高频交易数据模式下的股指期货跨期套利实证研究

发布时间：2020-05-05 01:36

【摘要】：中国作为新兴的资本市场国家,在股市快速发展的过程中,面临许多问题,存在着很大的系统性风险。中国资本市场股市于2015年中旬发生骤然大幅度下跌,对金融市场造成强烈的冲击,相关交易者受到巨额亏损。期货市场中可以根据股指期货双向交易的特点,做看跌交易对冲股票市场的损失,但是这会加速股价进一步下跌。为了防止做空交易发生,国家出台政策对股指期货交易进行了紧缩性限制,从而维持股票市场稳定发展,但是也降低了股指期货流通的活跃性。2017年02月16日,中金所公布对股指期货的交易限制进行放宽,日内开仓数量限额调高为20手,保证金调整为20%,手续费为交易金额的万分之九点二。这一政策性的积极信号,引发越来越多的投资者在投资组合资产配置中融入股指期货,提高投资策略收益。本文在这一背景下,对股指期货高频交易跨期套利问题进行深入研究,寻找股指期货高频交易数据模式下的套利交易时机,挖掘股指期货高频交易数据超短期价差变化规律,设计高频跨期套利策略,同时对股指期货松绑前后的交易结果对比分析。本文依据协整理论的方法,结合持有成本理论和均值回归理论思想,对股指期货IF1703合约和IF1706合约一分钟高频交易收盘价数据进行研究。通过GARCH族模型对比分析,得出AR-TGARCH模型能够准确发现IF1703合约和IF1706合约内价格数据序列的长期均衡关系和价差交易出现的时机和概率,按照价差序列的分布情况,设计高灵敏度和低灵敏度的跨期套利策略。实证结果表明,IF1703合约和IF1706合约样本数据之间存在协整关系,证实存在套利空间。从总体上来看,无论是高灵敏度交易策略还是低灵敏度交易策略,在牛市和熊市中均有高于80%的成功率,这显示基于AR-TGARCH模型所构建的跨期套利策略可以良好的把握IF1703和IF1706样本合约数据价差的波动性特点。本文在研究股指期货跨期套利过程中,采用高频交易数据,相对传统仿真和低频数据,提高了数据的频度空间,同时创新的提出了AR-TGRACH模型研究股指期货价差的方差序列波动的特点,补充隔月合约跨期套利的研究方法,为股指期货高频交易的发展提供参考。本文对投资者获取投资收益、金融市场稳定健康发展以及国家防范与治理资本市场风险等方面都具有重要意义。
【图文】：

图 2.1 沪深 300 指数总市值占比情况从图 2.1 中可以看出，沪深 300 在我国 A 股总市值占比很大，同时它也是推出的第一种股指期货，它的合约标的物为沪深 300 股价指数，它的推出重要意义。

图 2.2 沪深 300 指数成分行业分布如图 2.2 可知，银行和非银行金融行业在沪深 300 股指期货中占比很大，分达到 17.50%和 16.20%，，沪深 300 指数成分股中金融行业占比最大。医药生物 5.60%
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.5

【参考文献】

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1 李伦;;基于Z-score的股指期货跨期套利策略改进[J];时代金融;2015年36期

2 吴国平;谷慎;;中国股指期货和现货市场时变联动与波动溢出研究——基于DCC-MGARCH-VAR模型的实证分析[J];学术论坛;2015年10期

3 章永哲;钱敏;;基于5分钟高频数据的沪深300股指期货与现货市场间波动溢出效应实证研究[J];上海金融;2015年11期

4 殷炼乾;周雨田;吴华妹;;中国资产价格跳跃行为研究——基于高频数据集的分析[J];统计与信息论坛;2015年05期

5 周希y

本文编号：2649312