Розробка системи кореляційного аналізу крипто
Кореляційний аналіз у крипто — критично важливий інструмент для управління портфелем, пошуку арбітражних пар та розуміння ринкової структури. Система автоматично відслідковує кореляції між сотнями активів та виявляє значущі зміни.
Pearson кореляція: лінійна залежність між returns двох активів. Найбільш розповсюджена.
Spearman rank кореляція: менш чутлива до викидів. Переважна для крипто returns з fat tails.
DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation): враховує часову залежність волатильності. Точніша для коротко терміну кореляцій.
Практичні застосування:
- Диверсифікація портфеля: вибирати активи з низькими взаємними кореляціями
- Stat arb пари: пари зі стійкою кореляцією > 0.85 — кандидати для перевірки на коінтеграцію
- Управління ризиком: якщо всі позиції корельовані > 0.7 — портфель фактично не диверсифікований
Детекція режиму кореляції: Нормальний ринок кореляція 0.4–0.6. Кризисний режим > 0.8. При вході в кризисний режим система рекомендує зменшення позицій.
Стек: Python (pandas, scipy, arch для DCC-GARCH), PostgreSQL для зберігання матриць, React + D3.js для інтерактивних heatmaps. Дані оновлюються щоденно, realtime rolling кореляція кожну годину.