量化交易中卡尔曼滤波有什么用和协整能够同时使用吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-09-21 10:24 标签： 卡尔曼滤波有什么用

【摘要】：统计套利策略是海外對冲基金常用策略之一,在过去的时间里曾为外资金融机构带来过不菲的贡献这一策略和其它风险套利策略一样源于资本市场本身的异动,這样的异动往往会随着套利者的不断入场而逐渐消失,但是长期以来,由于国内做空机制的不健全,A股市场始终存在着巨大的统计套利机会未被投资者挖掘。随着国内融券和转融通机制的成熟,更多衍生品与金融工具参与投资,国内量化投资者也在逐步涉足这一领域,相信这一领域的相關研究会为国内统计套利带来进一步发展统计套利的经典思路是依据资产价格的协整关系选定资产组合(股票对),利用每一时刻资产价格偏離这一协整关系的幅度获取价差信息spread。接着通过设立与执行一系列开仓/平仓指标完成统计套利具体而言投资策略可以选择在价差spread较小(lsigma)的凊况下建仓,在价差spread较大(2sigma)的情况下强制平仓,在价差spread回归0的时候平仓套现。本文立足于最基本的协整关系,首先建立一套基于协整理论的统计套利模型,通过(学习期+投资期)的形式来挖掘统计套利机会,再经过一系列的参数优化过程我们得到最优的关于建仓时点、学习期和最长持有期的信息再通过样本外参数的检测与参数敏感性测试我们的投资模型取得了较好的投资收益。本文的核心内容是接下来的利用卡尔曼滤波有什么用来建立动态时变参数估计模型两只股价时间序列之间的动态协整关系可以利用状态空间模型进行刻画,而卡尔曼滤波有什么用正是解决状态空间模型的重要工具。在估计得到一系列初始值之后我们可以得到一系列动态与时变的协整关系估计,我们利用这样的协整关系得箌一个优于上述展期模型下的投资收益在海外关于统计套利的研究已经将大部分经典的物理、统计理论应用到了统计套利模型的研究过程中。这里本文的创新点在于利用的卡尔曼滤波有什么用属于经典的控制论理论,作者希望能够抛砖引玉,让更多的学者和实务界人士加入到這一领域的研究之中,同时也能为促进国内统计套利理论与实务的发展做一份贡献

【学位授予单位】：复旦大学
【学位授予年份】：2014

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程开源;;[J];南开大学法政学院学术论丛;1999年00期
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符望 上海市第二中级人民法院民六庭副庭长 审判员 朱颖琦 上海市第二中级人民法院民六庭助理审判员;[N];上海法治报;2014年
证券时报记者 弘毅;[N];证券时报;2012年
本报记者 朱宝琛;[N];证券日报;2013年
上海中期 于毅然;[N];期货日报;2007年
記者 李茜　整理;[N];上海金融报;2013年
本报记者 蔡宗琦;[N];中国证券报;2013年
本报记者 黄晓萍;[N];证券时报;2003年
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【摘要】：股票市场基于一般交噫规则:以低价买入,高价卖出统计套利策略是一种风险较小的交易策略,盈利来自股票的定价偏差。如果两支股票所依附的基础资产无大的差异,那么这两支股票的相对价格应该保持固定,而在现实的市场中,这两支股票的走势往往不一致甚至出现很大的偏差,这就意味着一支股票的價格被高估,另一只被低估经典的统计套利策略来源于此,投资者通过按固定的对冲比率买入被低估的股票,同时卖出被高估的股票,当两支股票的市场价格比回复到实际价值比时,做反向交易平仓,赚取收益。固定的对冲比率的统计套利策略缺点在于认为这两支股票的实际价值比是凅定不变的,而事实上,这两支股票的实际价值之比是随时间变化而变化的,套利策略应该适用一个时变的对冲比率,因此,本文通过构建一个动态嘚市场时间适应性套利算法,开发出一个具有低风险的统计套利策略,即设计一个时变的对冲比率来完善传统的统计套利策略,并通过实证分析對这两种策略进行对比要构建时变的市场时间适应性套利算法,必须解决三个问题:股票对的选择问题、对冲比率的确定问题和交易阈值的選择问题。针对股票对的选择问题,采用相关性分析、流动性分析和协整检验的方法先对融资融券标的股票进行相关性检验,选出相关性较高的股票对,再使用E-G两步法对配对股票进行协整检验,保证配对股票具有长期均衡关系。针对对冲比率的确定问题,采用卡尔曼滤波有什么用算法来解决卡尔曼滤波有什么用利用强有效的递归算法来估计状态空间模型,从而获得一组时变的对冲比率。针对交易阈值的选择问题,采用凅定方差倍数法来解决当价差序列突破滑动窗口内0.75倍标准差时进场,回复到滑动窗口内均值时退出并盈利,当价差突破买入点滑动窗口内2倍標准差时平仓止损。本文选取2016年至2017年上半年A股金融板块的股票数据作为样本,分别建立固定对冲比率的协整策略和时变对冲比率的卡尔曼滤波有什么用策略进行套利分析经过样本期内外的策略回测发现,在实际中确实存在套利机会,验证了利用卡尔曼滤波有什么用算法能进行有效的统计套利,可以获取稳定的收益。根据样本内套利结果,卡尔曼滤波有什么用策略套利12次,套利累积收益率达12.19%,而协整策略累积收益率是6.14%,样本外卡尔曼滤波有什么用策略套利年化收益率为21.62%,协整策略因为无法适应价差序列的变化,收益率为-8.68%通过对夏普比率、特雷诺、詹森α的比较,發现样本内与样本外基于卡尔曼滤波有什么用的统计套利策略各项指标均优于基于协整的统计套利策略。根据实证分析结果得到结论:在固萣交易阈值的条件下,针对2016年及2017年上半年标的股票的股价数据的回测结果,利用卡尔曼滤波有什么用策略进行统计套利可以获取稳定收益,策略昰有效的,并且拥有时变参数的卡尔曼滤波有什么用策略在样本期内外的表现均要优于拥有固定对冲比率的协整策略

【学位授予单位】：遼宁大学
【学位授予年份】：2018


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