基于贝叶斯统计的套利策略02

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来源: 2019-7-18 22:09:43 显示全部楼层 |阅读模式
一、简介
本篇承接上文对于贝叶斯估计套利的效果进行探究。
二、方法
根据上篇的探究,我们下面用三种方法分别进行策略的测试。
(1)选取合约为沪深300期货主力合约。
(2)日期为20170310至20170418。
(3)滚动窗口为120天。
1.滚动估计法
与其名称一样,滚动估计差价的均值和波动率即可。
(1)滚动估计法:价差下限、期望、上限
策略结果
净值曲线
策略效益
2.EMA估计
EMA估计与滚动估计类似,但是给予近期的数据更大的权重。细心的可能已经发现下述结果和方法一没有区别,这是由于我们测试时间较短,而且相对时间内价差稳定导致,有时间可以尝试更长的周期,观察结果是否存在区别。
(2)EMA估计:价差下限、期望、上限
策略结果
净值曲线
策略效益
3.贝叶斯估计
贝叶斯估计的测试结果与前两者一致,这里不再展示。可以之后尝试各类参数和周期。
(3)贝叶斯估计法:价差下限、期望、上限
此外,我们对各参数下IF合约的套利情况进行汇总结果如下。波动率跳价为3的时候没有开仓机会,最优的波动跳价为1个跳价。
各参数下IF套利结果
策略链接
三、策略思考
对于本文测试,我们认为没有收益率的原因有以下3点:(1)跨期套利本身就没有太大空间。全市场参与跨期套利的人非常多,套利空间很少出现,除非在大行情时出现较大价差偏离,但是价差不收敛风险极高。从我们上面的CU合约差价来看,偏离不过1-2个跳价,极有可能是短期的流动性冲击导致,除去手续费、滑点、保证金因素后,可能没有收益。
(2)参数选择问题。延长估计区间可以保证预期价差更平稳,短期价差的偏离可能会更大,但是风险也在提升,差价不收敛的可能性也会更大,产生更大回撤。最后造成套利变成了反转策略的风险对赌,远离了套利的本质。同时,找到一组可用的参数,也面临着过度拟合的风险。
(3)止损加入。对回测结果检查能够发现,单笔盈利的平均值远高于单笔亏损的平均值,这表明价差套利与趋势策略类似,在小幅度上亏损,大大幅度上盈利,那么如何进行风险控制,设置平仓线就更需要技巧和大量测试。但是,贝叶斯参数估计的思想,能够为我们今后策略提高以下4种可能:
(1)对产业链组合套利提供思路,如豆类产业链套利的价差估计提供好方法。(2)对股指期货大小盘套利提供思路。(3)对其他配对交易提供思路。(4)对期权交易提供思路。
如果要优化本文方法,我们建议有以下4个方面可以入手:(1)选择适合进行价差套利的品种。
品种流动性好、价差偏离可能性更大的品种,价差套利的利润会更高。(2)优化参数。可能能够优化到研报里的水平。(3)贝叶斯估计采用更好的形式,不再假设方差不变,对方差和均值估计采用更好的方法。(4)设立更好的止损止盈条件。
参考
1.《广发证券》套利策略研究之五——基于贝叶斯统计的套利策略2.《时间序列》汉密尔顿3.对外经济贸易大学金融专硕(量化)课件《统计套利》4.对外经济贸易大学金融专硕(量化)课件《时间序列》
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