基于遗传算法—部分协整理论的配对交易方法及应用

发布时间：2021-09-08 10:46

　　配对交易是一类通过价差套利的统计套利策略,其主要研究内容为寻找配对风险资产和配对资产的最优阈值。部分协整方法（Clegg和Krauss,2018）可有效提高配对交易中的风险资产对数量和交易频率,是配对交易的新方法。本文将遗传算法融入部分协整配对交易方法,利用遗传算法求得最优阈值,引入滑动窗口检测配对股票的部分协整性,并采用双向交易机制抓住更多交易机会。这种交易方法克服了部分协整方法在阈值选取粗糙、参数失灵和交易机会丧失方面的问题。通过在S&P500、沪深300和牛熊市中的中证500指数分行业成分股中进行检验,并与原方法作比较,实证结果表明本文提出的方法在各类市场的表现均明显优于部分协整方法,且收益是稳健的。 

【文章来源】：统计研究. 2020,37(09)北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

遗传算法交叉示意图

遗传算法变异示意图

本文通过遗传算法取代部分协整的原阈值选择方法，形成了基于遗传算法—部分协整方法的配对交易框架，充分改善了部分协整方法的交易阈值缺陷。为比较遗传算法—部分协整方法与原方法的优越性，本文选择在S&P500和沪深300指数分行业成分股中将两类方法做对比，且在极端市场环境下测试中证500指数分行业成分股的表现，实证验证了本文提出方法的可行性和优越性。图5 固特异公司(GT)和星巴克公司(SBUX)阈值—收益的热力图(左)和三维图(右)

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群禁忌混合算法的成品油多舱配送路径优化研究[J]. 王旭坪,詹红鑫,孙自来,高岩.  系统工程理论与实践. 2017(12)
[2]基于人工鱼群算法的出租车智能调度[J]. 谢榕,潘维,柴崎亮介.  系统工程理论与实践. 2017(11)
[3]求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法[J]. 龙文,蔡绍洪,焦建军,唐明珠,伍铁斌.  系统工程理论与实践. 2017(11)
[4]用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究[J]. 张鸿彦,林辉,姜彩楼.  系统工程学报. 2010(01)
[5]遗传算法研究综述[J]. 葛继科,邱玉辉,吴春明,蒲国林.  计算机应用研究. 2008(10)



本文编号：3390649