Mô hình đồng liên kết

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Đồng liên kết là gì?

  • Hai chuỗi $\large P_t$ và $\large Q_t$ có thể là random walk
  • Nhưng tổ hợp tuyến tính $\large P_t - c \ Q_t$ có thể không phải random walk!
  • Nếu đúng như vậy
    • $\large P_t - c \ Q_t$ có thể dự báo được
    • $\large P_t$ và $\large Q_t$ được gọi là đồng liên kết
Phân tích chuỗi thời gian với Python

So sánh: Chó đi bằng dây dắt

  • $\large P_t = $ Chủ
  • $\large Q_t = $ Chó
  • Cả hai chuỗi trông như random walk
  • Hiệu, hay khoảng cách giữa chúng, có xu hướng hồi về trung bình
    • Nếu chó tụt lại quá xa, sẽ bị kéo lên trước
    • Nếu chó chạy quá xa, sẽ bị kéo lại
Phân tích chuỗi thời gian với Python

Ví dụ: Heating Oil và Natural Gas

  • Heating Oil và Natural Gas đều trông như random walk...

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Ví dụ: Heating Oil và Natural Gas

  • Nhưng spread (chênh lệch) có xu hướng hồi về trung bình

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Những loại chuỗi nào đồng liên kết?

  • Các hàng hóa thay thế về kinh tế
    • Heating Oil và Natural Gas
    • Platinum và Palladium
    • Corn và Wheat
    • Corn và Sugar
    • ...
    • Bitcoin và Ethereum?
  • Còn đối thủ cạnh tranh thì sao?
    • Coke và Pepsi?
    • Apple và Blackberry? Không! Dây đứt và chó chạy mất
Phân tích chuỗi thời gian với Python

Hai bước kiểm định đồng liên kết

  • Hồi quy $\large P_t$ theo $\large Q_t$ để lấy hệ số dốc $\large c$
  • Chạy kiểm định Augmented Dickey-Fuller trên $\large P_t - c \ Q_t$ để kiểm tra random walk
  • Hoặc dùng hàm coint trong statsmodels gộp cả hai bước
from statsmodels.tsa.stattools import coint
coint(P,Q)
Phân tích chuỗi thời gian với Python

Cùng luyện tập nào!

Phân tích chuỗi thời gian với Python

Preparing Video For Download...