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《西南财经大学》 2011年
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基于Lasso的股指期货统计套利研究

刘丛瑜  
【摘要】:在证券市场中,如何在追求稳定的收益的同时,最小化进行交易所面临的风险是个永恒的话题。套利是实现这一目标的最优选择,根据Markowitz的投资组合理论,在完美市场条件下,通过选择适当的资产组合,可以获取无风险的收益,但现实情况是,资产的流动性越来越高,介入资本市场的门槛越来越低,结果是套利者无处不在,在考虑交易成本的情况下,这样的无风险收益已经变得越来越少。然而近几年来,得益于各种数理模型的发展和计算机处理能力的大幅提高,产生了一种依据概率模型的统计套利。这种套利模型不再追求完全无风险的套利收益,而是允许一定程度的风险存在的前提下,利用计算机针对高频交易数据,执行自动化的交易策略,从而获取稳定的正收益。 统计套利需要同时买入和卖出高度相关性的不同资产,以构造出市场风险中性的资产组合。一般的统计套利研究都简单的使用两只具有一定相关性的股票,或者利用股指期货与某个ETF基金。这样构造出的套利组合具有研究层面的意义,但实际几乎无法操作,因为即使在融资融券业务推出后,直接卖空股票还是存在很多限制条件。在我国推出沪深300指数股指期货之后,利用股指期货方便卖空的特点,使得构造以股指期货为中心的市场风险中性资产组合成为可能,但现有研究较多是针对股指期货与其对应的所有成份股票,然后分析所构建的资产组合之间的价差序列,当价差序列的波动幅度超出某个稳定的界限时进行相应的买卖交易。这样的研究已经具有操作可能性,但同时建立涵盖所有股票的资产组合难度极大。也有研究通过逐步回归的方法从沪深300指数成份股中选择出具有代表性的股票作为组合资产,从计算的角度,该方法处理步骤较多,所需要的时间较长。同时由于统计套利往往是依据强大的计算机处理能力,结合自动化交易策略而执行,要求在进行变量选择阶段,计算简单,从而缩短计算处理的时间,尽量把握好每一次可能的套利机会,最大化套利收益。并且在面临诸如沪深300指数所有成份股这样几百维的高维数据时,要高速有效的选择出合适的股票建立资产组合,完全复制、分层复制等方法就不再适用。 因此,本文将在基因序列识别分析中应用较为成熟的Lasso方法移植到股票市场,以各个标的证券的对数收益率为分析目标出发,从300只成份股中选择出17只股票作为构建资产组合的标的股票,事实证明把该方法应用于股票选择的效果很好,并且计算处理的时间极短,变量系数的估计结果也十分稳定。然后本文利用研究已经成熟的协整回归方法,在考虑价差序列时变方差的特性,以及我国股票市场禁止卖空股票的限制条件的基础之上,设计了仅仅通过买入股票现货,卖空股指期货来建立套利组合,在触发出场边界时,进行相反交易的单向套利交易策略,来探索所构建的资产组合之中存在的套利机会,并且将套利研究区间分为模型期间内和模型期间外,根据模型期间建立套利模型,然后扩展应用到模型期间外,分析模型扩展应用的实用性。实证分析表明,在考虑交易成本之后,仍然可以获得可观的套利收益。
【学位授予单位】:西南财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F832.51;F224

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