العقود الآجلة مستمرة عقود backtesting الغرض

العقود الآجلة مستمرة عقود Backtesting الغرض مايكل مور القاعات على 29 يناير 2014 في المقال السابق على QuantStart نحن التحقيق كيفية تحميل البيانات الآجلة خالية من Quandl. في هذه المادة ونحن ذاهبون لمناقشة خصائص العقود الآجلة التي تشكل تحديا البيانات من نقطة backtesting نظر. على وجه الخصوص، فإن مفهوم "العقد المستمر" و "العودة لفة". سوف نقوم الخطوط العريضة الصعوبات الرئيسية العقود الآجلة وتوفير تنفيذها في بيثون مع حيوانات الباندا التي يمكن أن تخفف جزءا من المشاكل. لمحة موجزة عن العقود المستقبلية العقود الآجلة هي شكل من أشكال عقد يبرم بين طرفين لشراء أو بيع كمية من أحد الأصول الأساسية في تاريخ محدد في المستقبل. ويعرف هذا التاريخ مثل التسليم أو انتهاء الصلاحية. عندما يتم التوصل إلى هذا التاريخ يجب على المشتري تسليم الفعلي الأساسي (أو ما يعادلها نقدا) إلى البائع عن السعر المتفق عليه في تاريخ تكوين العقد. في يتم تداولها ممارسة الآجلة في البورصات (على العكس من خلال مكافحة - تداول OTC) للكميات موحدة وصفات الأساسي. يتم وضع علامة على الأسعار في السوق كل يوم. العقود الآجلة هي السائلة بشكل لا يصدق، وتستخدم بكثرة لأغراض المضاربة. في حين غالبا ما استخدمت العقود الآجلة للتحوط أسعار السلع الزراعية أو الصناعية، العقود الآجلة يمكن تشكيلها على أي مادية أو غير مادية الكامنة وراء مثل مؤشرات الأسهم وأسعار الفائدة من القيم النقد الأجنبي. ويمكن الاطلاع على قائمة مفصلة من كافة رموز الرمز المستخدم للحصول على عقود الآجلة في البورصات المختلفة على موقع CSI البيانات: حقائق وأرقام العقود الآجلة. الفرق الرئيسي بين العقود الآجلة وملكية الأسهم هو حقيقة أن العقود الآجلة لديه نافذة محدودة من توافر بحكم تاريخ انتهاء الصلاحية. في أي لحظة واحدة سيكون هناك مجموعة متنوعة من العقود الآجلة على نفسه وراء كل بتواريخ متفاوتة من انتهاء. العقد مع أقرب تاريخ انتهاء يعرف العقد القريب. المشكلة التي نواجهها، حيث أن التجار الكمي هو أنه في أي وقت من الأوقات لدينا خيار تعدد العقود التي للتجارة. هكذا نحن نتعامل مع مجموعة متداخلة من سلسلة الوقت بدلا من دفق مستمر كما هو الحال بالنسبة للأسهم أو العملات الأجنبية. الهدف من هذه المقالة هو لتوضيح الطرق المختلفة لبناء تيار مستمر من عقود من هذه المجموعة من سلسلة متعددة وتسليط الضوء على المفاضلات المرتبطة مع بعضها التقنية. تشكيل العقود المستقبلية المستمر والصعوبة الرئيسية في محاولة لتوليد عقد مستمر من العقود ذات الصلة مع التسليم متفاوتة هي أن العقود لا في كثير من الأحيان يتداول عند نفس الأسعار. وهكذا تنشأ حالات حيث لا توفر لصق السلس من واحدة إلى أخرى. ومن المقرر أن التأجيل والميل إلى التراجع آثار هذا. هناك أساليب مختلفة لمعالجة هذه المشكلة التي نناقشها الآن. مقاربات مشتركة للأسف لا توجد طريقة واحدة "قياسي" للانضمام العقود الآجلة معا في القطاع المالي. في نهاية المطاف الطريقة المختارة سيعتمد بشكل كبير على استراتيجية توظيف العقود وطريقة التنفيذ. على الرغم من حقيقة أنه لا يوجد أسلوب واحد موجود هناك بعض الأساليب الشائعة: الخلف / الأمام ("بنما") تعديل هذا الأسلوب يخفف "الفجوة" عبر عدة عقود عن طريق تحويل كل عقد من هذا القبيل أن شحنات الفردية تنضم بطريقة سلسة إلى عقود المجاورة. وبالتالي فإن فتح / وثيقة عبر العقود السابقة على انتهاء مباريات حتى. المشكلة الرئيسية مع أسلوب بنما تتضمن إدخال تحيز الاتجاه الذي سوف يعرض الانجراف كبير في الأسعار. هذا يمكن أن يؤدي إلى البيانات السلبية لعقود التاريخية بما فيه الكفاية. وبالإضافة إلى ذلك هناك فقدان للفروق الأسعار النسبية بسبب التحول المطلق في القيم. وهذا يعني أن عائدات معقدة لحساب (أو مجرد غير صحيحة عادي). التعديل النسبي النهج التناسب تعديل مشابه لمنهجية تسوية على التعامل مع تقسيم الأسهم في أسواق الأسهم. بدلا من أخذ التحول المطلق في عقود متتالية، يتم استخدام نسبة من تسوية القديمة (وثيقة) السعر إلى الأحدث السعر مفتوحة لضبط نسبيا أسعار العقود التاريخية. هذا يسمح للتيار المستمر دون انقطاع لحساب عوائد مئوية. القضية الرئيسية مع التعديل النسبي هو أن أي استراتيجيات التداول التي تعتمد على مستوى الأسعار المطلق سوف يتعين أيضا تعديل مماثل من أجل تنفيذ إشارة صحيحة. هذه هي عملية للمشاكل وعرضة للخطأ. وبالتالي هذا النوع من التيار المستمر هو غالبا ما يكون مفيدا فقط لملخص التحليل الإحصائي، بدلا من البحث backtesting المباشر. سلسلة التمديد / الأبدي جوهر هذا النهج هو خلق العقد المستمر لعقود متتالية عن طريق أخذ النسبة المرجحة خطيا لكل عقد على مدى عدة أيام لضمان الانتقال أكثر سلاسة بين كل منها. على سبيل المثال النظر في خمسة أيام تجانس. سعر يوم 1، $ P_1 $، يساوي 80٪ من قيمة العقد الأقصى ($ F_1 $) و 20٪ من قيمة العقد القريب ($ N_1 $). وبالمثل، في يوم 2 السعر $ P_2 = 0.6 \ الأوقات F_2 + 0.4 \ الأوقات N_2 $. يوم 5 لدينا $ P_5 = 0.0 \ الأوقات F_5 + 1.0 \ الأوقات N_5 = N_5 $ والعقد ثم يصبح مجرد استمرار للسعر القريب. وهكذا بعد خمسة أيام من عقد وانتقلت بسلاسة من الآن إلى قرب. المشكلة مع أسلوب التمديد هو أنه يتطلب التداول على كل خمسة أيام، والتي يمكن أن تزيد من تكاليف المعاملات. هناك أساليب أخرى أقل شيوعا لهذه المشكلة ولكننا لن تجنبها هنا. لفة تشكيل عودة في بيثون والباندا وما تبقى من المادة التركيز على تنفيذ أسلوب سلسلة دائم لأن هذا هو الأنسب لbacktesting. بل هو وسيلة مفيدة لإجراء البحوث خط أنابيب الاستراتيجية. نحن نذهب لغرزة معا خام غرب تكساس الوسيط النفط الخام "القريب"، والعقود الآجلة "بكثير" (رمز CL) من أجل توليد سلسلة السعر مستمرة. في وقت كتابة (يناير 2014)، والعقد القريب هو CLF2014 الثاني (يناير) والعقد تبعد CLG2014 (فبراير). من أجل تنفيذ تنزيل البيانات الآجلة لقد استفادت من البرنامج المساعد Quandl. تأكد من تعيين بيئة افتراضية بيثون الصحيحة على النظام الخاص بك وتثبيت حزمة Quandl عن طريق كتابة ما يلي في محطة: والآن بعد أن من intalled حزمة Quandl، نحن بحاجة إلى الاستفادة من NumPy والباندا من أجل تنفيذ البناء لفة العوائد. إذا لم تكن قد حصلت NumPy أو الباندا تثبيت، يرجى اتباع بلدي تعليمي هنا. إنشاء ملف جديد وإدخال البيانات استيراد التالية: ويتم العمل الرئيسي في وظيفة futures_rollover_weights. فإنه يتطلب تاريخ البداية (تاريخ الأول من العقد القريب)، القاموس التمور تسوية العقد (expiry_dates)، رموز العقود وعدد أيام لتجديد العقد خلال (المتخلف إلى خمس سنوات). التعليقات أدناه توضح كود: والآن وقد تم إنتاج مصفوفة الترجيح، فمن الممكن أن هذا ينطبق على سلسلة زمنية الفردية. وتتمثل المهمة الرئيسية التنزيلات في العقود القريبة والبعيدة، يخلق DataFrame واحد على حد سواء، يبني مصفوفة الانتقال الترجيح ثم تنتج في النهاية سلسلة متواصلة من كل من الأسعار، مرجحة بشكل مناسب: الإخراج هو على النحو التالي: ويمكن أن ينظر إلى أن السلسلة هي الآن مستمرة في العقدين. والخطوة التالية هي لتنفيذ ذلك لشحنات متعددة عبر مجموعة متنوعة من السنوات، وهذا يتوقف على الاحتياجات الخاصة بك backtesting. المراجع إذا كنت ترغب بمزيد من التفصيل في تشكيل سلسلة متواصلة من أسعار العقود الآجلة ثم الرجاء إلقاء نظرة على الروابط التالية: مايكل مور القاعات مايك هو مؤسس QuantStart وشاركت في صناعة التمويل الكمية على مدى السنوات الخمس الماضية، في المقام الأول كمطور ضليع في الرياضيات وفيما بعد الاستشارات تاجر ضليع في الرياضيات لصناديق التحوط.