Корреляция криптовалютных пар

Не секрет, что между ценовыми колебаниями многих криптовалютных пар есть непосредственная связь, которая заметна невооруженным взглядом. В определенные моменты времени стоимость одного актива может менять свое значение пропорционально изменению другого, нередко можно наблюдать и обратный процесс. Чтобы выявить эти зависимости необходимо ввести такой термин, как корреляция.

В общем случае, корреляция это статистическая взаимосвязь двух и более случайных величин. В случае с криптовалютами в качестве этих величин выступают временные ряды средней стоимости актива. Ниже синяя стрелка показывает участок “обратной” корреляции, при которой стоимость активов двигается в “противоположных направлениях”, красная стрелка указывает на участок сильной “положительной” корреляции.

Пример прямой и обратной корреляции

Корреляцию в зависимости от взаимного движения стоимости валют можно классифицировать как прямую, либо обратную. При прямой корреляции стоимость одного актива двигается в том же направлении, что и стоимость коррелирующей валюты. При обратной корреляции, как можно понять из названия, происходит обратный процесс. Т. е. при росте стоимости одного актива, цена другого падает.

Количественное значение взаимосвязи криптовалют принято выражать при помощи коэффициента корреляции Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона может изменять свои значения в диапазоне от -1 до 1 в зависимости от степени и типа взаимосвязи валютных пар.

Построим график разницы значений цен двух коррелирующих валют:

Разница значений цен для двух случайных криптовалют

Понятно, что если одна валюта будет расти быстрее другой, такого графика не получится. Если мы хотим заработать на разнице курсов, важно, чтобы модуль разности отношения цен находился в пределах определенных, фиксированных границ. Данное свойство называют коинтеграцией. Если две коррелирующих валютных пары удовлетворяют данным требованиям, значит соотношение цен этих активов периодически возвращается к некоторому среднему значению. Способ извлечения прибыли, основанный на использовании флуктуаций колебаний курсов коррелирующих валютных пар называется парным трейдингом.

Для того, чтобы определить среднюю цену одной сделки при парной торговле необходимо вычислить среднее значение спреда на каком-либо квазистационарном участке графика курса. Оптимальным решением в данном случае является получение информации о сделках по валютным парам непосредственно с бирж и анализ данных в автоматическом режиме.

Но, не смотря на то, что стратегия парного трейдинга на первый взгляд кажется достаточно простой, здесь существуют свои подводные камни. Например, невзирая на повышенную волатильность, характерную для рынка криптовалют и соответственно, высокую амплитуду колебаний курсов, профит запросто может съесть комиссия бирж. Поэтому, кроме правильного расчёта значений скользящей средней и подбора весовых коэффициентов нужно учитывать и этот фактор. К тому же, рынок динамичен и под влиянием внешних факторов условие корреляции может нарушиться. В идеале, для минимизации рисков нужно отслеживать еще и информационный фон. Молодая, динамично развивающаяся криптовалюта легко может потерять веру инвесторов вместе с долей капитализации за весьма короткий промежуток времени, если произойдёт какой-нибудь форс-мажор. Для криптомира это не такое уж и редкое явление.

При разработке криптовалютной аналитической платформы на базе машинного обучения Cryptics учитывает большинство факторов, которые влияют на процесс. Благодаря этому система может сама выбирать валютные пары для торговли и проводить сделки с минимальными потерями. Пользователь сможет тонко настраивать систему алгоритмического трейдинга, самостоятельно изменяя баланс соотношения потенциальной прибыли и возможных рисков.

Нахождение корреляций между криптовалютами также играет очень важную роль при формировании и балансировке портфеля активов. Портфель активов, это совокупность криптовалют, который управляется как единое целое. При начальном составлении портфеля, для каждого актива формируется свой коэффициент, который может быть разным в зависимости от итоговой цели.

Владельцу портфеля выгодно собирать активы, обладающие нулевой, либо отрицательной корреляцией. Это главное правило оптимизации рисков по обеспечению безубыточности. При просадке одного актива в портфеле, происходит рост другого, что компенсирует убытки. Обычно, низкой, либо отрицательной корреляцией обладают фундаментально разные активы, предназначенные для решения разных, либо противоположных типов задач. Но опять же, существуют исключения и для того, чтобы провести качественный анализ взаимосвязи криптовалют нужно учитывать достаточно много факторов. Периодически необходимо проводить ребалансировку портфеля, дабы адаптировать его к изменяющимся условиям рынка.

Каждый день на десятках бирж торгуется более сотни валютных пар в режиме 24/7. Анализировать рынок вручную на предмет поиска корреляций между валютными парами весьма неблагодарная задача. Да, у многих бирж есть API, но автоматизированных инструментов, собирающих все данные воедино не так много. Одна из задач проекта Cryptics, предоставить пользователю такой инструмент. Благодаря интеллектуальной системе анализа данных, получение необходимой информации о валютных парах происходит в один клик. Остается лишь правильно распорядиться полученными данными, либо запустить процесс формирования портфеля. Cryptics сделает все за клиента, автоматически проведя нужные сделки и перераспределив активы.

Источник http://cryptics.tech/