文献类型：期刊文章

作　　者：毕秀春[1] 于晓雨[2] 张曙光[3]

Bi Xiuchun;Yu Xiaoyu;Zhang Shuguang

机构地区：[1]贵州财经大学数统学院 [2]华泰证券股份有限公司信息技术部 [3]中国科学技术大学管理学院统计与金融系

出　　处：《统计研究》

基　　金：国家自然科学基金项目“金融大数据随机建模中若干非马氏问题及其应用的研究”(11471304);贵州财经大学引进人才科研启动项目“金融和保险风险中的若干问题研究”。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：9

起止页码：82-94

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：配对交易是一类通过价差套利的统计套利策略,其主要研究内容为寻找配对风险资产和配对资产的最优阈值。部分协整方法(Clegg和Krauss,2018)可有效提高配对交易中的风险资产对数量和交易频率,是配对交易的新方法。本文将遗传算法融入部分协整配对交易方法,利用遗传算法求得最优阈值,引入滑动窗口检测配对股票的部分协整性,并采用双向交易机制抓住更多交易机会。这种交易方法克服了部分协整方法在阈值选取粗糙、参数失灵和交易机会丧失方面的问题。通过在S&P500、沪深300和牛熊市中的中证500指数分行业成分股中进行检验,并与原方法作比较,实证结果表明本文提出的方法在各类市场的表现均明显优于部分协整方法,且收益是稳健的。

关 键 词：配对交易  最优阈值 部分协整  遗传算法

分 类 号：O212]