本文關(guān)鍵詞：基于高頻數(shù)據(jù)的動態(tài)統(tǒng)計套利策略比較分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在風云變幻的金融市場上,穩(wěn)健性的投資一直都是人們所期待和贊許的,在中國現(xiàn)有的金融制度下,一路向牛的股票市場,當然是人人都向往的。但是在瞬息萬變的金融市場,這顯然是不可能的,在不允許做空的中國股市,若進入如2015年6月開始的狂跌模式,投資者只能望洋興嘆。股指期貨推出的真實本意在于套期保值,融資融券的推出更是進一步讓投資者有了做空的工具,在制度不斷完善的今天,統(tǒng)計套利已經(jīng)有了其成長的土壤。于是本文在此背景下,通過對統(tǒng)計套利常用模型的介紹與梳理,比較不同交易對象在不同套利模型下收益與風險的表現(xiàn)模式。本文首先對國內(nèi)外有關(guān)統(tǒng)計套利的研究進行梳理,發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外用的最多的模型是協(xié)整套利模型,但是協(xié)整套利模型建立的一個前提假設(shè)是變量之間必須具有線性相關(guān)關(guān)系,這極大的局限了配對交易對象的選取。由于Copula函數(shù)能夠捕捉變量之間的非線性相關(guān)關(guān)系,于是在前人對Copula的研究基礎(chǔ)上,將其應(yīng)用于統(tǒng)計套利的研究,可以極大拓寬配對的交易對象。文獻研究發(fā)現(xiàn),不管是利用協(xié)整理論還是Copula理論研究統(tǒng)計套利,都只是征對某個套利組合來研究,沒有對其在不同交易對象之間進行橫向研究,為了彌補這一“空白”,本文將這兩種模型在不同交易對象之間套利效果進行了橫向比較。本文寫作目的主要有兩個,其一是研究清楚兩種套利模型的具體運作模式,其二是比較不同交易對象在兩種套利模型下的收益表現(xiàn)。因此本文先對兩種套利模型進行了較為詳盡的介紹,并利用滬深300股指期貨當月合約與下月合約在兩種模型下進行跨期套利研究,以理清兩種套利模式的運作方式；然后在這兩種套利模型下對跨期、跨品種、期現(xiàn)、股票對套利的收益與風險進行橫向比較分析。四種交易對象分別為滬深300股指期貨當月和下月合約,滬深300股指期貨當月合約和中證500股指期貨當月合約,滬深300股指期貨當月合約和滬深300指數(shù)(以股票組合來跟蹤),光大證券和興業(yè)證券,為了方便比較,選取的時間窗口期一致為2015年10月12日至2015年12月25日的日內(nèi)5分鐘的高頻交易數(shù)據(jù)。通過實證研究,主要得出了如下一些結(jié)論：以滬深300股指期貨當月合約和下月合約在協(xié)整套利模型下進行實證分析,發(fā)現(xiàn)窗口期的選取和閾值的設(shè)定對交易結(jié)果影響較大,經(jīng)過探索,發(fā)現(xiàn)征對5分鐘的高頻交易數(shù)據(jù),3天的建模期,一天的交易期所取得的交易效果是最好,而在閾值的選取上,以0.5倍標準差到1倍標準差為開倉閾值為最佳,這與后文中基于0-U過程建立的最佳交易信號的結(jié)果幾乎是一致的。鑒于變量之間的非線性相關(guān)關(guān)系,建立Copula函數(shù)套利模型,并深入研究Copula相關(guān)理論和其套利運作模式。假設(shè)每次投入資金均為△,且不重復使用來討論每次套利收益的變動情況,發(fā)現(xiàn)其累計收益回撤率較大,并建立了優(yōu)化模型,實證發(fā)現(xiàn)經(jīng)過優(yōu)化之后的模型使得交易發(fā)生虧損的次數(shù)極大的減少了,降低了累計收益的回撤率,使得累計收益的最大虧損降低了50%-80%;并假設(shè)初始投入資金為單位1,每天重復使用,采用復利方式計算累積收益率,最終結(jié)果表明,所建立的Copula函數(shù)套利模型能夠獲得遠高于銀行定期存款利率的收益回報。不同的交易對象在協(xié)整套利模型下,除了期現(xiàn)套利收益表現(xiàn)出較大的不穩(wěn)定性以外,利用其余品種套利都能獲得至少39%以上的年化收益率；而在Clayton-Copula和Gumbel-Copula函數(shù)套利模型下,各套利品種最少都能獲得7.97%的年化收益率,高于銀行定期存款利率,而且對比協(xié)整套利模型和Copula套利模型發(fā)現(xiàn)利用股票對進行套利交易所獲得的累積收益是最高的,分別為67.43%和77.32%,表明了中國股市存在較大的賣空套利空間。同時不同的交易對象在不同的套利模型下,收益表現(xiàn)截然不同,說明交易策略的有效性不僅僅是由策略本身決定的,還與交易品種的選取有較大的關(guān)系。另外,經(jīng)過優(yōu)化之后的Copula函數(shù)套利模型,極大的提高了各交易品種的套利收益,使其年化收益率最少提高了1.62%,最多提高了69.58%,隨著交易日期的累加這種優(yōu)化效果對年化收益率的提升效果將更加明顯。
【關(guān)鍵詞】：統(tǒng)計套利 協(xié)整 Copula函數(shù) 融資融券 股指期貨
【學位授予單位】：西南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-14
• 1.1 選題的背景和意義11-12
• 1.2 研究思路和框架12-13
• 1.3 本文的創(chuàng)新點13-14
• 2 文獻綜述14-22
• 2.1 國外研究現(xiàn)狀14-18
• 2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀18-20
• 2.3 文獻述評20-22
• 3 統(tǒng)計套利及相關(guān)理論介紹22-39
• 3.1 融資融券交易22-24
• 3.2 統(tǒng)計套利24-26
• 3.2.1 統(tǒng)計套利的定義24-25
• 3.2.2 套利流程及收益計算25-26
• 3.3 相關(guān)交易模型及其理論基礎(chǔ)26-29
• 3.3.1 最小距離法26
• 3.3.2 隨機價差法26-27
• 3.3.3 協(xié)整套利模型27-29
• 3.4 基于O-U過程套利的最佳交易邊界選擇及求解29-31
• 3.4.1 O-U過程29-30
• 3.4.2 最佳交易信號30-31
• 3.5 基于COPULA相關(guān)理論的統(tǒng)計套利31-39
• 3.5.1 Copula函數(shù)的定義31-32
• 3.5.2 常見的Copula函數(shù)32-34
• 3.5.3 Copula函數(shù)的相關(guān)性測度34-35
• 3.5.4 Copula函數(shù)參數(shù)估計35-36
• 3.5.5 Copula函數(shù)的選擇36-37
• 3.5.6 交易策略及指標的構(gòu)建37-39
• 4 實證分析39-89
• 4.1 數(shù)據(jù)選取39-49
• 4.1.1 指數(shù)收益率40-46
• 4.1.2 描述性統(tǒng)計分析46
• 4.1.3 平穩(wěn)性檢驗46-49
• 4.2 協(xié)整套利49-55
• 4.2.1 收益率的計算49-50
• 4.2.2 閾值的設(shè)定50
• 4.2.3 實證結(jié)果50-51
• 4.2.4 基于滾動期窗口下不同參數(shù)設(shè)定對套利結(jié)果的影響51-55
• 4.3 最佳邊界條件下的收益率55-57
• 4.4 基于COPULA相關(guān)理論的統(tǒng)計套利分析57-68
• 4.4.1 Copula函數(shù)選擇及參數(shù)估計57-60
• 4.4.2 基于Clayton-Copula函數(shù)的套利60-65
• 4.4.3 基于Gumbel-Copula函數(shù)的套利65-68
• 4.5 基于協(xié)整套利模型下不同交易對象套利結(jié)果對比68-74
• 4.5.1 交易對象選擇68-70
• 4.5.2 描述性統(tǒng)計70
• 4.5.3 平穩(wěn)性檢驗70-71
• 4.5.4 協(xié)整檢驗71
• 4.5.5 各交易對象的累積收益率71-74
• 4.6 基于COPULA函數(shù)套利模型下不同交易對象套利結(jié)果對比74-86
• 4.6.1 基于Copula函數(shù)套利模型下各交易品種套利結(jié)果74-76
• 4.6.2 基于Clayton-Copula函數(shù)套利模型下各交易品種套利收益情況76-78
• 4.6.3 基于Gumbel-Copula函數(shù)套利模型下各交易品種套利收益情況78-80
• 4.6.4 基于優(yōu)化后的套利模型交易結(jié)果80-83
• 4.6.5 模型優(yōu)化前后的收益情況對比83-86
• 4.7 本章小結(jié)86-89
• 總結(jié)與展望89-91
• 參考文獻91-95
• 致謝95

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孫志賓;;混合Copula模型在中國股市的應(yīng)用[J];數(shù)學的實踐與認識;2007年20期

2 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學的實踐與認識;2007年24期

3 李軍;;Copula-EVT Based Tail Dependence Structure of Financial Markets in China[J];Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition);2008年01期

4 許建國;杜子平;;非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟;2009年04期

5 王s，

本文編號：259306