基于门限协整和状态空间模型的统计套利策略实证研究
发布时间：2021-02-28 11:05
随着我国资本市场对外开放战略的实施,商品期货市场有望迎来快速发展的历史性机遇,这也意味着以配对交易为主要形式的统计套利策略在商品期货市场孕育着巨大的投资机会,研发能够有效地应用到商品期货市场实战的统计套利策略成为很多机构投资者关注的焦点。本文立足于传统的协整理论,首先针对协整方法应用到统计套利中的两点不足分别提出了基于门限协整模型和基于状态空间模型的统计套利模型,接着讨论了两种模型的参数估计算法,然后结合实务经验设计了相应的交易规则,包括开平仓信号和止损信号的产生方式,最终得到完整的套利交易方案,进一步拓展了统计套利策略的类型。在实证分析部分以豆一期货和豆粕期货为例,研究本文提出的两种统计套利模型应用于商品期货跨品种套利的有效性。首先,对这两个交易标的进行平稳性检验和协整检验,实证结果表明两者之间存在协整关系,即长期均衡关系,可以进行统计套利。利用样本内的数据计算出统计套利模型的参数估计值,然后依据已设计好的交易规则对样本内和样本外的套利交易情况进行模拟检验,得到最终的套利绩效评估结果。结果表明这两种模型都可以有效地应用到商品期货跨品种套利,取得稳定和可观的收益,但仍需做好风险控制,跨...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于 AIC准则的门限格点搜索结果
图 5-6 基于 AIC准则的门限格点搜索结果(2)Hansen 检验确定自回归阶数以后，就可以进行门限协整检验的第二步，即检验残差序列线性协整关系还是门限协整关系，本文采用 Hansen 检验作为门限效应的检验方法Hansen 检验的原假设是线性模型，备择假设是 SETAR 模型，构造 SUP-LM 统计再用 Bootstrap 自助法对统计值进行仿真模拟，通过模拟其渐进式分布，得到相应值。 我们通过 R 软件 tsDyn 程序包中的 setarTest()函数来完成 Hansen 检验,对 15 的价格序列运行程序得到表 5-11和表 5-12。表 5-11 SETAR(2)和 SETAR(3)的 Hansen检验检验 统计量 1%临界值 2.5%临界值 5%临界值 10%临界值 p值1vs2 16.69809 17.4786 16.11369 15.31682 12.89934 0.021vs3 26.35956 37.39776 30.84349 26.21907 24.29807 0.05表 5-12 线性 AR模型和 SETAR 模型的 SSR比较
第五章 统计套利的实证分析3 2016/3/3 9:45 113.82 2016/3/15 10:45 -7.85 22.24% 674 2016/4/5 22:30 -102.88 2016/4/20 9:30 9.60 21.08% 885 2016/4/21 9:15 103.37 2016/4/29 15:00 -0.75 17.45% 1066 2016/5/9 22:30 -108.71 2016/5/17 22:45 1.61 19.48% 1257 2016/5/24 11:00 -99.33 2016/5/31 21:45 23.75 21.44% 1478 2016/6/16 22:15 -107.93 2016/8/17 14:45 14.18 19.58% 1669 2016/8/23 23:00 -94.28 2016/10/24 21:30 23.05 19.93% 18610 2016/11/15 11:00 -100.04 2016/11/29 9:45 44.33 24.26% 21111 2016/12/2 10:45 148.36 2016/12/21 11:30 418.41 -46.62% 16412 2017/2/27 15:00 116.36 2017/3/3 11:30 4.02 17.59% 18113 2017/3/10 11:00 -124.96 2017/3/31 15:00 -202.02 -14.99% 166
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于协整-SETAR模型的白银期货套利研究[J]. 罗耀宁,唐国强,缪巧芬. 数学的实践与认识. 2017(22)
[2]基于我国期货市场的统计套利研究[J]. 朱丽蓉,苏辛,周勇. 数理统计与管理. 2015(04)
[3]基于协整的豆类期货统计套利实证研究[J]. 顾全,雷星晖. 统计与决策. 2015(07)
[4]配对交易策略:一个文献评述[J]. 张俊,李妍. 中国证券期货. 2010(12)
硕士论文
[1]统计套利在我国国债期货市场的应用研究[D]. 周国斌.南京大学 2016
[2]基于状态空间模型的高频数据统计套利研究[D]. 张福余.广西师范大学 2014
[3]基于卡尔曼滤波的统计套利研究[D]. 李铮.复旦大学 2014
[4]期货的统计套利研究[D]. 宋洪波.重庆师范大学 2014
[5]基于协整的统计套利策略在股市的应用研究[D]. 任吉卫.北京交通大学 2012
[6]统计套利在我国证券市场的应用[D]. 陈侠航.华东师范大学 2012
[7]统计套利理论及策略开发应用研究[D]. 陈祥利.山东大学 2011
本文编号：3055761
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于 AIC准则的门限格点搜索结果
图 5-6 基于 AIC准则的门限格点搜索结果(2)Hansen 检验确定自回归阶数以后，就可以进行门限协整检验的第二步，即检验残差序列线性协整关系还是门限协整关系，本文采用 Hansen 检验作为门限效应的检验方法Hansen 检验的原假设是线性模型，备择假设是 SETAR 模型，构造 SUP-LM 统计再用 Bootstrap 自助法对统计值进行仿真模拟，通过模拟其渐进式分布，得到相应值。 我们通过 R 软件 tsDyn 程序包中的 setarTest()函数来完成 Hansen 检验,对 15 的价格序列运行程序得到表 5-11和表 5-12。表 5-11 SETAR(2)和 SETAR(3)的 Hansen检验检验 统计量 1%临界值 2.5%临界值 5%临界值 10%临界值 p值1vs2 16.69809 17.4786 16.11369 15.31682 12.89934 0.021vs3 26.35956 37.39776 30.84349 26.21907 24.29807 0.05表 5-12 线性 AR模型和 SETAR 模型的 SSR比较
第五章 统计套利的实证分析3 2016/3/3 9:45 113.82 2016/3/15 10:45 -7.85 22.24% 674 2016/4/5 22:30 -102.88 2016/4/20 9:30 9.60 21.08% 885 2016/4/21 9:15 103.37 2016/4/29 15:00 -0.75 17.45% 1066 2016/5/9 22:30 -108.71 2016/5/17 22:45 1.61 19.48% 1257 2016/5/24 11:00 -99.33 2016/5/31 21:45 23.75 21.44% 1478 2016/6/16 22:15 -107.93 2016/8/17 14:45 14.18 19.58% 1669 2016/8/23 23:00 -94.28 2016/10/24 21:30 23.05 19.93% 18610 2016/11/15 11:00 -100.04 2016/11/29 9:45 44.33 24.26% 21111 2016/12/2 10:45 148.36 2016/12/21 11:30 418.41 -46.62% 16412 2017/2/27 15:00 116.36 2017/3/3 11:30 4.02 17.59% 18113 2017/3/10 11:00 -124.96 2017/3/31 15:00 -202.02 -14.99% 166
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于协整-SETAR模型的白银期货套利研究[J]. 罗耀宁,唐国强,缪巧芬. 数学的实践与认识. 2017(22)
[2]基于我国期货市场的统计套利研究[J]. 朱丽蓉,苏辛,周勇. 数理统计与管理. 2015(04)
[3]基于协整的豆类期货统计套利实证研究[J]. 顾全,雷星晖. 统计与决策. 2015(07)
[4]配对交易策略:一个文献评述[J]. 张俊,李妍. 中国证券期货. 2010(12)
硕士论文
[1]统计套利在我国国债期货市场的应用研究[D]. 周国斌.南京大学 2016
[2]基于状态空间模型的高频数据统计套利研究[D]. 张福余.广西师范大学 2014
[3]基于卡尔曼滤波的统计套利研究[D]. 李铮.复旦大学 2014
[4]期货的统计套利研究[D]. 宋洪波.重庆师范大学 2014
[5]基于协整的统计套利策略在股市的应用研究[D]. 任吉卫.北京交通大学 2012
[6]统计套利在我国证券市场的应用[D]. 陈侠航.华东师范大学 2012
[7]统计套利理论及策略开发应用研究[D]. 陈祥利.山东大学 2011
本文编号：3055761
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