一个惊人的过滤器。 - 页 6

 

商品和股票价差的情况也是如此。

例如,美国证券的U型合同价差ZBU1-ZNU1=1:1(30年期债券-10年期债券-目前在mt4中可用)。

我们感兴趣的是(我重复)价格连续数次向一个方向移动的概率为60%或以上的区域。

我们在近期--8月--看到了这样一个区域。见上图。

我们不看第一周--价格在一开始就下跌了(红色区域)。但从第二周开始,直到8月底--价差可能会增长得相当高--每周64-73-73%!

让我们看看这个预期的8月债券利差的 "反弹 "是如何结束的!

我预计在8月7-8日左右买入该差价。

买入ZBU1 - 卖出ZNU1 = 1^1

 

这不是一个坏主意,只要你同时将你的投资分散到几个工具上。问题是,这家公司的统计数据的可信度如何?那么这个案子的价格是多少呢?

还有一点。在当前食品和商品价格上涨的趋势下(由于作物歉收和自然灾害),统计数据可能会让人失望。

 
leonid553: 让我们看看这个预期的8月债券利差的 "反弹 "是如何结束的!

假设在8月7-8日左右买入扩散。

买入ZBU1 - 卖出ZNU1 = 1^1

你是在赌价差扩大吗?我想之前是你说过,这是有风险的?
 

不,Mathemat,--在过去的一个半月或两个月里,我似乎根本没有提到关于ZB、ZN债券及其利差的条目。

因为受季节性影响--这些债券的价差最后一次进入是在5月18日左右,直到5月底。我在Leprecon提供了那个5月的条目。从那时起,就在昨天,我又在这里写了关于这种传播的文章。

至于目前买入ZB-ZN 价差的风险,美国国会是否会批准提高政府债务上限,在8月初就已经知道了。希望它能做到,债券价格失去目前(对我们来说完全没有必要)的 "紧张 "波动,进入一个平静的通道,然后就会 "具体 "明确--进入这个价差是否值得。

这里有一个多年的季节性ZB-ZN价差线的附加图。

 
OnGoing:

这不是一个坏主意,只要你同时将你的投资分散到几个工具上。问题是,这家公司的统计数据的可信度如何?那么这个案子的价格是多少呢?

还有一点。在当前食品和商品价格上涨的趋势下(由于作物歉收和自然灾害),统计数据可能会让人失望。


我不能确切地说,它是否可靠--见个人信息。

----------------------------------------

我不认为现在的食品价格会上涨很多。恰恰相反!

例如,自7月中旬以来,几乎所有的谷物(小麦-大豆-玉米....)都在下跌!棉花趋向于下跌。

尽管咖啡具有季节性,但它现在正在急剧崩溃(我甚至在咖啡KCU1 上抓到了一只麋鹿,--出乎意料,很伤人--见图......)。

有角牛和公牛(GF、LC)也在下跌,而且跌幅很大,价格几乎是开瓶器式的。

 
Mathemat:
你玩的是价差扩大的游戏吗?你以前不是说过这是有风险的吗?


现在我才意识到,我一定是误解了这个问题。

对于市场间价差(ZB-ZN,燃料油,黄金-白银等),风险并不关键--是对收敛或背离的季节性赌注。

一个稍微不同的问题是所谓的日历价差,即同一工具的不同合同的价差。 (例如KCU1-KCZ1,ZSU1-ZSX1 等)。

在这里,季节性卖出价差的风险很有可能与季节性买入价差的风险不同。取决于价格的现状(kotango-backwardation)。

但我(由于我迄今所知不多)避免做出断然的声明。因此,我可以有把握地说--我以前没有说过在一般情况下--"在价差扩大的情况下进行游戏是有风险的"!这是我的观点。

 

原则上,你可以编写自己的季节性指标。有一次我甚至开始这样做。它看起来像这样:我们采取Ln(Price(t)/Price(t)-1)类型的资产收益率累积图,将其切成长度为一年的等量部分,然后对每个部分进行线性趋势解读(线性趋势在这种情况下是合适的,因为我们将对其偏差感兴趣)。然后提出假设:线性近似值显示了一般的、年度的趋势,它不依赖于季节性因素,任何偏离它的情况都是季节性的。如果确实发生了偏离一般趋势的情况,那么我们将观察到偏差增加的效果,在最后的情况下,偏差将超过样本的标准误差。这将证明有利于季节性的关联性。如果相反,季节性波动将是不规则的(例如,一月的一半价格上升,另一半下降),那么最终所有这些偏差将相互抵消(或相对于总趋势收敛为零),我们将得到轻微的 "季节性 "干扰,但不会超过采样误差。

此外,它也很简单。如果季节性的相关关系得到确认,就会编写一个简单的相关模型,在有限的数据窗口上追踪当前价格 和季节性趋势之间的关系。当相关性增加时,这将是当前价格 "遵循季节性成分 "的明显标志,相反,低相关性百分比将意味着当前价格行为不反映季节性趋势。

另外,研究季节性波动 似乎也很有意思。获得这些信息的方法是一样的。如果我们以一定的概率知道波动率在某些时期会增加或减少,我们就可以通过看跌/看涨期权赚大钱。

 

指示器已经准备好了!

我迫不及待地想让我的指标在代码库中得到测试。所以我决定直接在论坛上发布。

描述。

该指标绘制了一个或几个工具的价差线(虚拟股票线),并在图表上结合年度趋势。
下图显示了豆粕与豆油指标的结果。


图1 多年期价差趋势 买入ZM - 卖出ZL

我想指出的是,该指标主要用于在每日时间框架上工作。然而,如果没有足够的数据对日线时间框架的历史进行深入分析,该指标将从更高的时间框架中获取价格,将其插值到当前 时间框架中。

附加的文件:
 

参数。

公式 是一个字符串参数,用于输入价差公式。例如,如果AA+B-CC=1^1^2意味着,如果你以1.00手的量买入工具AA,以1.00手的量买入BB,以2.00手的量卖出资产CC,账户中的资金将以黑色粗线的方式变化。如果你不指定交易量,如图中的例子,指标将显示1手的平衡交易的结果。

未来- 未来的烛台数量,将显示多年的趋势。历史线的转移。

过去- 在当前烛台之前的工作烛台的数量。

BaseSymbol- 基本符号的数量,通过它来计算利润点。如果BaseSymbol = 0,该指标以第一个工具的点数计算利润。

压缩- 如果启用,该指标在当前价差中登记以前的年份。这种模式便于直观地确定一天中什么时候入仓比较好,什么时候出仓比较好。然而,你不能用鼠标在 "十字准线 "模式下测量前几年的利润。

视觉--在指标图的左上角 分别显示每一年的指定时间段的利润信息。期限是通过在当前符号的图表上移动两条垂直线来指定的。在图1中,这些线表示从12月10日至29日的间隔。图表显示,如果你在这个时期买入价差,你可以(很可能)获利。按年份的布局显示,过去10年中有3年是不盈利的。每一年的颜色都是以它首先参与的那条线的颜色为准。

你可以在移动垂直线后通过重新初始化指标来更新计算结果。要初始化指标,你可以调用指标属性窗口(Ctrl+I),然后按确定,或者干脆把时间框架改为任何,然后再回去。

所有8个缓冲区都在指标中使用。零--总是显示当前的价差,其他7个--是几年来的平均价差。平均间隔是在Interval_ 变量中设置的,用连字符分隔。例如,"7-1 "意味着将从第7年到第1年(含)进行平均。也就是说,对于2012年来说,老年的第一年是2011年,第七年是2005年。

 
EvgeTrofi:

参数。

公式 是一个字符串参数,用于输入价差公式。例如,如果AA+B-CC=1^1^2意味着,如果你以1.00手的量买入工具AA,以1.00手的量买入BB,以2.00手的量卖出资产CC,账户中的资金将以黑色粗线的方式变化。如果你不指定交易量,如图中的例子,指标将显示1手的平衡交易的结果。

未来- 未来的烛台数量,将显示多年的趋势。历史线的转移。

过去- 在当前烛台之前的工作烛台的数量。

BaseSymbol- 基本符号的数量,通过它来计算利润点。如果BaseSymbol = 0,该指标以第一个工具的点数计算利润。

压缩- 如果启用,该指标将过去的年份登记在当前的价差中。这种模式便于直观地确定一天中什么时候入仓比较好,什么时候出仓比较好。然而,你不能用鼠标在 "十字准线 "模式下测量前几年的利润。

视觉--在指标图的左上角分别显示每一年的指定时间段的利润信息。期限是通过在当前符号的图表上移动两条垂直线来指定的。在图1中,这些线表示从12月10日至29日的间隔。图表显示,如果你在这个时期买入价差,你可以(很可能)获利。按年份的布局显示,过去10年中有3年是不盈利的。每一年的颜色都是以它首先参与的那条线的颜色为准。

你可以在移动垂直线后通过重新初始化指标来更新计算结果。要初始化指标,你可以调用指标属性窗口(Ctrl+I),然后按确定,或者干脆把时间框架改为任何,然后再回去。

所有8个缓冲区都在指标中使用。零--总是显示当前的价差,其他7个--是几年来的平均价差。平均间隔是在Interval_ 变量中设置的,用连字符分隔。例如,"7-1 "意味着将从第7年到第1年(含)进行平均。也就是说,对于2012年来说,老年的第一年是2011年,第七年是2005年。

谢谢你,我会看一看...