Торговля Парами с Использованием Методов Коинтеграции и Машинного Обучения

В данной работе рассмотрены 4 торговые стратегии основанные на евклидовой норме и коинтеграции с предварительной рыночной нейтрализацией и нейтрализацией, основанной на метода главных компонент с последующей иерархической кластеризацией. Данные стратегии протестированы эмпирическим путем на рынке MICEX. Я нашел, что торговые стратегии, основанные методах коинтеграции показывают лучшие результаты по всем основным метрикам качества оценки стратегии. Бэктест торговых стратегий показал, что торговые стратегии, основанные на PCA-HCA методах показывают худшие результаты чем идентичные стратегии, но без предварительной кластеризации. Тем не менее алгоритмы, основанные на PCA-HCA методах, могут быть успешно применены для выявления риск-факторов акций в периоды нормального уровня волатильности, а в периоды высокой волатильности такие стратегии приводят к выбору пар, которые показывают слишком волатильные результаты. Мое предположение, что веса основных компонент, предварительно выбранные на тренировочной выборке с помощью PCA-HCA, в периоды высокой волатильности плохо отражают основные риск-факторы. Иначе говоря, можно сказать что веса главных компонент подвержены зависят от периодов кластеризации волатильности (volatility clustering) и таким образом веса будут значительно отличаться в периоды нормальной и высокой волатильности. После проведение анализа чувствительности я заметил, что увеличении периода между ребалансировками портфеля положительно влияет на результаты стратегий и снижает волатильность стратегий. Я выдвигаю следующую гипотезу: существует отношением между длиной периода между ребалансировками и длиной тренировочной выборки при соблюдении которого торговые стратегии торговли парами будут стабильно приводить к лучшим результатам по сравнению с другими парами параметров. Все выдвинутые заключения и предположения должны быть более детально протестированы на разных рынках, рынках с разным уровнем нормальной волатильности и рынках с большим количеством активов.