基于高频数据的商品期货市场套利可能性研究

发布时间：2017-11-03 10:00

  本文关键词：基于高频数据的商品期货市场套利可能性研究

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【摘要】：统计套利策略是量化投资的一种重要方法。文章以商品期货市场为研究视角,选择天然橡胶期货RU1701和RU1609的5分钟高频数据作为文章实证数据来源,通过协整模型,对数据进行回测,得出收益率。结论显示RU1701和RU1609之间存在长期协整关系相互影响,误差修正模型表示,两种套利组合的短期偏离回归长期均衡周期较短,存在日内套利机会。
【作者单位】： 上海对外经贸大学金融管理学院;
【关键词】： 高频数据 统计套利 商品期货 协整
【分类号】：F224;F724.5
【正文快照】： 引言 量化投资在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大,时至今日,量化投资已经成为美国市场上一种重要的投资方法。统计套利作为量化投资重要的方法,是一种市场中性策略,即收益不受“牛熊”市的影响,“旱涝保收”。 相对股票市场,国内期货市场

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4 金登贵;中国证券市场高频数据分布特征研究[J];统计与决策;2005年20期

5 曾勇,王志刚,李平;基于高频数据的金融市场微观结构实证研究综述[J];系统工程;2005年03期

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7 刘建华;;基于高频数据的中国股市量价日内特征分析[J];经济师;2007年10期

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9 胡绍波;;已实现极差系统风险及其在中国股市的应用[J];中国商界(下半月);2010年09期

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1 郭名媛;;基于高频数据的已实现极差相关系数及实证研究[A];2012管理创新、智能科技与经济发展研讨会论文集[C];2012年

2 郭名媛;;基于高频数据的赋权已实现极差相关系数及其实证研究[A];社会经济发展转型与系统工程——中国系统工程学会第17届学术年会论文集[C];2012年

3 唐勇;;金融市场波动建模:基于高频数据视角[A];社会经济发展转型与系统工程——中国系统工程学会第17届学术年会论文集[C];2012年

4 杨怀东;伍娟;盛虎;;基于高频数据的成对交易统计套利策略实证研究[A];第五届（2010）中国管理学年会——金融分会场论文集[C];2010年

5 张晨;李月环;;基于调整“已实现”波动率的沪深300指数高频数据波动性研究与预测[A];中国会计学会高等工科院校分会2008年学术年会（第十五届年会）暨中央在鄂集团企业财务管理研讨会论文集（上册）[C];2008年

6 刘淳;朱世武;何济舟;;金融市场波动择时策略的经济价值分析[A];经济全球化与系统工程——中国系统工程学会第16届学术年会论文集[C];2010年

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1 本报记者 任晓;12月PMI或小幅上行[N];中国证券报;2013年

2 程实;美国金融体系逐渐恢复 实体经济企稳[N];中国经济时报;2009年

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5 申银万国证券研究所 李慧勇;新兴市场保持资金大额流入[N];证券时报;2014年

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2 唐勇;基于高频数据的金融市场分析[D];天津大学;2007年

3 镇磊;基于高频数据处理方法对A股算法交易优化决策的量化分析研究[D];中国科学技术大学;2010年

4 刘广应;带跳的分数维积分过程的幂变差理论及其在金融高频数据中的应用[D];复旦大学;2011年

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7 王芳;基于市场微观结构噪声和跳跃的金融高频数据波动研究[D];西南财经大学;2011年

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本文编号：1135688