【摘 要】
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随着计算机科技的发展和大数据的兴盛,配对交易策略作为量化投资方法中的一个分支,引起了广大投资者的关注。配对交易在国外已有几十年的发展史,相对成熟,然而,国内缺乏相应的做空机制,直到2010年融资融券业务的出现,才开始在国内发展起来。本文构建基于Hurst指数进行排序选股的动态交易策略,研究该策略在国内股票市场的可行性和有效性。模型主要从选股和交易策略两个方面进行分析研究。在选择股票对时,首先,进行
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随着计算机科技的发展和大数据的兴盛,配对交易策略作为量化投资方法中的一个分支,引起了广大投资者的关注。配对交易在国外已有几十年的发展史,相对成熟,然而,国内缺乏相应的做空机制,直到2010年融资融券业务的出现,才开始在国内发展起来。本文构建基于Hurst指数进行排序选股的动态交易策略,研究该策略在国内股票市场的可行性和有效性。模型主要从选股和交易策略两个方面进行分析研究。在选择股票对时,首先,进行相关性分析,并按相关系数由大到小排序,选出排名前100的相关性比较高的股票对;其次,对选出的100对股票对进行ADF检验和协整检验以筛选出具有协整性的股票对;然后将具有协整性的股票对按证监会行业划分标准进行行业划分;最后,以Hurst指数作为指标给股票对排序,分别选取来自同行业和不同行业排名前三的股票对。在制定交易策略时,首先建立误差修正模型,从而计算得到配对股票的对冲比例;然后以10个交易日为窗口,滚动计算得到时变的均值和标准差,进而得到开平仓和止损阈值。本文模型应用于沪深300成分股股票数据集。从收益率指标来看,所选股票分别获得28.25%和5.43%的超额收益,验证了配对交易在我国市场的有效性以及来自不同行业的股票存在成功配对的可能性。从风险度量指标来看,来自同行业的股票对夏普比率高于来自不同行业的股票对,策略波动率和最大回撤均低于来自不同行业的股票对,风险更小。
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