Market correlation

对于市场相关性指标的改进

23 January 2018

下文介绍了Darwinex对市场相关性指标的改进。 在这之前,我需要重新向您解释相关性的概念。 相关性衡量两个变量因素的相关密切程度。 在计算市场相关性时,Darwinex选取的变量为单个darwin的回报率曲线和交易标的资产的回报率曲线。 假设您的Darwin去年的回报率高达100%,投资者争相投资您的Darwin,但是去年您全部的策略只有买入欧元美元货币对这一个单一策略。 在这个极端情况下您的市场相关性系数将为0,因此您的D分值较其他11个指标将会受到极大的影响。您将不会有机会分配到我们的资金和参加达尔文的月度比赛。 当然,经过深思熟虑以后我们认为这个并不是计算市场相关性指数的最佳方式。 但是尽管如此,我们依然希望采用这个指数方式。原因如下: 它会增加诊断工具的价值 它可以惩罚那些在本应采用随机策略进行投资而仅采用单一策略的交易策略 您可能会问为什么我们的计算不是百分百准确的呢? 因为在原先的市场相关性计算中,我们没有考虑到带有投资杠杆的Darwin,而现在我们将这个因素纳入对市场相关性的计算中。 回到之前的Darwin和买入欧元美元货币对的例子来说。 为了保证Darwin的月度风险值在10%左右,风控师为您交易设置的杠杆会随对市场的分析判断和策略的改变而改变。 Darwin在每笔交易中可使用5:1或者2:1或者8:1的杠杆。因此,您的Darwin收益曲线与欧元美元货币对的收益曲线会相差很大。 您也可以一直采用买入欧元美元货币对的策略,但是您在其走低时采用较小的杠杆而在其上扬时使用更大的杠杆。因此,您的收益会因使用杠杆而被放大。 这样的策略从侧面而言证明您其实是一个交易天才。 因此,我们决定在计算市场关联指数的时候将考虑杠杆的因素,并采用实际交易日志而非头寸来计算。 请注意我们的计算变化会提高中长期各个策略市场相关性的准确性,但是并不会影响诸如剥头皮和短线日交易。 祝您交易成功!

Quantitative Modeling for Algorithmic Traders – Primer

3 May 2017

Quantitative Modeling techniques enable traders to mathematically identify, what makes data “tick” – no pun intended 🙂 . They rely heavily on the following core attributes of any sample data under study: Expectation – The mean or average value of the sample Variance – The observed spread of the sample Standard Deviation – The observed […]

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