Regressão contínua e negociação de pares em R

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Em um post anterior, fornecemos um exemplo de regressão contínua em Python para obter o coeficiente beta de mercado. Também fornecemos um exemplo de pares negociando em R. Nesta postagem, forneceremos um exemplo de regressão contínua em R trabalhando com o rollRegres pacote. Forneceremos um exemplo de obtenção do coeficiente beta entre dois estoques co-integrados em uma janela contínua de n observações.

O que é uma regressão contínua

A regressão rolante é simplesmente uma regressão dinâmica dentro de uma janela móvel rolante. Supondo que temos 5 observações e uma janela contínua de 3 observações. Em seguida, executaremos 3 modelos de regressão, como podemos ver na minha imagem perfeita abaixo 🙂

Regressão contínua e negociação de pares em R 1

Regressão de rolamento com pares co-integrados

No post anterior, descobrimos que as ações da NFLX e AMZN são co-integradas para o período de 01-01-2020 para 2021-01-03. Vamos ver como o coeficiente beta evolui ao longo do tempo, considerando uma janela contínua de 30 observações.

library(rollRegres)
library(tidyverse)
library(tseries)
library(quantmod)

mySymbols 


Regressão contínua e negociação de pares em R 2

Execute o Rolling Regression com uma janela móvel de 30 observações e obtenha a interceptação e o coeficiente beta.

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my_rollregression


Regressão contínua e negociação de pares em R 3

Obtenha o Rolling Betas no gráfico

Vamos dar uma olhada nos betas contínuos.

my_coef% na.omit () my_coef $ Date% ggplot (aes (x = Date, y = AMZN)) + geom_point () + geom_line () + ylab ("Rolling Beta") + ggtitle ("Rolling Beta de NFLX vs AMZN ")
 
regressão rolante

The Takeaway

Quando você deseja fazer negociações de pares, uma boa abordagem é executar regressões rolantes para monitorar dinamicamente a relação dos pares. Além disso, você pode testar se os pares estão de fato cointegrados em cada janela móvel.



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