[Стратегия] Поток валютных ордеров как фактор прогноза

[!!NIKA!!]

Поток ордеров – это отчет брокера о торговых операциях, совершенных трейдерами, и он давно известен как прогнозирующий будущие изменения цен (см. Лайонз, 2001 год, Чан, 2017 год). Однако проблема заключается в том, что часто бывает достаточно сложно или дорого получить такие данные, будь то исторические или получаемые в режиме реального времени. Это особенно справедливо для внебиржевого рынка Forex. Признавая потенциал прибыли таких данных, большинство операторов валютного рынка охраняют их как свои наиболее ценные активы и никогда не раскрывают информацию о них своим клиентам. Но недавно валютный брокер FXCM любезно предоставил мне свои собственные данные, и я применил их для тестирования простой торговой стратегии, используя поток ордеров на валютной паре EURUSD.

Прежде всего, давайте рассмотрим некоторые общие характеристики данных. Они включают все сделки, проводимые на FXCM в течение 2017 года, с временными метками в миллисекундах и с их торговыми ценами и торговыми размерами. Позиция имеет положительный знак, если она открылась в результате рыночного ордера на покупку, и отрицательный, если она открылась в результате рыночного ордера на продажу. Если мы возьмем абсолютное значение этих размеров торговли и просуммируем их по часовым интервалам, мы получим обычные почасовые объемы, сгруппированные в наборе данных за 1 год:

Неудивительно, что наибольший объем происходит в промежутке между 16:00 и 17:00 по лондонскому времени, поскольку в 16:00 определяется эталонная ставка. Второй пик происходит в промежутке между 09:00 и 10:00, что, естественно, является началом рабочего дня на Лондонской бирже.

Затем я вычисляю ежедневный общий поток ордеров по паре EURUSD (с окончанием дня в полночь по Нью-Йоркскому времени), и устанавливаю гистограмму потока ежедневных ордеров за последние 20 дней. Далее я определяю средний доход каждого последующего дня каждого квинтиля ежедневного потока ордеров (т.е. я загружаю прибыль каждого последующего дня, на основании которого квинтиль вступил в поток ордеров предыдущего дня, а затем беру среднее количество прибыли в каждой загрузке). Результат оказывается удовлетворительным:

Мы видим, что средняя прибыль за последующий день почти монотонно увеличивается с потоком ордеров предыдущего дня. Спред между верхним и нижним квинтилями составляет около 12 пунктов, что в годовом выражении составляет около 30%. Это не означает, что мы будем генерировать доходность в 30% в год, так как мы не сможем провести арбитраж между сегодняшней прибылью (если поток ордеров находится в верхнем или нижнем квинтиле) с прибылью предыдущего дня, когда его поток ордеров находился в противоположном экстремальном квинтиле. Тем не менее, это обнадеживает. Кроме того, это показывает, что даже при том, что поток ордеров должен вычисляться, основываясь на тиках (я не сторонник метода классификации общего объема), его можно использовать в низкочастотных торговых стратегиях.

(Может возникнуть соблазн для такой же регрессии будущих доходов от прошлых потоков, но результат статистически незначителен. Очевидно, что прогностическими являются только верхний и нижний квинтили потока ордеров. Эта ситуация на самом деле является довольно распространенной в сфере финансов, поэтому в торговых стратегиях чаще используется линейная регрессия).

Наконец, еще одна проверка работоспособности перед бэктестированием. Я хочу узнать, заполняются ли позиции на покупку (позиции, которые являются результатом рыночных ордеров на покупку) выше цены bid, и заполняются ли позиции на продажу ниже цены ask. Вот сюжет одного из дней (показано Нью-Йоркское время):

Мы видим, что в целом взаимосвязь между ценами позиций и котировками удовлетворительная. Мы не можем рассчитывать на то, что эта взаимосвязь будет 100% из-за тех редких случаев проскальзываний, когда котировка смещается на субмиллисекунду после открытия позиции и это изменение сообщается синхронно с позицией, или когда имеется задержка в отчете о торговле или изменении котировок.

Итак, теперь мы готовы построить простую торговую стратегию, которая использует поток ордеров в качестве прогностического фактора. Мы можем просто открывать длинную позицию по паре EURUSD в конце дня, когда дневной поток ордеров находится в верхнем квинтиле его значений в рамках последних 20 дней, удерживать ее в течение одного дня; открывать короткую позицию по этой же паре, когда он находится в нижнем квинтиле. Поскольку наш дневной поток измерялся в полночь по нью-йоркскому времени, мы также определяем это время как конец дня (аналогичные результаты получаются, если мы используем полночь по времени Лондона или Цюриха, что говорит о том, что мы можем чередовать наши позиции). В своем бэктесте я вычитал комиссию 0,20 пункта (у моего брокера), и я основывался на предположении, что все ордера на покупку исполнялись по цене ask, а ордера на продажу исполнялись по цене bid, и что все ордера были рыночными. Ниже показана моя кривая прироста капитала:

Совокупный годовой темп роста составляет 13,7%, коэффициент Шарпа – 1,6. Неплохо для однофакторной модели!

Эрни Чан
Переведено специально для TradeLikeaPro.ru

Изменено 5 апреля, 2018 пользователем pavlus777

[pavlus777]

Это вот этот китаец:
http://tlap.com/forum/v-pomoshch-treyderu/4/intervyu-s-krupnymi-treyderami-erni-chan/17718/
Если кто не догадался.

Оригинал статьи:
http://epchan.blogspot.ru/2018/02/fx-order-flow-as-predictor.html
Много сложных терминов, могли закрасться ошибки.