配对交易策略的最佳信号机制研究.pdf

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1、南京大学研究生毕业论文中文摘要首页用纸単业论义颜目=E巧交易巧略的里佳倍号抓制研巧应用统计专业20口级硕±生姓名:陈垣桥、职称:失洪亮(副教巧)指导老师(姓名)摘要如今,统计套利策略越来越受重视,,在股票交易中,尤其是在高频交易时也越来越具有实用性一。配对交易是统计奪利中最为基础、最为重要的种策略,一种基于均值回归原理它己受到很多学者的关注。这是,通过组合同行业内的两只价格走势相近的股票,进而对股票組合低买高卖的交易策略。信号化制在配对交易中起着非常关键的作用,它告诉交易者应该何时进行交。易,本文的主要研究对象就是酷对交易

2、的信号机制本文将给出两种具有代表性的信号机制,分别为双交易信号点机制和H交易信号点机制,两种机制分别对应两种交易策略。两种交易策略的收益最大化问题模型将会被推导得出,并且最优化问题的近似解析公式也将被推出。一推导主要步骤是,首先运用协整方法来构造资产组合,使得这组合的价格一一s-服从个均值回归的OmteinUhlenbeck过程。然后通过些己知的理论,我们对数学模型进行变换和简化,进而得到两种信号机制的收益最大化模型。之后近似的最优解析解将会被求出。一我们将会对两种交易策略做番全面的比较,重点比较其收益情况,并且得出关于最优信号机制的重

3、要结论。一为了使结果能被运用到实践中种均值回归0-U过程,本文接下来推导了的参数估计方法,这种方法可把随机过程的参数估计问题转化为线性回归模型的参数估计问题。最后本文利用现实中两只同行业内价格走势相近的股票做了一次实证分析,验证了本文结果的实用性。I关键词:配对交易,信号机制,最优化II南京大学研究生毕业论文中文摘要首页用纸THESIS:Theoptmeiimalanalyticalsoil!扫onofsignalingchanismforirstrpaadngstrategyS巧ClAUZAnON;A

4、ppliedStatisticsPOSTGRADUATE:ChenYuan口laoMENTO化ZhuHonglianeAbductNowadayss巧tisticalarbit巧estrateisbecominmoreandmoreoularand,呂呂ygppusefu-linsecuritiestradingeseciallinhihfreuenctrin.Asthemostbasic,pygqyygandimpo行anttypeofstatisticalarbitrage巧r

5、ate呂y,pairst向dinggotthea打entionofmanyscholars.Thisi每akindoft巧ding巧巧tegiesbasedortheprincipleofmean|reversion.Bcombinin呂twostockwithsimilarricemovehnentsandinthesameypindu巧tseittoctrtastortoindhtryradersuonsucockpflo,andbulowaselliho,yg

6、makerofit.pSinalmechanismwhichtellstraderswhentobuandwhentoselllasag,y,pycriticalroleinmatchingtransaction.Themainresearchobectofthisaerissinalppgj^mechanismofairstradin.Thisaerwillivetwokindsofticasinalpgpplgypgmechanisms.Thefirstsignalm

7、echanismhastwosignalpointsandthesecondhasthreesltsthitignaoin.Accordinlerea巧twokndsofaijstradinsrateies.Thepgy,pg呂rofitmaxlpimi之ationroblemsofthesetwostrateieswilbeivenandsolved.p呂gThemainstepsareasfollows.Fi巧t,weusethe

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