Estratégia de negociação garch

Estratégia de negociação garch
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Como negociar a volatilidade?
Estou analisando a volatilidade dos retornos das ações financeiras e digamos que eu tenho um modelo bastante bom para prever a volatilidade dos retornos das ações nos nossos dias. Então, digamos por razões de simplicidade, eu tenho um GARCH (1,1). Com este modelo, eu previu a volatilidade amanhã e agora quero trocar com isso. A volatilidade me diz o quanto o estoque retorna e, portanto, o estoque em si irá "mudar" / flutuar. Se eu tiver a volatilidade e se eu tiver certeza da probabilidade de minha correção, como devo trocar isso? Devo eu, e. investir em um estrondo? E se sim, como devo determinar as melhores opções / opções que eu deveria usar?
EDIT: Então, minha pergunta básica é: eu tenho o valor da previsão de volatilidade e sei que há certas combinações de opções para trocas em alta e baixa volatilidade, mas como posso conectar essas estratégias ao meu valor previsto, ao meu valor real Eu calculo?
Uma vez que você está falando sobre o uso da volatilidade das ações, você poderia usar apenas a estratégia straddle em longo ou curto.
Vou responder apenas com a teoria sobre as estratégias de negociação.
Se você é 100% certo (sabemos que isso não é possível, mas vamos tomar isso como uma suposição apenas por causa da matéria teórica) da volatilidade, você pode seguir duas maneiras:
Alta volatilidade: você ficará há muito tempo, isso significa que você compraria uma chamada e uma opção de venda com preços similares para tirar proveito de qualquer direção.
Baixa Volatilidade: você pode ser curto em um straddle, isso significa que você venderia ambos, peça uma opção de venda com preços realmente semelhantes e ganhe o prêmio das opções.
Uma coisa que está faltando nesta discussão - apenas compre o straddle se sua previsão de volatilidade futura realizada for maior do que a volatilidade implícita para a qual as estradas estão atualmente sendo vendidas. No entanto, ter uma previsão de um dia antes não é muito bom sem saber pelo menos o caminho esperado de volatilidade implícita com preço de opções, pois a volatilidade implícita não é uma constante.
Ao comprar ou vender seu straddle, você quer se certificar de que é delta-neutral. É assim que você escolhe a greve, ou o tempo das compras.
Quanto ao que outros instrumentos funcionam melhor, existem "swaps de variância" citados pelos corretores, que são derivados lineares sobre a variância realizada no futuro. Pode também valer a pena examinar as ETPs listadas em vários índices de volatilidade, como os futuros VIX, ou VIX, se você estiver confortável com eles. Existem inúmeras sutilezas para o preço do índice VIX e todos os índices relacionados.
Não se esqueça dos buracos de liquidez e dos custos de transação. Você pode usar estruturas mais complicadas, para negociar a volatilidade; No entanto, todos eles vêm com seus próprios problemas. Você precisa se concentrar em todos os custos e calcular a sua vantagem contra a sua previsão e tanto a entrada como a saída para as estradas mais possíveis outros fatores de risco. Concentre-se em estrangulamentos ATM para começar.

Quintuitiva.
Visualizações Quantitativamente Intuitivas sobre Mercados.
Modelos ARMA para negociação.
Neste tutorial, vou compartilhar meu R & # 038; D e experiência comercial usando o conhecido modelo estatístico de modificação autoregressiva (ARMA). Há muito escrito sobre esses modelos, no entanto, eu recomendo a série de tempo introdutória com R, que eu acho que é uma combinação perfeita entre fundo teórico leve e implementações práticas em R. Outra boa leitura é o e-book on-line Previsão: princípios e prática escrita por Rob Hyndman, um especialista em previsão estatística e autor do excelente pacote R de previsão.
Começando.
Em R, estou usando principalmente o pacote fArma, que é um bom invólucro com funcionalidade estendida em torno da função arima do pacote stats (usado no livro acima mencionado). Aqui está uma sessão simples de montagem de um modelo ARMA para os retornos diários S & # 038; P 500:
Para mais detalhes, consulte a literatura e os pacotes, eu só quero enfatizar em alguns pontos:
Modelamos os retornos diários em vez dos preços. Existem múltiplos motivos: desta forma, as séries financeiras geralmente se tornam estacionárias, precisamos de alguma maneira para "normalizar" e # 8221; uma série, etc. Usamos a função diff e log para calcular os retornos diários em vez de porcentagens. Não só isso é uma prática padrão em estatísticas, mas também fornece uma boa aproximação aos retornos discretos.
A abordagem que vou apresentar aqui é uma forma de backtesting walk-forward. Ao caminhar a série dia a dia, usaremos uma história de certo comprimento para encontrar o melhor modelo. Então, usaremos esse modelo para prever o retorno do dia seguinte. Se a predição é negativa, assumimos posição curta, caso contrário, assumimos uma posição longa.
Um exemplo tornará as coisas mais claras: após o encerramento de 11 de junho de 2012, calculamos os últimos 500 retornos diários. Usando esses retornos, procuramos pelo espaço dos modelos ARMA e selecionamos o modelo de melhor ajuste (em relação a algumas métricas e alguns requisitos). Finalmente, usamos esse modelo para calcular a previsão do retorno do futuro e use o sinal do retorno para decidir a posição apropriada.
Escolhendo um bom modelo.
O primeiro obstáculo para este método antes que ele possa ser útil para nós, é selecionar os parâmetros do modelo. No caso do ARMA, existem dois parâmetros. Em outras palavras, há um número infinito de escolhas: (0,1), (1,0), (1,1), (2,1), etc. Como sabemos quais parâmetros usar?
Uma abordagem comum em estatísticas para quantificar o teste de bondade de ajuste é a estatística AIC (para Akaike Information Criteria). Uma vez que o ajuste está pronto, o valor das estatísticas do AIC é acessível através de:
Existem outras estatísticas, é claro, no entanto, geralmente os resultados são bastante semelhantes.
Para resumir, tudo o que precisamos é um loop para passar por todas as combinações de parâmetros que consideramos razoáveis, por exemplo, de (0,0) a (5,5), inclusive, para cada par de parâmetros, ajuste o modelo e, finalmente, escolha o modelo com o AIC mais baixo ou alguma outra estatística.
Observe que, por vezes, o armaFit não consegue encontrar um ajuste e retorna um erro, deixando assim o loop imediatamente. O armaSearch lida com esse problema usando a função tryCatch para capturar qualquer erro ou aviso e retornar um valor lógico (FALSE) em vez de interromper tudo e sair com um erro. Assim, podemos distinguir um retorno de função errôneo e normal apenas por verificar o tipo de resultado. Um pouco confuso provavelmente, mas funciona.
Alguns pacotes R, previsão e rughar, por exemplo, fornecem uma função similar auto. arima fora da caixa. Assim, pode-se construir sua infraestrutura em torno de um desses.
Previsão.
Uma vez que os parâmetros são selecionados, o tempo necessário para determinar a posição no fechamento. Uma maneira de fazer isso é por uma previsão um dia antes, se a predição é negativa (lembre-se da série em que estamos operando é o retorno diário), então a posição desejada é curta, senão é longo.
Agora, para construir um indicador para o teste de volta, pode-se caminhar a série de retorno diário e, em cada ponto, execute as etapas que cobrimos até agora. O loop principal parece ser (abreviado de propósito):
Onde a história é o período de look-back a considerar em cada ponto, geralmente uso 500, que é cerca de dois anos de dados. Em outras palavras, para determinar a posição em cada dia individual (o dia anterior próximo ao dia atual fechado determina o retorno) usamos o histórico de 500 dias, atrasado por dias atrasados. Você verá mais tarde como os atrasos entram em prática na prática.
Observe que essa previsão também deve ser cercada por um bloco tryCatch. O armaSearch também possui o bom recurso para determinar se um modelo tem uma previsão ou não (prever sucesso ou não, este teste é controlado através do parâmetro forForecast).
Melhorando a performance.
O número de cálculos que temos a fazer, acrescenta-se rapidamente. Por exemplo, por 10 anos de dados históricos, precisamos calcular cerca de 2.520 dias de negociação. Para cada dia, vamos encaixar e prever pelo menos 35 (35 = 6 * 6-1, 0 a 5, tanto para o componente AR e MA, mas excluindo os modelos (0,0)). Multiplicando o número de modelos pelo número de dias, e já estamos olhando mais de 88 mil ajustes de modelo & # 8211; Isso é um monte de cálculos.
Uma maneira de melhorar o desempenho desses cálculos necessários pode ser conseguida através da utilização de CPUs multi-core. Minha abordagem é paralelizar a seleção do modelo, a função armaSearch no código acima. Embora esta não seja a abordagem mais eficiente, certamente é mais prática, pois também aumentará o desempenho do armaSearch quando usado de forma independente.
Eu ganhei # 8217; t publicar a versão final do código aqui devido ao seu comprimento. Eu vou dar-lhe o link GIST em vez disso!
Modelagem de volatilidade com o GARCH.
As séries temporais financeiras são aleatórias em geral. Uma das poucas propriedades que exibem é o agrupamento de volatilidade. Isso geralmente é alcançado estendendo a previsão ARMA com um modelo GARCH. Soa complexo, e os detalhes teóricos são complexos de fato, mas resulta ser bastante direto em R:
Claro, também precisamos modificar todas as funções relevantes, como o armaSearch. As chamadas para garchFit e prever também precisam ser tratadas através do tryCatch. Observe também que prever retorna uma matriz para modelos GARCH.
O código fonte completo está disponível a partir de um GitHub Gist.
S & # 038; P 500 Performance.
Vamos começar com a curva de equidade de aplicar a estratégia ARMA + GARCH ao longo dos 60 anos completos (desde 1950) dos dados históricos P & S 038; P 500.
ARMA vs Buy-and-Hold.
Parece fantástico! Na verdade, isso me impressionou tanto que procurei erros no código por algum tempo. 🙂 Mesmo em um gráfico logarítmico, o desempenho deste método é deslumbrante e # 8211; CAGR de 18,87%, e a estratégia ARMA + GARCH atinge esse desempenho com uma redução máxima comparável de 56%.
Para calcular o crescimento da estratégia ARMA, primeiro precisamos do indicador diário (este indicador demora cerca de dois dias para calcular com todas as otimizações abordadas nesta publicação).
A primeira coluna é a data, a segunda a posição para este dia: 1 para longo, -1 para breve, 0 para nenhum. Observe que a posição já está alinhada com o dia do retorno (é calculada no final do dia anterior), ou seja, o indicador está alinhado corretamente com os retornos # 8211; Não há necessidade de deslocamento direto através de atraso. O indicador, a primeira coluna, precisa ser multiplicado com os retornos diários S & # 038; P 500. O resto das colunas são irrelevantes e espero que seja auto-explicativo.
Deixe terminar a postagem com o código que carrega o indicador e traça o gráfico:
Eu tenho enólogo seu blog muito informativo. Se possível, ficaria muito interessado na fonte completa. Gostaria de ver se eu poderia modificá-lo para ver como ele funcionaria em um backtest usando o pacote quantstrat.
Para testar, eu não uso quantstrat por vários motivos. Pelo que eu lembro quando pensei em usar isso, meu plano era gerar o indicador (esta etapa leva tempo) e depois use o indicador computado como um argumento de entrada e simplesmente copie a posição.
Quem eu faço para o código-fonte da pesquisa GARCH?
Esse é o lugar certo, o site ainda está sendo construído e o formulário de comentários está por vir. 🙂
Confirme o código # 8211; Não tenho a certeza de que eu ainda quero publicar completamente. Também requer alguns recursos computacionais para realizar uma simulação completa.
Recentemente começou a usar R para fazer algumas análises de estoque, e tropeçou em seus excelentes blogs e obteve algumas informações muito úteis. É possível para mim a fonte completa e eu quero estudá-lo e testá-lo
Da mesma forma, se você estiver aberto a isso, eu adoro estressar-testar o código no meu fim. Abordagem muito interessante.
Olá! Apenas por curiosidade aqui, os resultados que você publicou foram produzidos ao examinar os retornos diários ao longo de um determinado período de lookback e depois tentar predizer o retorno no dia seguinte. Você experimentou sua estratégia ARMA em retornos semanais? Como os resultados se acumulam contra a estratégia, onde os retornos diários são alimentados em seu modelo? Além disso, seria interessante ver alguns outros números, como os vencedores%, por exemplo. Você está atualmente usando este modelo para trocar dinheiro real? Excelente postagem e continue com o bom trabalho!
Oi. Eu não tentei retornos semanais, provavelmente vale a pena olhar para ele, embora para retornos semanais eu prefiro usar um modelo levando em consideração outros recursos além de retornos. Mais adequado para um SVM ou uma Rede Neural.
Sim, usei a estratégia ARMA + GARCH para trocar um único instrumento financeiro (não o SPY) há mais de um ano. Esta é a principal razão pela qual estou relutante em compartilhar o código.
Por último, eu estou olhando para atualizar o post com mais resumos e estatísticas de negócios, mas haven # 8217; t feito até agora, porque não consegui um formato satisfatório (eu sou exigente). :)
Estou extremamente grato a você por colocar códigos e informações úteis para análise quantitativa. Não tenho visto tais procedimentos organizados e códigos para R para análise de quantos em qualquer outro lugar. Tenho visitado seu blog há muito tempo. Estou tentando seguir os códigos aqui, mas tenho medo de que eu definitivamente esqueça alguns passos aqui. A função de armação me dá arma (5,2) para o & # 8216; SPY & # 8217; mas você está usando arma (0,2) para garchfit. Posso saber porquê ?. Se estou faltando algo, guie-me e você pode enviar-me o código completo para prabinsethgmail. Desde já, obrigado.
Oi Prabin, sempre feliz de ouvir pessoas que gostam do blog, me inspiram a não negligenciá-lo. :)
O código ao qual você está se referindo é apenas uma ilustração de como usar o garchFit. O (0,2) é completamente aleatório & # 8211; Eu apenas escolho alguns números. Para o uso da vida real, é necessário criar uma função garchSearch, semelhante à armaSearch mostrada. É semelhante, mas há diferença: os modelos possíveis consistem em quatro elementos, os dois primeiros são (AR, MA), mas também há dois componentes GARCH, garchFit substitui o armaFit e também os resultados do garchFit são um pouco mais detalhados (uma matriz vs um número).
O código não é totalmente funcional como está. A razão pela qual eu não quero postar o código completo é que eu uso diariamente. Os resultados da execução diária no SPY estão disponíveis na página S & # 038; P 500. Tem a posição diária baseada em ARMA + GARCH, bem como, a tabela de ação para o final do dia.
Esse é o estado sobre ARMA + GARCH, mas eu prometo que ganhei # 8217; t fazer o mesmo por coisas novas (SVMs estão chegando). Vou publicar a versão totalmente funcional do código, embora eu não tenha atualizado com melhorias.
Oi, postagem muito interessante. Tenho uma pergunta sobre a função armaComputeForecasts que produz previsões contínuas. Quando isso produz uma previsão, a data do previsão (ou seja, o índice na linha xts correspondente) corresponde à data em que foi criada ou à data em que está prevista, ou seja, eu precisaria atrasar a prorrogação como de costume com um indicador ou isso já é cuidado?
Isso corresponde à data em que está prevista. Não é necessário atrasar ainda mais, apenas alinhe com a série de retorno.
Eu estou usando a mistura de ARMA + GARCH, mas às vezes o garch não consegue prever e retornar NA (Bad Model). Nesse caso, o que você faz? Você repete o valor anterior ou tenta pesquisar novamente?
Apenas compartilhando: eu estou comparando as funções garch e garchFit para calcular GARCH (1,1) e a função garch é muito mais rápido do que o garchFit.
Minha abordagem é percorrer todos os modelos entre (0,0,1,1) e (5,5,1,1), ignorar a uma vez que não converge e escolha aquela com AIC mais baixa. Se nenhum dos modelos (36 no total) converge, a previsão é 0, fora do mercado.
Talvez eu esteja errado, mas adicionar garch a um modelo de arma só melhora os intervalos de confiança e não a previsão. Você usa essas informações para dimensionar sua posição? Você tentou aparch em vez de garch para enfrentar a assimetria de volatilidade versus retornos?
Não consigo argumentar sobre as implicações teóricas de adicionar garch a um modo arma, mas definitivamente melhora as previsões de minhas experiências. Observe que não mesto as previsões como um erro absoluto, mas mais como um valor verdadeiro / falso (estimativa correta para a direção).
O pacote fGarch suporta o uso de distribuições distorcidas (sged, sstd) e eles também parecem melhorar as previsões. No momento, estou ficando sem recursos para testar qualquer coisa nova, mas posso tentar em algum momento no futuro. Obrigado por sugerir isso.
Isso é interessante. Pode ser que a adição de garch aumenta os parâmetros e isso afeta o modelo final selecionado pelo AIC de forma a melhorar a previsão.
Obrigado por compartilhar sua pesquisa.
Obrigado. Muito educacional.
Uma vez que o desempenho superior da ARMA parece bastante específico do período (a grande maioria dos retornos em excesso parece ser gerada entre 1965-75), seria muito mais útil ver um gráfico de retornos cumulativos rolantes para cada estratégia (ou seja, mais de 3 ou 5 anos). Além disso, os retornos de ARMA são presumivelmente brutos de t-cost aqui, então o roteamento da estratégia é outra consideração muito importante (você consegue compartilhar o que era?).
Oi, no meu antigo blog (theaverageinvestor. wordpress / 2011/07 /), mencionei que houve um comércio em média a cada 2.35 dias. Lembro-me de contar os negócios e dividir os dias.
O indicador da série está disponível aqui: quintuitive / wp-content / uploads / 2012/08 / gspcInd3.csv. Ele precisa ser comparado com o índice de caixa S & # 038; P 500, sem atraso, mas pode-se obter todos os tipos de estatísticas. Certamente vou fazer isso um dia, não tenho certeza quando.
Com esta estratégia, não estou muito preocupado com os custos de transação. Usando uma conta regular e de varejo em Interactive Brokers, pode-se trocar uma participação da SPY por US $ 0,005. Ao preço atual de US $ 140, esse é insignificante, a menos que seja feito algumas vezes ao dia.
Seu post não é apenas interessante para ler, mas também atua como um guia para as pessoas novas no campo das finanças quantitativas. Com um iniciante neste campo, seu blog parece ser uma mina de ouro. Eu tenho algumas perguntas, no entanto, eu Utilizou seu código do Armasearch em um instrumento específico e descobriu que, com os indicadores, não deu um desempenho melhor do que comprar e manter, então, eu tentei encaixar no código garchFit usando garch (1,1) como o garch erros, você poderia me orientar gentilmente para que eu pudesse fazer isso? Os exemplos ou links relevantes seriam muito úteis.
Além disso, não entendi do seu código, como exatamente para executar o comércio, ou seja, pontos de entrada e saída, você poderia me orientar gentilmente no mesmo?
O seu blog não é apenas interessante, mas também informativo para as pessoas novas no mundo das finanças quantitativas. Tenho algumas perguntas, usei a função de armadura para um determinado instrumento e, após testar, achou que os resultados eram inferiores para comprar e segurar, então Estou tentando encaixar o garch (1,1), você poderia me guia gentilmente sobre como fazer o mesmo?
Além disso, você poderia me ajudar em relação aos pontos de entrada e saída do indicador gerado por você acima?
Oi, este é o meu melhor esforço (sem fornecer o código-fonte em si) para explicar como usar o garchFit. Você pode tentar primeiro as outras abordagens de arma, eu recomendaria o pacote de previsão e o livro de seu autor (otexts / fpp /), ou o pacote de rugigrama. Ambos os pacotes fornecem uma abordagem mais científica e avançada para a seleção do modelo de arma.
Aplicar as idéias neste blog na prática requer uma quantidade significativa de trabalho adicional. O meu único aconselhamento, que descrevi em outras postagens, é pensar em se aplicar em prática real em cada etapa.
Muito obrigado pelas excelentes apresentações que você fornece para iniciantes (como eu) em finanças quantitativas.
No seu trabalho, você está passando as séries temporais dia a dia, encontrando o melhor modelo ARMA e # 8211; ARMA (p, q)
e então use o modelo para prever a direção do dia seguinte.
Em seguida, para melhorar o desempenho, você usa os melhores paremeters de arma (p, q) para esse tempo.
com GARCH (1,1) para criar um novo modelo e usá-lo para prever a direção do dia seguinte.
Então você tem um modelo com 4 parâmetros usados ​​no garchFit.
Estou usando uma biblioteca GARCH diferente (não em R, está em C #) e nele.
Os parâmetros para o modelo são apenas 2 (em vez de 4):
o número de parâmetros de regressão automática (AR) eo número de parâmetros de média móvel (MA).
Você pode avisar sobre como usar seu método no meu cenário.
(como sempre criando um GRACH (1,1) sem considerar o ARMA (P, Q) é diferente).
Parece que a razão pela qual você tem apenas 2 parâmetros para o seu modelo é porque você está tentando ajustar sua data a um modelo ARMA sem o componente de heterocedasticidade.
O método GarchFit dentro da biblioteca fGarch em R permite caber em um modelo autoregressivo generalizado (daí os 4 parâmetros)
Pergunta rápida (relacionada) para você: você poderia me apontar para a biblioteca C # a que você está se referindo? Eu, eu mesmo, gosto bastante de C # (como eu tenho uma arquitetura inteira construída ao redor) e eu gostaria de incorporar uma biblioteca de montagem de dados que permite chamar um modelo ARMA.
Suas postagens são realmente ótimas e têm uma grande quantidade de informações valiosas. Eu tentei olhar para o indicador diário csv, mas não está mais em cima. Poderia ter uma cópia para inspecionar? Atualmente, estou testando o código completo da arma e quero saber como avaliar os resultados corretamente antes de tentar implementar o componente GARCH.
Atualizou o link & # 8211; Obrigado por me informar.
Em sua outra publicação sobre as regras de backtesting, você fez uma boa observação sobre a sinalização contra os preços, incluindo as divisões, mas não os dividendos, enquanto o backtesting em relação aos preços totalmente ajustados (incluindo divisões e dividendos). Como você pode fazer o primeiro usando getSymbols e Yahoo como fonte de dados? É minha impressão de que você só pode ajustar-se diretamente para ambos, em vez de apenas um.
adjustOHLC do quantmod faz isso: adjustOHLC (x, adjust = & # 8221; split & # 8221 ;, use. Adjusted = FALSE). Use o argumento symbol. name se a variável tiver um nome diferente do símbolo real.
Eu tenho perguntas específicas sobre a implementação do GARCH que você provavelmente não quer discutir na seção de comentários. Se você pode ver meu e-mail na área de administração do WP, você estaria aberto para discuti-los em particular?
Publicação muito interessante, mas o código fonte parece não estar mais disponível e # 8230; Alguém pode me enviar isso? meu vestido: dentelle55yahoo. fr.
Oi, que fonte não está mais disponível? Envie-me o link que expirou e vou atualizá-lo.
Este é um excelente trabalho! Mas eu tenho algumas perguntas sobre o seu modelo.
Esta abordagem é comumente usada para modelos de volatilidade (arma (p, q) + garch (1,1)). Qual a diferença entre o seu modelo e os modelos de volatilidade? A maioria deles está prevendo a volatilidade e não como você os retornos no dia seguinte, e não são eles? # 8230; Não tenho a diferença até agora # 8230; Você já considerou usar um modelo EGARCH ou TGARCH?
Oi. Também me perguntei o mesmo, mas não vejo uma razão pela qual também não podemos usar as previsões médias. Dos meus experimentos, as previsões ARMA + GARCH são superiores em termos de poder preditivo em comparação com apenas a previsão ARMA.
Um artigo que conheço, que usa um método semelhante (entre outras coisas) é "Comércio técnico, previsibilidade e aprendizado em mercados cambiais" # 8221; & # 8230; Não usei modelos EGARCH / TGARCH.
Tenho uma pergunta sobre a escolha do modelo. Você corre todas as combinações em (0,0) a (5,5) e escolha o melhor com base em AIC.
Mas e se esse & # 8220; melhor & # 8221; resulta em coeficientes insignificantes de arma ou garch? E isso acontece com bastante frequência. Isso é por causa dos dados na amostra então?
Obrigado pelo blog e pela resposta, informações realmente interessantes no blog sobre como usar a academia na prática, como antes, eu só estava desenvolvendo modelos para a universidade.
Os coeficientes insignificantes zero são uma maneira de abordar isso. Eu sou cético quanto melhora, mas não o testei seriamente. Uma outra questão seria o que fazer quando todos os coeficientes forem insignificantes? Jogue o modelo e use o próximo melhor com base em AIC, ou saia do mercado?
Obrigado pela resposta!
Na verdade, muitas vezes é possível avançar para outro modelo com quase o mesmo AIC. Na verdade, a estimativa do modelo depende muito do tamanho dos dados na amostra (dependendo do estágio de volatilidade). Pode-se repetir o seu procedimento de estimativa e previsão para diferentes tamanhos de dados na amostra esperando resultados robustos.
Em todos os lugares acima, você menciona apenas a previsão em n passos à frente. Você tentou simulações para avaliar derivativos, por exemplo? Você acha que também é possível modelar uma taxa de juros baixa com o arma-garch estimado em dados overnight ou semanais, de modo que corresponda à estrutura do termo atual?
A execução de várias janelas simultaneamente é uma ideia muito interessante. Definitivamente vou considerar executar um teste. Na verdade, em vez de escolher pela AIC, provavelmente é provável que use a votação entre todos os modelos que fornecem uma predição & # 8230;
Eu nunca usei ARMA / GARCH para preços de derivados, mas entendi que os derivados de preços são a principal aplicação. Os dados semanais / mensais são úteis, a menos que sejam muito voláteis, mesmo que diariamente, eu vi os modelos ter problemas com alguns futuros mais voláteis.
Oi Ivan, como você está?
Tenho tentado replicar a planilha com sinais (que você postou acima), mas não consegui. Você está executando apenas esse modelo Arma-garch (período de informação de 500 dias de negociação) e usando a previsão do modelo ajustado para definir sua posição comercial no dia seguinte? Sobre a especificação de seu modelo & # 8230 ;. relacionado aos termos de inovação & # 8230; qual distribuição você está usando? & # 8220; Erro generalizado & # 8221; ??
Obrigado pela sua atenção e gostaria de congratular o trabalho que você fez no seu blog & # 8230 ;. Eu tenho acompanhado por algum tempo seu trabalho e as discussões aqui são muito educativas / construtivas!
Gostoso de ouvir o blog é interessante e as pessoas acham útil. Você está usando o código da mina, do site? Eu raramente uso qualquer coisa, exceto a distribuição de erro generalizada distorcida (& # 8220; sged & # 8221; é o parâmetro garchFit para ele). Se você vê as diferenças, envie-me uma repro e vou dar uma olhada.
Ivan & # 8230; Existe algum que eu possa enviar-lhe uma planilha contendo o backtest que eu fiz? Envia-o para yurivergesglobo.
Eu sou novo em R, e este é um blog muito útil e muito informativo. Obrigado.
Você pode dar o conjunto de dados que você usou para determinar a ordem do processo ARMA (conjunto de dados xx). Executei a função armaSearch no console R usando meu conjunto de dados, mas não devolveu nenhum resultado.
Não há necessidade do acima, posso resolver. Você está executando essas simulações em uma máquina linux? Como o Windows não parece permitir que um use multi-core. Você está ciente de quaisquer pacotes que ajudem a fazer isso? Eu encontrei alguns, mas não tenho certeza qual é o melhor para o fGarch.
Abri a fonte um pouco depois e # 8211; gist. github / ivannp / 5198580. Está no post, provavelmente um pouco difícil de encontrar.
Sim, estou usando o linux, e sim, o pacote paralelo costumava ter alguns problemas no Windows, mas acho que estes foram esclarecidos. Não?
Espero que isto ajude!
Obrigado pela adorável publicação. É bem escrito e bastante útil para quem procura se destacar nessa área.
BTW, este link não funciona mais.
Você poderia olhar para ele e corrigir o link quebrado? Talvez, você pode querer publicá-lo como um arquivo / link autônomo para download.
Muitos agradecimentos e cumprimentos,
Estou usando o modelo ARMA (P, Q) / GARCH (p, q) na minha dissertação, mas eu não sei como escolher meus valores P, Q, p, q. Sob simples ARMA, eu sei que só tenho que olhar para o ACF / PACF da Time Series, mas eu estou perdido para o modelo ARMA / GARCH.
Você pode me ajudar por favor?
Oi, o método que uso é fazer um ciclo de um conjunto de modelos e escolher o & # 8220; melhor & # 8221; com base em uma das estatísticas bem conhecidas & # 8211; AIC / BIC / HIC / etc. Eu aprendi essa abordagem para os modelos ARMA da Série de tempos introdutórios # 8220 com R & # 8221; (amazon / Introduction-Time-Series-Paul-Cowpertwait / dp / 0387886974). O código-fonte da minha abordagem é desta publicação: quintuitive / 2013/03/24 / automatic-arma ... on-in-parallel /.
Eu vi em documentos que o modelo garch usa termos de erro para se calibrar, mas como faço para obter o termo de erro quando eu não tenho mesmo um modelo para a equação média?
O modelo Garch deve ser aplicado nos resíduos (Et) de uma série ou na própria série (Xt)?
Eu vi no livro que você sugeriu que ele aplica a função garch aos erros simulados, então ele aplica-lo aos dados SP500, fiquei confuso com isso.
Tenho certeza de que não estão com erro sobre como usar o GARCH, mas você pode querer verificar com a literatura. No capítulo de seleção do modelo ARMA (sem GARCH), no entanto, eles alternam vários modelos e selecionam o baseado em AIC. O pacote de previsão de Rob Hyndman tem uma abordagem semelhante para o ARMA. Eu simplesmente estou usando a mesma abordagem para ARMA + GARCH. Ciclismo através de um conjunto de modelos predefinido dá-lhe a oportunidade de procurar e comparar outras métricas também. intervalos de confiança, por exemplo.
Eu tentei usar o pacote fGarch, mas eu preciso especificar os parâmetros, isn & # 8217; t existe uma função é o pacote que procura o melhor modelo ARMA-GARCH? Como o auto. arima do.
E quanto a você, quais dados você alimenta no modelo GARCH? Residuais? Ou os retornos?
Será que ele ajusta o ARMA primeiro, em seguida, use os resíduos para calcular o GARCH? Ou ele faz isso em paralelo?
Eu sou novo em R, então eu não entendo muito o que está escrito nos códigos.
Muito interessante, obrigado.
Eu não sei se é só eu ou se talvez todos os outros tenham problemas com o seu site.
Parece que algum texto do seu conteúdo está sendo executado.
fora da tela. Alguém pode fornecer comentários e me informar se isso também está acontecendo com eles?
Isso pode ser um problema com o meu navegador de internet.
porque eu já tinha acontecido anteriormente. Obrigado.
Esta é a primeira vez que ouço essa queixa. Vou manter um olho em relatórios semelhantes.
Adorei ler seu blog sobre isso. Utilizei a função alternativa auto. arima () em vez da sua função de ARMA procuração (muito mais lenta e mais cara), mas essa deu backtests drasticamente diferentes e apresentou desempenho pior do que Buy-and-Hold. Ele não replicou seus resultados com base em seu ARMAsearch, mas, no entanto, conseguiu muitos lucros em torno da crise do & # 8217; 08, bem como o seu ARMAsearch fez, mas ainda não se compara realmente. Isso foi interessante para mim. Por enquanto estou lendo o código-fonte auto. arima () e comparando-o com o seu ARMAsearch. Parece que você fez uma pesquisa em grade; auto. arima () faz uma pesquisa local (o que explica a velocidade).
Posso perguntar quais tipos de hardware você está usando hoje em dia? Você faz algum cálculo de GPU?
Olá, feliz que goste do meu blog. Para o meu uso, acho que as CPUs da Intel oferecem desempenho e paralelização suficientes. O hardware que uso é quad-core i7 com hyperthreading, o que o torna & # 8220; quase & # 8221; 8 vias. Em tal máquina, um backtest ARMA + GARCH leva menos de um dia (se a minha memória estiver correta) por cerca de 50 anos de dados. Ele faz todo o trabalho para prever decisões on-close para um dia específico (ou seja, o trabalho necessário para se preparar para um dia de negociação) em aproximadamente algumas horas.
Na verdade, você está certo, a função auto. arima usa um algoritmo diferente, que não analisa todos os resultados. Da minha experiência, não é direto replicar resultados de 100% entre pacotes. Especialmente quando se trata da distribuição dos resíduos. I noticed the same when, at some point, I tried briefly the rugarch package.
I am a newbie to mathematical finance. I was just discussing with my professor about the use of ARMA model in real trading last week. I found your detail model very interesting. So I try to study it line by line. I have tried to print out the standard errror along with the prediction and found that the magnitude of the standard error far greater than the prediction. I was thinking if that would post much risk on individual decision, limiting the model to function on large number of decisions only, and perhaps not so when using the strategy for a short period of time.
Hope can get your idea. Obrigado.
That’s a problem and it has been discussed in other comments already. If one doesn’t want to use such method because of lack of statistical merits – so be it. An alternative approach would be to develop a system that uses a method while “it works”.
Great blog, thanks. I have been using your code for some research… would you be willing to post the source code for creating the indicator matrix? Obrigado.
Hi, is this link gist. github/ivannp/5198580 what you are looking for? It’s a stripped down and older version of what I actually use.
Obrigado & # 8230; Only thing that isn’t clear to me…in the garchautotryfit, what is “ll” represent? Obrigado!
mclapply takes models, a list of all the models (and each model is also a list, thus, we have a list of lists) we want to compute as its first argument, then it calls garchAutoTryFit for each individual model from this list, passing the model as it’s first argument.
The following line adds a new model to the list in garchAuto:
models[[length( models ) + 1]] = list( order=c( p, q, r, s ), dist=dist )
Each model is also a list, containing the order (accessed via $order) and the distribution (accessed via $dist).
Now I feel it’s a bit of an ugly way to do things, but it gets the work done.:)
Ok… that makes sense to me, but what is actually building the ll? garchAutoTryFit and garchAuto are allowing you to optimize the parameters for the prediction you make with garchfit… I know that the “data” or “xx” in the code is the return series, but I don’t see how to execute the functions without an initial ll. Obrigado!
ll is constructed inside garchAuto, using min. order, max. order and a few other parameters passed to the routine by the user. If min. order is (0,0,1,1) and max. order is (5,5,1,1), garchAuto constructs an ll which contains all possible variations within these limits, for instance, it will contain (0,0,1,1), (0,1,1,1), etc. By default, the routine chooses the best model within (0,0,1,1) and (5,5,1,1).
Ok… obrigado. I have been trying to run garchAuto using a return series as the xx input but only receive NULL.
Very informative blog! I am planning to use a similar strategy using auto. arima(), without success so far – just starting though.
& # 8211; What was your approximative CAGR using only ARIMA models without Garch?
& # 8211; How do you decide which position to take: do you buy as soon as the forecast on the return is positive and sell if – negative, or do you implement minimal thresholds (to avoid selling or buying if the difference is too small)? If so, how do you define these thresholds?
& # 8211; Could you please cite some of the reasons why you don’t forecast on the original series? Is it a critical condition IYO?
& # 8211; Can you advise on how I could proceed with my (currently) unsuccessful auto. arima() strategy?
ARIMA without GARCH is not very good on the SPY. Neither on other ETFs. Even with GARCH, it needs additional work to come up with something trade-able.
I assume I am able to execute the trades at the close, which is achievable in real life. Easiest is to trade the futures (open 24/7) however one needs to backtest it properly.
ARMA/GARCH are used on stationary time series. The returns are stationary, the closing prices are not.
I am a novice trader looking to apply a degree in stats to the world of financial markets. I saw that you didn’t want to share the code a few years back, but if there is any form/script I could look through and use to better learn R, then I would be more than grateful if you could send it my way. Thanks again for the post, it was excellent.

Trading using Garch Volatility Forecast.
Quantum Financier wrote an interesting article Regime Switching System Using Volatility Forecast. The article presents an elegant algorithm to switch between mean-reversion and trend-following strategies based on the market volatility. Two model are examined: one using the historical volatility and another using the Garch(1,1) Volatility Forecast. The mean-reversion strategy is modeled with RSI(2): Long when RSI(2), and Short otherwise. The trend-following strategy is modeled with SMA 50/200 crossover: Long when SMA(50) > SMA(200), and Short otherwise.
I want show how to implement these ideas using the backtesting library in the Systematic Investor Toolbox.
Following code loads historical prices from Yahoo Fiance and compares performance of the Buy and Hold, Mean-Reversion, and Trend-Following strategies using the backtesting library in the Systematic Investor Toolbox:
Next, let’s create a strategy that switches between mean-reversion and trend-following strategies based on historical market volatility.
Next, let’s create a GARCH(1,1) Volatility Forecast. I would recommend reading following articles for anyone who wants to find what GARCH is all about or to refresh their knowledge:
GARCH(1,1) by by David Harper – a very good introductory article with lots of visual diagrams. Practical Issues in Univariate GARCH Modelling by Y. Chalabi, D. Wurtz – step by step example of fitting GARCH(1,1) model with full R code. Basic Introduction to GARCH by Quantum Financier – is a series of posts that goes in to the details and assumptions of GARCH and EGARCH.
There are a few R packages to fit GARCH models. I will consider garch function from tseries package and garchFit function from fGarch package. The garch function from tseries package is fast but does not always find solution. The garchFit function from fGarch package is slower but does converge more consistently. To demonstrate the speed difference between garch function and garchFit function I created a simple benchmark:
The garchFit function is on average 6 times slower than garch function. So to forecast volatility I will try to use garch function whenever it can find a solution and garchFit function otherwise.
Now, let’s create a strategy that switches between mean-reversion and trend-following strategies based on GARCH(1,1) volatility forecast.
The switching strategy that uses GARCH(1,1) volatility forecast performed slightly better than the one that uses historical volatility.
There many different approaches you can take to incorporate forecasting into your models and trading strategies. R has a very rich set of packages to model and forecast time series. Here are some examples that I found interesting:
To view the complete source code for this example, please have a look at the bt. volatility. garch() function in bt. test. r at github.
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Por Michael Halls-Moore em 7 de outubro de 2015.
Neste artigo, quero mostrar-lhe como aplicar todo o conhecimento adquirido nas postagens anteriores da análise de séries temporais para uma estratégia de negociação no índice de mercado de ações S & amp; P500.
Veremos que, ao combinar os modelos ARIMA e GARCH, podemos superar de forma significativa uma abordagem "Buy-and-Hold" a longo prazo.
Visão geral da estratégia.
A idéia da estratégia é relativamente simples, mas se você quiser experimentar com isso, eu sugiro muito ler as postagens anteriores na análise de séries temporais para entender o que você está modificando!
A estratégia é realizada de forma contínua:
Para cada dia, $ n $, os dias anteriores de $ k $ dos retornos logarítmicos diferenciados de um índice de mercado de ações são usados ​​como uma janela para ajustar um ótimo modelo ARIMA e GARCH. O modelo combinado é usado para fazer uma previsão para os retornos do dia seguinte. Se a previsão é negativa, o estoque é curto no fechamento anterior, enquanto que se for positivo é desejado. Se a predição é a mesma direção que o dia anterior, nada será alterado.
Para essa estratégia usei o máximo de dados disponíveis do Yahoo Finance para o S & amp; P500. Eu peguei $ k = 500 $, mas este é um parâmetro que pode ser otimizado para melhorar o desempenho ou reduzir a redução.
O backtest é realizado de forma direta e vetorial usando R. Ele não foi implementado no backtester baseado em eventos Python até o momento. Assim, o desempenho alcançado em um sistema de comércio real seria provavelmente um pouco menor do que você poderia alcançar aqui, devido à comissão e derrapagem.
Implementação estratégica.
Para implementar a estratégia, vamos usar alguns dos códigos que criamos anteriormente na série de artigos de análise da série temporal, bem como algumas novas bibliotecas, incluindo o rugarch, que me foi sugerido por Ilya Kipnis no QuantStrat Trader.
Passarei pela sintaxe de uma forma passo a passo e apresentarei a implementação completa no final, bem como um link para o meu conjunto de dados para o indicador ARIMA + GARCH. Eu incluí o último porque me levou alguns dias no meu PC dekstop para gerar os sinais!
Você deve ser capaz de replicar meus resultados na íntegra, pois o código em si não é muito complexo, embora leve algum tempo para simular se você executá-lo na íntegra.
A primeira tarefa é instalar e importar bibliotecas necessárias em R:
Se você já possui as bibliotecas instaladas, basta importá-las:
Com isso feito, vamos aplicar a estratégia ao S & amp; P500. Podemos usar quantmod para obter dados que datam de 1950 para o índice. O Yahoo Finance usa o símbolo "^ GPSC".
Podemos então criar os retornos logarítmicos diferenciados do "Preço de fechamento" do S & amp; P500 e retirar o valor inicial de NA:
Precisamos criar um vetor, previsões para armazenar nossos valores de previsão em datas específicas. Definimos o comprimento do comprimento anterior para ser igual ao comprimento dos dados de negociação que temos menos $ k $, o comprimento da janela:
Nesta fase, precisamos fazer um ciclo todos os dias nos dados de negociação e ajustar um modelo adequado ARIMA e GARCH para a janela de rolamento de comprimento $ k $. Dado que tentamos 24 ajustes ARIMA separados e ajustamos um modelo GARCH, para cada dia, o indicador pode levar muito tempo para gerar.
Usamos o índice d como uma variável de loop e loop de $ k $ para o comprimento dos dados de negociação:
Em seguida, criamos a janela de rolagem, levando os retornos S & P500 e selecionando os valores entre $ 1 + d $ e $ k + d $, onde $ k = 500 $ para esta estratégia:
Usamos o mesmo procedimento que no artigo ARIMA para pesquisar todos os modelos ARMA com $ p \ in \ $ e $ q \ in \ $, com a exceção de $ p, q = 0 $.
Nós envolvemos a chamada arimaFit em um bloco de tratamento de exceção R tryCatch para garantir que, se não conseguirmos um ajuste para um valor particular de $ p $ e $ q $, ignoramos e seguimos para a próxima combinação de $ p $ e $ q $.
Tenha em atenção que definimos o valor "integrado" de $ d = 0 $ (este é um $ d $ diferente para o nosso parâmetro de indexação!) E, como tal, nós somos realmente um modelo ARMA, em vez de um ARIMA.
O procedimento de looping nos fornecerá o modelo ARMA "melhor", em termos do Critério de Informação Akaike, que podemos usar para alimentar nosso modelo GARCH:
No próximo bloco de código, vamos usar a biblioteca do rugarch, com o modelo GARCH (1,1). A sintaxe para isso exige que configuremos um objeto de especificação ugarchspec que leve um modelo para a variância e a média. A variância recebe o modelo GARCH (1,1) enquanto a média leva um modelo ARMA (p, q), onde $ p $ e $ q $ são escolhidos acima. Também escolhemos a distribuição sged para os erros.
Uma vez que escolhemos a especificação, realizamos o ajuste real do ARMA + GARCH usando o comando ugarchfit, que leva o objeto de especificação, os retornos $ k $ do S & amp; P500 e um solucionador numérico de otimização. Escolhemos usar o híbrido, que tenta diferentes solucionadores para aumentar a probabilidade de convergência:
Se o modelo GARCH não converge, simplesmente estabelecemos o dia para produzir uma previsão "longa", o que é claramente um palpite. No entanto, se o modelo converge, então emitimos a data e a direção de previsão de amanhã (+1 ou -1) como uma seqüência de caracteres em que ponto o ciclo está fechado.
Para preparar a saída para o arquivo CSV, criei uma seqüência de caracteres que contém os dados separados por uma vírgula com a direção de previsão para o dia seguinte:
O penúltimo passo é a saída do arquivo CSV para o disco. Isso nos permite levar o indicador e usá-lo em software de backtesting alternativo para análise posterior, se assim desejar:
No entanto, há um pequeno problema com o arquivo CSV como está no momento. O arquivo contém uma lista de datas e uma previsão para a direção de amanhã. Se nós estivéssemos a carregar isso no código de backtest abaixo, como seria o caso, nós realmente estaríamos apresentando um viés avançado porque o valor de previsão representaria dados não conhecidos no momento da predição.
Para explicar isso, precisamos simplesmente mover o valor previsto um dia antes. Descobriu que isso era mais direto usando o Python. Como não quero assumir que você tenha instalado bibliotecas especiais (como os pandas), eu mantive o Python puro.
Aqui está o pequeno script que traz esse procedimento. Certifique-se de executá-lo no mesmo diretório que o arquivo forecast. csv:
Neste ponto, agora temos o arquivo de indicador corrigido armazenado em forecast_new. csv. Uma vez que isso leva uma quantidade substancial de tempo para calcular, forneci o arquivo completo aqui para você se baixar:
Resultados da Estratégia.
Agora que geramos o nosso arquivo CSV indicador, precisamos comparar seu desempenho com "Comprar e aguardar".
Em primeiro lugar, lemos o indicador do arquivo CSV e o armazenamos como spArimaGarch:
Em seguida, criamos uma interseção das datas para as previsões ARIMA + GARCH e o conjunto original de retornos da S & P500. Podemos então calcular os retornos para a estratégia ARIMA + GARCH multiplicando o sinal de previsão (+ ou -) pelo próprio retorno:
Uma vez que temos os retornos da estratégia ARIMA + GARCH, podemos criar curvas de equidade para o modelo ARIMA + GARCH e "Comprar e aguardar". Finalmente, nós os combinamos em uma única estrutura de dados:
Finalmente, podemos usar o comando xyplot para traçar as duas curvas de equidade no mesmo gráfico:
A curva patrimonial até 6 de outubro de 2015 é a seguinte:
Curva de capital da estratégia ARIMA + GARCH vs "Comprar e manter" para o S & P500 a partir de 1952.
Como você pode ver, ao longo de um período de 65 anos, a estratégia ARIMA + GARCH superou significativamente "Buy & amp; Hold". No entanto, você também pode ver que a maior parte do ganho ocorreu entre 1970 e 1980. Observe que a volatilidade da curva é bastante mínima até o início dos anos 80, altura em que a volatilidade aumenta significativamente e os retornos médios são menos impressionantes.
Claramente, a curva de equidade promete ótimo desempenho durante todo o período. No entanto, essa estratégia realmente teria sido negociável?
Em primeiro lugar, consideremos o fato de que o modelo ARMA só foi publicado em 1951. Não foi amplamente utilizado até a década de 1970, quando Box & amp; Jenkins discutiu isso em seu livro.
Em segundo lugar, o modelo ARCH não foi descoberto (publicamente!) Até o início dos anos 80, pela Engle, e o próprio GARCH foi publicado por Bollerslev em 1986.
Em terceiro lugar, este "backtest" realmente foi realizado em um índice de mercado de ações e não um instrumento fisicamente negociável. Para obter acesso a um índice como este, teria sido necessário negociar futuros S & P500 ou uma réplica Exchange Traded Fund (ETF), como SPDR.
Por isso, é realmente apropriado aplicar esses modelos a uma série histórica antes da invenção? Uma alternativa é começar a aplicar os modelos a dados mais recentes. Na verdade, podemos considerar o desempenho nos últimos dez anos, de 1 de janeiro de 2005 a hoje:
Curva de capital da estratégia ARIMA + GARCH vs "Comprar e manter" para o S & P500 de 2005 até hoje.
Como você pode ver, a curva de equidade permanece abaixo de um Buy & amp; Mantenha a estratégia por quase 3 anos, mas durante a queda no mercado de ações de 2008/2009, ela supera demais. Isso faz sentido porque é provável que haja uma correlação serial significativa nesse período e será bem capturada pelos modelos ARIMA e GARCH. Uma vez que o mercado se recuperou após 2009 e entra no que parece ser mais uma tendência estocástica, a performance do modelo começa a sofrer mais uma vez.
Note-se que esta estratégia pode ser facilmente aplicada a diferentes índices do mercado de ações, ações ou outras classes de ativos. Eu o encorajo a tentar pesquisar outros instrumentos, pois você pode obter melhorias substanciais nos resultados aqui apresentados.
Próximos passos.
Agora que terminamos de discutir a família de modelos ARIMA e GARCH, quero continuar a discussão da análise de séries temporais considerando processos de memória longa, modelos de espaço estadual e séries temporais cointegradas.
Estas áreas subsequentes de séries temporais nos apresentarão modelos que podem melhorar nossas previsões além das que eu mostrei aqui, o que aumentará significativamente nossa lucratividade comercial e / ou reduzirá o risco.
Aqui está a listagem completa para geração de indicadores, backtesting e traçado:
E o código Python para aplicar a forecast. csv antes de reimportar:
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