策略精选基于时间序列的协整关系的配对交易

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了策略精选基于时间序列的协整关系的配对交易相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


本帖主要介绍了协整的基础知识,如何对两个时间序列进行协整关系检验,并实现了一个简单的配对交易策略。这里参考了百度百科和雪球文章《搬砖的理论基础:配对交易 Pair Trading》。



1协整关系的逻辑


统计套利之配对交易是一种基于数学分析交易策略,其盈利模式是通过两只证券的差价(spread)来获取,两者的股价走势虽然在中途会有所偏离,但是最终都会趋于一致。配对交易就是利用这种价格偏离获取收益。具有这种关系的两个股票,在统计上称作协整性(cointegration),即它们之间的差价会围绕某一个均值来回摆动,这是配对交易策略可以盈利的基础。通俗点来讲,如果两个股票或者变量之间具有强协整性,那么不论它们中途怎么走的,它们的目的地总是一样的。



2协整关系的发展


经典回归模型是建立在平稳数据变量的基础之上的,对于非平稳变量,不能使用经典回归模型,否则会出现虚假回归等诸多问题,但是实际应用中大多数时间序列是非平稳的,1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法,为非平稳序列的建模提供了另一种途径。虽然一些经济变量的本身是非平稳序列,但是,它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程,且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。


需要特别注意的是协整性和相关性虽然比较像,但实际是不同的两个东西。两个变量之间可以相关性强,协整性却很弱,比如说两条直线,y=x和y=2x,它们之间的相关性是1,但是协整性却比较差;方波信号和白噪声信号,它们之间相关性很弱,但是却有强协整性。


【策略精选】基于时间序列的协整关系的配对交易

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3协整关系的运用


这里还有介绍一个关于时间序列的基本概念:平稳性。平稳分为两种:强(严)平稳:给定随机过程X(t),t属于T,其有限维分布组为F(x1,x2,...xn;t1,t2,...,tn),t1,t2,...,tn属于T,对任意n任意的t1,t2,...,tn属于T,任意满足t1+h,t2+h,...,tn+h属于T的h,总有F(x1,x2,...xn;t1,t2,...,tn)=F(x1,x2,...xn;t1+h,t2+h,...,tn+h);宽(弱)平稳:给定二阶矩过程(二阶矩存在)X(t),t属于T,如果X(t)的均值函数u(t)是常数,相关函数R(t1,t2)=f(t2-t1)即相关函数只与时间间隔有关。我们通常用的都是弱平稳。


单整阶数:当原序列是非平稳的,需要对序列进行差分(后一项减前一项),直到为平稳序列,差分几次就是几阶。


协整关系存在的条件是:只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时,才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)。因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前,先用ADF单位根检验对两时间序列{x}和{y}进行平稳性检验。平稳性的常用检验方法是图示法与单位根检验法。


下面举个栗子,我取了601169北京银行 ,601328交通银行两只股票,看它们在2013年一年的时间序列是否存在协整性。


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先定单整阶数,即检验平稳性,作差分,直到序列平稳。这里检验平稳性用的是ADF单位根检验法,原假设为序列具有单位根,即非平稳,对于一个平稳的时序数据,就需要在给定的置信水平上显著,拒绝原假设。也就是说Pvalue很低时,序列平稳。


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可以看出两只股票的P值都还高,不能拒绝原假设,即数据非平稳,下面做一阶差分以后,再检验平稳性:


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一阶差分以后,两个序列就已经平稳了,他们的单整阶数都是一,所以是单整同阶的,下面就可以做协整了:这里的原假设是两者不存在协整关系。


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p值低于临界值,所以拒绝原假设,两者存在协整关系。


接下来就可以根据两者的协整关系做配对交易了。先画出两者的差价序列:


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这样,如果可以卖空的话,一个最简单的配对交易如下:

  • spreadprice大于1.7452时,卖空差价,即卖空601169北京银行,买入601328交通银行。

  • spreadprice小于1.4573时,买入差价,即买入601169北京银行,卖空601328交通银行。

  • spreadprice靠近零时,平仓。


A股市场无法卖空个股,对于无法卖空个股的A股市场,上述配对交易策略中的卖空改为卖出即可。下面我们来实现上述策略,看看这两支股票的配对交易在2014年里的表现:


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4总结


上述过程重在描述理论,以供大家研究。此外,这种统计套利的方式在期货市场也会有其用武之地。


量化之路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。


---  the end ---



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