证券市场上的统计套利策略及实证研究任务书
2020-06-06 09:51:50
1. 毕业设计(论文)的内容和要求
论文内容
统计套利是基于统计的方法挖掘套利的机会。其基本原理是:通过定量的分析方法挖掘两个或两个以上具有高度相关性的资产,且它们一直能保持这种良好的相关性,则一旦它们的走势出现背离,而且这种背离在未来会得到纠正,从而就会产生套利的机会。统计套利本质上是均值回复,说明资产的价格将会回复到它们的长期均值。套利既是对有效市场的违背又能促进有效市场的实现。国内现有的统计套利研究主要运用的有转移模型、传统协整模型、误差修正模型、garch模型、横截面回归模型,使用了正反向套利、切比雪夫不等式等方法。本文为应对近年来被广泛运用的以分、秒为间隔的高频数据,在已有研究的基础上采用针对复杂数据很有效的统计模型,如,神经网络模型、随机森林模型等来对证券市场的统计套利进行研究,以寻找最佳套利策略,规避风险。
2. 参考文献
[1] christopher krauss, xuan anh do a, nicolas huck. deep neural networks, gradient-boosted trees, random forests: statistical arbitrage on the samp;p 500[j]. european journal of operational research, 2016, 9(12): 1-14
[2] sergio m. focardi, frank j. fabozzi, ivan k. mitov. a new approach to statistical arbitrage: strategies based on dynamic factor models of prices and their performance[j]. journal of banking amp; finance, 2016, 65: 134-155
[3] 陈实, 吴述金, 郑伟安. 中国市场etf套利研究[j]. 华东师范大学学报, 2013, 5: 48-51
3. 毕业设计(论文)进程安排
第1-2周 |
阅读文献,明确问题,开题报告 |
此处周的计数以最后一学期的教学日历为准 |
第3-5周 |
收集整理数据,统计方法及软件学习 |
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第6-11周 |
建立模型,问题分析,论文初稿撰写 |
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第12-14周 |
毕业论文修改整理 |
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第15周 |
定稿打印,答辩准备 |
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第16周 |
论文答辩 |
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