高频数据下商品期货统计套利策略研究

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作为一种较为成熟的量化交易策略,统计套利策略早已被应用于发达资本市场的投资当中,与国外成熟市场相比,国内量化投资仍处于起步阶段,量化投资类产品的总体规模仍然较小,且量化类投资策略较为单一,缺乏多样化量化策略的支持。并且由于国内股市,期市相对来说不够成熟,经常处于大起大落的波动中,极需控制风险稳定收益的策略研究,而统计套利策略相比单边交易策略更为稳定,给资金带来的波动不会太大,因此有必要对量化投资统计套利进行深入而广泛的研究。本文研究的主要内容、研究方法及其结论:首先,对统计套利操作的前提,概念,量化交易理论以及统计套利策略模型的理论进行简要的介绍。其次,介绍了本文统计套利流程的设计,包括交易资产的选择,价差序列的计算,交易信号的设计及回测后的绩效评价等。其中重点介绍了统计套利的两种模型,包括布林带均值回归模型和伊藤择时策略模型。第三,实证研究部分,本文以选用螺纹钢期货的主力合约及次主力合约(RB1801和RB1805)为交易对象进行跨期套利为例,对涉及的两种统计套利策略进行了详细分析,并选用了1min,5mins,15mins三种不同频率的数据进行对比研究,以比较不同频率下的套利结果。通过将样本内训练得到的交易参数应用于样本外数据,对样本内与样本外套利结果从套利成功率、收益率、收益波动率等指标角度进行分析,验证了不同统计套利策略的效果并得出了相应的结论。研究结论:经过对两种策略在各数据频率的实证分析及比较后,得出以下结论:横向数据频率的比较上,数据频率越高,交易次数越多,盈利能力更强,但是套利成功率更低,且在风险控制上稳定性较差。纵向两种策略的比较上,布林带策略在各频率数据上都比伊藤择时策略的收益率更高,盈利能力更强。但是伊藤择时策略能有效过滤掉一些错误的交易信号,交易次数更少,但是成功率却更高,资产增长更加稳健,在风险控制上起着重要的作用。
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