基于中国股指期货市场的综合型算法交易策略研究

发布时间：2017-03-20 07:05

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【摘要】：对于金融市场的每一位投资者来说,一个好的交易策略是有效配置资本和管理风险的直接手段。因而,在全球的金融市场中,交易策略都是当前资本市场正在或者将要研究的主要问题之一。随着当前资本市场规模的不断扩张,交易者的个体交易行为对市场的影响作用在不断增长,为了制订科学的合理的交易策略,减少对市场的冲击,同时降低交易成本,算法交易在这样一种环境中逐步发展起来。从目前各种研究报告和学术刊物可以看到,算法交易已成为欧美等发达金融市场的主要交易手段,在欧美市场所有股票交易中占到四成,在美国一些市场中算法交易的应用比重甚至达到了八成以上。 2010年是中国金融市场里程碑式的一年。沪深交易所的融资融券试点交易启动与沪深300股指期货合约上市交易为中国金融市场带来了活力和机遇,给中国的量化交易提供了有利条件。在中国,算法交易策略应用目前也算是刚刚起步,在很多方面仍处在初级阶段,一方面国内相对成熟的能支持算法交易的软件非常少,另一方面理论研究基础也比较薄弱,但随着国内市场的日渐成熟、市场投资者的资本规模持续增长、投资需求的多样化以及新型衍生产品不断涌现为算法交易的发展提供了良好契机。 国外目前对算法交易策略的研究和应用均较多,而国内由于市场改革伊始,国内算法交易策略应用及相关理论发展缓慢,从国内的学术刊物和研究报告来看,现有的相关研究内容基本是对股票市场进行研究且研究较少,对期货市场的算法策略应用研究较少。国内目前的理论研究中主要存在的是传统的单一型算法交易策略,且研究对象主要集中在非股指期货市场。这些交易策略中或是通过日内平均分割法来确定交易区间,主要是为了在降低交易成本的同时完成交易目标,该类方法缺乏对于市场有效机会的捕捉能力,容易丧失交易机会；或是应用与研究稍多的传统统计套利策略,该类研究一般是对市场中统计套利的可行性进行研究分析,强调交易时机的把握与交易策略的制定,交易成本及交易目标的完成不是该类策略关注的重点。在实际交易当中,交易者关注着交易成本控制与交易时机把握等方方面面,这使得现有的许多研究方法不能有效适用于市场当中。所以,找到既能发现交易时机,又能降低交易成本的交易策略是本文所要研究的重点。 本文根据改进静态VWAP策略和统计套利交易策略来建立投资组合交易模型,主要通过市场实践与理论研究相结合的方法对综合型算法交易策略进行研究。一方面分别对改进VWAP策略在我国金融市场应用的可行性及统计套利交易策略的基本理论方法进行分析,在已有研究的基础上,从相关理论分析来建立综合型算法交易策略,该研究既是对我国股指期货市场的应用算法交易策略理论的探索性研究分析,又是对国内该方面的理论研究进行补充,也为未来构建更为广泛和复杂的综合型算法交易策略理论提供思路；另一方面由于市场参与者的交易需求日益增多,如何在市场中把握交易时机与降低交易成本已成为交易者关注的主要问题,综合算法交易策略的应用可以分别从基础策略层面利用方法优势解决交易者面临的这些问题,能够有效完成交易者的交易目标,同时也能满足获取超额回报的要求,在市场交易过程中具有极高的应用价值,这也是目前国际市场中各类算法交易策略能够得到快速普及的原因。文章对综合型算法交易策略进行理论研究与实证分析以实现对当前已有理论进行的拓展和完善,而有效的交易策略在市场交易中也具备较高的实际应用价值。 本篇论文主要包括了方法综述、理论与实证研究三个部分,分别着重讨论了市场与算法策略的发展,各类策略的分析方法与需要考虑的因素,主要策略的理论方法,以及数据选取与实证分析。 第一部分是对算法交易策略的发展背景、各主要类型交易策略的发展过程及交易策略的发展现状进行梳理和剖析。首先概述了算法交易策略的历史背景与意义以及本文的框架结构,算法交易策略的出现与发展是顺应时代要求与发展需要的,其基本作用包括了降低交易成本、完成交易目标、减少市场冲击、弱化交易风险与捕捉交易时机等等,也可以简单概括为套利、规避风险与价格发现等。然后对算法交易策略中主动型与被动型算法交易策略做了较为详细的概述与分析,阐明算法交易策略的产生与发展,对目前市场上存在的交易策略做了比较详细的分析与归类,并对国内外相关研究进行了评价,与此同时也着重分析了VWAP策略与统计套利策略的思想方法。 第二部分是对综合型算法交易策略构建的基本理论进行推导分析。本文利用主动型算法交易策略与被动型算法交易策略的合理结合构造可以兼顾价格发现与成本控制的交易策略。在标准VWAP策略的基础上利用数学推导找到更优的静态日内交易量预测模型,再结合统计套利模型,由协整检验、加权移动平均模型及指数加权移动平均模型对交易持续期的合约头寸及数据序列进行分析预测、选择交易时间点,最后通过对理论模型加入约束条件以得到相应的综合型交易策略。 第三部分是在构建合理综合型算法交易策略的基础上选取历史数据进行实证研究。文章选取沪深300股指期货当月与次月合约作为交易标的,选择连续历史数据为研究对象,首先对合约间关系进行协整关系检验,得到交易头寸比例,根据价差波动的方差特性,利用加权移动均值模型得到交易价格价差均值的预测结果,在考虑到平衡精度与效率的条件下选取指数加权移动均值模型得到价差方差的预测结果,在此基础上根据市场条件与规律及个人交易者的特征制定交易规则,找出交易开仓与平仓时间,建立价格发现策略。接着根据优化静态WAP交易策略模型对日内交易量进行预测,通过综合型交易策略对历史数据进行实证分析,依照规则进行样本集与测试集的交易分析,结果表明在两个测试集中综合型策略都能取得较为可观的收益,交易策略具有较好的稳定性并能够适用于股指期货市场。最后根据结果对综合型算法交易策略的效果进行评价并对进一步的研究提出建议。 文章利用已有研究值得借鉴的方法与内容,对主要交易策略的不足进行优化,通过从我国市场特有环境出发,以特定交易人群为研究载体,在条件适用的前提下本文特别将优化改进的静态VWAP方法引入到综合策略中,较一般方法对日内交易量有更精确的预测精度,实现了交易量分配的更优安排。本文亦在原有统计套利策略的理论基础上通过对精度与效率进行平衡得到适合交易者的套利模型,通过交易条件设定能够有效完成套利交易目标。文章把不同类型的交易策略有机结合起来,通过综合型算法交易策略的实证分析结果说明利用改进静态模型可以在更精确的描述交易量分布,同时在精度与效率平衡的前提下由统计套利策略寻找交易时机,得到具有较好的稳定性与较高的使用价值的综合型算法交易策略,可以兼顾交易要求与获利需求。
【关键词】：股指期货 算法交易 VWAP 统计套利
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要4-7
• Abstract7-11
• 1. 绪论11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12
• 1.3 研究框架12-14
• 1.4 研究特点与贡献14-15
• 2. 算法交易策略的产生与发展15-26
• 2.1 算法交易综述15-16
• 2.2 国内发展综述16-17
• 2.3 算法交易策略方法与分类17-20
• 2.4 算法理论与检验20-26
• 2.4.1 研究现状20-22
• 2.4.2 标准VWAP策略22-24
• 2.4.3 改进VWAP策略24-25
• 2.4.4 算法交易策略检验25-26
• 3. 阿尔法模型与统计套利策略浅析26-37
• 3.1 阿尔法模型综述26-31
• 3.1.1 从量化交易到阿尔法模型26-27
• 3.1.2 阿尔法模型理论27-30
• 3.1.3 阿尔法模型特征30-31
• 3.2 统计套利理论31-33
• 3.3 统计套利策略思想方法33-37
• 4. 构建综合型算法交易策略37-42
• 4.1 改进VWAP算法策略37-40
• 4.2 基于统计套利策略的综合型算法策略建立40-42
• 5. 综合型算法交易策略应用42-59
• 5.1 中国股指期货市场概述42-44
• 5.1.1 沪深300指数42
• 5.1.2 沪深300股指期货42-44
• 5.2 数据选取44
• 5.3 改进VWAP策略应用44-46
• 5.4 统计套利策略实证分析46-56
• 5.4.1 协整检验46-47
• 5.4.2 期指合约数据列协整检验47-51
• 5.4.3 价差波动预测模型51-55
• 5.4.4 套利策略设计55-56
• 5.5 综合型算法策略套利实证56-59
• 5.5.1 交易条件设置56-57
• 5.5.2 实证分析57-59
• 6. 总结59-61
• 6.1 结论59-60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-65
• 后记65-67
• 致谢67-68
• 在读期间科研成果目录68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于中国股指期货市场的综合型算法交易策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：257343