基于混合Copula的ETF配对交易策略

配对交易是一种非常普遍的投资策略,被广泛应用于金融市场.距离法和协整法在配对交易策略中使用最普遍,然而,这2种方法只能描述股票之间的线性相关结构.本文基于3类基本的阿基米德Copula函数构成的混合Copula,定量刻画了资产之间的条件相关性,给出了新的配对交易策略,并将其运用于高频ETF市场.实证分析表明,新的策略可以捕获更多相依信息,得到更多的交易机会.

基于时变混合Copula模型的配对交易策略

由于金融时间序列数据通常具有动态时变、非对称和非线性相关特征,本文给出了一类权重系数和Copula参数均时变的混合Copula模型。同时基于权重系数和Copula参数时变的混合Copula模型,刻画不同频率互联网金融概念股价格序列之间的相关性,构建配对交易策略模型,并与静态混合Copula模型下的策略结果进行比较。实证分析表明:基于时变混合Copula模型的配对交易策略可以获得较高收益;Copula参数和权重系数均时变的混合Copula模型能捕获更多交易机会,策略表现最好;含有较多成分Copula的混合模型在配对交易策略中并不具有优势;高频率金融市场比相应低频率金融市场的策略盈利更高。

基于参数调整的协整配对交易策略:理论模型及应用

股指期货与融资融券的启动,开启了中国做空和对冲时代的大门,协整配对的套利交易将会扮演重要角色。在构建交易策略过程中,目前大多数交易者都在交易区间和止损区间的设置上采取经验值,典型的做法是分别取一倍和两倍的标准差。事实上,这种做法不能保证获得最大的套利利润,甚至会出现亏损。本文认为区间的参数选择是一个慎重抉择的过程,应该通过不断地调试以选择最优参数,以使该交易策略体系更好地发挥作用。

配对交易策略在中国A股市场收益与风险分析

分析配对交易策略在中国A股市场的盈利能力和风险敞口对提升股市价格自我纠正功能具有重要意义。选取2010年4月至2019年12月A股股价数据,并从多个维度利用多因子风险分析模型对配对交易在7种市场环境下的收益与风险特征展开分析,实证结果表明,配对交易策略具有稳定的高收益特征和独特的风险特征,同时交易次数和市场规则对该策略的收益水平有显著影响。

互联网金融行业配对交易策略设计

随着互联网的开发和利用,互联网金融逐步走入人们的生活。在政策扶持下,互联网金融行业前景向好,其行业股票也受到利好影响。通过Matlab进行主成分分析选出该行业的6只优质股票,运用Eviews进行单位根检验以及协整检验,发现大智慧与恒银金融可以进行配对交易,通过捕捉长期均衡中这两组股票组内的短暂价格偏离所带来的套利机会,便可获取收益。