【摘 要】
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配对交易策略是一种市场中性策略,被广泛应用在金融市场中,其基本思路是通过统计历史数据,寻找不同资产之间的价格变化规律,来建立资产的回归模型。与传统方法不同,配对交易
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配对交易策略是一种市场中性策略,被广泛应用在金融市场中,其基本思路是通过统计历史数据,寻找不同资产之间的价格变化规律,来建立资产的回归模型。与传统方法不同,配对交易策略关注的是不同资产之间的相对价差,而不是绝对价差,因此,具有较低的风险。配对交易主要分为配对资产构建和交易信号构建两个部分。配对资产构建的主要目的寻找价格变动相似的资产,来建立配对池,而交易信号的构建关注的是开仓和平仓的时机。本文重点研究的是交易信号,在传统配对交易信号的基础上,通过引入遗传算法实现交易信号的动态化,具体来说,将传统交易信号模型产生的结果,作为动态化寻优的初始范围,采用遗传算法进行动态寻优。同时针对传统遗传算法,收敛速度慢、过早收敛和实时性不足的缺点,本文引入自学习遗传算法、基于Metropolis准则的遗传算法和两级递阶的算法对传统遗传算法进行优化。最后,结合这几种改进遗传算法的特点,采用Stacking算法融合,提出一种优化后的交易信号动态化模型,同时,总结了程序化交易在应用配对交易策略中的一般流程。本文的实证部分,以数字货币市场中的比特币和比特币现金、商品期货市场中的焦煤主力合约和焦炭主力合约为例,通过分析累计利润、累计成交量、夏普比率来验证本文改进后优化算法的实用性。
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