基于商品期货时滞信息的FOF基金量化投资策略研究

发布时间：2020-06-05 14:30

【摘要】：随着我国期货市场的发展,商品期货为交易者调整投资策略、规避投资风险提供了丰富的市场信息。我国FOF基金的加速发展,则使得FOF基金产品的设计、投资策略的构建越来越受到投资者和基金公司的关注。期货市场和基金市场在我国金融市场中共同扮演着重要的角色,两者一般被认为具有一定的联动性,但是目前利用商品期货市场的信息作为FOF基金投资策略构建依据的相关理论与实践研究较少。因此,基于商品期货市场的时滞信息,本文设计FOF基金量化投资策略,对于期货市场信息的创新性应用以及FOF基金投资策略的构建具有重要的理论与实践意义,也为基金投资者提供了参考。本文在相关文献综述的基础上,首先验证了螺纹指数、沪金指数、煤炭综合指数以及有色金属综合指数这四组商品期货指数的时滞收益率与对应行业基金下一个交易日日收益率之间具有显著的相关性;其次,将期货指数时滞收益率作为期货市场的信号来源指标,以此构建信号组合并制定相应的FOF基金仓位管理措施,然后确定量化投资策略模型的参数;最后通过在不同的历史区间检测构建的FOF基金量化投资策略的实践效果。从净值曲线、年化收益率、夏普比率、最大回撤、仓位管理效果以及操作胜率等方面分析发现,本文构建的FOF投资策略具有稳定的收益获取与风险控制能力,具备设计的科学性与落地的可行性。
【图文】：

收益率与钢铁Ｂ次日下一个交易日收益率之间的相关系数，以及螺纹指数的日逡逑间收益率与时滞收益率之和（ｒ／ｑ＋ｒ／ｙ）与钢铁Ｂ下一个交易日的日收益率之间的逡逑相关系数，得到两组相关系数序列如图４－１所示：逡逑相关系数逡逑０．７逡逑－０１邋｜ｆ邋ｆｆ邋［Ｖ逡逑－０．３逡逑，，身ＶＶ、tj々ＷＶＶｖＶ，逡逑~2纹指数时滞收益率＆钢铁Ｂ日收益率逡逑一￣邋（螵纹指数日间收益率＋时滞收益串）＆钢铁Ｂ日收益率逡逑图４－１螺纹指数与钢铁Ｂ两组相关系数序列比较逡逑从图４－１可以看出，在整个样本区间内，两个组合更多地表现出正相关的关系。具逡逑体而言，在样本期间的不同时期，两组相关系数的大小关系呈现不同的情形，所以较难逡逑判断两个信号指标与钢铁Ｂ次日的日收益率；＾之间的相关性哪个长期较强且稳定。逡逑所以，本文通过统计检测了两类信号指标能否通过自身的正负收益情况预测对应逡逑基金下一交易日的涨跌情况，从而分别计算两类信号指标的预测准确度，结果如表４－１逡逑所示：逡逑逦表４－１螺纹指数两个信号指标的预测准确度情况逦逡逑区间逦计数逦预测准确数逦准确率逡逑螺纹指数逦＆１％逦１４５逦８８逦６０＇６９％逡逑时滞逦0Ｓｒｓ＜ｌ％逦２０５逦１２１逦５９．０２％逡逑收益军逦－ｌ％＜ｒｓ＜０逦１７５逦９２逦

—（沪金指数日间收益率＋时港收益率）＆黄金ＥＴＦＥ牧益率逡逑图４－２沪金指数与黄金ＥＴＦ两组相关系数序列比较逡逑从图４－２可以看出，在整个样本区间内，沪金指数的时滞收益率与黄金ＥＴＦ下逡逑一交易日的日收益率／？ｔｄ之间的相关系数，长期大于沪金指数的日间收益率及时滞收益逡逑率之和（ｒｔｉｉ＋ｒｔ％）与黄金ＥＴＦ次日的日收益率对之间的相关系数。逡逑两类信号对黄金ＥＴＦ基金下一交易日涨跌的预测准确度结果如表４－２所示：逡逑逦表４－２沪金指数两个信号指标的预测准确度情况逦逡逑区间逦计数逦预测准确数逦准确率逡逑ｒｓ＞０．５％逦２１７逦２１０逦９６．７７％逡逑０．２５％＜ｒｓ＜０．５°／0逦１２０逦１００逦８３．３３％逡逑０＜ｒｓ＜０．２５％逦１８３逦１２３逦６７．２１％逡逑沪金指数■°－２５0／＾５＜0逦，９３逦１１８逦６１．１４％逡逑时滞逦－０．５％邋立ｓ＜－０．２５％逦１３８逦１１５逦８３．３３％逡逑收益率邋ｒｓ逦＾＜－０．５％逦２４４逦２３８逦９７．５４％逡逑ｒｓ＞０逦５２０逦４３３逦８３．２７％逡逑ｒｓ＜０逦５７５逦４７１逦８１．９１％逡逑（－00，＋00）逦１０９５逦９０４逦８２．５６％逡逑２８逡逑
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

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本文编号：2698186