基于状态空间模型的高频数据统计套利研究

发布时间：2017-08-04 10:36

  本文关键词：基于状态空间模型的高频数据统计套利研究

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【摘要】：资本市场是一个充满了各种风险的市场,投资者把握不好,轻则亏损本金,重则损失惨重。虽然2010年沪深300股指期货和融资融券的推出,使我国证券市场的单向交易模式转变为了双向交易模式,但是参与者的亏损比率仍然较高。人们一直在寻找一种跟市场趋势无关并能稳定获利的投资策略。 量化投资中的统计套利正是这样的不依赖市场趋势的中性策略,它是将套利建立在历史数据进行统计分析的基础之上,并结合基本面分析加以指导的套利交易,相比传统的无风险套利,统计套利少量增加一些风险,但可以获得数倍于无风险套利收益的机会。 统计套利的策略十分丰富,最常用的协整策略在统计套利中,本来已具有一定的优势,在实践中也具有可操作性,但是人们并不满足于此,一直在寻找更有效的方法,出现了小波分析,神经网络等方法建模,有的从残差着手进行创新改进,引用了GARCH模型,O-U模型等残差处理方法,有的从最优阀值入手,寻找能获取更高收益的交易规则。本文则从协整模型中的系数着手进行改进,引入时变参数的状态空间模型,并运用卡尔曼滤波算法估计状态向量,将传统协整模型中的固定不变的系数改进为可以随时间变化的系数,减少残差的波动性,使价格序列之间具有更好的拟合性,寻找更有效的套利机会。 本文选取了30分钟、15分钟、5分钟三种日内高频数据来建立状态空间模型,采用最常用的阀值规则,进行套利分析,发现在实际市场中确实存在大量的口内套利机会,弥补了单独采用日收盘价格数据的不足。根据样本内统计套利结果,三十分钟数据价格序列套利12次,十五分钟数据套利15次,五分钟数据套利30次。三十分钟数据价格序列套利累积收益率达6.7904%,而十五分钟数据价格序列的累积收益率是2.3403%,五分钟数据价格序列的累计收益率则只有0.7459%。而样本外各频率数据套利次数一样,都是平仓四次,没有出现极端止损的情况,累积收益率都在5.5%以上。据此得出一个结论：数据的频率越高,套利的次数越多,但是由于极端止损情况和交易成本的存在,套利的累积收益率反而越低。这启示着我们,在实际操作中,不宜选取频率过高的数据进行统计套利,如5分钟和1分钟数据。根据本文的实证结果,利用30分钟高频数据,就能获得比较稳定的高收益率。 本文通过实证分析,证实了结合高频数据的状态空间模型能进行有效的统计套利,该策略模型可以用来指导投资者规避市场风险,及获取稳定的收益。根据本文的研究过程和结果,对实践中的统计套利提出以下建议：选取的资产价格序列之间具有高度的相关性且交易比较活跃：选取的资产价格不能出现太多的突发极端情况；统计套利时,最好采用高频数据而非日数据,如30分钟数据套利效果较好；除了协整模型,状态空间模型也是统计套利的一种有效方法。
【关键词】：统计套利 时变参数 状态空间模型 卡尔曼滤波 高频数据
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 选题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究动态与分析10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-13
• 1.2.3 对研究现状的评述13
• 1.3 本文的研究框架13-15
• 第二章 统计套利的相关理论15-22
• 2.1 套利和无风险套利15
• 2.2 统计套利的基本原理15-16
• 2.3 统计套利的基本类型16-17
• 2.4 统计套利的常用策略17-18
• 2.5 计量金融理论18-22
• 2.5.1 平稳性18-19
• 2.5.2 单位根过程19
• 2.5.3 单位根检验19-20
• 2.5.4 协整理论20-22
• 第三章 时变参数状态空间模型及参数估计方法22-29
• 3.1 状态空间模型介绍22
• 3.2 时变参数状态空间模型的定义22-23
• 3.3 卡尔曼滤波算法23-29
• 3.3.1 卡尔曼滤波的一般形式24-26
• 3.3.2 卡尔曼滤波的解释和性质26-27
• 3.3.3 修正的卡尔曼滤波27
• 3.3.4 非时变模型及卡尔曼滤波的收敛性27-28
• 3.3.5 卡尔曼滤波的初始条件28-29
• 第四章 统计套利实证分析29-50
• 4.1 高频数据的选取与分析29-31
• 4.2 单位根检验31-32
• 4.3 协整关系检验32-33
• 4.4 建立状态空间模型33-35
• 4.5 价差和残差35-36
• 4.6 阀值和交易规则36-37
• 4.6.1 样本内交易阀值和交易规则设计36
• 4.6.2 样本外阀值和交易规则36-37
• 4.7 套利结果分析37-46
• 4.7.1 样本内套利结果37-44
• 4.7.2 样本外套利结果44-46
• 4.8 结果比较46-47
• 4.8.1 样本内结果比较46-47
• 4.8.2 样本外结果比较47
• 4.9 绩效分析47-49
• 4.9.1 样本内绩效分析48
• 4.9.2 样本外绩效分析48-49
• 4.10 本章小结49-50
• 第五章 总结及展望50-52
• 5.1 研究总结50-51
• 5.2 本文的创新之处51
• 5.3 本文的不足及展望51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55-56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 温予群;刘洪光;;基于沪深300的统计套利的实证研究[J];金融经济;2011年12期

2 陈怡;;统计套利策略在我国分级基金市场的尝试[J];科学技术与工程;2012年03期

3 韩广哲;陈守东;;统计套利模型研究——基于上证50指数成份股的检验[J];数理统计与管理;2007年05期

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本文编号：619106