配对交易策略的改进和在中国市场的应用

发布时间：2017-06-29 13:13

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【摘要】：金融市场是一个复杂的市场,在国家市场体系中占有重要的地位,现代社会中的各种交易活动都会联系到货币和资本的流通、交换。金融市场的变化会随时影响到社会中其他市场的发展,而其他市场的发展也会对金融市场产生影响,这就导致金融研究与越来越多的学科研究交叉。近年来,越来越多的数学家、物理学家进入金融市场从事研究,这为金融市场带来了更多的研究方向和方法。金融物理学正是在这样的背景下产生的。它通过使用应用数学、统计物理、复杂系统理论等学科的研究方法来研究金融市场的各个特征。在本文第2章中我们选择了沪深300指数成分股中沪市的50支数据较全的股票来进行研究,样本的期间为2001年到2010年。我们通过ADF检验法研究这些股票收盘价时间序列的平稳性并发现它们都是一阶单整的。第3章中,我们将50支股票两两配对形成1225个组合,分析了组合内股票价差序列的相关性和多重分形特征。通过降趋脉动法(DFA)我们发现大部分价差序列的Hurst指数都小于0.5,具有短程相关性。而通过多重降趋脉动法(MF-DFA)我们发现,股票价差序列都具有多重分形的特征,不能简单的用单分形来描述。 从2004年发行第一支ETF基金,到2010年股指期货的推出,以及融资融券业务的正式启动,拉开了国内证券交易市场做空和对冲时代的序幕。配对交易策略作为统计套利中一个常用的策略,在过去很长一段时间内已经被证明可以获得超额收益率。但是,没有任何一个策略的成功率是百分之百的。与其他交易策略一样,配对交易也同样存在着亏损的可能。我们在追求高收益率的同时,同样也要规避风险,使得策略的成功率显著提高,这样可以使得策略被更多的人,尤其是市场中着重追求低风险的部分交易者认同和使用。在第4章中,我们选取了沪市中197个流通性较强的股票在2001年到2010年的日收盘价数据,让他们两两配对形成组合作为我们进行配对交易策略研究的样本。我们研究了多个参数与配对交易最终收益率之间的关系。我们发现股价序列之间的协整性、相关性与最终收益率之间都是正相关的。通过中国股市收益率的反转效应,我们发现组合内股票间在形成期的收益率差距越大,最终组合的配对交易策略收益率将越高。最后我们研究了波动率和β系数对配对交易的影响,并发现组合内股票波动率差值和口差值较小时,收益较稳定但是收益率不高,而差值较大时组合收益率波动幅度变大。
【关键词】：金融物理 时间序列 统计套利 配对交易 协整 动量效应
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.1.1 金融物理学8
• 1.1.2 中国证券市场的发展和配对交易的产生8-9
• 1.2 配对交易的原理9-11
• 1.2.1 配对交易的基本思想9-10
• 1.2.2 协整10-11
• 1.3 配对交易文献综述11-13
• 1.3.1 配对组合的几种不同排序方法11-12
• 1.3.2 配对交易的研究方法12-13
• 1.4 配对交易在中国市场的研究现状13-16
• 第2章 数据描述16-24
• 2.1 收盘价时间序列的平稳性16-19
• 2.2 时间序列的相关性——降趋脉动分析法(DFA)方法简介19-20
• 2.3 时间序列的多重分形特征——多重降趋脉动分析法(MF-DFA)方法简介20-24
• 第3章 价差序列的记忆性和多重分形特性24-28
• 3.1 价差序列的记忆性24
• 3.2 价差序列的多重分形分析24-28
• 第4章 中国股票市场的配对交易策略28-42
• 4.1 整体样本29
• 4.2 配对方法的规律检验29-42
• 4.2.1 基于协整系数的配对交易29-31
• 4.2.2 基于相关系数的配对交易31-33
• 4.2.3 基于反转效应-过去收益率分组的配对交易33-35
• 4.2.4 基于波动率分组的配对交易35-37
• 4.2.5 基于βspread的配对交易37-42
• 第5章 全文总结42-44
• 参考文献44-48
• 致谢48-50
• 附录1 部分Matlab程序50-54
• A.1 降趋脉动分析法(DFA)程序50
• A.2 多重分形降趋脉动分析法(MF-DFA)50-51
• A.3 配对交易程序51-54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 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

2 张河生;闻岳春;;基于参数调整的协整配对交易策略:理论模型及应用[J];西部金融;2013年01期

3 丁涛;;配对交易策略在A股市场的应用与改进[J];中国商贸;2013年05期

4 彭舒怡;;基于GARCH模型银行股配对交易研究[J];知识经济;2013年10期

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本文编号：498006