Garch 거래 전략

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2015 년 10 월 7 일 Michael Halls-Moore 작성
이 기사에서는 이전 시계열 분석 게시물에서 얻은 모든 지식을 S & P500 미국 주식 시장 지수의 거래 전략에 적용하는 방법을 보여 드리고자합니다.
우리는 ARIMA와 GARCH 모델을 결합함으로써 장기적으로 "Buy-and-Hold"접근 방식보다 훨씬 뛰어나다는 것을 알게 될 것입니다.
전략 개요.
전략의 아이디어는 상대적으로 간단하지만 실험을 원한다면 수정하려는 내용을 이해하기 위해 시계열 분석에 대한 이전 게시물을 읽는 것이 좋습니다.
전략은 "롤링"기반으로 수행됩니다.
매일, $ n $, 주식 시장 지수의 분화 된 로그 수익의 이전 $ k $ 일은 최적의 ARIMA 및 GARCH 모델을 피팅하기위한 창으로 사용됩니다. 결합 된 모델은 다음날 반환에 대한 예측을하는 데 사용됩니다. 예측이 음수이면 주식은 이전 종가에서 매도가되고 긍정적 인 경우 주식은 매수가됩니다. 예측이 전날과 같은 방향이면 아무 것도 변경되지 않습니다.
이 전략에서는 S & amp; P500에 대해 Yahoo Finance의 최대 사용 가능 데이터를 사용했습니다. 나는 $ k = 500 $를 가져갔습니다. 그러나 이것은 성능을 향상 시키거나 약화를 줄이기 위해 최적화 될 수있는 매개 변수입니다.
백 테스트는 R을 사용하여 직관적으로 벡터화 된 방식으로 수행됩니다. 아직까지 Python 이벤트 기반 백 테스터에서는 구현되지 않았습니다. 따라서 실제 거래 시스템에서 성취 된 성과는 커미션과 미끄러짐으로 인해 여기에서 달성 할 수있는 것보다 약간 적을 것입니다.
전략 구현.
이 전략을 구현하기 위해 우리는 이전에 시계열 분석 기사 시리즈에서 작성한 코드 중 일부와 QuantStrat Trader에서 Ilya Kipnis가 제안한 rugarch를 포함한 몇 가지 새로운 라이브러리를 사용할 것입니다.
단계별로 구문을 살펴본 다음 마지막에 전체 구현을 제시하고 ARIMA + GARCH 표시기에 대한 내 데이터 세트에 대한 링크를 제공합니다. 신호를 생성하기 위해 내 데스크톱 PC에서 며칠이 걸렸기 때문에 후자를 포함 시켰습니다!
코드 자체가 복잡하지 않기 때문에 결과를 전체적으로 복제 할 수 있어야합니다. 전체를 수행하면 시뮬레이션하는 데 시간이 오래 걸립니다.
첫 번째 작업은 R에 필요한 라이브러리를 설치하고 가져 오는 것입니다.
이미 라이브러리가 설치되어 있다면 간단히 가져올 수 있습니다.
이를 통해 S & amp; P500에 전략을 적용 할 예정입니다. 우리는 quantmod를 사용하여 색인을 위해 1950 년으로 거슬러 올라가는 자료를 얻을 수 있습니다. Yahoo Finance는 "^ GPSC"기호를 사용합니다.
그런 다음 S & P500의 "종가"에 대한 차등 대수 수익을 작성하고 초기 NA 값을 제거 할 수 있습니다.
우리는 벡터를 생성해야하며, 특정 날짜에 예측 값을 저장할 예측을해야합니다. 우리는 길이 foreLength를 우리가 마이너스 $ k $를 가지는 거래 데이터의 길이, 창 길이와 동일하게 설정합니다 :
이 단계에서 우리는 매매 데이터에서 매일 반복하고 적절한 ARIMA 및 GARCH 모델을 길이 $ k $의 롤링 윈도우에 맞출 필요가 있습니다. 24 개의 개별 ARIMA 피팅을 시도하고 GARCH 모델에 적합하다고 가정 할 때, 매일 표시기를 생성하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
우리는 인덱스 d를 루핑 변수로 사용하고 $ k $에서 거래 데이터 길이까지 반복합니다.
그런 다음 S & amp; P500 리턴을 가져 와서 $ 1 + d $와 $ k + d $ 사이의 값을 선택하여 롤링 윈도우를 만듭니다 (이 전략의 경우 $ k = 500 $).
$ p, q = 0 $를 제외하고 ARIMA 기사에서와 동일한 절차를 사용하여 $ p \ in \ $ 및 $ q \ in \ $가있는 모든 ARMA 모델을 검색합니다.
우리는 R tryCatch 예외 처리 블록에서 arimaFit 호출을 감싸서 $ p $와 $ q $의 특정 값에 적합하지 않으면 무시하고 $ p $의 다음 조합으로 이동합니다 및 $ q $.
우리는 $ d = 0 $의 "통합 된"값을 설정합니다 (이것은 우리의 인덱싱 매개 변수와 다른 $ d $입니다!). 따라서 ARIMA보다는 ARMA 모델에 적합합니다.
루핑 절차는 Akaike Information Criterion의 관점에서 우리가 GARCH 모델에 피드를 사용하는 데 사용할 수있는 "최적의"ARMA 모델을 제공합니다.
다음 코드 블록에서는 GARCH (1,1) 모델과 함께 rugarch 라이브러리를 사용할 것이다. 이 구문을 사용하려면 분산 및 평균에 대한 모델을 취하는 ugarchspec 사양 개체를 설정해야합니다. 분산은 GARCH (1,1) 모델을받는 반면, 평균은 ARMA (p, q) 모델을 취하는데, 여기서 $ p $와 $ q $는 위에서 선택됩니다. 또한 오류에 대한 세분화 된 분포를 선택합니다.
일단 우리가 명세를 선택하면, ugarchfit 명령을 사용하여 ARMA + GARCH의 실제 피팅을 수행합니다. 이 명령은 명세 오브젝트, S & amp; P500의 $ k $ 리턴 및 수치 최적화 솔버를 사용합니다. 우리는 수렴 가능성을 높이기 위해 다른 솔버를 시도하는 하이브리드를 선택했습니다.
GARCH 모델이 수렴하지 않으면 우리는 단순히 "긴"예측을 산출 할 날을 설정합니다. 이는 분명히 추측입니다. 그러나 모델이 수렴하면 날짜와 내일 예측 방향 (+1 또는 -1)을 루프가 닫힌 지점의 문자열로 출력합니다.
CSV 파일에 대한 출력을 준비하기 위해 다음 날의 예측 방향과 쉼표로 구분 된 데이터가 포함 된 문자열을 만들었습니다.
끝에서 두 번째 단계는 CSV 파일을 디스크에 출력하는 것입니다. 이를 통해 우리는 지표를 가져 와서 원할 경우 추가 분석을 위해 대체 백 테스팅 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다.
그러나 현재 CSV 파일에는 약간의 문제가 있습니다. 이 파일에는 날짜 목록과 내일 방향에 대한 예측이 포함되어 있습니다. 아래의 백 테스트 코드에이 값을로드하면 예상 값이 예측 시점에 알려지지 않은 데이터를 나타낼 것이므로 실제로 미리보기 바이어스가 도입됩니다.
이것을 설명하기 위해 우리는 하루 앞당겨 예상 가치를 단순히 움직일 필요가 있습니다. 나는 이것을 파이썬을 사용하여보다 직관적이라고 발견했다. 판다 (pandas)와 같은 특수 라이브러리를 설치했다고 가정하고 싶지 않으므로 순수 파이썬으로 유지했습니다.
다음은이 절차를 수행하는 짧은 스크립트입니다. forecasts. csv 파일과 동일한 디렉토리에서 실행해야합니다.
이제는 forecasts_new. csv에 수정 된 표시기 파일이 저장되었습니다. 계산에 많은 시간이 걸리기 때문에 다운로드 할 수 있도록 여기에 전체 파일을 제공했습니다.
전략 결과.
표시기 CSV 파일을 생성 했으므로 실적을 '구매 및 보류'와 비교해야합니다.
먼저 CSV 파일의 표시기를 읽어서 spArimaGarch로 저장합니다.
그런 다음 ARIMA + GARCH 예측 날짜와 S & amp; P500의 원래 수익률 세트의 교차점을 만듭니다. 그런 다음 ARIMA + GARCH 전략의 수익률을 예측 기호 (+ 또는 -)에 수익률을 곱하여 계산할 수 있습니다.
ARIMA + GARCH 전략의 수익률을 얻으면 ARIMA + GARCH 모델과 "Buy & amp; Hold"둘 다에 대한 형평 곡선을 만들 수 있습니다. 마지막으로 단일 데이터 구조로 결합합니다.
마지막으로 xyplot 명령을 사용하여 같은 플롯에서 두 개의 형평 곡선을 그릴 수 있습니다.
2015 년 10 월 6 일까지의 형량 곡선은 다음과 같습니다 :
1952 년부터 S & amp; P500에 대한 ARIMA + GARCH 전략의 지분 곡선과 "Buy & amp; Hold".
ARIMA + GARCH 전략은 65 년 동안 "Buy & amp; Hold"보다 월등히 뛰어났습니다. 그러나 1970 년대와 1980 년 사이에 대부분의 수익이 발생했음을 알 수 있습니다. 곡선의 변동성이 80 년대 초반까지는 극히 적어 변동성이 크게 증가하고 평균 수익률이 덜 인상적 이었음을 알 수 있습니다.
분명히 주식 곡선은 전체 기간 동안 큰 성과를 약속합니다. 그러나, 이 전략은 정말로 교환 가능 했습니까?
우선, ARMA 모델이 1951 년에만 발표되었다는 사실을 고려해 봅시다. 1970 년대까지 Box & amp; 젠킨스는 그들의 책에서 그것을 논의했다.
둘째, ARCH 모델은 Engle에 의해 80 년대 초반까지 공개적으로 발견되지 않았고 GARCH 자체는 1986 년 Bollerslev에 의해 출판되었습니다.
셋째, 이 "역행 (backtest)"은 물리적으로 거래 가능한 수단이 아니라 주식 시장 지수에서 실제로 수행되었습니다. 이와 같은 지수에 액세스하려면 S & P500 선물이나 SPDR 등의 ETF (Exchange Traded Fund)를 거래해야합니다.
그러므로 그러한 모델을 발명하기 전에 역사적인 시리즈에 적용하는 것이 정말로 적절한가? 또 다른 대안은 최신 데이터에 모델을 적용하는 것입니다. 실제로 2005 년 1 월 1 일부터 오늘에 이르기까지 지난 10 년 동안의 실적을 고려할 수 있습니다.
2005 년부터 오늘까지 S & amp; P500에 대한 ARIMA + GARCH 전략의 지분 곡선과 "Buy & amp; Hold".
보시다시피 주식형 곡선은 Buy & amp; 거의 3 년 동안 전략을 지키지 만, 2008/2009의 주식 시장 추락 중에 그것은 상당히 잘합니다. 이 기간에 중요한 일련의 상관 관계가있을 가능성이 높고 ARIMA 및 GARCH 모델에 잘 포착되기 때문에 이는 의미가 있습니다. 일단 시장이 2009 년 이후에 회복되고 좀 더 확률적인 경향으로 보이면 모델 성능은 다시 한번 고통을 겪기 시작합니다.
이 전략은 다른 주식 시장 지수, 주식 또는 기타 자산 클래스에 쉽게 적용될 수 있습니다. 다른 악기를 연구 해 보시길 강력히 권장합니다. 여기에 제시된 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
다음 단계.
이제 ARIMA 및 GARCH 계열의 모델에 대해 논의 했으므로 장기 기억 프로세스, 상태 공간 모델 및 공적분 시계열을 고려하여 시계열 분석 토론을 계속하고 싶습니다.
이러한 일련의 시계열 영역은 여기서 제시 한 것 이외의 예측을 개선 할 수있는 모델을 소개하여 거래 수익성을 크게 높이거나 위험을 감소시킵니다.
표시기 생성, 백 테스트 및 플로팅의 전체 목록은 다음과 같습니다.
다시 가져 오기 전에 forecasts. csv에 적용 할 Python 코드는 다음과 같습니다.
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체계적인 투자자.
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Garch 변동성 예측을 이용한 거래.
Quantum Financier는 변동성 예측을 사용하여 흥미로운 기사 Regime Switching System을 작성했습니다. 이 기사는 시장 변동성에 근거한 평균 회귀와 추세 추적 전략을 전환하는 우아한 알고리즘을 제시합니다. 역사적 변동성을 사용하는 모델과 Garch (1,1) 변동성 예측을 사용하는 모델의 두 가지 모델을 검토합니다. 평균 회귀 전략은 RSI (2)로 모델화됩니다 : RSI (2) 일 때 Long, 그렇지 않은 경우 Short. 경향 추종 전략은 SMA 50/200 크로스 오버로 모델링됩니다 : SMA (50) & gt; SMA (200) 및 단락.
Systematic Investor Toolbox의 백 테스팅 라이브러리를 사용하여 이러한 아이디어를 구현하는 방법을 보여 드리겠습니다.
다음 코드는 Yahoo Fiance의 과거 가격을로드하고 Systematic Investor Toolbox의 백 테스팅 라이브러리를 사용하여 Buy and Hold, Mean-Reversion 및 Trend-Following 전략의 실적을 비교합니다.
다음으로, 역사적 시장 변동성을 바탕으로 평균 회귀와 추세를 전환하는 전략을 만들어 보겠습니다.
다음으로 GARCH (1,1) 변동성 예측을 작성해 보겠습니다. 나는 GARCH가 무엇인지 알아 내거나 그들의 지식을 새롭게하고 싶은 사람을 위해 다음의 기사를 읽는 것이 좋습니다.
GARCH 모델에 맞는 몇 가지 R 패키지가 있습니다. 나는 tseries 패키지의 garch 함수와 fGarch 패키지의 garchFit 함수를 고려할 것이다. tseries 패키지의 garch 기능은 빠르지 만 언제나 해결책을 찾지는 못합니다. fGarch 패키지의 garchFit 함수는 느리지 만보다 일관되게 수렴합니다. garch 함수와 garchFit 함수 사이의 속도 차이를 설명하기 위해 간단한 벤치 마크를 만들었습니다.
garchFit 함수는 garch 함수보다 평균 6 배 느립니다. 따라서 휘발성을 예측하기 위해 garch 함수를 사용할 때마다 garch 함수를 사용하고 그렇지 않으면 garchFit 함수를 사용하려고합니다.
이제 GARCH (1,1) 변동성 예측을 기반으로 평균 회귀와 추세를 전환하는 전략을 만들어 보겠습니다.
GARCH (1,1) 변동성 예측을 사용하는 전환 전략은 과거의 변동성을 사용하는 전환 전략보다 약간 나은 것으로 나타났습니다.
예측을 모델 및 거래 전략에 통합하기 위해 취할 수있는 다양한 접근 방법이 있습니다. R에는 시계열을 모델링하고 예측할 수있는 매우 풍부한 패키지 세트가 있습니다. 다음은 흥미로운 예제입니다.
이 예제의 전체 소스 코드를 보려면 bt. test. r의 github에있는 bt. volatility. garch () 함수를 살펴보십시오.
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소식 탐색.
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그냥 약간의 설명 : 다른 사람들의 예측을 교정하기 위해 garch를 사용했습니다. & # 8212; 나는 예측을하지 않고있다.
Pat, 설명해 주셔서 감사합니다. 게시물을 업데이트했습니다.
게시물 주셔서 감사합니다.
전략은 첫눈에 잘 보인다. 더 자세히 볼 때 시간이 좋고 가장자리가 더 높을 때 인덱스 (또는 구매 및 보유)를 거의 따르는 것처럼 보입니다. 단지 & # 8221; 2008 년 위기 상황에서 비표준으로 간주 될 수있는 뚜렷한 상승으로
훌륭한 블로그를 가져 주셔서 감사합니다.
csv 파일 (날짜, O, H, L, C, V)을 사용하여 yahoo 대신 데이터를 읽을 수 있도록 코드를 어떻게 변경합니까?
getSymbols (tickers, src = & # 039; yahoo & # 039; from = & # 039; 1970-01-01 & # 039; env = data, auto. assign = T)
데이터 ([i]) = 조정 OHLC (데이터 [[i]], use. Adjusted = T)
도와 줘서 고마워.
내 블로그를 읽어 주셔서 감사합니다. getsymbols. csv 함수는 로컬 csv 파일에서 데이터를 읽는 quantmod 패키지에 있습니다.
다시 한번 매우 흥미로운 지위!
그러나 변동성 순위를 계산하는 데 사용되는 기간에 대한 질문이 있습니다.
이 예를 올바르게 이해하면 지난 21 일을보고 지난 252 일과 비교하여 순위를 매긴다.
내가 옳다면 나는 이것이 원하지 않는 부작용이 있다고 생각한다. 2003 ~ 2006 년 (변동성이 매우 낮을 때)이 시스템은 변동성이 큰 기간을 의도 한 시스템을 거래하는 시간의 절반 정도를 의미합니다. 또한 2007 년에서 2009 년 사이의 변동성이 큰 기간 동안 우리는 변동성이 적은 시스템을 거래하는 데 절반의 시간이 소요될 것이라는 것을 의미합니다.

Garch 거래 전략
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변동성을 어떻게 무역합니까?
나는 금융 주식 수익률의 변동성을 분석하고 있으며 주식 수익률의 내일 변동성을 예측할 수있는 좋은 모델이 있다고 가정 해 보겠습니다. 그래서 간결성을 위해 GARCH (1,1)를 사용한다고 가정 해 보겠습니다. 이 모델을 통해 나는 내일 변동성을 예측했고, 이제 나는 그것에 대해 거래하려고합니다. 변동성은 주가가 얼마나 돌아가고 따라서 주식 자체가 "변화"/ 변동 하는지를 알려줍니다. 나는 휘발성이 있고 나의 정확성의 확률에 대해 확신 할 수 있다면 어떻게해야합니까? 예 : 걸음 걸이에 투자 하는가? 그리고 그렇다면, 사용해야하는 최적의 옵션 / 옵션 조건을 어떻게 결정해야합니까?
편집 : 그래서 내 기본적인 질문은 : 나는 변동성 예측에 대한 가치가 있고, 나는 높은 변동성과 낮은 변동성을 거래하는 특정 옵션 조합이 있음을 알고 있지만 어떻게 이러한 전략을 내 예측 가치, 실제 가치에 연결할 수 있습니까? 내가 계산 했니?
당신이 주식의 변동성을 사용하는 것에 대해 이야기하고 있기 때문에 길거나 짧은 걸음 걸이 전략을 사용할 수 있습니다.
나는 거래 전략에 관한 이론만을 가지고 대답 할 것이다.
당신이 100 % 확실하다면 (우리는 이것이 가능하지 않다고 알고 있지만 이론적 인 이유로 가정을 이것으로 생각해 봅시다) 휘발성의 두 가지 방법을 취할 수 있습니다 :
높은 변동성 : 당신은 걸음마를 따라 오래있을 것입니다. 즉, 어떤 방향을 이용하기 위해 비슷한 가격의 통화 및 풋 옵션을 구입할 것입니다.
낮은 휘발성 : 당신은 걸음 걸이에서 짧을 수 있습니다. 즉, 정말 비슷한 가격의 풋 옵션을 판매하고 옵션의 프리미엄을 벌 수 있습니다.
이 논의에서 빠진 한 가지 점은 미래 실현 변동성에 대한 예측이 스 트래들이 현재 판매하고있는 내재 변동성보다 높으면 스 트래들 만 산다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 암묵적 변동성이 일정하지 않기 때문에 옵션으로 가격이 책정 된 묵시적 변동성의 예상 경로를 모른 채 일일 예측을 수행하는 것은 그리 좋지 않습니다.
귀하의 스 트래들을 사고 파는 경우 델타 중립이라는 것을 확실히하고 싶을 것입니다. 그것은 당신이 파업을 선택하거나 구매 시간을 보내는 방법입니다.
다른 악기가 더 잘 작동하는 것처럼 브로커가 인용 한 "분산 스왑"이 있으며, 이는 미래의 실현 된 분산에 대한 선형 파생물입니다. 또한 VIX 나 VIX 선물과 같은 다양한 변동성 지수에 나열된 ETP를 살펴 보는 것이 유용 할 수 있습니다. VIX 지수 가격 책정 및 모든 관련 지수에는 많은 미묘한 차이가 있습니다.
유동성 부족과 거래 비용을 잊지 마십시오. 더 복잡한 구조를 사용하여 변동성을 교환 할 수 있습니다. 그러나 그들은 모두 자신의 쟁점을 가지고 있습니다. 모든 비용에 중점을 두어야하며 예측과 입 / 퇴장 및 기타 가능한 위험 요소에 대한 경계를 계산해야합니다. ATM straddles에 집중하십시오.

Quintuitive.
시장에 대한 양적으로 직관적 인 견해.
거래를위한 ARMA 모델.
이 튜토리얼에서는 유명한 Autoregressive Moving Average Model (ARMA)에서 유명한 R & D 및 거래 경험을 공유하려고합니다. 그러나이 모델에 대해 많이 쓰여 있긴하지만 R을 사용하여 입문 시계열을 강력하게 추천합니다. 이 자료는 가벼운 이론적 배경과 R의 실제 구현 사이의 완벽한 조화입니다. 또 다른 좋은 읽을 거리는 온라인 전자 책 예측입니다. 통계 예측의 전문가 인 Rob Hyndman과 훌륭한 예측 R 패키지 작성자의 사례.
시작하기.
R에서는 대부분 통계 패키지 (위에서 언급 한 책에서 사용 된)의 arima 함수에 대한 확장 된 기능을 가진 멋진 래퍼 인 fArma 패키지를 사용하고 있습니다. 다음은 ARMA 모델을 S & P0 P 500 일일 수익에 맞추는 간단한 세션입니다.
자세한 내용은 문헌 및 패키지를 참조하십시오. 몇 가지 점을 강조하고 싶습니다.
우리는 가격 대신 일일 수익률을 모델링합니다. 여러 가지 이유가 있습니다. 금융 시리즈가 보통 정지 상태가되는 방식으로, 정상화 할 수있는 방법이 필요합니다. 우리는 백분율 대신 일일 수익을 계산하기 위해 diff 및 log 함수를 사용합니다. 이것은 통계의 표준 사례 일뿐만 아니라 이산 수익에 대한 좋은 근사치를 제공합니다.
여기에 제시 할 접근 방식은 워크 포워드 backtesting의 한 형태입니다. 날마다 시리즈를 걷는 동안, 우리는 최고의 모델을 찾기 위해 특정 길이의 역사를 사용할 것입니다. 그런 다음이 모델을 사용하여 다음 날의 수익을 예측합니다. 예측이 음수이면 짧은 위치를 취하고 그렇지 않으면 긴 위치를 차지합니다.
예를 들어 명확하게 알 수 있습니다. 2012 년 6 월 11 일이 끝나면 지난 500 일간의 수익을 계산합니다. 이러한 수익률을 사용하여 ARMA 모델의 공간을 검색하고 일부 메트릭 및 일부 요구 사항과 관련하여 가장 적합한 모델을 선택합니다. 마지막으로, 이 모델을 사용하여 내일의 수익에 대한 예측을 계산하고 수익의 부호를 사용하여 적절한 위치를 결정합니다.
좋은 모델 선택.
우리에게 유용하기 전에이 방법의 첫 번째 장애물은 모델 매개 변수를 선택하는 것입니다. ARMA의 경우 두 가지 매개 변수가 있습니다. 즉, (0,1), (1,0), (1,1), (2,1) 등 무한한 선택이 있습니다. 어떤 매개 변수를 사용해야하는지 어떻게 알 수 있습니까?
적합성 테스트의 양을 정하기위한 통계의 일반적인 접근법은 AIC (Akaike Information Criteria의 경우) 통계입니다. 피팅이 완료되면 다음을 통해 그래픽 통계 값에 액세스 할 수 있습니다.
물론 다른 통계도 있지만 일반적으로 결과는 매우 유사합니다.
요약하면, 우리가 필요로하는 것은 모델에 맞는 각 매개 변수 쌍에 대해 (예 : (0,0)에서 (5,5)까지 포함 된) 모든 매개 변수 조합을 통과하는 루프입니다. 최저 AIC 또는 다른 통계.
armaFit은 때때로 fit을 찾지 못하고 오류를 반환하므로 루프를 즉시 종료합니다. armaSearch는 tryCatch 함수를 사용하여 모든 오류 또는 경고를 catch하고 모든 것을 방해하지 않고 오류로 종료하는 대신 논리 값 (FALSE)을 반환하여이 문제를 처리합니다. 따라서 결과의 유형을 확인하는 것만으로 오류와 정상 함수를 구별 할 수 있습니다. 아마도 약간 지저분하지만 작동합니다.
예를 들어 예측과 루거 (look and rugarch)와 같은 일부 R 패키지는 비슷한 auto. arima 기능을 제공합니다. 따라서 이들 중 하나를 기반으로 인프라를 구축 할 수 있습니다.
예측.
매개 변수가 선택되면 닫기시 위치를 결정할 시간입니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 예측이 부정적 일 경우 (우리가 작업하는 시리즈가 일일 수익률임을 기억하십시오) 원하는 위치가 짧거나, 그렇지 않으면 길다는 것입니다.
이제 백 테스트의 지표를 만들기 위해 일일 수익률 시리즈를 걸어 갈 수 있으며 각 지점에서 지금까지 살펴본 단계를 수행 할 수 있습니다. 메인 루프 모양은 다음과 같습니다 (목적에 따라 짧음).
역사가 각 시점에서 고려해야 할 되돌아보기 기간 인 경우 일반적으로 약 2 년의 데이터 인 500을 사용합니다. 다시 말해, 각 개별 요일의 위치를 ​​결정하기 위해 (당일 마감에 가까운 날은 수익을 결정합니다.) 우리는 약정 일과 뒤쳐지는 500 일의 기록을 사용합니다. 실제로 지연이 어떻게 작용하는지 나중에 볼 수 있습니다.
그 예측은 tryCatch 블록으로 둘러싸여 야합니다. armaSearch는 또한 모델에 예측 결과가 있는지 여부를 판단 할 수있는 좋은 기능이 있습니다 (예측 성공 여부는 withForecast 매개 변수를 통해 제어됩니다).
성능 향상.
우리가해야 할 계산의 수는 빠르게 증가합니다. 예를 들어, 10 년의 역사적인 데이터에 대해 약 2,520 거래일을 계산해야합니다. 매일 우리는 적어도 35 개 (AR과 MA 구성 요소는 35 = 6 * 6-1, 0-5는 포함하지만 (0,0) 조합은 제외) 모델에 적합하고 예측할 것입니다. 며칠 씩 모델 수를 곱하면 이미 88,000 개 이상의 모델을 찾고 있습니다. & # 8211; 많은 계산이 필요합니다.
이러한 필요한 계산의 성능을 향상시키는 한 가지 방법은 멀티 코어 CPU를 활용하여 얻을 수 있습니다. 내 접근 방식은 위의 코드에서 모델 선택, armaSearch 함수를 병렬화하는 것입니다. 이것이 가장 효율적인 접근 방법은 아니지만 armaSearch가 독립적으로 사용될 때 armaSearch의 성능을 향상시킬 것이므로 확실히 더 실용적입니다.
코드의 최종 버전은 길이에 따라 게시되지 않습니다. 나는 대신에 GIST 링크를 줄 것이다!
GARCH를 이용한 변동성 모델링.
금융 시계열은 일반적으로 무작위입니다. 그들이 전시하는 소수의 특성 중 하나는 휘발성 클러스터링입니다. 이는 일반적으로 ARMA 예측을 GARCH 모델로 확장하여 수행됩니다. 복잡하게 들리지만 이론적 세부 사항은 실제로 복잡하지만 R에서는 매우 직설적 인 것으로 나타났습니다.
물론 armaSearch와 같은 모든 관련 기능을 수정해야합니다. garchFit에 대한 호출 및 예상은 tryCatch를 통해 처리해야합니다. 또한 predict는 GARCH 모델에 대한 행렬을 반환합니다.
전체 소스 코드는 GitHub Gist에서 얻을 수 있습니다.
S & # 038; P 500 성능.
ARC + GARCH 전략을 S & P500 P의 역사적인 데이터의 전체 60 년 (1950 년 이래)에 적용한 것의 자본 곡선으로 시작합시다.
ARMA 대 Buy-and-Hold.
환상적입니다! 실제로, 나는 꽤 많은 시간 동안 코드에서 버그를 찾았다. log 대수 도표에서도이 방법의 성능은 놀랍습니다. & # 8211; CAGR은 18.87 %이며 ARMA + GARCH 전략은 56 %의 동등한 최대 축소 율로이 성능을 달성합니다.
ARMA 전략 성장을 계산하려면 먼저 일일 지표가 필요합니다 (이 지표는이 게시물에서 다루는 모든 최적화를 계산하는 데 약 2 일이 걸립니다).
첫 번째 열은 날짜이고 두 번째 열은이 날의 위치입니다. 1은 길고, -1은 짧음, 0은 none입니다. 위치는 이미 반환 일과 일치합니다 (전날 종료 시점에서 계산 됨). 즉, 지표가 반환 값과 올바르게 정렬됩니다. 래그를 통해 오른쪽으로 시프트 할 필요가 없습니다. 첫 번째 지표 인 지표에는 S & P0500P 일일 수익률을 곱해야합니다. 나머지 열은 관련이 없으며 희망적으로 자체 설명이 가능합니다.
표시자를로드하고 그래픽을 그려주는 코드로 게시물을 마무리하겠습니다.
나는 당신의 매우 유익한 blog를 enyoing하고있다. 가능하다면 전체 소스에 매우 흥미가있을 것입니다. 나는 그것이 어떻게 그것이 quantstrat 패키지를 사용하여 backtest에서 수행 할 수 있는지보기 위해 그것을 수정할 수 있는지보고 싶습니다.
backtesting을 위해, 나는 여러 가지 이유로 quantstrat를 사용하지 않는다. 내가 마지막으로 그것을 사용했을 때 기억했던 것에서, 나의 계획은 지표를 생성하고 (이 단계는 시간이 걸린다) 계산 된 지표를 입력 인자로 사용하여 단순히 위치를 복사하는 것이다.
GARCH 검색의 소스 코드는 누구에게 제공합니까?
사이트가 아직 구축 중이며 의견 양식도 아직 나오지 않습니다. 🙂
코드를 다시 작성하십시오 & # 8211; 나는 그것을 아직 완전히 출판하고 싶지 않다. 또한 전체 시뮬레이션을 수행하기 위해 일부 계산 리소스가 필요합니다.
최근 R을 사용하여 일부 주식 분석을 시작했으며 우수한 블로그를 발견하고 매우 유용한 정보를 얻었습니다. 가능한 전체 소스와 나는 그것을 공부하고 그것을 테스트하고 싶습니다 ,,,
마찬가지로, 개방적이라면 제 코드를 스트레스 테스트하는 걸 좋아해요. 매우 흥미로운 접근법.
여보세요! 호기심에서 벗어난 결과는 게시자가 게시 한 결과가 특정 전환 확인 기간 동안 일일 수익을 조사한 후 다음날 수익을 예측하려고 시도한 결과입니다. 주간 수익에 ARMA 전략을 적용 해 보셨습니까? 결과가 일일 수익이 대신 귀하의 모델에 공급되는 전략에 비해 어떻게 쌓일 수 있습니까? 또한 예를 들어 승자 %와 같은 다른 숫자를 보는 것도 재미있을 것입니다. 현재이 모델을 사용하여 실제 돈을 거래하고 있습니까? 훌륭한 게시물과 좋은 일을 계속해라!
안녕. 나는 매주 수익을 얻으 려하지 않았다. 아마도 주간 수익률에 대해서는 수익률 이외의 다른 특징을 고려한 모델을 사용하기를 원했을 지 모르지만, 주간 수익률을 고려해 볼 가치는있을 것이다. SVM 또는 신경망에 더 적합합니다.
예, 저는 ARMA + GARCH 전략을 사용하여 1 년 넘게 단일 금융 상품 (SPY 제외)을 거래했습니다. 이것이 내가이 규약을 공유하는 것을 꺼리는 주된 이유입니다.
마지막으로, 더 많은 거래 요약과 통계로 게시물을 업데이트하려고 합니다만, 만족스럽지 않은 (나는 까다 롭습니다) 형식을 생각해 낼 수 없었기 때문에 지금까지 해본 적이 없습니다. :)
나는 그러한 유용한 r 코드와 정보를 정량 분석에 사용 해 주셔서 대단히 감사합니다. 다른 곳에서는 퀀트 분석을 위해 R을위한 조직화 된 절차와 코드를 보았습니다. 나는 오랫동안 당신의 블로그를 방문해 왔습니다. 나는 여기에 코드를 따르려고 노력하고 있지만 나는 분명히 여기에 몇 가지 단계가 누락되었습니다. Armasearch 함수는 나에게 SPY & # 8217;에 대한 arma (5,2)를 준다. 하지만 garchfit에 arma (0,2)를 사용하고 있습니다. 왜 그럴까요? 뭔가 실종 되었다면 나를 안내 해주시고 prabinsethgmail로 전체 코드를 보내주십시오. 미리 감사드립니다.
안녕 Prabin, 블로그를 즐기는 사람들로부터 항상 기쁜 마음으로, 나는 그것을 무시하지 않도록 영감을줍니다. :)
참조하는 코드는 garchFit을 사용하는 방법을 보여주는 그림 일뿐입니다. (0,2)는 완전히 무작위로 & # 8211; 방금 몇 가지 번호를 선택합니다. 실생활에서 사용하려면 armaSearch와 비슷한 garchSearch 함수를 만들어야합니다. 비슷하지만 차이가 있습니다 : 가능한 모델은 네 개의 요소로 구성됩니다. 첫 번째 두 개는 (AR, MA)이지만 두 개의 GARCH 구성 요소도 있습니다. garchFit은 armaFit을 대체하고 garchFit의 결과는 조금 더 자세합니다 (배열 대 숫자).
코드는 그대로 완전하게 기능하지는 않습니다. 전체 코드를 게시하지 않으려는 이유는 매일 사용한다는 것입니다. SPY에서 매일 실행 한 결과는 S & # 038; P 500 페이지에서 볼 수 있습니다. 그것은 ARMA + GARCH에 기초한 매일의 위치와 하루의 끝을위한 행동 테이블을 가지고 있습니다.
그것은 ARMA + GARCH에 관한 국가이지만 새 물건에 대해서도 똑같은 일을하지 않을 것을 약속합니다 (SVM이 올 것입니다). 개선 된 코드를 계속 업데이트하지는 않더라도 코드의 완전한 기능 버전을 게시 할 예정입니다.
안녕하세요, 매우 흥미로운 글입니다. 롤링 예측을 생성하는 armaComputeForecasts 함수에 관한 질문이 있습니다. 이 예측을 생성 할 때 예측 집합의 날짜 (즉, 해당 xts 행의 색인)는 생성 된 날짜 또는 예측할 날짜와 일치합니다. 즉, 표시기를 사용하여 보통 때와 마찬가지로 전진을 지연해야합니다. 이게 이미 처리 된거야?
예상되는 날짜와 일치합니다. 더 이상 지체 할 필요가 없습니다. 반환 시리즈와 정렬하십시오.
나는 ARMA + GARCH의 혼합물을 사용하고 있지만 때때로 garch는 NA (Bad Model)를 예측하고 반환하지 못하는 경우가 있습니다. 그 경우에, 당신은 무엇을합니까? 이전 값을 반복하거나 다시 검색 하시겠습니까?
그냥 공유 : 나는 garch와 garchFit 함수를 비교하여 GARCH (1,1)를 계산하고 garchFuncition은 garchFit보다 훨씬 빠릅니다.
나의 접근 방식은 (0, 0, 1, 1)과 (5, 5, 1, 1) 사이의 모든 모델을 순환시키고, 한 번만 수렴하고 가장 낮은 AIC를 갖는 모델을 선택하는 것이다. 모델 중 어느 것도 (총 36 개) 수렴하지 않는다면, 예상보다 시장에서 0입니다.
어쩌면 내가 잘못한 것일 수도 있지만, arma 모델에 garch를 추가하면 예측이 아니라 신뢰 구간이 향상됩니다. 이 정보를 사용하여 포지션의 규모를 결정합니까? Have you tried aparch instead of garch in order to tackle the asymmetry of volatility vs returns?
I can’t argue on the theoretical implications of adding garch to an arma mode, but it definitely improves the predictions from my experiments. Notice that I don’t measure predictions as an absolute error, but more as a true/false value (correct guess for the direction).
The fGarch package supports using skewed distributions (sged, sstd) and they too seem to improve the predictions. Right now I am running out of resources to test anything new, but may give aparch a try sometime in the future. Thanks for suggesting it.
That is interesting. It could be that adding garch increases the parameters and this affects the final model selected by the AIC in a way that improves the prediction.
연구 공유에 감사드립니다.
감사. Very educational.
Since the ARMA strategy outperformance looks quite time period-specific (the vast majority of excess returns appear to be generated between 1965-75), it would be much more useful to see a chart of rolling cumulative returns for each strategy (i. e. over 3 or 5 years). Also, ARMA returns are presumably gross of t-cost here, so strategy turnover is another very important consideration (are you able to share what it was?).
Hi, in my old blog (theaverageinvestor. wordpress/2011/07/), I mentioned that there was one trade on average every 2.35 days. I remember counting the trades and dividing by the days.
The indicator for the series is available here: quintuitive/wp-content/uploads/2012/08/gspcInd3.csv. It needs to be matched against the S&P 500 cash index, no lagging, but then one can get all kinds of stats. I am certainly going to do that one day, just not sure when.
With this strategy, I am not too worried about transaction costs. Using a regular, retail account on Interactive Brokers, one can trade a share of SPY for $0.005. At the current price of $140, that’s negligible, unless done a few times a day.
Your post is not only interesting to read but also acts as a guide to people new to the field of quantitative finance. Being a beginner in this field, your blog seems to be a gold mine. I,have a few questions, however, i have used your Armasearch code on a specific instrument and found that with the indicators, it did not give a better performance than buy and hold, so, i have been trying to fit in the garchFit code using garch(1,1) as the garch errors, could you kindly guide me so that i would be able to do this? Relevant examples or links would be very helpful.
Also, i did not understand from your code, how exactly to execute the trade, i.e, entry and exit points, could you kindly guide me in the same?
Your blog is not only interesting but also informative for people new to the world of quantitative finance. I have a few questions, I have used the armasearch function for a certain instrument and upon backtesting found the results to be inferior to buy and hold, so i am trying to fit garch(1,1),could you kindly guide me regarding how to do the same?
Also, could you help me regarding entry and exit points for the indicator generated by you above?
Hi, this is my best effort (without providing the source code itself) to explain how to use garchFit. You may want to try first other arma approaches, I would recommend the forecast package and his author’s book (otexts/fpp/), or the rugarch package. Both these packages provide more scientific and advanced approach for arma model selection.
To apply the ideas on this blog in practice requires a significant amount of additional work. My only advise, which I have outlined in other posts, is to think about applying in real practice at every step.
Thank you very much for the great introductions you provide for beginners (as myself) in quantitative finance.
In your work, you are walking the time series day by day, finding the best ARMA model – ARMA(p, q)
and then use the model to predict the next day’s direction.
Then to improve performance, you use the best arma paremeters (p, q) for that time.
with GARCH(1,1) to create a new model and use it to predict next day’s direction.
So you have a model with 4 parameters used in garchFit.
I am using a different GARCH library (not in R, it is in C#) and in it.
the parameters for the model are only 2 (instead of 4) :
the number of auto-regressive (AR) parameters and the number of moving average (MA) parameters.
Could you please advise on how to use your method in my scenario.
(as always creating a GRACH(1,1) without considering the ARMA(P, Q) is different).
It would seem that the reason you have only 2 parameters for your model is because you are trying to fit your date to an ARMA model without the heteroskedasticity component.
The GarchFit method within the fGarch library in R allows to fit on a generalized autoregressive model (hence the 4 parameters)
Quick (related) question for you: could you point me to the C# library you are referring to? I, myself, am rather fond of C# (as I have a whole architecture built around it) and I would like to incorporate a data fitting library that allows to call for an ARMA model.
Your posts are really great and have a lot of valuable information. I tried looking at the daily indicator csv but it’s no longer up. Would I be able to have a copy to inspect? I’m currently testing the full arma code and want to know how to evaluate the results correctly before moving onto trying to implement the GARCH component.
Updated the link – thanks for let me know.
In your other post regarding backtesting rules, you made the good observation about signaling against prices inclusive of splits but not dividends while backtesting against the fully-adjusted prices (inclusive of splits AND dividends). How can you do the former using getSymbols and Yahoo as a datasource? It’s my impression that you can only adjust directly for both rather than just one.
adjustOHLC from quantmod does that: adjustOHLC(x, adjust=”split”, use. Adjusted=FALSE). Use the symbol. name argument if the variable has a different name than the actual symbol.
I have specific questions about the GARCH implementation that you probably don’t want discussed in the comments section. If you can see my e-mail in the WP admin area, would you be open to discussing them privately?
Very interesting post, But source code seems to be not available anymore… Does anyone can send it to me? my a dress : dentelle55yahoo. fr.
Hi, what source is not available anymore? Send me the link that is expired and I will update it.
This is really great work! But I have some questions about your model.
This approach is commonly used for volatility models (arma(p, q) + garch(1,1)). What is the difference between your model and volatility models? Most of them are forecasting the volatility and not like you the returns on the next day, aren’t they?… I dont get the difference so far… Have you ever considered to use an EGARCH or TGARCH model?
안녕. I have wondered the same too, but I don’t see a reason why we cannot use the mean forecasts too. From my experiments ARMA+GARCH forecasts are superior in terms of predictive power compared to only ARMA forecasting.
One paper I know, which uses similar method (among other things) is “Technical Trading, Predictability and Learning in Currency Markets” & # 8230; I haven’t used EGARCH/TGARCH models.
I ve a question regarding the choosing the model. You run throung all combinations in (0,0) to (5,5) and choose the best based on AIC.
But what if this “best” results insignificant coefficients of arma or garch ? And that happens quite often. Is that because of in-sample data then?
Thanks for the blog and the answer, realy nice informations in the blog of how to use academia in practice as before I was only developing models for university.
Zero-ing insignificant coefficients is one way to address this. I am sceptical how much improvement it provides, but I haven’t tested it seriously. A further question would be what to do when all coefficients are insignificant? Throw the model and use the next best based on AIC, or exit the market?
Thanks for reply!
Indeed, it is often possible to proceed to another model with almost the same AIC. Actually the model estimation very much depends on the size of the in-sample data (depending on stage of volatility). One may repeat your estimation and forecasting procedure for different sizes of in-sample data expecting robust results.
Everywhere above you only mention the forecasting on n steps ahead. Have you tried simulations to price derivatives for instance? Do you think also it is possible to model short interest rate with arma-garch estimated on overnight or weekly data such that it would fit the current term structure?
Running multiple windows simultaneously is a very interesting idea. I will definitely consider running a test. In fact, instead of choosing by AIC, one can probably use voting between all models that provide a prediction …
I never used ARMA/GARCH for pricing derivatives, but my understanding is that pricing derivatives is its main application. Weekly/monthly data is useful unless too volatile, even on daily, I have seen the models having troubles with some more volatile futures.
Hi Ivan, how you doing?
Ive been trying to replicate the spreadsheet with signals (that you´ve posted above) but i wasn´t succeded. Are you just running these Arma-garch model (information period of 500 trading days) and using the forecast of the fitted model to define you trade position of the following day? About the specification of your model…. related to the inovation terms … which distribution are you using? “Generalized Error”??
Thanks for your attention and I would like to congrat the work that you´ve been done at your blog…. I´ve been following for some time your work and the discussions here are very educative/constructive!
Glad to hear the blog is interesting and people find useful. Are you using mine code, from the web site? I rarely use anything but the skewed generalized error distribution (“sged” is the garchFit parameter for it). If you see differences, send me a repro and I will take a look.
Ivan… is there any that I can send you an spreadsheet containing the backtest that i made? Send it to yurivergesglobo.
I am new to R, and this is a very helpful and very informative blog. 감사.
Can you please give the dataset you used to determine the order of ARMA process (xx dataset). I ran the armaSearch function in the R console using my dataset but it did not give back any results.
No need for the above, I can work it out. Are you running these simulations on a linux machine? As windows doesnt seem to allow one to use multi-core. Are you aware of any packages that will help one do that? I’ve found a few but not sure which one is best for fGarch.
I opened the source a bit later – gist. github/ivannp/5198580. It’s in the post, probably a bit hard to find.
Yes, I am using linux, and yes, the parallel package used to have some issues on windows, but I think these have been cleared up. 아니?
희망이 도움이!
Thanks for the lovely post. It is well written and pretty useful for some one looking to branch out in this area.
BTW, this link no longer works.
Could you please look into it and fix the broken link? Perhaps, you might want to post it as a standalone file/link for download.
Many Thanks and Regards,
I am using the ARMA(P, Q)/GARCH(p, q) model in my dissertation but I don’t know how to choose my P, Q,p, q values. Under simple ARMA I know I just have to look at ACF/PACF of the Time Series but I’m lost for ARMA/GARCH model.
도와 줄수있으세요?
Hi, the method I use is to cycle through a set of models and to choose the “best” based on one of the well known stats – AIC/BIC/HIC/etc. I learned this approach for ARMA models from the “Introductory Time Series with R” (amazon/Introductory-Time-Series-Paul-Cowpertwait/dp/0387886974). The source code for my approach is from this post: quintuitive/2013/03/24/automatic-arma…on-in-parallel/.
I saw in papers that the garch model use error terms to calibrate itself but how do I get the error term when I don’t even have a model for the mean equation?
Should garch model be applied on the residuals(Et) of a series or on the series itself(Xt)?
I saw in the book that you suggested that it applies the garch function to simulated errors then it applies it to the SP500 data, I got confused by that.
I am pretty sure they are not in error on how to use GARCH, but you may want to check with the literature. In the chapter of selecting ARMA model (no GARCH) however they do cycle through various models and select the one based on AIC. The forecast package by Rob Hyndman has similar approach for ARMA. I simply am using the same approach for ARMA+GARCH. Cycling through a predefined set of models gives you an opportunity to look and compare other metrics too – confidence intervals for instance.
I tried using the fGarch package but I need to specify the parameters, isn’t there a function is the package that looks for the best ARMA-GARCH model? like the auto. arima do.
What about you, what data do you feed into the GARCH model? residuals? or the returns?
Does it fit the ARMA first then use the residuals to calculate the GARCH? or does it do it in parallel?
I’m new to R so I don’t understand very much what is written in the codes.
Very interesting, thank you.
I do not know if it’s just me or if perhaps everyone else experiencing problems with your site.
It appears as if some of the text within your content are running.
off the screen. Can someone else please provide feedback and let me know if this is happening to them as well?
This may be a issue with my internet browser.
because I’ve had this happen previously. 감사.
This is the first time I am hearing such complaint. I will keep an eye for similar reports.
I loved reading your blog on this. I used the alternative auto. arima() function instead of your (much slower and more expensive) ARMAsearch function but that one gave drastically different backtests and performed worse than Buy-and-Hold. It didn’t replicate your results based on your ARMAsearch, but it did however capture a lot of profits around the ’08 crisis, much like your ARMAsearch did, but it still doesn’t really compare. That was interesting to me. For the moment I am reading the auto. arima() source code and comparing it to your ARMAsearch. It appears you did a grid search; auto. arima() does a local search (which explains the speed).
May I ask what sorts of hardware are you using nowadays? Do you do any GPU computations?
Hello, glad you like my blog. For my use, I find the Intel CPUs to give sufficient performance and parallelization. The hardware I use is quad-core i7 with hyperthreading, which makes it “almost” 8-way. On such machine, an ARMA+GARCH backtest takes less than a day (if my memory is correct) for about 50 years of data. It does all the work for forecasting on-close decisions for a specific day (i. e. the work needed to prepare for a trading day) in about a couple of hours.
Indeed you are right, the auto. arima function uses a different algorithm, which doesn’t analyze all outcomes. From my experience it’s not straightforward to replicate 100% results between packages. Especially when one involves the distribution of the residuals. I noticed the same when, at some point, I tried briefly the rugarch package.
I am a newbie to mathematical finance. I was just discussing with my professor about the use of ARMA model in real trading last week. I found your detail model very interesting. So I try to study it line by line. I have tried to print out the standard errror along with the prediction and found that the magnitude of the standard error far greater than the prediction. I was thinking if that would post much risk on individual decision, limiting the model to function on large number of decisions only, and perhaps not so when using the strategy for a short period of time.
Hope can get your idea. 감사.
That’s a problem and it has been discussed in other comments already. If one doesn’t want to use such method because of lack of statistical merits – so be it. An alternative approach would be to develop a system that uses a method while “it works”.
Great blog, thanks. I have been using your code for some research… would you be willing to post the source code for creating the indicator matrix? 감사.
Hi, is this link gist. github/ivannp/5198580 what you are looking for? It’s a stripped down and older version of what I actually use.
감사 & # 8230; Only thing that isn’t clear to me…in the garchautotryfit, what is “ll” represent? 감사!
mclapply takes models, a list of all the models (and each model is also a list, thus, we have a list of lists) we want to compute as its first argument, then it calls garchAutoTryFit for each individual model from this list, passing the model as it’s first argument.
The following line adds a new model to the list in garchAuto:
models[[length( models ) + 1]] = list( order=c( p, q, r, s ), dist=dist )
Each model is also a list, containing the order (accessed via $order) and the distribution (accessed via $dist).
Now I feel it’s a bit of an ugly way to do things, but it gets the work done.:)
Ok… that makes sense to me, but what is actually building the ll? garchAutoTryFit and garchAuto are allowing you to optimize the parameters for the prediction you make with garchfit… I know that the “data” or “xx” in the code is the return series, but I don’t see how to execute the functions without an initial ll. 감사!
ll is constructed inside garchAuto, using min. order, max. order and a few other parameters passed to the routine by the user. If min. order is (0,0,1,1) and max. order is (5,5,1,1), garchAuto constructs an ll which contains all possible variations within these limits, for instance, it will contain (0,0,1,1), (0,1,1,1), etc. By default, the routine chooses the best model within (0,0,1,1) and (5,5,1,1).
Ok… 감사. I have been trying to run garchAuto using a return series as the xx input but only receive NULL.
Very informative blog! I am planning to use a similar strategy using auto. arima(), without success so far – just starting though.
& # 8211; What was your approximative CAGR using only ARIMA models without Garch?
& # 8211; How do you decide which position to take: do you buy as soon as the forecast on the return is positive and sell if – negative, or do you implement minimal thresholds (to avoid selling or buying if the difference is too small)? If so, how do you define these thresholds?
& # 8211; Could you please cite some of the reasons why you don’t forecast on the original series? Is it a critical condition IYO?
& # 8211; Can you advise on how I could proceed with my (currently) unsuccessful auto. arima() strategy?
ARIMA without GARCH is not very good on the SPY. Neither on other ETFs. Even with GARCH, it needs additional work to come up with something trade-able.
I assume I am able to execute the trades at the close, which is achievable in real life. Easiest is to trade the futures (open 24/7) however one needs to backtest it properly.
ARMA/GARCH are used on stationary time series. The returns are stationary, the closing prices are not.
I am a novice trader looking to apply a degree in stats to the world of financial markets. I saw that you didn’t want to share the code a few years back, but if there is any form/script I could look through and use to better learn R, then I would be more than grateful if you could send it my way. Thanks again for the post, it was excellent.