彭素靜 賈秀燕 謝芮
課題項目:2017年地方高校國家級大學生創新創業訓練計劃項目(201713320129)立項課題“基于市場資金流向的商品期貨量化交易策略研究”,指導教師:薛靖峰
摘 要:對于商品企業行情數據來說,價格漲跌是交易者態度的匯總,成交量是交易熱度的體現,持倉量是分歧度的象征。本文首先對鋅商品期貨分別以30天、60天和90天為周期建立AR模型得到資金流向具有持續性;然后利用CTA策略選出交易激進的期貨合約,利用成交量、收盤價、漲跌幅計算得到交易激進指標P與分歧度指標Q,對比不同板塊兩指標的大小,根據投資組合得到油類期貨合約為看多信號,最終得到板塊之間具有輪動效應。
關鍵詞:AR模型;CTA策略;資金流向;輪動效應
一、引言
期貨市場由于“杠桿效應”高風險、高收益并存,加上“羊群效應”的跟風行為使不少投資者望而卻步,本文研究的意義在于建立適合中國商品期貨市場的投資模型,規避非系統性風險,因為在期貨市場中有做空機制,因此要綜合考慮持倉量、成交量以及價格的漲跌等因素。本文選取螺紋鋼、天膠、鋅等16種商品期貨進行分析,將該16種商品期貨劃分為黑色系、化工品、金屬、農產品、油類五大板塊進行分析。
二、模型的建立及求解
1.自回歸模型(AR模型)
選取大連、鄭州與上海交易所2011年1月1日至2013年12月31日螺紋鋼、LLDPE、PVC、天膠、燃油、PTA、鋅、銅、鋁、黃金、大豆、豆粕、玉米、白糖、棕櫚油、豆油共16種商品期貨,每種商品期貨共162652條每個交易日的分鐘交易數據進行分析。建立AR模型,研究每種期貨歷史與當期是否具有連續性,從而預測當期收益率對未來收益率的影響。
MFt=φ0+φ1MFt-1+φ2MFt-2+...+φpMFt-s+εt
以鋅商品期貨合約為代表,建立AR模型。進行單位根檢驗后得該時間序列為平穩時間序列,分別以30日、60日和90日為周期建立模型,得下表:
分別取S為1,2,3計算出相應的P(α=0.05)值,若α大于P,認為φ顯著,即該期貨資金流向受前t-s天的影響,具有連續性。由表1可知,以30天為周期的一階檢驗中P=0.71>0.05,資金流向不符合AR(1)模型;二階檢驗中P1=0.75>0.05、P2=0.02<0.05,服從AR(2)模型。以60天為周期時服從AR(3)模型,以90天為周期時服從AR(3)模型,認為歷史資金流向為凈流入(凈流出)的期貨,在未來一段時間會保持資金凈流入(凈流出),該期貨具有連續性。
2.CTA策略
Rt=(b-a)/a*100%,St=|Rt|/(Vt)^0.5,St=|dOlt|/(Vt)^0.5
Rt為分鐘漲跌幅,a為昨日收盤價,b為今日收盤價;St為每分鐘急切度,Rt為當日主力合約的分鐘漲跌幅,Vt為分鐘成交量。
選出當日急切度St最高的分鐘(對當日每分鐘漲跌幅Rt升序排序,累計成交量達到全天成交量的10%),以累加得出此n分鐘的漲跌幅總和作為激進交易的態度指標P。
dOlt為當日合約總持倉量的分鐘變化量,Vi為分鐘總成交量,計算出每分鐘的急切度St。
選出當日急切度St最高的n分鐘,以累加得出此分鐘的漲跌幅總和作為激進交易的分歧度指標Q。
P值小(大),表示激進交易的態度偏空(多);Q值小(大),意味著激進交易的分歧度減小(增大)。將指標P與Q分別扣減自身的移動平均值,并采用校準后的態度指標P*=P-MA(P,N)和分歧度指標Q*=Q-MA(Q,N+1)按照P*與Q*的正負組合的投資方式:
方式一:P*>0,Q*>0,態度驅多、分歧減小、看多信號;
方式二:P*>0,Q*>0,態度驅多、分歧增大、看空信號;
方式三:P*<0,Q*<0,態度驅空、分歧減少、看空信號;
方式四:P*<0,Q*<0,態度驅空、分歧增大、看多信號。
假設按上述指標選取順序得到態度指標P的均值分別為P1,P2,...,P16=0.25、1.51、0.39、1.73、0.20、1.57、1.18、0.63、0.10、0.1 6、0.50、0.92、0.34、0.99、1.07、1.11,得化工品板塊:天膠>PTA>LLDPE>PVC>燃油;金屬板塊:鋅>銅>黃金>鋁;農產品板塊:白糖>豆粕>大豆>玉米;油類板塊:豆油>棕櫚油。
假設黑色系、化工品、金屬類、農產品、油類的交易激進分歧度分別為Q1,Q2,...,Q5=0.029、0.0117、0.0010、0.0061、0.0060排序得Q5
參考文獻:
[1]李海闊,曾小杰.基于期貨市場的資金流向模型及量化交易策略[J].科學咨詢(科技·管理),2018(01):57-58.
[2]劉曉霞,陳志攀,方彬.基于市場資金流向分析的商品期貨量化交易策略[J].科學咨詢(科技·管理),2017(08):89.
作者簡介:彭素靜(1996- ),女,漢族,山東省菏澤市人,本科在讀,主要研究方向:經濟統計學