基于小波GARCH模型的协整策略交易信号指标体系优化

基于固定阈值构建的协整策略交易信号指标体系极易过早触发建仓交易,导致协整策略在价差波动峰值处平仓止损,不适用于波动集聚时间序列。本文基于状态空间模型,构建时变系数协整统计套利策略,采用五大国有银行A股收盘价时间序列数据进行实证分析,利用GARCH模型提取价差序列波动集聚信息,应用小波降噪技术优化时变交易信号指标体系。小波降噪GARCH时变阈值协整策略在2018年1—6月动荡期行情的夏普比率高达2.284,较同期未降噪时变阈值协整策略提高18.4%,较同期固定阈值协整策略提高109.5%;三组策略在2018年7—12月的平稳期行情中表现惨淡,夏普比率均低于-2,且降噪后夏普比率略低于未降噪策略。实证结果表明:在行情动荡期,基于GARCH模型构建的时变交易阈值可有效捕捉波动集聚信息,提高发生跳跃价差时模型建仓点位精准度,经小波降噪优化可降低因噪声信号错误触发交易的可能,显著提升行情策略夏普比率。在行情平稳期,小波降噪时变阈值协整策略与未降噪、定阈值协整策略表现低迷,均不适用于价差波动较小的平稳期行情。