配对交易的最优阈值

考虑到市场的波动性和不确定性,如何在保持稳定收益的基础上有效控制风险是亟待解决的问题.通过遗传算法求解带止损条件的配对交易最优阈值,在协整和部分协整条件下的沪深300指数和中证500指数分行业配对股票中进行实证检验,实证结果表明,与固定10%止损和不止损条件下的最优阈值相比,带止损条件的交易阈值设置使配对交易在保持较高水平的收益的基础上能有效控制风险和损失.     

基于状态相依风险厌恶的最优动态协整配对交易策略

协整配对交易试图在协整资产偏离平衡时获取收益.在常风险厌恶的均值-方差模型中,最优动态协整配对交易策略显示,配置在风险资产上的额度仅与时间有关而与财富总额无关,这不符合常理.研究了在状态相依风险厌恶的均值-方差模型下协整资产的最优分配问题,并通过求解广义HJB方程得到最优配置策略的一个代数形式.策略显示,最优配置额度不仅与时间有关,还依赖于现有财富总额,并且策略能保证财富总额始终为正.因而从经济学的意义来看,相比于常风险厌恶下的最优策略,本文策略更加合理.数值例子表明,本文策略在资产分配方面表现得更加稳定,并且配置额度随着时间增加有增加的趋势,与常风险厌恶下的最优策略正好相反.此外,还分析了协整系数矩阵和均值回复速度对策略的影响,并对其加以解释.     

沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析

权证定价常采用Black-Scholes期权定价模型,但Black-Scholes期权定价模型有很多严格的假设条件,标的资产对定价的影响较大.当权证与标的股票之间不存在协整关系时,Black-Scholes期权定价模型不能有效确定权证的价格.应用EG两步检验法和Johansen检验法对沪市认购权证和其标的股票进行协整检验,检验结果表明权证和其标的股票之间不存在协整关系.认购权证的价格走势脱离其标的股票而独立运动,这使得应用Black-Scholes期权定价模型为权证定价具有一定的局限性.我国的权证市场有很大的投机性.     

向量ARFIMA模型基于独立成分分析的协整研究

定义了向量ARFRIM(VARFIMA)模型的一般形式及这种定义上协整的概念并给出了VARFIMA的线性组合具有ARMA表达式的一个充分必要条件.接着基于独立成分分析的方法讨论了协整的存在性,给出了VARFIMA模型存在协整的充分必要条件,并考虑了几种特殊情形.最后讨论了协整向量及协整向量空间的结构.     

债券融资、股票融资与经济增长关系研究 ——基于协整和VECM模型的实证分析

债券融资、股票融资是我国境内非金融企业直接融资的两大方式,基于协整理论构建VECM模型,研究债券融资、股票融资和经济增长之间的长期均衡关系。得出的主要结论有:从长期来看,债券直接融资与经济增长具有正向协整关系,且经济增长对债券直接融资也有正向促进的作用;股票直接融资对经济增长的反馈并不明显。     

股票即时价格与期货价格关系的实证研究

借助协整(Cointegration)和向量自回归(VAR)技术,通过实证研究了股票即时价格与期货价格之间的关系.主要包括反映两个变量长期均衡状态的协整关系、Granger因果关系以及得出这些关系的ADF单位根检验、Johansen协整关系检验和协整因果关系检验,同时也给出了实证分析中精确的计量结果.     

中国市场ETF套利研究

首先提出了一个描述配对资产之间价格关系的新模型a_x(t)X_t-a_y(t)Y_t=m_t+s_tε_t,其中X_t与Y_t表示两个资产在t时刻的价格,a_x(t)与a_y(t)表示资产配对系数,m_t表示长期趋势,st表示残差的标准差,εt为标准化的残差.当系数a_x(t)与a_y(t)固定,s_t与趋势项mt保持恒定时,模型可退化为一种两变量的的协整模型.然后基于这个新模型,提出了一种利用平稳过程{ε_t}进行套利的高频交易方法,并将此方法应用到中国市场流动性较强的三只ETF(ExchangeTraded Fund)基金中,对其进行两两配对套利,均取得较高的且非常稳定的理率收益。     

基于B/S与C/S结构的股票模拟交易实验软件的设计与实现

股票模拟交易实验是证券投资学教学实践中的重要一环。本文讨论了基于B/S与C/S结构的股票模拟交易实验软件的系统设计、基本框架以及实现方法。     

再装条款下基于效用无差别方法的经理股票期权定价

"不可交易"是经理股票期权(ESO)的重要特征之一.受制于此,经理股票期权无法通过对冲其标的资产来完成定价.考虑一类具有再装条款的经理股票期权,基于效用无差别方法,运用随机控制理论,推导出了定价模型满足的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,并运用格林函数,计算得到了经理股票期权无差别价格的解析解.最后,对模型的解析解进行了参数分析.     

GEYR值作为我国投资策略的可行性研究

对我国国债与股票收益率比值（GEYR）进行研究,发现国债与股票收益率存在单位根,相互之间存在协整关系,而GEYR是平稳的.利用GEYR的变化建立股票债券投资策略,发现与其他投资策略相比,用马尔科夫转换机制模型预测GEYR并建立的投资策略具有较高收益率,但考虑了交易成本和风险后并没有明显优势.     

向量分整时间序列的协整关系探讨

针对向量分整时间序列,首先给出几个性质,并利用这几个性质给出向量分整时间序列的线性协整关系存在的条件;然后把整数阶广义协整的概念推广到分数阶情形,并利用广义分整协整得到向量分整时间序列的非线性协整关系存在的一个充分条件,且给出具体的非线性函数形式;最后结合R/S分析,给出一个判断非线性协整关系的实用算法.     

基于小波去噪和协整理论的股指期货高频数据跨期择时套利策略

近年来,高频交易策略因为其巨大的获利能力成为了投资领域研究的一个热点.由于股指期货合约在新上市首日和退市前几个交易日存在潜在的套利机会,该文对合约不同时间点进行套利的思想进行具体的实证分析研究.首先运用小波分析法对数据进行去噪,然后采用协整理论对数据进行协整分析和建模,最后进行跨期套利计算收益率.实证结果表明:采用小波去噪后的协整理论进行股指期货跨期套利,比采用传统的协整理论套利机会多,套利效果好.     

基于循环神经网络和深度学习的股票预测方法

本文提出一种基于多路循环神经网络与深度学习的股票预测方法。针对股票的涨跌预测问题,使用分布式向量表示方法提取出股票相关的新闻文本特征,同时考虑到股票相关信息的时序性以及新闻影响的持续性特质,使用多路循环神经网络模型对所提取的特征与交易信息进行协同训练,从而获得历史信息的低维向量表示。最后将多个循环神经网络的输出进行拼接,利用深度神经网络共同对股票的涨跌进行分类预测。本文使用上证A股的价格与新闻数据进行实验,实验结果表明,本文所提出的方法在股票预测任务上具有明显的优越性。     

统计套利实例研究

随着我国融资融券交易的启动,股票市场的做空机制不断完善,这为统计套利的实施提供了巨大的便利。股市剧烈震动下,通过统计套利的方法可以控制风险,实现跨期套利。通过技术手段分析数据,运用协整的策略对选取的四个行业进行了实证分析,分别是银行、证券、保险、纺织,最后选取了配对系数最高的建设银行和农业银行进行实证分析。研究过程中,经过ADF单位根检验、E-G两步法协整检验和残差分析后,得出相应的跨期套利模型,并给出相应的套利操作办法,即建仓、平仓、止损的具体操作时刻表。最后,实证检验统计套利策略的市场绩效。     

保险公司最优比例再保险和配对交易策略

考虑保险公司通过比例再保险转移索赔风险和配对交易策略管理财富的优化问题.利用经典的复合泊松索赔过程描述保险公司的盈余,同时保险公司投资包含一份股票多头和若干份股票空头的配对资产组合,该资产价差服从均值-回复过程.在终端财富期望指数效用最大化的准则下,利用随机控制理论获得最优的比例再保险和投资策略及值函数的解析式.     

台湾地区经济增长和能源消费的单方向因果关系

应用多变量时间序列间的协整和单方向因果测度理论,探讨1954-2008年台湾地区GDP(国内生产总值)和能源消费之间的长期均衡关系和因果关系.基于误差修正模型及协整阶数的似然比检验,可以发现台湾地区GDP与能源消费,GDP与石油消费,GDP与电力消费之间都存在协整关系.单方向因果测度的Wald统计检验表明,GDP和能源...     

环境温度影响下基于频率协整的在线损伤识别

频率作为结构损伤特征参数,在实际工程中容易测得且具有较高的测量精度,但同时也常常受到外界环境和运营条件变化的影响,导致在时间序列上的非平稳,给实际工程的健康监测和损伤判别带来了干扰.为解决此问题,引入计量经济学的协整概念,通过非平稳序列的线性组合得到平稳序列,将因环境因素变化导致的结构特征参数非平稳问题转化为平稳问题.首先,详细介绍了ADF(augmented Dickey-Fuller)检验和EG(Engle-Granger)两步法检验,检验结构特征参数的非平稳阶数并计算协整系数;然后,以一个简支梁为例验证了结构频率序列之间的协整关系,给出了环境温度影响下基于频率协整的在线损伤识别步骤;最后,用预应力钢筋混凝土梁与钢桁架简支桥的算例验证了所提方法的有效性和鲁棒性.     

考虑交易费用的具有不确定收益的投资组合模型

在投资新股票时,由于没有历史数据的支撑,很难用一般的方法对新生股票的收益和风险做出预测。为了更好地处理这种问题,提出了两类具有不确定收益率的投资组合模型,并通过数值实验对模型进行了求解;首先,基于不确定理论分别对具有线性交易费用和非线性交易费用的投资组合模型进行了分析;然后,在数值实验中,给出了模型的数值解,并与不带交易费用的模型进行了对比;最后,分析了模型的风险与期望收益之间的关系,表明带交易费用的模型在数值结果上具有更好的稳定性。     

时间序列协整关系的存在性及检验方法

利用时间序列协整理论来提高金融系统中长期预测精度是其重要应用领域.在时间序列协整关系存在性的判断及检验方法的研究领域中,国外以2003年度诺贝尔经济学奖得主Engel和Granger所研究的线性协整为成熟代表,他们研究的是非平稳时间序列之间的长期线性协整关系,国内以张世英为代表的研究集体所研究的是非线性与长记忆时间序列间的协整关系并在这方面取得了一系列创造性的成果,他们还在非协整系统中分量序列的非线性变换、贝叶斯检验等方面也有较深入的研究.本文主要介绍了这些时间序列协整关系的存在性及检验方法并对这些方法进行适当对比分析.     

基于多视角股票特征的股票预测研究

股票价格预测是金融行业中的一个重要研究内容,能够更准确地分析股票价格走势对于投资机构至关重要.目前,关于自动化预测股票价格发展的研究工作相对较少,还有许多问题需要解决.针对传统股票预测方法中视角单一、无法充分考虑数据的各特征重要度的问题,提出一种基于多视角股票特征的股票预测方法,通过计算股票数据的Ma,Macd,Kdj,Boll特征指标,训练每个指标下的弱学习器,并进行多个弱学习器的集成学习,最终用于预测股票价格走势.使用美国股票新闻数据集进行验证.结果表明,基于多视角股票特征的股票预测方法预测得到的股票价格与实际价格之间的平均误差与均方误差分别为1.9321和0.0581,优于传统的基于单一指标的股票预测结果 .