基于多维协整的统计套利模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外文献研究综述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的组织架构和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 理论基础 | 第16-30页 |
| 2.1 量化投资与对冲理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 量化投资 | 第16-17页 |
| 2.1.2 对冲理论 | 第17-18页 |
| 2.2 统计套利 | 第18-25页 |
| 2.2.1 统计套利简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 统计套利策略原理 | 第19-20页 |
| 2.2.3 统计套利策略的方法 | 第20-22页 |
| 2.2.4 基于协整理论的套利模型介绍 | 第22-23页 |
| 2.2.5 统计套利优点以及缺陷 | 第23-24页 |
| 2.2.6 套利非常态处理 | 第24-25页 |
| 2.3 模型理论 | 第25-28页 |
| 2.3.1 聚类的定义 | 第25页 |
| 2.3.2 K-means聚类 | 第25-26页 |
| 2.3.3 聚类数据的预处理 | 第26-28页 |
| 2.4 止损策略 | 第28-29页 |
| 2.4.1 止损策略介绍 | 第28-29页 |
| 2.4.2 止损方法 | 第29页 |
| 2.4.3 止损条件设置 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 协整过滤模型的构建 | 第30-40页 |
| 3.1 协整过滤模型流程 | 第30-31页 |
| 3.2 平稳时间序列 | 第31-33页 |
| 3.2.1 平稳时间序列定义 | 第31-32页 |
| 3.2.2 单整 | 第32-33页 |
| 3.3 协整定义 | 第33-34页 |
| 3.3.1 协整检验方法 | 第33-34页 |
| 3.4 VAR(p)模型构建 | 第34-37页 |
| 3.4.1 参数估计 | 第34-36页 |
| 3.4.2 VAR模型定阶 | 第36-37页 |
| 3.5 Johansen协整检验 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 多维统计套利量化对冲模型的构建 | 第40-51页 |
| 4.1 统计套利流程 | 第40-41页 |
| 4.2 数据的选取 | 第41-42页 |
| 4.3 行业划分 | 第42-43页 |
| 4.4 聚类 | 第43-45页 |
| 4.4.1 数据预处理 | 第43-44页 |
| 4.4.2 k值确定 | 第44-45页 |
| 4.5 协整过滤 | 第45-47页 |
| 4.6 统计套利策略说明 | 第47-48页 |
| 4.7 策略评估指标 | 第48-50页 |
| 4.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 交易模型实证分析 | 第51-61页 |
| 5.1 模型时间选取及策略说明 | 第51-56页 |
| 5.1.1 模型时间的选取 | 第51-52页 |
| 5.1.2 指数比例说明 | 第52-53页 |
| 5.1.3 策略假设 | 第53-54页 |
| 5.1.4 资金分配方式 | 第54-56页 |
| 5.2 策略收益与结果评估 | 第56-59页 |
| 5.2.1 不止损 | 第56-57页 |
| 5.2.2 止损 | 第57-59页 |
| 5.3 修改后套利 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第67页 |
