复杂金融数据视角下的中国股票市场交易策略研究
发布时间：2020-12-13 23:12
证券交易策略研究既是涉及到投资者和投资机构盈利的实践问题,也是深入分析投资行为、科学预测股市走向、合理制定股市政策的理论问题。伴随着中国股票市场的快速发展,计算机信息技术的飞速进步,电子化交易日趋成熟,互联网迅速普及,产生了海量复杂的金融数据,为交易策略研究提供了极大的机遇和市场环境。金融数据正前所未有地表现出频率越来越高、整体关联越来越强、来源渠道越来越多的特性,不断冲击着有效市场假说、理性人假说、完全信息假说等经典理论框架,也不可避免地对传统的交易策略研究带来重大挑战。如何针对信息时代背景下的特殊市场环境改进优化交易策略,从复杂金融数据的角度重新审视传统交易策略,把握市场整体特征乃至构建新的交易策略框架与模型?具体地,股票市场的统计数据从过去的日周月年为单位的典型中低频数据过度到以秒分时为单位的高频数据,会对传统的交易策略带来何种变化?股票市场作为一个复杂的动态系统,市场内个股之间的相关性会对交易策略产生何种影响?另外,与股市息息相关的重要外部新闻数据会对股价产生何种影响?能否利用多源的金融数据改进完善已有交易策略,构建自动交易的框架与模型?针对以上问题和挑战,本文以中国股票市场现...
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：151 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
沪深300指数和上证综合指数
图 4. 1 不同样本期内配对关系示例4.3.2 参数设定为了保证实验结果的可靠性和过程的可重复性，本章在配对交易过程中的参数主要包括：（1）样本内区间长度 In length；（2）样本外区间长度 Out length；（3）开平仓阈值为标准差的倍数1K ；（4）止损阈值为标准差的倍数2K ；（5）数据频率 f ；（6）单次交易的手续费 cost ；（7）融券费率 c _cost ；（8）配对阶段相关系数阈值 。其中，单次交易的手续费设置为万分之一，融券费率设置为 8%（换算成持仓占用时长），当不考虑交易费用时，两者费率均设置为 0。如前文所示，参考已有文献我们设置配对阶段的相关系数 为 90%，即在股票对预选时相关系数大于 0.9 时才能保留。参考已有文献[125]，我们将样本内外时间长度分别设置为 3 个月和 1 个月，并在后续部分对该参数进行敏感性分析。对于参数和 的设置，分别选取触发交易的阈值为标准差的 1 倍，止损位参数为标准差的 3 倍，同样在后续部分对这两个参数进行敏感性分析。参数设置见表 4.1。需要说明的是，本章设定将资金平均分配在每个股票对中，而且每期获利的本金将
52(d): 震荡市（ 2016.7-2017.6）配对交易净值曲线图图 4. 4 不同市场行情下配对交易净值曲线图综上所述，本节从年化收益、夏普比率、最大回撤和净值曲线图等多方配对交易策略在全样本区间和不同市场行情下的表现情况。研究发现：首交易在全样本时期的表现优于选取沪深 300 指数为基准的市场收益。其样本区间根据市场行情划分为震荡期、牛市和熊市时，与市场基准表现不交易策略的表现没有显著差别。最后，样本期内的股票配对数与市场行定的关系，当市场处于牛市或是熊市时更容易形成配对，而且配对数的属行业呈现一定关系，具体情况取决于行业的划分。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验[J]. 李志冰,杨光艺,冯永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[2]ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法[J]. 李斌,林彦,唐闻轩. 系统工程理论与实践. 2017(05)
[3]中国证券市场的绿色激励:一个四因素模型[J]. 韩立岩,蔡立新,尹力博. 金融研究. 2017(01)
[4]公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证[J]. 高春亭,周孝华. 管理工程学报. 2016(04)
[5]融资融券背景下证券配对交易策略研究——基于协整和距离的两阶段方法[J]. 胡伦超,余乐安,汤铃. 中国管理科学. 2016(04)
[6]四因子资产定价模型在中国股市的适用性研究[J]. 欧阳志刚,李飞. 金融经济学研究. 2016(02)
[7]基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测[J]. 于志军,杨善林,章政,焦健. 中国管理科学. 2015(12)
[8]基于协整技术配对交易策略的最优阈值研究[J]. 欧阳红兵,李进. 投资研究. 2015(11)
[9]融资融券交易制度对中国股市波动率的影响——基于面板数据政策评估方法的分析[J]. 陈海强,范云菲. 金融研究. 2015(06)
[10]多因子模型下投资者情绪对股票横截面收益的影响研究[J]. 史永东,田渊博,马姜琼,钟俊华. 投资研究. 2015(05)
本文编号：2915347
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：151 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
沪深300指数和上证综合指数
图 4. 1 不同样本期内配对关系示例4.3.2 参数设定为了保证实验结果的可靠性和过程的可重复性，本章在配对交易过程中的参数主要包括：（1）样本内区间长度 In length；（2）样本外区间长度 Out length；（3）开平仓阈值为标准差的倍数1K ；（4）止损阈值为标准差的倍数2K ；（5）数据频率 f ；（6）单次交易的手续费 cost ；（7）融券费率 c _cost ；（8）配对阶段相关系数阈值 。其中，单次交易的手续费设置为万分之一，融券费率设置为 8%（换算成持仓占用时长），当不考虑交易费用时，两者费率均设置为 0。如前文所示，参考已有文献我们设置配对阶段的相关系数 为 90%，即在股票对预选时相关系数大于 0.9 时才能保留。参考已有文献[125]，我们将样本内外时间长度分别设置为 3 个月和 1 个月，并在后续部分对该参数进行敏感性分析。对于参数和 的设置，分别选取触发交易的阈值为标准差的 1 倍，止损位参数为标准差的 3 倍，同样在后续部分对这两个参数进行敏感性分析。参数设置见表 4.1。需要说明的是，本章设定将资金平均分配在每个股票对中，而且每期获利的本金将
52(d): 震荡市（ 2016.7-2017.6）配对交易净值曲线图图 4. 4 不同市场行情下配对交易净值曲线图综上所述，本节从年化收益、夏普比率、最大回撤和净值曲线图等多方配对交易策略在全样本区间和不同市场行情下的表现情况。研究发现：首交易在全样本时期的表现优于选取沪深 300 指数为基准的市场收益。其样本区间根据市场行情划分为震荡期、牛市和熊市时，与市场基准表现不交易策略的表现没有显著差别。最后，样本期内的股票配对数与市场行定的关系，当市场处于牛市或是熊市时更容易形成配对，而且配对数的属行业呈现一定关系，具体情况取决于行业的划分。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验[J]. 李志冰,杨光艺,冯永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[2]ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法[J]. 李斌,林彦,唐闻轩. 系统工程理论与实践. 2017(05)
[3]中国证券市场的绿色激励:一个四因素模型[J]. 韩立岩,蔡立新,尹力博. 金融研究. 2017(01)
[4]公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证[J]. 高春亭,周孝华. 管理工程学报. 2016(04)
[5]融资融券背景下证券配对交易策略研究——基于协整和距离的两阶段方法[J]. 胡伦超,余乐安,汤铃. 中国管理科学. 2016(04)
[6]四因子资产定价模型在中国股市的适用性研究[J]. 欧阳志刚,李飞. 金融经济学研究. 2016(02)
[7]基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测[J]. 于志军,杨善林,章政,焦健. 中国管理科学. 2015(12)
[8]基于协整技术配对交易策略的最优阈值研究[J]. 欧阳红兵,李进. 投资研究. 2015(11)
[9]融资融券交易制度对中国股市波动率的影响——基于面板数据政策评估方法的分析[J]. 陈海强,范云菲. 金融研究. 2015(06)
[10]多因子模型下投资者情绪对股票横截面收益的影响研究[J]. 史永东,田渊博,马姜琼,钟俊华. 投资研究. 2015(05)
本文编号：2915347
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