發(fā)布時(shí)間：2018-01-01 03:14

  本文關(guān)鍵詞：非線性框架下指數(shù)期貨套利策略研究　出處：《浙江大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：2010年滬深300股指期貨和融資融券交易的相繼推出完善了證券市場(chǎng)雙向套利機(jī)制和衍生品的發(fā)展,股指期貨成為投機(jī)、套利和套期保值的重要工具,在這樣的背景下有許多研究者對(duì)股指期貨市場(chǎng)的特征、套利技術(shù)等進(jìn)行研究,本文基于以前學(xué)者的成果,使用非線性的方法對(duì)股指期貨期現(xiàn)套利的兩個(gè)重要問題進(jìn)行探討。 指數(shù)復(fù)制是期現(xiàn)套利和指數(shù)型基金管理的重要環(huán)節(jié),本文采用抽樣復(fù)制法和優(yōu)化方法,構(gòu)建股票組合來跟蹤滬深300股指,基于支持向量機(jī)(SVM)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的觀念,建立了目標(biāo)函數(shù),確定約束條件,保持在整個(gè)跟蹤過程中成份股權(quán)重不變。使用遺傳算法確定股票組合并對(duì)支持回歸機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立SVM模型,記錄樣本內(nèi)外的跟蹤誤差并與二次規(guī)劃方法所建立的模型進(jìn)行比較。發(fā)現(xiàn)SVM模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)要優(yōu)于二次規(guī)劃的模型,說明SVM方法基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的優(yōu)良特質(zhì)使得模型的泛化能力得到提高。 基差預(yù)測(cè)是實(shí)證的第二個(gè)部分,準(zhǔn)確地判斷基差的走勢(shì)有利于投資者進(jìn)行正向基差套利和反向基差套利。本文使用前21個(gè)交易目的股指期貨交易數(shù)據(jù)建立了基差的預(yù)測(cè)模型,使用前一天的交易數(shù)據(jù)對(duì)第二天收盤價(jià)的基差進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了方便對(duì)各種模型進(jìn)行比較,本文分別建立了線性回歸模型、高斯徑向核函數(shù)SVM模型、拉普拉斯徑向核函數(shù)SVM模型、ANOVA徑向核函數(shù)SVM模型、貝塞爾核函數(shù)SVM模型,從實(shí)證結(jié)果中可以看出非線性的SVM模型相對(duì)于線性回歸模型的預(yù)測(cè)能力更為優(yōu)異。
[Abstract]:In 2010, the Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures and margin trading have launched the perfect development of the securities market two-way arbitrage mechanism and derivatives, stock index futures has become an important tool for speculation, arbitrage and hedging, there are many researchers on the stock index futures market characteristics in such a background, this paper studied the arbitrage technology, the achievements of previous scholars based on the two important problems of nonlinear method using stock index futures arbitrage are discussed.
Index replication is an important link of arbitrage and index fund management, this paper adopts sampling replication method and optimization method, construct the stock portfolio to track the CSI 300 index, the support vector machine (SVM) based on structural risk minimization concept, establishing the objective function to determine the constraints, keep in the whole process of tracking components of equity invariant. Using genetic algorithm to determine the parameters of the stock portfolio and support regression optimization, establish the SVM model, the tracking error and the sample records and compared the two methods of planning model. The performance of the SVM model on the test set is better than two times planning model, SVM method is excellent based on the characteristics of structural risk minimization model generalization ability is improved.
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【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1362678