基于GARCH模型的股指期货协整跨期套利实证研究

利用沪深300股指期货的5分钟高频收盘数据建立跨期套利模型,在现有的协整理论基础上,应用GARCH模型描述残差的条件异方差性,用历史数据预测未来价格的时变方差,利用置信度确定价差范围。实证结果表明,沪深300股指期货存在日内跨期套利机会.无论是样本内数据还是样本外数据,投资者的风险好恶如何,通过跨期套利可以在较小的风险下,获得较高的盈利.     

基于我国期货市场的跨期套利研究

不同于股票市场,期货市场存在天然的做空机制,非常方便进行套利操作。本文以我国的期货市场为研究对象,主要针对跨期套利进行实证研究。首先介绍了跨期套利,并提出了一套完善的、可操作的套利交易策略。其次,在此基础上,我们选取郑州商品交易所的期货的棉花的15种组合(不同交割月份)所有历史数据进行测试,最后,我们分析了该策略下跨期套利机会出现次数、收益率、对冲平仓次数、实物交割次数、仓位管理、保证金追加等方面。实证结果表明,本文所提出的跨期套利模型以及相应的策略在我国的期货市场是可行的。     

基于我国期货市场的统计套利研究

不同于股票市场,期货市场存在天然的做空机制,非常方便进行套利。本文以我国的期货市场为研究对象,对期货市场上的统计套利进行实证研究.首先,我们提出了协整模型、误差修正模型和基于协整关系的GARCH等3个统计套利模型,设计了相应的交易策略,然后,对样本外数据进行检验,分析不同开仓位、止盈、止损位置与累计收益率的关系。结果表明,基于协整关系的GARCH模型是三个统计套利模型中最优的.实证结果表明,本文所提出的统计套利模型以及相应的策略在我国的期货市场是可行的。     

股指期货套利中的最优现货组合构建策略研究

针对如何构建与股指期货联动性较好的现货组合问题,本文提出采用两阶段优化策略以提高组合的跟踪准确度。第一阶段,利用基于独立成分分析与模糊C均值算法相结合的时间序列聚类方法将沪深300股指期货对应的成分股进行聚类;第二阶段,对聚类之后的结果进行指数优化复制,以跟踪误差最小为目标,确定跟踪组合的成分股权重。实证研究表明,本文所提出的两阶段优化策略可以较好地改进指数跟踪效果。     

基于平稳序列的沪深300股指期货最优套利点研究

基于正态分布和t分布的平稳序列前提,给出了沪深300股指期货跨期套利的最优套利点确定方法.通过对沪深300股指期货不同合约之间的差价进行平稳性检验,发现大部分差价具有平稳性,所以基本适用于给出的最优套利点分析方法.经过对5个平稳差价序列的最优套利点分析,发现△P_(12-07)=IF_(1212)-IF_(1207)和△P_(12-09)=IF_(1212)-IF_(1209)的套利期望收益较大,应该成为沪深300股指期货跨期套利的主要关注对象.     

银行埋兵股指期货

中国商业银行自己新的钱袋子马上来了，全新的一场财富争夺战虽未开幕，但实际上已经打响。     

基于随机占优的股指期货市场有效性分析

2015年中金所出台严格监管措施后,股指期货成交低迷,异象频出。为验证严格监管措施对股指期货市场有效性的影响,本文利用随机占优DD测试法,为风险规避者和风险寻求者分别构建升序和降序占优模型。传统DD测试法用等间距划分的方式产生网格,且假设检验的两个判定阈值为相反数,这不符合金融数据的分布规律。因此,本文提出了对DD测试法的两处改进,利用“等频率划分法”产生网格,利用“非对称分位数法”产生阈值。实证方面,本文对三个股指期货及其现货的15分钟数据进行分析,发现在自股灾以来,上证50指数一阶占优于上证50股指期货,形成套利机会,且该套利策略的年化收益率、夏普比率和卡玛比率都非常优异。实证进一步显示,严格监管措施后占优数量达到最高峰,严格监管措施导致的股指期货功能受损比股灾更严重,而这一现象在中金所逐步放松监管措施后得以稍微缓解但没有根本改变。     

基于LARS-Lasso的指数跟踪及其在股指期货套利策略中的应用

本文将多元线性回归选择变量的Lasso方法引入到指数跟踪和股指期货套利策略研究,提出运用LARS算法实现非负限制下的Lasso选择现货组合问题,为业界给出了一种选择构造现货组合的股票的新方法。实证表明:采用本文提出的方法得到的现货组合,在组合含有较少数量股票的情况下,得到较文献中已有方法更小的跟踪误差。同时,利用本文的方法对沪深300仿真交易的期现套利进行研究,得到有重要市场价值的结果。     

基于新闻文本挖掘的股指期货高频预测研究

近两年来,Google团队提出的BERT模型被越来越多地应用于文本分类任务中.在BERT模型的基础上,文章提出了一个基于新闻文本挖掘的股指期货高频预测模型,进而设计了相应的高频交易策略.文章基于股指期货的高频价格波动为每条新闻赋予涨跌平标签,利用所提出模型对新闻进行分类,从而预测三大股指期货价格的涨跌平方向,并完成股指期货模拟高频交易.基于5年半以来的三大股指期货的高频数据及证券新闻文本的实证研究显示,文章提出的预测模型和交易策略取得了较高的准确率和收益率,且在中证500股指期货上表现最好.     

基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究

本文基于一种新的Copula-TGARCH模型估计股指期货的最佳套期保值比,根据现货和期货收益率序列不同的尾部相依性,用不同的Copula函数形式(Gumbel,Clayton,Gaussian)拟合两者的相关性,并与其它的动态套期保值模型(ECM-CCC-GARCH和ECM-DVEC-GARCH)比较其套期保值的有效性。通过对香港恒生指数现货和期货的实证分析发现:无论样本期内、外,Copula-TGARCH模型的套期保值效果均优于其它模型,而基于非对称Gumbel Copula的套期保值比最佳。     

基于ACD模型的股指期货市场流动性研究

利用沪深300股指期货连续合约的高频数据,采用参数估计的方法运用R软件对数据进行处理,消除其日模式并建立ACD模型.还加入了市场微结构噪声,探讨交易量持续期的信息传递机制.实证分析表明,在选取样本中,价格波动和交易量与股指期货市场流动性显著正相关,交易量持续期与股指期货市场流动性显著负相关,信息交易增加导致流动性降低,进而为投资者进行决策提供一定的参考.     

EMD结合RBF神经网络新混合模型及股指期货价格预测

中国近4年才成立的股指期货市场价格呈现出非平稳、非线性的信号特征,传统的预测方法无法对长相关序列进行精确预测.将EMD与RBF相结合,建立了一种新的预测方法对我国股指期货日结算价格进行预测.结果显示本模型将原本具有长相关性质的原始序列分解为若干个短相关性质的不同频带,解决了原始序列随机性强,以及因相邻频带的干扰而造成的系统动力信息反映不足的缺陷;并与其他预测模型进行比较,显示出较高的预测精度.     

沪深300股指期货价格发现功能的实证分析

价格发现功能是股指期货的一项重要的经济功能.以股指期货与现货市场的相互关系作为出发点,以沪深300指数以及沪深300股指期货连续合约日收盘价数据作为研究对象,采用定性分析与实证分析相结合的手段,深入研究股指期货和现货市场间价格发现关系.     

中国股指期现货市场间的非对称风险溢出效应——基于分位数Granger因果检验

为了揭示中国股指期现货市场之间风险溢出效应的非对称特征,本文利用已实现半方差将中国股指期现货市场的风险区分为下跌风险和上涨风险,并运用均值Granger因果检验和分位数Granger因果检验,考察两市场之间下跌风险溢出效应和上涨风险溢出效应的差异。研究发现,中国股指期现货市场之间不仅存在显著的下跌风险溢出,还存在显著的上涨风险溢出,而且溢出效应随着分位数区间不同而呈现出显著的非对称特征。一方面,期货市场对现货市场的下跌风险溢出在全部分位数区间均显著,而上涨风险溢出仅在分布的中间位置和上尾显著。另一方面,现货市场对期货市场的下跌风险溢出主要集中在尾部极端分位数区间,而上涨风险溢出主要集中在分布的中间位置和低分位数区间。     

基于协整理论的DFT-GARCH模型的统计套利研究

现有的统计套利策略大多建立在协整理论和GARCH模型的基础上.离散Fourier变换(DFT)的思想可以挖掘价差序列周期性、非线性的特征,保证其在拟合和预测中的精确度.利用沪铜期货合约的收盘价数据进行实证分析,研究结果表明:在高频数据下,新模型对数据的拟合和预测效果要明显优于传统的套利模型,在相同的交易规则下,新模型的套利成功率和收益率都高于传统的统计套利模型.