음의 상관관계)입니다. 행렬의 왼쪽 위에서 오른쪽 아래로 이어지는 대각선은 항상 1인데, 이는 변수가 자기 자신과 완벽한 상관관계를 가지고 있기 때문입니다.

이러한 표는 금융을 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되어 다양한 금융 변수나 다양한 자산의 수익 간의 관계를 파악하는 데 도움이 되며, 포트폴리오 다각화와 위험 관리에 유용합니다.

통계 전략 도구 및 주문 탭

매개변수 설명:

활성화 - 선택한 상품에 대한 거래를 활성화하거나 비활성화합니다.

기호 1 – 측면 1의 기호 이름

기호 2 – 2면에 기호 이름이 있습니다.

Lot 크기 1 – 1번 측면에서 거래될 Lot 크기입니다.

Lot 크기 2 – 2번 측면에서 거래될 Lot 크기입니다.

소수점 – 기호 따옴표의 소수점 자릿수입니다.

S/L – 통화로 표현된 중재 거래의 숨겨진 손절매 가격입니다.

T/P – 통화로 표현된 중재 거래의 숨겨진 이익 실현.

최소 이익 – 통화로 표현된 추적의 시작점입니다.

트레일 디스턴스 – 디스턴스 아비트라지 거래는 트레일링됩니다.

추적 단위 – 통화와 백분율 간에 추적 단위를 전환할 수 있습니다.

주문 수명 – 최대 중재 거래 기간(초 단위)

강한 상관관계

최대 스프레드 슬로우 1 – 1번 측면에서 허용되는 최대 스프레드입니다. 실제 스프레드가 최대 스프레드 슬로우 값보다 높으면 중재 신호는 무시됩니다.

최대 스프레드 슬로우 2 – 허용되는 최대 스프레드 측면 2. 실제 스프레드가 최대 스프레드 패스트 값보다 높으면, 중재 신호는 무시됩니다.

주석 – 내부 주문 식별자입니다. 전략에 동일한 상품이 여러 개 사용되는 경우, 각 상품에 대한 주석은 서로 달라야 합니다.

초기 방향 - 잠금 주문의 초기 방향을 설정할 수 있습니다. '1에 매수' 또는 '1에 매도'를 선택하면 허용된 방향의 신호에 의해서만 거래가 개시됩니다. '중립'을 선택하면 모든 방향으로 거래가 개시됩니다.

상관관계 기간 - 상관관계 계산을 위한 막대 수

MA 기간 - 이동 평균 기간

분산 표준편차 - 표준편차. 표준편차는 항상 양수 또는 0입니다. 데이터가 모두 평균 근처에 집중되어 변동이나 산포가 거의 없을 때 표준편차는 작습니다. 데이터 값이 평균에서 더 멀리 퍼져 있을 때 표준편차는 더 큽니다. 변동이 더 큽니다.

현재 상관관계 -2개 계측기 간의 현재 상관관계

최소 상관 관계- 소프트웨어 실행 중 감지된 계측기 간 최소 상관 관계

최대 상관관계- 소프트웨어 실행 중 감지된 계측기 간 최대 상관관계

전류 확산 느림 1 – 계기 1의 전류 확산

전류 확산 느림 2 – 계기 2의 전류 확산