跨行业股票协整配对交易策略研究.doc

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1、跨行业股票协整配对交易策略研究1模型构建4学海无涯1.1传统配对模型。1.1.1配对对象的选择。传统配对模型在选择配对对象时通常是以两个具有高度相关性的资产作为配对组，并假设它们之间相关性是长期可持续的。大多数研究中都会在同一行业中进行筛选，通过协整关系找到业务相似、股价具备一定均衡关系的配对组合。根据协整回归模型来确定组合之间的配置比例，最后通过价差的统计性质来确定套利机制。这样的选择方法虽然在配对组合选择上面效率较高，但是也存在一些问题。首先，同行业配对挑选的股票组，由于股价走势过于接近，在实际操作过程中会导致交易机会不太多。其次，同行业配对组由于主营业务相近，

2、其走势容易受到宏观和行业周期问题的影响。1.1.2平稳性与协整关系检验。在本文中检验配对资产之间的关系采用Engle-Granger两步协整检验法。Engle-Granger两步协整检验法用普通最小二乘法估计变量之间的平稳关系系数，然后用单位根检验来检验残差。本文中具体步骤为：首先，假设与代表资产S1与资产S2的价格序列，对时间序列进行ADF检验确定两者的平稳性，确定其均为非平稳序列且是一阶单整。其次，构造回归模型：最后，对残差序列{}进行单位根检验，如果检验结果证明残差序列不存在单位根，即时间序列是平稳的，那么{}与解释变量序列{}之间存在协整关系，即{}与{}之

3、间存在长期均衡关系。1.1.3配对比例的确定。在确定选定股票对之间存在长期稳定的关系之后，通过线性回归得到系数值，也就是1个单位的S2需要个单位的S1进行对冲。1.1.4确定开仓与平仓阈值。运用协整检验选择的股票对，选定新的交易期，设形成期的价差序列为：根据和，我们可以计算出价差序列的均值和标准差，选择均值加减一定倍数作为交易期价差的阈值，即。一般情况下，我们取N为1。当交易期的价差超过时，进行开仓。当交易期的价差又回复到附近时，进行平仓。1.2模型的改进。相比于传统模型，本文中建立的模型改进主要有以下三点。第一，配对对象不再仅仅局限于同行业进行协整配对，而是选择跨

4、行业股票进行配对。首先，参照wind行业分类在每个行业选取优质股票各5支，共计55支股票构成股票池。其次，计算出不同行业股票两两配对的相关系数。最后，在所有配对组中选取相关性大于0.95的配对组依次进行协方差检验，确定进行交易的配对组。第二，数据处理上对差价序列进行标准化（Z-score）处理，消除量纲影响和变量自身变异的影响。第三，传统配对交易策略都是等价差回归到均值附近时再平仓，而实际交易中发现传统方式收益虽然有所提升，但是运行结果回撤率很高。为了降低最大回撤，本文加入一个止损的方法，即经典的“Cuttheloseandletthewinningrun”。思路为

5、：如果连续亏损达到N天以上，则平仓退场，M天后再进场。2实证检验2.1样本数据。本文分别选取不同行业排名靠前的5支股票，共计55支股票组成股票池。行业分类依据是参照wind行业分类，一共分为11类，分别是能源、材料、工业、可选消费、日常消费、医疗保健、金融、信息技术、电信服务、公共事业、房地产。在数据频率上，选取日内收盘数据。数据区间为2016年1月4日到2019年3月1日，其中将2016年1月4日到2018年1月4日的数据作为样本内拟合数据，2018年1月4日到2019年3月1日数据作为样本外的回测数据。2.2最优配对组的筛选与配对比例的确定。首先，从11个行业（

6、股票代码为600036.SH、601398.SH、601939.SH、601288.SH、604学海无涯1318.SH等）中随机抽取2个行业计算相关系数，即一共有C112组相关系数。通过选取相关系数大于0.95的股票对进行协整检验，最终我们选择海天味业（603288.SH）和招商银行（600036.SH）作为本文进行交易的配对组。而后对两只股票进行ADF检验与协整检验结果。运行结果表明海天味业（603288.SH）和招商银行（600036.SH）两只股票在一阶差分后是平稳的，两者都是一阶单整序列。并且价差序列也为平稳序列。接下来，对于两只股票的价格进行OLS回归。设

7、海天味业（603288.SH）的日收盘价为X，招商银行（600036.SH）的日收盘价为Y，通过回归模拟我们可以得到回归拟合结果为：也就是说Y-0.535X为平稳序列。虽然在实际金融市场中股票需要整手买入，但是为了方便研究，假设可以买入非整手的股票。将1股招商银行股票的多头和0.54股海天味业股票的空头视为亿股资产组合的多头。2.3策略说明。（1）计算两支股票的价差时，我们对价差时间序列进行了归一化处理，处理后的价差用Z-Score（spread）来表示。（2）交易一共运行了两次，第一次没有添加止损条件。第二次加入了止损条件对于策略进行优化。即设置了如果连续亏损