Що таке торгівля парами?

Основна концепція торгівлі парами

Парна торгівля – це ринково-нейтральна інвестиційна стратегія, запроваджена в середині 1980-х років групою кількісного аналізу на чолі з Нунціо Тарталья, кількісним трейдером відомого інвестиційного банку Morgan Stanley на Уолл-стріт. Також відомий як статистичний арбітраж або ринково-нейтральна стратегія, це торговий підхід, який спрямований на отримання прибутку від різниці в цінах між двома корельованими активами. Він зазвичай використовується на фінансових ринках, зокрема на акціях, ф'ючерсах, форексі або криптовалюті. Ключова ідея парної торгівлі полягає у виборі двох висококорельованих активів і отриманні прибутку від тимчасових цінових розбіжностей, купуючи недооцінений актив і продаючи переоцінений. Трейдери зазвичай розглядають ці розбіжності як короткострокові явища, очікуючи, що ціни врешті-решт повернуться до своїх історичних нормальних відносин.

Класичний статистичний арбітражний метод за умови нейтральності на ринку

Суть парної торгової стратегії полягає в тому, щоб отримати вигоду з короткострокових цінових розбіжностей між двома корельованими активами, використовуючи хеджування для отримання додаткової прибутковості (тобто прибутковості Альфа). Ця стратегія ґрунтується на фундаментальному припущенні: різниця в ціні між парними активами з часом повернеться до середнього значення. Це означає, що феномен реверсії тісно пов'язаний з ірраціональною поведінкою трейдерів на ринку.

Коли багато трейдерів загалом вірять, що певні активи рухатимуться в певному напрямку, ціни часто показують момент росту. Цей ріст зазвичай не має фундаментальної підтримки і швидко повертається назад після досягнення певної високої точки. Аналогічно, активи з падаючими цінами також проявляють знижувальний момент. Коли домінує раціональна ринкова поведінка, ціни, як правило, повертаються до своїх початкових рівнів. За допомогою стратегії торгівлі парами, трейдери можуть заробляти на розбіжності в цінах цих двох типів активів.

У практичній діяльності процес торгівлі парами можна узагальнити таким чином: інвестори спочатку вибирають пару корельованих активів. Коли різниця в ціні між ними розширюється, трейдери купують актив з нижчою ціною, одночасно продавши актив з вищою ціною. Коли різниця в ціні звужується, трейдери закривають позицію на недооціненому активі, завершуючи угоду.

Як здійснити парну торгівлю?

Тестування коінтеграції та кореляції

У парній торгівлі пошук коінтегрованих пар активів є ключем до успіху. Ці пари активів характеризуються відносно стабільними ціновими відмінностями в довгостроковій перспективі, а не покладаються виключно на короткострокові кореляції. Наприклад, припустимо, що інвестор вибирає акції двох технологічних компаній - компанії А і компанії Б. Хоча короткострокові ринкові настрої та новинні події можуть спричинити коливання цін на ці дві акції, їхня різниця в ціні має тенденцію коливатися навколо середнього значення в довгостроковій перспективі.

На практиці першим кроком є очищення даних, а потім використання кореляційного аналізу для виявлення пар активів з висококорельованими ціновими тенденціями. Коефіцієнт кореляції Пірсона зазвичай використовується для вимірювання кореляції між цінами двох активів, вибираючи в якості кандидатів пари з високими коефіцієнтами кореляції. Далі ці активи повинні пройти коінтеграційне тестування, щоб забезпечити стабільний довгостроковий взаємозв'язок між їхніми цінами. Поширені методи коінтеграційного тесту включають двоетапний метод Енгла-Грейнджера та тест Йогансена, які можуть допомогти перевірити, чи має різниця в ціні характеристики середнього значення.

Крім того, проведення стаціонарних тестів різниці цін пар активів має вирішальне значення, як правило, з використанням розширеного тесту Дікі-Фуллера (ADF), щоб визначити, чи коливається різниця в ціні навколо середнього значення. Якщо ряд цінових різниць стаціонарний, ці пари активів підходять для торгівлі парами. Нарешті, тести середньої реверсії, такі як аналіз автокореляційної функції, необхідні для того, щоб перевірити, чи має тенденцію різниця в ціні повертатися до середнього значення. Інвестори можуть краще визначити пари активів з довгостроковим арбітражним потенціалом за допомогою цієї серії кроків.

При торгівлі парами знаходження коінтегрованих пар активів є вирішальним для успіху. Характеристика цих пар активів полягає в тому, що їх різниця в ціні має тенденцію бути стабільною в довгостроковому плані, а не виключно в залежності від короткострокових кореляцій. Наприклад, якщо інвестор вибирає акції двох технологічних компаній - Компанія A та Компанія B. Хоча ціна на ці дві акції може коливатися в короткостроковому плані через настрій на ринку та новинні події, їх різниця в ціні зазвичай коливається навколо середнього значення в довгостроковому плані.

Контроль ризику та зупинка збитків

Незважаючи на те, що стратегія торгівлі парами спрямована на фіксацію регресії цінової різниці, ринкові тенденції не завжди розвиваються так, як очікувалося. Коли різниця цін показує надмірне відхилення, необхідно своєчасно впровадити стоп-лосс, щоб запобігти подальшим збиткам. Коли різниця в ціні повертається до середнього значення, прибуток повинен бути рішуче зафіксований. У той же час, розмір позиції повинен управлятися розумно, виходячи з розміру капіталу рахунку і особистої толерантності до ризику, уникаючи ризиків, пов'язаних з надмірною концентрацією інвестицій. Стратегія повинна динамічно коригуватися відповідно до змін ринку та історичних результатів бектестування, щоб покращити її адаптивність та прибутковість.

Крім того, трейдерам слід уважно стежити за ринковими новинами та важливими подіями, використовувати коефіцієнти кореляції для оцінки кореляції пар активів, і поєднувати технічні індикатори для оцінки тенденцій ринку та оцінки ризиків, забезпечуючи повне усвідомлення потенційних ризиків.

Застосування парної торгівлі в криптовалютах

На ринку криптовалют парна торгівля є гнучким і стратегічним методом арбітражу, який може допомогти інвесторам знайти стабільні можливості для отримання прибутку на нестабільному ринку. Інвестори повинні вибрати пару висококорельованих криптоактивів, таких як Bitcoin (BTC) та Ethereum (ETH), гарантуючи, що вони мають схожі коливання ринку та технічні характеристики. Далі, розраховуючи прибутковість і різницю в ціні, орієнтуйтеся на сигнали, що генеруються, коли різниця цін перевищує певний поріг. Скориставшись такою можливістю, інвестори можуть гнучко застосовувати торгові стратегії: купівля активу за нижчою ціною та короткий продаж активу за вищою ціною для досягнення арбітражу.

Потенційні торгові пари в криптовалютах

На крипторинку різні пари активів можуть демонструвати коінтеграційні відносини, придатні для парної торгівлі. Основні пари монет, такі як Bitcoin (BTC) та Ethereum (ETH), є одними з найпопулярніших пар завдяки своїм ринковим показникам та тенденціям, що впливають один на одного. Bitcoin (BTC) і Bitcoin Cash (BCH) також часто демонструють відносини співпраці через їх схоже походження і технічну підготовку. У проєктах DeFi ціни на токени Uniswap (UNI) та SushiSwap (SUSHI), а також Aave (AAVE) та Compound (COMP) часто мають ціни на токени, які визначаються схожими ринковими силами, оскільки вони є основними конкурентами на децентралізованих торгових платформах та протоколах кредитування відповідно. Крім того, основні пари стейблкоїнів, такі як Tether (USDT) і USD Coin (USDC), зазвичай підтримують відносно стабільні ціни. Однак їх цінові відмінності можуть коливатися в невеликому діапазоні в екстремальних ринкових умовах.

Bitcoin (BTC) та Ethereum (ETH)

Як дві основні криптовалюти на крипторинку, BTC розглядається як «цифрове золото», тоді як ETH є нативним токеном мережі Ethereum. Завдяки своїй високій частці ринку, BTC і ETH служать ринковими «індикаторами» і зазвичай показують високу синхронність в більшості ринкових циклів. Зміни ринкових настроїв, особливо поглядів на всю криптовалютну індустрію, часто одночасно відображаються на цінах BTC і ETH. Хоча їхні технології та сценарії застосування відрізняються, коливання цін часто схожі, оскільки вони обидва є основними активами на ринку.

Важливим індикатором, на який часто посилаються трейдери, є співвідношення BTC/ETH. Коли Bitcoin виступає сильніше в порівнянні з Ethereum, це зазвичай відображає більш консервативний настрій на ринку, коли інвестори тендіційно вибирають Bitcoin, який має більшу ринкову капіталізацію та меншу волатильність, як безпечний актив. Навпаки, якщо Ethereum виступає сильніше, це вказує на більш агресивний настрій на ринку, коли інвестори більше зосереджені на потенціалі екосистеми Ethereum, особливо в децентралізованих додатках (dApps), децентралізованій фінансовій сфері (DeFi) та NFT.

Коли кореляція між BTC та ETH висока, це вказує на стабільні ринкові настрої та концентрований ризик. Коли кореляція зменшується, ринкові очікування щодо перспектив цих двох активів починають розходитися, потенційно надаючи трейдерам диференційовані інвестиційні можливості. Трейдери можуть управляти ризиковими операціями та операціями хеджування на основі змін у кореляції. Якщо кореляція низька, вони можуть використовувати парну торгівлю для арбітражу коливань різниці цін між ними. У випадках високої кореляції трейдери зменшують схильність до подвійного ризику для обох у своїх портфелях.

Крім того, коли співвідношення BTC/ETH відхиляється від свого історичного середнього значення або демонструє аномальні коливання, це зазвичай вказує на дисбаланс у ціновому співвідношенні між ними. У цей час трейдери можуть використовувати стратегії середньої реверсії, проводячи зворотні угоди, коли коефіцієнт занадто високий або занадто низький, і чекаючи, коли він повернеться до нормальних рівнів, тим самим отримуючи стабільну прибутковість.

Крім BTC та ETH, інші токени публічних ланцюжків також показують різні ступені кореляції.

Bitcoin (BTC) та Bitcoin Cash (BCH)

Bitcoin Cash – це хардфорк Bitcoin, спрямований на підвищення швидкості транзакцій та зниження комісій. Завдяки їхній спільній технічній основі, оскільки BCH є «покращеною версією» біткойна, його ціна часто відповідає тенденціям біткойна. Коли мережа Bitcoin стає перевантаженою або комісії за транзакції зростають, BCH зазвичай привертає увагу як альтернатива. Технічна схожість між BTC і BCH дозволяє інвесторам здійснювати арбітраж, використовуючи свої цінові коливання, особливо коли на ринку посилюються дискусії про масштабування та комісії за транзакції. Минулого місяця кореляція між BTC і BCH досягла 0,84, що певною мірою пов'язано з високим домінуванням BTC на ринку.

Uniswap (UNI) та SushiSwap (SUSHI)

Ці дві основні децентралізовані біржі у секторі DeFi мають високі схожості в попиті на ринку, користувацькій базі та функціональності. Загальні ринкові погляди на сектор DeFi зазвичай впливають на ціни обох токенів одночасно, особливо під час видобутку ліквідності чи конкуренції платформ. Коли вводяться ліквідні стимули або нові функції, ціни на UNI та SUSHI можуть відображати різницю у коливаннях, що надає арбітражні можливості для інвесторів. UNI та SUSHI підтримували рівень кореляції на рівні 0,83 протягом останніх семи днів (станом на 22.10), тоді як коефіцієнт кореляції за останній рік становив 0,64.

Aave (AAVE) і Compound (COMP)

Aave та Compound — це дві основні платформи децентралізованого кредитування, а їхні токени AAVE та COMP забезпечують керування платформою та стимули. Здоров'я індустрії DeFi безпосередньо впливає на ціни цих двох токенів, і коли ринок оптимістично налаштований щодо децентралізованого кредитування, AAVE та COMP часто зростають разом. Коефіцієнт кореляції між AAVE та COMP досяг 0,93 за останні 30 днів, тоді як коефіцієнт кореляції за минулий рік становив 0,03, що можна не враховувати. Це служить типовим нагадуванням про те, що результати кореляційного тесту слід аналізувати на основі різних часових вікон для конкретних проблем.

Пари стейблкоїнов

Стейблкоїни прив'язані до долара США. Як стейблкоїни, їхня мета полягає в підтримці паритету 1:1 з доларом, тому коливання цін зазвичай мінімальні. Однак, за екстремальних ринкових умов, коли ліквідність обмежена або змінюються правила, можуть виникнути тимчасові різниці в цінах. У випадку виникнення екстремальних ринкових ситуацій, короткострокові різниці в цінах між USDT та USDC надають можливості для арбітражу з низьким ризиком.

Приклад парної торгівлі криптовалютами: BTC та ETH

Імпорт потрібних бібліотек
Імпортуйте yFinance як YF
import pandas as pd
імпорт numpy як np
Імпорт statsmodels.api як SM
from statsmodels.tsa.stattools import coint, adfuller

1. Отримати історичні дані для BTC та ETH
def get_crypto_data(tickers, start, end):
data = yf.download(tickers, start=start, end=end)[‘Adj Close’]
Зворотні дані

Завантажте дані BTC та ETH
start_date = ‘2020-01-01’
end_date = ‘2024-01-01’
tickers = [‘BTC-USD’, ‘ETH-USD’]
data = get_crypto_data(тікери, start_date, end_date)

Тест на коінтеграцію
Тест коінтеграції Енгла-Грейнджера

def engle_granger_coint_test(y, x):

# Регресуйте y на xx = sm.add_constant(x)model = sm.OLS(y, x).fit()residuals = model.resid# Виконати тест на одиничний корінь ADF на залишкові регресіїresult = adfuller(residuals)p_value = result[1]return p_value

Виконайте тест на коінтеграцію
p_value = engle_granger_coint_test(data['BTC-USD'], data['ETH-USD'])
print(f”Значення p для тесту на співінтеграцію: {p_value:.4f}”)

Тлумачте результати тесту
якщо p_value < 0.05:
print("BTC та ETH є коінтегрованими")

else:
print(«BTC та ETH не є спінтегованими»)

Варто зазначити, що кореляція між різними криптовалютами значно варіюється в різні періоди. Наприклад, при порівнянні BTC та ETH під час періодів високої кореляції, коли загальний ринок росте або падає, ціни на BTC та ETH часто коливаються синхронно, з коефіцієнтами кореляції, які зазвичай коливаються від 0,6 до 0,9. Це робить їх поширеною парою активів для парного трейдингу, оскільки їх рухи цін мають високий ступінь синхронізації, сприяючи арбітражу на основі різниць в цінах. Однак, під час періодів низької кореляції, таких як конкретні події або екстремальна волатильність ринку, коли одна криптовалюта може коливатися незалежно через технічні оновлення або значні новини, кореляція може тимчасово послабитися.

Ключові аспекти торгівлі криптовалютними парами

Парна торгівля, класична статистична арбітражна стратегія, має унікальні переваги та проблеми у застосуванні до криптовалюти. На відміну від традиційних ринків, вища волатильність криптовалюти може спричинити швидкі коливання цін, що потенційно вплине на ефективність стратегії. Обмежена ліквідність деяких криптоактивів може вплинути на вхід у угоду, час виходу та витрати. Труднощі зі збором та аналізом даних можуть призвести до ненадійних результатів тестів кореляції та коінтеграції. Крім того, регуляторна невизначеність і зміни політики можуть порушити поведінку ринку, впливаючи на торгові стратегії. Крипторинок також стикається з підвищеними технічними ризиками, такими як вразливість бірж і мережеві атаки, що може призвести до інвестиційних втрат. Отже, впровадження парної торгівлі на крипторинку вимагає більш обережних та адаптивних стратегічних підходів.