Диаграмма рассеяния X-Y

Диаграмма рассеяния X-Y, также известная как диаграмма рассеяния или график рассеяния, представляет собой тип графика или математической диаграммы, которая использует декартовы координаты для отображения значений обычно для двух переменных, которые обычно обозначаются как “X” и “Y”. Цель использования диаграммы рассеяния - наблюдать и показывать взаимосвязи между двумя числовыми переменными. Когда точки данных представлены на графике, могут появиться паттерны, которые указывают на характер взаимосвязи (если таковая имеется) между переменными.

Ключевые компоненты

Ось X (горизонтальная ось): Это горизонтальная линия на графике, которая обычно представляет независимую переменную.
Ось Y (вертикальная ось): Это вертикальная линия на графике, которая обычно представляет зависимую переменную.
Точки данных: Каждая точка данных представляет пару значений, соответствующих переменным X и Y, и наносится на график.
Заголовок и метки: График обычно включает заголовок, объясняющий, что представлено, вместе с метками для обеих осей X и Y, чтобы обеспечить контекст для отображаемых значений.

Цель и использование

Диаграммы рассеяния X-Y широко используются для различных целей, включая:

Определение корреляций: Диаграммы рассеяния могут помочь определить, существует ли взаимосвязь или корреляция между двумя переменными. Например, приводит ли увеличение одной переменной к увеличению или уменьшению другой?
Обнаружение выбросов: Точки, которые значительно отклоняются от общего паттерна данных, часто могут быть идентифицированы как выбросы с помощью диаграмм рассеяния.
Тренды данных: Диаграммы рассеяния могут помочь в определении основных трендов, кластеров и паттернов, которые могут быть неочевидны в необработанных данных.

Интерпретация

Положительная корреляция

Положительная корреляция - это когда значения обеих переменных увеличиваются вместе. Это указывается на диаграмме рассеяния точками данных, которые идут вверх от нижнего левого угла к верхнему правому.

Отрицательная корреляция

Отрицательная корреляция - это когда одна переменная увеличивается, а другая уменьшается. Это показано на диаграмме рассеяния точками данных, которые идут вниз от верхнего левого угла к нижнему правому.

Отсутствие корреляции

Когда нет явной взаимосвязи между переменными, точки данных будут разбросаны случайно без различимого паттерна.

Технические применения в алготрейдинге

В контексте алготрейдинга (алгоритмической торговли) диаграммы рассеяния X-Y особенно полезны для:

Стратегий парной торговли: Диаграммы рассеяния могут помочь определить линейную взаимосвязь между двумя ценными бумагами. Трейдеры могут моделировать спред двух коррелированных ценных бумаг и строить их цены для определения неверных оценок.
Оценки точности торговых моделей: Трейдеры проверяют прогнозируемые и фактические торговые результаты, строя их на диаграммах рассеяния, чтобы увидеть, насколько точно их модели следуют рыночным паттернам.
Оптимизации параметров: При настройке параметров алгоритма диаграммы рассеяния иллюстрируют влияние различных переменных на торговую эффективность или риск, помогая в визуальной сходимости к оптимальным настройкам.

Пример в алгоритмической торговле

Скользящие средние

В примере, связанном со скользящими средними, диаграмма рассеяния X-Y может быть использована для изучения связи между длиной скользящей средней (ось X) и результирующей прибыльностью или волатильностью (ось Y). Делая это, трейдеры могут визуально воспринимать, какие длины скользящих средних стабильно дают лучшие результаты.

Финансовые учреждения и инструменты

Несколько финансовых учреждений и платформ алгоритмической торговли предоставляют надежные инструменты для создания диаграмм рассеяния X-Y, некоторые из которых включают:

Bloomberg Terminal: Компьютеризированная система, предоставляющая финансовые данные, широко используемая по всему миру Bloomberg Terminal.
Thomson Reuters Eikon: Программный пакет профессионального уровня для финансового анализа Thomson Reuters Eikon.
Библиотеки Python: Такие инструменты, как matplotlib и seaborn в Python, мощны для программного создания диаграмм рассеяния. Например, matplotlib можно найти на Matplotlib.

Пример на Python

Используя Python, диаграммы рассеяния могут быть легко созданы с помощью библиотеки matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

# Пример данных
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 35]

plt.scatter(x, y)
plt.title('Пример диаграммы рассеяния X-Y')
plt.xlabel('Метка оси X')
plt.ylabel('Метка оси Y')
plt.show()

Заключение

Диаграммы рассеяния X-Y бесценны для визуализации взаимосвязей между двумя переменными, определения корреляций, трендов и выбросов. В области алгоритмической торговли они облегчают оценку торговых стратегий, валидацию моделей и оптимизацию параметров. Такие инструменты, как Bloomberg Terminal и matplotlib в Python, предлагают сложные средства для построения этих графиков, оказываясь незаменимыми в рабочих процессах анализа данных.