摘要：该文进行沪深300股指期货高频日内跨期统计套利策略研究,设计了沪深300指数期货跨期价差描述模型及套利交易触发与停止模型以及相应的参数估计方法,通过组合以上2个模型构造出了日内高频跨期统计套利策略算法,并使用0.5s取样数据,基于较为严苛的交易成本假设,实证验证了上述套利策略算法的有效性。

摘要：当前,统计套利设计多限制在配对交易上,策略实现过程依赖于配对产品的选择。本文将统计套利思想与金融产品日内高、低价之间的协整关系相结合,探索设计同一产品上的统计套利交易策略。本文使用指数加权估计(EWE)来刻画时变性,并结合向量误差修正模型(VECM)设计了一套交易策略。应用于日内黄金期货合约套利的实证分析结果表明:在适当的阈值下,该交易策略能够实现超过25%的年化收益率,对极端市场行为也有较快的时变反应。

摘要：当前研究同一资产日内高、低价关系的文献较多,但是基于这种关系设计投资策略的实证研究却很少。文章使用带有外生变量的半参数向量误差修正模型(SPVECMX)来描述高低价关系,发现其比一般的模型具有更好的预测效果。通过结合带有时变性的BEKK-GARCH模型建立了基于同一资产日内高低价的统计套利模型。运用于中国四个期货市场的实证分析结果表明:套利模型在不同期货市场都是可行的,对于同一期货市场而言,如果不同期货的交易手续费相差不大,则收益率与期货日振幅、投资者面临的风险成正比。

摘要：论文研究基于商品指数期货与大宗商品类股票ETF的双跨套利策略及其实施方案。首先根据统计套利模型选取套利对象,通过协整检验构建投资组合;其次运用统计套利原理制定套利信号机制;在此基础上,设计出了基于商品指数期货与大宗商品类股票ETF既跨市场又跨品种的双跨套利方案。最后,以商品指数期货和上证大宗商品股票ETF为套利对象,在允许卖空上证大宗商品股票ETF情形下,采用2012年6月14日到2012年6月27目的5分钟高频收盘数据对该套利方案进行了检验,结果表明,采用该统计套利方案能获得套利机会,该统计套利方案在我国期货市场行之有效,该研究能为我国股指期货的推出和正常运行提供一定理论参考与数据支持。

摘要：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。

摘要：采用两只股票的日数据和5种高频数据,借鉴组合预测思想,综合利用协整模型和新卡尔曼滤波模型,与统计套利策略具体目标相结合,设计出新统计套利组合策略,实证分析数据频率、策略选择对统计套利效果的影响。结果表明:运用高频数据及引入卡尔曼滤波模型均有效,但卡尔曼滤波模型与协整模型不存在明显优劣之分,选择组合策略是必要的;组合策略收益性显著优于采取单一模型的套利策略;组合策略下的套利组合随数据频率提高,收益率波动性更小、更稳定;组合策略接近市场中性,能很好地免疫市场风险。

摘要：统计套利是一种有风险的套利策略,其思想是通过跟踪投资品种历史价格趋势发现规律,从而对未来一段时间内的价格走势进行预测和套利。本文利用协整检验与误差修正模型对上证50股指期货当月连续合约和下月连续合约的日内1分钟高频数据进行实证检验。结合统计套利策略,发现我国上证50股指期货存在日内高频的统计套利机会,以此设计具体的高频套利策略。最后,针对股指期货高频交易监管给出相应的意见与建议。

摘要：配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确定方法由传统的主观经验法和固定参数法改进为自适应模式的动态参数优化法;编制的计算机程序仿真实现了基于新模型的套利交易全过程,涵盖模型参数的动态优化、套利交易的模拟操作以及交易绩效的测量评估;以中国债市交易量最大的5种债券为样本,构建4组配对组合,采用Johansen协整检验法、T检验和Robust稳健性检验等方法对交易模型和测试结果进行实证分析。研究结果表明,新模型的运行效果全面优于传统模型。新模型显著提升了交易系统的获利能力,收益率和索提诺比率大幅提高;同时降低了投资风险,最大回撤出现明显下降;还提高了套利交易的执行效率,交易次数明显减少,套利成本下降;具有持续学习的能力,能促进累计收益率不断上升并最后收敛于最大值。研究结果还表明,协整配对交易在中国债券市场同样具有有效性,能够获得显著正收益。将强化学习思想与协整配对交易策略相结合,设计开发出一种新型配对交易模型,实现了模型参数的自适应动态调整。这种改进型交易模型有助于应对传统配对交易策略获利能力的下降,进一步提高配对交易策略的效率和绩效。在中国融资融券和股指期货等做空机制开闸的市场环境下,新模型可为投资者提供一种有效的套利手段和风控工具。

摘要：本文以焦炭与螺纹钢商品期货主力连续合约为研究对象,分析其收盘价之间的协整关系,设计有效的套利模型,基于模型对残差序列特性的描述,利用残差均值回归对配对交易的实现进行说明。从而利用模型进行配对交易完成期货市场上的跨品种套利,获得稳定的收益。

摘要：本文用R语言进行模拟交易,对神经网络在股票配对交易上的应用进行实证分析。以2016年10月10日至2018年8月期间互联网行业的50只股票为股票池。用相关系数筛选股票对,建立神经网络模型捕捉交易时机。实证结果表明,在20交易日内的收益率为4%。说明基于神经网络设计的配对交易策略可以为投资者带来收益。