Похожие графики не обещают схождения: корреляция и коинтеграция
Похожие графики не обещают схождения: корреляция и коинтеграция Две акции долго двигались похоже, затем одна отстала. Возникает соблазн купить отставшую и продать лидера, ожидая восстановления привычной разницы. Но высокая корреляция сама по себе такого возврата не обещает. Совместное движение и устойчивый спред Корреляция доходностей описывает, насколько согласованно бумаги менялись за выбранный период. Коинтеграция отвечает на другой вопрос: существует ли у нестационарных цен такая линейная комбинация, которая остаётся стационарной — без собственного блуждающего тренда. Упрощённо спред записывают как цена А минус коэффициент, умноженный на цену Б. Коэффициент важен: равное количество акций или одинаковая денежная сумма не обязаны создавать нужное соотношение. На иллюстрации показаны два условных поведения спреда: колебания вокруг уровня и постепенный уход от него. Это схема идеи, а не результат статистического теста. По нескольким красивым изгибам графика нельзя установить, какой процесс породил данные. Почему исторической связи недостаточно для сделки Проверка требует выбора периода, спецификации и статистических тестов. Нельзя подбирать коэффициент на всей будущей истории и затем показывать прошлые сделки так, словно он был известен заранее. Результат нужно исследовать за пределами периода настройки. Даже обнаруженная историческая связь может измениться. Перестройка бизнеса, корпоративное событие или другой режим рынка способны сделать прежний уровень неактуальным. А статистический возврат сам по себе не гарантирует прибыль после комиссий, стоимости шорта и финансирования. Я начинаю с экономического объяснения связи, затем проверяю данные, устойчивость коэффициента и реалистичность исполнения. Отдельно важен сценарий, при котором разница не закрывается: что заставит пересмотреть модель и сколько капитала она потребует до этого момента. Похожесть двух линий — хороший повод задать исследовательский вопрос. Для позиции этого мало: нужна проверенная гипотеза о связи и понимание её ограничений. Источники: Клайв Грейнджер — Нобелевская лекция о коинтеграции. Не индивидуальная инвестиционная рекомендация.