基于遗传算法优化跟踪误差的股指期货套利分析

运用遗传算法对现货组合的跟踪误差进行优化,使得跟踪误差减小到0.01%以下,ETF现货组合对沪深300指数的跟踪效果较好,运用遗传算法求得的最小跟踪误差之下的现货组合权重来进行套利实证分析,并根据不完美市场条件下的期货定价模型求出无套利区间的上下界,准确地把握了最优套利机会,得到了较好的套利结果.     

基于ETF组合的股指期货套利研究

在考虑买卖的冲击成本的基础上,采用ETF组合作为套利的现货,建立基于ETF组合的股指期货套利模型.并运用本模型对沪深300股指期货的实际数据进行了实证分析.结果发现,本模型可以较好地发现套利机会,实现套利.     

如何在股指期货期现套利中构建现货组合

2010年4月16日,我国沪深300股指期货正式上市交易。期现套利是股指期货套利交易的一种主要交易方式,如何构建现货组合是期现套利的关键。本文介绍了几种常见的构建现货组合方法,通过实证分析得出通过构建沪深两市的ETF组合来复制沪深300是可行的。     

沪深300股指期货和沪深300ETF期现套利实证研究

为了检验我国股指期货市场定价效率和套利情况,根据市场实际情况设定了各种参数,构建了股指期货区间定价模型,并利用ETF组合作为现货,利用市场交易真实数据模拟了套利交易。结果发现,我国股指期货市场定价效率较高,错误定价比率较低,且主要发生在沪深300成分股分红较多的5月至7月;期现套利机会较少,利润较为微薄。     

股指期货即日趋势交易模型研究

股指期货具备套期保值、价格发现、套利及投机等基本功能。机构投资者由于持有大量风险敞口的现货头寸,具有极大的避险需求,是股指期货市场的参与主体,而市面上对适用于机构的套期保值、套利的交易策略已经有了充分的研究。事实上,股指期货也是一项很好的投机工具,其保证金结算、指数作为交易标的及做空机制令其在短线趋势交易中具有非常明显的优势。本文以区间突破为原理,用沪深300指数一分钟高频历史交易数据的统计检验来设定交易条件,逐步建立、完善并优化出一个简单实用、亦可适用于个人投资者的沪深300股指期货高频趋势交易模型。     

沪深300股指期货定价与期限套利分析

股指期货作为重要的金融衍生品引入我国金融市场以来,受到了广大投资者的关注,股指期货的不合理定价会为市场提供套利机会,而套利活动的进行对于股指期货基础功能的发挥有着重要影响。本文通过现货完全复制法,利用考虑市场摩擦因素的持有成本模型对沪深300股指期货连续合约进行期限套利分析．研究发现沪深300股指期货合约定价基本合理．且市场上存在套利机会．     

基于ETF组合的股指期货套利

选取华安上证180ETF和易方达深证100ETF的标的指数作为现货,将交易成本和跟踪误差损益引入套利成本,构建沪深300股指期货的无套利边界,并对IF1005和IF1102两个主力合约进行了套利机会的实证研究,发现:2个主力合约都存在套利机会,且都只存在单边套利机会,IF1005的套利机会明显的比IF1102多.最后根据研究结果提供了相应的投资建议.     

股指期货对现货市场日内波动影响的研究

本文使用GARCH及其拓展模型对沪深300股指期货上市前后我国市场的高频数据进行了分析研究,研究发现：股指期货上市后,我国股票现货市场的波动性出现了显著上升,这种上升并不源于现货市场信息效率的提高。研究同时表明,股指期货引入所带来的高时间频率下现货市场的波动上升不仅仅局限于股指期货标的指数,沪深300指数成分股之外的股票波动性也出现了显著上升。研究表明,股指期货并没有提高现货市场的定价效率。     

股指期货对现货市场波动性与信息定价效率的影响——来自印度的经验证据

基于TGARCH模型,针对印度市场中股指期货上市对现货市场波动性的影响进行实证分析.结果表明,股指期货的推出降低了现货市场的波动水平,但其影响效果并不具有一般规律性.股指期货引入后,现货市场的波动结构发生显著变化,现货价格能更快地反映信息的变化,同时信息的获取也更加全面,表明股指期货交易提高了现货市场的信息定价效率.     

股指期货套期保值模型选择

基于沪深300和S&P500的股指期货真实交易的数据,通过构建ETF组合作为沪深300的现货,选取S&P500的指数作为S&P500的现货,运用OLS,VECM,copula-VaR,修正的ECM-GARCH这4个模型进行套期保值的实证分析.通过"风险最小化"原则比较不同模型对于这2个股指的套期保值效率,发现以上4种方法对于沪深300的套期保值效率要优于S&P500;同时,对于2个股指,样本内和样本外都是动态的ECM-GARCH效果最优.最后给出投资者选择股指期货套期保值模型的具体建议.