Compute Cointegration sử dụng NsePy, Thư viện Pandas

Multicollinearity and Regression. Model Two. EVIEWS (Tháng Sáu 2019).

Anonim

Dưới đây là một ví dụ đơn giản để tính toán Cointegration giữa hai cặp cổ phiếu sử dụng thư viện python như NSEpy, Pandas, statmodels, matplotlib

Cointegration được sử dụng trong Arbitrage thống kê để tìm cặp cổ phiếu tốt nhất (cặp giao dịch) để đi dài trong một cổ phiếu và ngắn (cạnh tranh đồng nghiệp) khác để tạo ra lợi nhuận. Thống kê Arbitrage (StatArb) là tất cả về đảo ngược có nghĩa là, tìm kiếm độ lệch trong sự lây lan và hy vọng có nghĩa là đảo ngược từ sự lây lan.

NSEpy - tìm nạp dữ liệu lịch sử từ nseindia.com
Pandas - Thư viện Python để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian
Statmodels - Python thư viện để xử lý các hoạt động thống kê như cointegration
Matplotlib - Thư viện Python để xử lý biểu đồ 2D

Chúng ta sẽ sử dụng hàm getEhistory NSEpy để lấy dữ liệu chỉ mục từ nseindia. Tuy nhiên, để lấy dữ liệu cổ phiếu, bạn cần sử dụng get_price_history. Khám phá thư viện NSEpy sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng rộng hơn về cách sao chép giống nhau cho các cổ phiếu. Nhưng vấn đề với dữ liệu NSEIndia là dữ liệu cổ phiếu không được điều chỉnh để chia / thưởng. Sẽ xử lý điều đó trong một bài đăng khác về cách xử lý dữ liệu để chia / thưởng trước khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.

Máy tính xách tay mẫu IPython để tính toán Cointegration dưới đây:

Tài liệu tham khảo

Bài giảng Quantopian về giao dịch cặp đôi
Thư viện Python để lấy dữ liệu công khai trên trang web NSE - NSEpy