基于协整-GARCH模型的统计套利策略研究——以银行业股票为例

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统计套利策略兴起于国外,经过多年发展与推广应用,相关理论及实践经验已非常完善,也给不少机构投资者带来了巨大的经济收益。2010年3月,我国证券市场逐步放开融资融券业务,作为一种全新的交易方式,融资融券业务进一步深化了证券市场的发展,也带来了一些交易策略的改变,融资融券业务的提出改变了市场单向交易的模式,对市场影响深远。作为市场中性的量化交易策略,统计套利以统计学和计量经济学为理论基础,综合运用计算机技术,通过对金融资产的价格时间序列建立模型,挖掘价格时间序列之间的相关关系,在市场中选择投资组合构造交易对,构建多空头寸,在价差序列波动中寻找机会,发现资产组合之间的套利机会,通过计算机程序化设计发现交易信号,并自动触发相应交易,获取低风险套利收益。无论是牛市或熊市行情,统计套利均能取得不错的表现,并具备一定稳定性。本文主要研究我国股票市场上的统计套利策略,并以银行业股票为例进行展开。首先对银行业所有股票的价格时间序列进行相关性分析,按照相关性从大到小的顺序进行平稳性检验及协整分析,找出通过协整检验的股票交易对兴业银行和杭州银行。然后对该交易对建立误差修正模型,找出套利交易的交易比例。构建价差序列并进行分析,对GARCH模型的可行性和有效性进行分析,依据该模型生成的标准差序列对数据进行拟合,计算套利收益,并与固定参数法下的收益进行比较。研究结果显示,两种方法下的样本内套利收益率均达到32%左右,样本外固定参数法收益率为-3.72%,亏损主要来源于交易费用,GARCH模型法收益率为8.66%。在本文收益率计算中,收益率计算较为保守。与固定参数法相比,GARCH模型较为稳定。综上,以协整理论和GARCH模型构造的套利策略具备一定可行性,可以对实际投资活动做出有利指导。
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