Динамическая парная торговля криптовалютами на основе коинтеграции

Сводка

В исследовании оценивается динамическая стратегия парной торговли криптовалютами, которая выбирает активы и адаптирует окно ретроспективного анализа на основе тестов коинтеграции и оценённой скорости возврата к среднему. В разных сценариях применяются тесты Энгла — Грейнджера, Капетаниса — Снелла — Шина и Йохансена. Для оценки периода полураспада спреда используется процесс Орнштейна — Уленбека; эта оценка влияет на выбор активов и длину окна.

Авторы сообщают, что стратегия превзошла наивную стратегию «купи и держи» на BitMEX и показала сравнительно низкую максимальную просадку. Они также отмечают, что включение нескольких монет в моделируемый спред повысило прибыльность с поправкой на риск, а некоторые группы монет, по-видимому, дают лучшие возможности для арбитража. Бэктест использует данные для формирования пар, агрегированные по минутам, и моделирует торговлю с лучшими котировками покупки и продажи и рыночными сделками. Исполнение учитывается только при наличии достаточного объёма в котировке; после сигналов предусмотрен временной интервал. Эти решения учитывают микроструктуру рынка, но результаты относятся только к проверенной бирже, активам, сценариям и историческим данным.

Ключевые идеи

• Стратегия использует несколько тестов коинтеграции для выявления связей между криптовалютами в разных сценариях.
• Оценка периода полураспада по модели Орнштейна — Уленбека помогает выбирать активы и длину окна ретроспективного анализа.
• По сообщению авторов, на BitMEX стратегия показала доходность выше, чем «купи и держи», и сравнительно низкую максимальную просадку.
• По сообщению авторов, включение нескольких монет в спред повышает прибыльность с поправкой на риск.
• В бэктесте моделируется исполнение по котировкам; доступный размер заявки учитывается после генерации сигнала.

Теги

# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market


# Evaluation of Dynamic Cointegration-Based Pairs Trading Strategy in the Cryptocurrency Market









This research aims to demonstrate a dynamic cointegration-based pairs trading strategy, including an optimal look-back window framework in the cryptocurrency market, and evaluate its return and risk by applying three different scenarios. We employ the Engle-Granger methodology, the Kapetanios-Snell-Shin (KSS) test, and the Johansen test as cointegration tests in different scenarios. We calibrate the mean-reversion speed of the Ornstein-Uhlenbeck process to obtain the half-life used for the asset selection phase and look-back window estimation. By considering the main limitations in the market microstructure, our strategy exceeds the naive buy-and-hold approach in the Bitmex exchange. Another significant finding is that we implement a numerous collection of cryptocurrency coins to formulate the model's spread, which improves the risk-adjusted profitability of the pairs trading strategy. Besides, the strategy's maximum drawdown level is reasonably low, which makes it useful to be deployed. The results also indicate that a class of coins has better potential arbitrage opportunities than others. This research has some noticeable advantages, making it stand out from similar studies in the cryptocurrency market. First is the accuracy of data in which minute-binned data create the signals in the formation period. Besides, to backtest the strategy during the trading period, we simulate the trading signals using best bid/ask quotes and market trades. We exclusively take the order execution into account when the asset size is already available at its quoted price (with one or more period gaps after signal generation). This action makes the backtesting much more realistic.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.