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外汇交易新手入门

套利模式技术分析与交易系统构建

套利模式技术分析与交易系统构建

统计套利原理

国外研究的借鉴

Engle和Granger(1987)提出了协整理论及方法。所谓协整是指,虽然一些经济变量本身是非平稳时间序列,但它们之间的线性组合却有可能是平稳的。Burgess和Refenes(1999)使用协整理论所构造的“协整资产组合”都是平稳序列,当组合价格偏离长期均值时,便利用错误定价关系来构造统计套利交易策略。协整方法给出了资产组合的长期稳定关系,而资产组合的中短期偏离被看成是统计套利的机会,以此制定相应的交易策略,获得套利收益。Vidyamurthy(2004)认为在进行配对交易之前,应该按照股票基本面或历史数据挑选出具有潜在协整关系的配对股票,并以协整系数和均值来构造两股票价格的线性关系,成为一个标准的配对交易策略。Gatev,Goetzmann和Rouwenhorst(1999)提出使用与给定股票的标准化序列之间的偏差平方和最小的股票构成股票对,交易的阈值设置成配对股票标准化价格差的历史标准差的两倍;E11iott,Van Der Hoek和MaIcolm(2005)给出了利用随机价差模型进行配对交易的一个基本的分析框架;为了克服随机价差模型的缺陷,Binh Do,Robert Faff,Kais Hamaza(2006)又提出了随机残差价差模型(The Stochastic 套利模式技术分析与交易系统构建 Residual Spread)。Frazzo等人(2002)认为配对股票的选择应将股票按长、短期的相关系数来进行同行业内的股票配对,再以两股票现在的价格相较与其长期平均数而言的标准差来作为交易评判的标准。Whistler(2004)采用相关系数接近±1的股票来进行配对交易,运用价格差或价格比以及积累概率等统计数据,并结合基本分析于技术分析之趋势来决定进出场点。Simonov,Agarwal Madhogaria(2004)不限定配对股票一定要在同一行业中,将相关系数高的股票配对,最后运用观察指标,以观察指标偏离合理历史平均值的程度来判断交易进出时机。

算法交易的常见问题和影响是什么?

随着市场电子交易能力的提高,利用算法交易和其他电子下单的方式在不断地增加。市场参与者认识到这种变化并不是来自市场结构本身,而是为了市场竞争的需要。不同的市场主体都需要使用更多电子化的交易技术方式来隐藏和寻找流动性,以及减少交易成本等。自动化的交易系统当中的下单、修改和订羊撤销的操作都会比人工方式要多得多,因此订单流会导致网络当中的通信是猛增。随着算法交易的迅猛发展,这会对电子化交易的网络以及股票交易市场的处理能力带来很大的负担。有数据显示,近几年美国股票市场的数据量呈现了指数增长。Aite Group预计到2011年美国股票市场每天的通信消息数量会达到每天12亿条。此外,投资者通过算法交易可以任意选择经纪商和交易市场进行交易。通过订单的分割和对交易市场、经纪商的选开 择和分配,投资者很容易隐藏自已的交易意图,而ECN和交叉网络当中都是大行匿名交易。这样的匿名性和交易隐蔽性给证券交易的监管也带来了严峻的挑战。

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