统计套利在比特币量化交易中的实践

2019-06-01 16:27:17 比特币 量化交易

套利策略可以分为传统套利和统计套利,传统套利又分为价差套利和对冲套利两种类型,这里主要讲下什么是价差套利。

价差套利

价差套利俗称搬砖,以比特币为例,假设币安交易所的比特币价格是8000美元,OKEX交易所的比特币价格是8060美元,并且这两个交易所流动性都没问题,成交量都非常活跃。那么就可以在币安交易所买入1个比特币,然后再把这个比特币转到OKEX交易所卖出,这一买一卖就赚了60美元,扣除交易的费用还是赚的。

当然上面的例子只是理想状态下的假设,真实的情况要比这复杂,通过观察两家交易所的价差,就会发现它们的历史价差,大部分情况下都在一个价格区间内运行,比如:-3~3之间。如上图所示,如果价差升破3(红色圈)就做空这个价差,如果价差跌破-3(绿色圈)就做多这个价差。这就是最基础的套利思想。

统计套利

统计套利的利用统计分析工具,对历史价差进行研究分析,主要研究价差在历史数据中的稳定性,并计算出大致的概率分布,确定上下两端极值区域。当价差进入极值区域时,就认为该现象不可长期持续,那么就可以进场套利。那么如何判断是否有套利机会呢?

  • 1、 找两个相关性比较高,并且价格走势趋同的品种,然后计算出它们的相关系数。
  • 2、 研究两个品种历史数据的价差走势。
  • 3、 在历史数据中找到一个相对稳定的价格区间,可以参考布林带指标。
  • 4、 把历史数据分为样本内数据和样本外数据,先用样本内数据回测,观察回测绩效报告,如果回测的风报比可以,再用样本外数据进行回测观察。

统计套利的风险

统计套利是利用统计学原理,对历史数据分析研究来开发套利策略,但是市场唯一不变的就是其一直在变,历史数据不代表未来,未来会重复过去,但不是简单的重复,仅仅利用历史数据开发的套利策略,可能会在实盘中失效。

统计套利只适合有稳定价格关系的品种,如果两个品种没有稳定的价格关系就使用统计套利策略,其风险也是很大的。也就是说价差关系是否稳决定着统计套利是否成立。在真实的价差中,可能只会在一段时间内相对稳定,这就需要套利者进一步判断了。



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