基于时变系数协整的股指期货统计套利研究

发布时间：2018-02-20 21:13

  本文关键词： 变点检测 统计套利 股指期货 时变协整 Chebyshev时间多项式　出处：《武汉金融》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文利用时变系数协整回归模型检测金融时间序列的结构突变点,并用检测出的变点建立变结构协整模型,将其运用到IF1707和IF1706两个期货合约的高频交易数据的统计套利研究中,结果表明:检测出的变结构点的个数与时变系数模型中Chebyshev时间多项式的阶数相同,而且基于时变系数协整模型检测的两个变点的套利绩效明显优于普通协整模型下的套利绩效,同时也表明进行统计套利时并不是考虑的变点个数越多越好,选择合适的变点时刻能捕捉到更多的交易机会和更高的收益率。
[Abstract]:In this paper, the time-varying coefficient cointegration regression model is used to detect the structural mutation points of financial time series, and the variable structure cointegration model is established by using the detected change points. The model is applied to the statistical arbitrage study of high-frequency trading data of IF1707 and IF1706 futures contracts. The results show that the number of variable-structure points detected is the same as the order of Chebyshev time polynomials in the time-varying coefficient model, and the arbitrage performance of the two change points based on the time-varying coefficient cointegration model is obviously better than that of the ordinary cointegration model. At the same time, it also shows that the more change points are not considered in statistical arbitrage, the more trading opportunities and higher returns can be obtained by choosing the right change points.
【作者单位】： 武汉理工大学;武汉谱数科技有限公司;
【基金】：教育部人文社科青年基金项目(14YJCZH143) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2016IA005)
【分类号】：F830.9

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本文编号：1520043