基于证券收益率相对波动的配对交易系统研究与实现

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1、学校代码：10255学号：2101475基于证券收益率相对波动的配对交易系统研究与实现ResearchandImplementationofsecuritiestradingsystemsbasedonyieldandrelativevolatility专计算机软件与理论姓名：李文指导教师：黄秋波答辩日期：2014年5月东华大学计算机科学与技术学院CollegeofComputerScienceandTechnologyDonghuaUniversity东华大学学位论文原创性声尊煳本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

2、除文中己明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：杏欠日期：矿

3、L}年岁月叩日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密匦。学位论文作者签名：杏欠指导

4、教师签名：磬拓处日期：伊lL}年f月午日日期：砂I仵f月丫El基于证券收益率相对波动的配对交易系统研究与实现摘要近年国内A股市场一直是震荡下跌趋势。股市中传统的做多策略在当前行情中效果越来越差。投资者对于投资策略的需求越来越多样化。其中配对交易作为一种低风险，收益稳定的策略越来越受关注。当前配对交易对于股票对的选取大都基于统计学中的相关性理论，股票对的相关性理论与交易对冲策略无关联。本文主要介绍的是一种基于收益率相对波动的配对方法，该方法使用累计收益的价差为依据来考察股票之间的相关性，通过历史收益率来确定股票之间的相关性。该方法的目标是：找到相关程度高且股价相对波动幅度大的股票对，在股价波动过

5、程中反复套利，从而达到赢利的目的。经过程序测试发现，基本策略在上证指数大涨时收益很好，在上证指数震荡和下跌时，短期投资收益下降，但长期收益会很好。所以本策略在操作上可行，将来改进之后的策略能进一步提高收益。本文研究的主要内容如下：(1)提出一种新的配对交易模型。该模型利用股票对的累计收益率来形成价差序列，利用股票组合的最终收益率来评估组合之间的相关性，最后用模拟样本数据进行模拟测试，证明了盈利模型有效、可用。(2)实现配对交易系统。包括股票配对模块和交易执行模块。股票配对模块完成指定股票市场的股票配对和筛选工作，交易执行模块模拟指定股票对在某一个时间段中配对交易过程，在这个过程中，记录每笔交易

6、的动作、交易信号和最后的收益。(3)配对交易算法优化。本文针对配对交易算法的收益与风险进行一定程度的优化，利用技术指标和公告消息优化收益，利用止损策略来控制交易系统的风险。本文描述的配对交易算法在应用中得到了实践检验，实践结果证明该算法与系统的有效性，可以满足实际的需要。关键字：配对交易收益相对波动ResearchandImplementationofsecuritiestradingsystemsbasedonyieldandrelativevolatilityABSTRACTInrecentyears，domesticinvestmentmarkethasbeentumbled．Thetr

7、aditionalstrategyinthebullmarketisgettingworseresultsinthecurrentmarket．Investorsdemandformorediverseinvestmentstrategies．Inthatcase，pairstradingasalow—riskandstableincomestrategiesisgettingmoreandmoreattention．Thecurrentpairingstrategiesaremostlybasedonthestatisticaltheory,relevanceofstockshasnoass

8、ociationwithHedgetradingsystem．ThispaperdescribesamethodforPairTradingbasedoncumulativeprofit．Thealgorithmexaminesthecorrelationbetweenstockswithspreadsofthecumulativeprofitdifference(fluctuation)andd