[HFT 시스템 트레이딩]기초 통계3

어제 2009년 5월부터 2013년 9월까지 틱데이타를 돌린 통계치입니다.

EURGBP의 1초 통계치가 이상해서 데이타 검증을 다시 해볼 계획이긴 한데 일단 올립니다.

n은 데이타의 갯수이고, mean은 평균, var는 분산, skewness는 왜도, kurtosis는 첨도입니다. 첨도는 정규분포일때 3인데, 여기서는 3을 뺀 값으로 0일때 정규분포를 따르게 됩니다.

예전에 본 자료에서 1983년부터 1997년 자료인가? 거기서 10분 데이타에서 주간 데이타로 갈수록 정규분포를 더 따른다는 통계치가 있었는데, 어제 돌려본 결과에는 1초나 1주나 통계치의 특성에는 큰 변화는 없군요.

역시 GBPUSD가 가장 정규분포에 가깝네요. 첨도가 가장 0에 가깝습니다. 왜도도 큰편은 아니네요. 물론 왜도가 0이라고 정확히 대칭이라는 것은 아닙니다. 대략 몇 년동안 평균값 1.581을 기준으로 움직였군요.

그리고 역시 엔이 들어가면 변동성이 엄청나게 커지는 군요. 첨도가 0보다 많이 작고, 분산도 큽니다. 완만하면서 변화의 폭이 크다는 말이죠. AUDJPY는 왜도가 크군요. 한쪽으로 치우침이 있었네요.

현재, 유로달러나 파운드 달러나 데이타 안정성이 높은 것은 2008년 이후 큰 변화가 아직 없기 때문으로 생각이 됩니다. 아직 당분간은 큰 이변이 없는한 현재의 통계특성이 그대로 갈 가능성이 높을 것 같네요. 특히 요즘은 변동성이 많이 줄어든 것 같습니다.

이렇게 통계분석에서 나온 값들이 나중에 마켓메이킹 전략을 쓴다든지 여러가지 전략에 참고자료로 사용될 수 있습니다. 마켓메이킹 전략 외에도 여러가지 전략을 짤 때 고려할 내용이 되겠죠.

1분이나 1시간 1일에서 데이타양이 차이가 나는 것은 제가 가지고 있는 틱데이타가 좀 빠진게 있어서 차이가 나네요. 따로 다른 곳에서 가져온 곳이 아니라 틱데이타에서 변환을 해서 쓴 값입니다.

일단 기초 통계는 이것으로 끝내고, 다음글 부터는 자기상관계수 등 조금 더 다양한 통계분석으로 통화쌍별 데이타 특성을 파악해보도록 하겠습니다.