協整配對交易策略研究——基于IF及螺紋期貨高頻數據的檢驗.pdf

1、統計套利是一種基于模型和歷史數據的市場中性策略，摩根斯坦利的量化分析師Nunzio Tartaglia于1985年首先將統計套利運用于美國的股票市場。統計套利能夠規(guī)避市場風險，帶給投資者穩(wěn)定的超額收益，但是它需要一個可以做空的市場。2010年之前，受制于做空機制的缺乏，統計套利在我國只是一紙空談。近幾年來，我國的做空機制得到很大的改善，統計套利在我國市場成為可能。
　　統計套利的前提是尋找資產間的長期均衡關系，第一步就是挑選相關性

2、高的資產進行配對。從具有高度相關的資產出發(fā)，經過平穩(wěn)性檢驗、協整檢驗和誤差修正，得到協整方程，同時也得到資產（對數）價格間的價差序列，價差序列代表著一個資產組合。統計套利的核心是價差的均值回復性，當價差偏離其均值達到一定程度時，買入價差;而當價差重新回到均值水平時賣出價差，獲利平倉，要是價差繼續(xù)背離均值則須平倉止損。
　　本文選取滬深300股指期貨當月合約及螺紋鋼期貨合約的10分鐘數據，采用常用常數法、GARCH模型法和O-U過程

3、法進行配對交易，一來驗證前人在我國A股市場的研究成果是否適用于期貨市場，同時檢驗基于高頻數據的統計套利能否捕捉更多的套利機會，帶來更高的回報;二來是為了分析比較三種方法的套利結果，檢驗其適用范圍。實證結果表明，在樣本內，三種方法均獲得可觀的收益，特別是GARCH模型法和O-U過程法，二者更好地描述了價差的波動過程;而在樣本外，由于價差序列更多的在套利區(qū)間外波動，當進行靜態(tài)套利時，出現模型與數據不匹配的問題，不僅套利機會變少，而且成功率下