遗传算法在指数复制中的应用

发布时间：2020-06-19 14:34

【摘要】： 为弥补市场缺乏规避系统性风险工具的现状及给投资者增加新的投资品种,我国即将推出沪深300股指期货。由于推出后,很可能会引起市场过度反应,A股市场波动短期内增强,存在大量套利机会。为在期现套利中赢得一席之地,就必须拥有优异的指数复制方法。本文首先对股指期货基础知识进行概述,介绍其定义、产生背景和三大功能,并对其进行定价和套利边界分析;接着简单综述指数复制方法,并详细介绍三种典型的复制方法:大权重配置法、大权重优化配置法和行业加权配置法;然后就进入文章重点,尝试将遗传算法应用于沪深300指数跟踪,介绍算法原理、构建模型进而用软件实现;最后用日交易数据乃至高频数据进行实证研究,得到一系列结论: ①不管选用20、40还是60只股票构建组合,用遗传算法模拟出的股票组合与沪深300指数的相关系数非常高,样本外跟踪效果也很好;随着构建组合股票数目的增多,遗传算法的跟踪效果将越来越稳健。 ②遗传算法是复制指数的首选方法,其跟踪效果有明显的优势,而权重优化法和行业加权配置法在构建组合股票数目较多时跟踪效果也不错,是本文介绍的几种方法中的次要选择。 ③在保证数据充足的情况下,目标函数中考虑时间权重的遗传算法的跟踪效果,优于目标函数中不考虑时间权重时的。 ④遗传算法采用5分钟交易数据时仍然适用。短期套利中,采用高频数据能解决交易数据匮乏的问题。遗传算法给套利实践指数复制环节提供了强有力的工具,根据实验结果再加上对下一阶段的主观预测,将大大提高套利成功的可能性。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】