Test di Engle-Granger

Test di Engle-Granger

Il Test di Engle-Granger è un metodo statistico utilizzato in Econometria per determinare se esiste una relazione di Cointegrazione tra due o più serie temporali. Questa relazione è particolarmente importante nell'analisi dei Mercati Finanziari, inclusi i mercati dei Futures Crittografici, dove si osserva spesso che prezzi di asset apparentemente diversi si muovono insieme nel lungo periodo, nonostante fluttuazioni a breve termine. Comprendere la cointegrazione permette agli analisti e ai trader di identificare potenziali opportunità di Arbitraggio e costruire strategie di trading più robuste.

Introduzione alla Cointegrazione

Prima di addentrarci nel test specifico di Engle-Granger, è fondamentale comprendere il concetto di cointegrazione. Due serie temporali, come ad esempio il prezzo di Bitcoin su due diverse borse o il prezzo di un future di Ethereum e il suo prezzo spot, sono cointegrate se, pur essendo individualmente non stazionarie (cioè, presentano una tendenza nel tempo), una loro combinazione lineare è stazionaria.

In altre parole, anche se i prezzi di entrambi gli asset possono fluttuare in modo imprevedibile nel breve termine, esiste una forza che li riporta verso un equilibrio a lungo termine. Questa forza può rappresentare opportunità di trading sfruttando le divergenze temporanee.

La non stazionarietà è un concetto chiave. Una serie temporale non stazionaria, come una Serie Temporale con una tendenza, ha una media e una varianza che cambiano nel tempo. Esempi comuni includono i Random Walk e i processi con radice unitaria. Queste serie non sono adatte per l'analisi di regressione diretta, poiché possono portare a risultati spuri, ovvero a correlazioni apparenti che non riflettono una vera relazione economica.

La Stazionarietà di una serie temporale, al contrario, implica che la sua media e varianza rimangono costanti nel tempo. Per rendere una serie non stazionaria stazionaria, si possono utilizzare tecniche come la Differenziazione.

Il Test di Engle-Granger: un Approccio in Due Passi

Il test di Engle-Granger è un test in due passaggi progettato per determinare se esiste una relazione di cointegrazione tra due variabili.

Passo 1: Regressione di Cointegrazione

Il primo passo consiste nell'effettuare una Regressione Lineare di una variabile sull'altra. Ad esempio, se stiamo analizzando la relazione tra il prezzo di Bitcoin (Y) e il prezzo di Ethereum (X), potremmo effettuare la seguente regressione:

Y_t = α + βX_t + ε_t

Dove:

Y_t è il prezzo di Bitcoin al tempo t.
X_t è il prezzo di Ethereum al tempo t.
α è l'intercetta.
β è il coefficiente di regressione (che rappresenta la relazione tra i due prezzi).
ε_t è il termine di errore (o residuo).

L'obiettivo di questa regressione non è tanto quello di ottenere stime precise dei coefficienti α e β, quanto quello di ottenere i residui (ε_t). Questi residui rappresentano la deviazione dai valori previsti dalla relazione di regressione.

Passo 2: Test di Stazionarietà sui Residui

Il secondo passo è quello di testare se la serie dei residui (ε_t) è stazionaria. Se i residui sono stazionari, ciò suggerisce che esiste una relazione di cointegrazione tra le due variabili originali. Se i residui non sono stazionari, ciò suggerisce che non esiste una relazione di cointegrazione stabile nel lungo periodo.

Il test più comunemente utilizzato per valutare la stazionarietà dei residui è il test di Augmented Dickey-Fuller (ADF). Il test ADF verifica l'ipotesi nulla che la serie temporale abbia una radice unitaria (quindi sia non stazionaria) contro l'ipotesi alternativa che la serie sia stazionaria. Un basso valore p (inferiore a un livello di significatività predefinito, come 0.05) indica che si può rifiutare l'ipotesi nulla e concludere che i residui sono stazionari.

Interpretazione dei Risultati

Se i residui sono stazionari: Si conclude che le due serie temporali sono cointegrate. Questo significa che esiste una relazione di equilibrio a lungo termine tra le due variabili e che le deviazioni da questo equilibrio sono temporanee. Questo suggerisce opportunità di Mean Reversion Trading.
Se i residui non sono stazionari: Si conclude che le due serie temporali non sono cointegrate. Questo significa che non esiste una relazione di equilibrio a lungo termine tra le due variabili e che le fluttuazioni dei prezzi sono più casuali e imprevedibili.

Applicazioni nei Futures Crittografici

Il test di Engle-Granger può essere applicato a diverse situazioni nel contesto dei futures crittografici:

Arbitraggio tra Futures e Spot: Verificare se il prezzo di un future di Bitcoin è cointegrato con il suo prezzo spot. Se sono cointegrati, si possono sfruttare le divergenze temporanee tra i due prezzi per realizzare profitti tramite Arbitraggio Statistico.
Relazioni tra Diverse Criptovalute: Analizzare se il prezzo di Bitcoin è cointegrato con il prezzo di Ethereum o altre criptovalute. Questo può aiutare a identificare asset che tendono a muoversi insieme e a costruire portafogli diversificati.
Relazioni tra Futures di Diverse Scadenze: Verificare se i futures di una stessa criptovaluta con diverse date di scadenza sono cointegrati. Questo può essere utile per strategie di Calendar Spread.
Analisi del Sentiment del Mercato: Correlare i prezzi dei futures con indicatori di sentiment del mercato, come l'indice di paura e avidità (Fear and Greed Index), per identificare potenziali segnali di trading.

Limitazioni del Test di Engle-Granger

Nonostante la sua utilità, il test di Engle-Granger presenta alcune limitazioni:

Sensibilità alla Scelta della Variabile Dipendente: I risultati del test possono dipendere da quale variabile è scelta come variabile dipendente nella regressione. È importante considerare entrambe le possibili regressioni (Y su X e X su Y) e valutare i risultati di entrambi i test.
Assunzione di Relazione Lineare: Il test assume che la relazione tra le variabili sia lineare. Se la relazione è non lineare, il test potrebbe non essere accurato.
Sensibilità alla Presenza di Strutture di Rottura: Il test può essere sensibile alla presenza di cambiamenti strutturali nella serie temporale. È importante verificare la presenza di strutture di rottura prima di applicare il test.
Test Univariato: Il test di Engle-Granger è un test bivariato, ovvero considera solo la relazione tra due variabili alla volta. Non è adatto per analizzare la cointegrazione tra più di due variabili. Per questo scopo, si possono utilizzare test di cointegrazione multivariati, come il test di Johansen.

Alternative al Test di Engle-Granger

Esistono diverse alternative al test di Engle-Granger per determinare la cointegrazione:

Test di Johansen: Un test di cointegrazione multivariato che può essere utilizzato per analizzare la cointegrazione tra più di due variabili.
Test di Phillips-Ouliaris: Un altro test di cointegrazione bivariato che è più robusto rispetto al test di Engle-Granger in alcune situazioni.
Analisi di Vettori Autoregressivi (VAR): Un modello statistico che può essere utilizzato per analizzare le relazioni dinamiche tra più serie temporali.

Esempio Pratico con Futures Bitcoin

Supponiamo di voler verificare se il prezzo del future di Bitcoin con scadenza a dicembre (BTC_Dec) è cointegrato con il prezzo spot di Bitcoin (BTC_Spot).

1. Raccolta Dati: Raccogliere dati giornalieri per entrambi i prezzi per un periodo di tempo significativo (ad esempio, un anno). 2. Regressione: Effettuare una regressione di BTC_Dec su BTC_Spot: BTC_Dec_t = α + βBTC_Spot_t + ε_t 3. Test ADF: Applicare il test ADF ai residui (ε_t). 4. Interpretazione: Se il valore p del test ADF è inferiore a 0.05, si conclude che BTC_Dec e BTC_Spot sono cointegrati. In questo caso, si potrebbe sviluppare una strategia di arbitraggio che sfrutta le divergenze temporanee tra i due prezzi. Ad esempio, se il future è significativamente più caro dello spot, si potrebbe vendere il future e comprare lo spot, aspettandosi che il future converga verso il prezzo spot nel tempo.

Considerazioni Aggiuntive per il Trading di Futures Crittografici

Costi di Transazione: Quando si sviluppano strategie di arbitraggio basate sulla cointegrazione, è importante tenere conto dei costi di transazione, come le commissioni di trading e lo slippage.
Liquidità del Mercato: La liquidità del mercato può influenzare la capacità di eseguire le operazioni di arbitraggio. È importante assicurarsi che ci sia sufficiente liquidità per entrare e uscire dalle posizioni senza influenzare significativamente i prezzi.
Rischio di Controparte: Nel trading di futures, esiste un rischio di controparte, ovvero il rischio che la controparte non adempia ai propri obblighi contrattuali.
Volatilità del Mercato: I mercati crittografici sono notoriamente volatili. È importante gestire il rischio in modo appropriato e utilizzare ordini stop-loss per limitare le perdite potenziali.

Risorse Utili e Strategie Correlate

Analisi Tecnica: Comprendere i grafici e gli indicatori per identificare tendenze e pattern.
Analisi Fondamentale: Valutare i fattori economici e di mercato che influenzano i prezzi.
Gestione del Rischio: Tecniche per proteggere il capitale e limitare le perdite.
Strategia di Mean Reversion: Sfruttare la tendenza dei prezzi a tornare al loro valore medio.
Strategia di Arbitraggio Statistico: Utilizzare modelli statistici per identificare e sfruttare le inefficienze del mercato.
Indicatori di Momentum: Misurare la velocità e la forza delle tendenze dei prezzi.
Volatilità Implicita: Valutare le aspettative del mercato sulla volatilità futura.
Band di Bollinger: Utilizzare bande attorno a una media mobile per identificare livelli di ipercomprato e ipervenduto.
Media Mobile Convergenza Divergenza (MACD): Un indicatore di momentum che identifica potenziali segnali di trading.
Indice di Forza Relativa (RSI): Un oscillatore di momentum che misura la velocità e la variazione dei movimenti dei prezzi.
Fibonacci Retracements: Utilizzare i livelli di Fibonacci per identificare potenziali livelli di supporto e resistenza.
Pattern Grafici: Identificare pattern grafici come testa e spalle, doppi massimi e doppi minimi.
Volume Profile: Analizzare il volume di trading a diversi livelli di prezzo.
Order Flow Analysis: Studiare il flusso degli ordini per ottenere informazioni sulle intenzioni degli operatori.
High-Frequency Trading: Eseguire operazioni ad alta velocità utilizzando algoritmi sofisticati.
Delta Neutral Hedging: Costruire un portafoglio che sia insensibile ai piccoli movimenti dei prezzi.

Piattaforme di trading futures consigliate

Piattaforma	Caratteristiche dei futures	Registrazione
Binance Futures	Leva fino a 125x, contratti USDⓈ-M	Registrati ora
Bybit Futures	Contratti perpetui inversi	Inizia a fare trading
BingX Futures	Trading copia	Unisciti a BingX
Bitget Futures	Contratti garantiti con USDT	Apri un conto
BitMEX	Piattaforma di criptovalute, leva fino a 100x	BitMEX

Unisciti alla nostra community

Iscriviti al canale Telegram @strategybin per ulteriori informazioni. Migliori piattaforme di guadagno – registrati ora.

Partecipa alla nostra community

Iscriviti al canale Telegram @cryptofuturestrading per analisi, segnali gratuiti e altro!