万方数据而在配对交易的策略中,我们已经找到了两个具有相似性质的资产,则一种资产就成为了另一种资产的“价值中枢”。相比于单一指数“价值中枢"的不可预测性,两个可以直接从市场上得到的价格将使问题变得简单很多。我们对价差进行如下定义:Yt=仅+∥一雕2’(3.2.1)其中y。即为价差,仅和p为从历史时间序列数据中得出的参数,p:¨、p:2’分别为资产1和资产2在t时刻的价格。与传统研究不同,我们将对行情数据进行标准化处理,并在一定的时间区间上来研究其均值回归的特性。具体方法为:1.选取相关性较高的两组资产,计算两组资产的每段时间△t的收益率,并计算出资产2相对于资产1的13值。B2=—cov石(rz,一r2)(3.2.2)2.将2组资产价格T时刻作为初始值并赋值以K;3.计算出2组资产在回溯期t时间内的收益率rfll、rf扪,并根据其p值对其收益率进行调整,则两组资产在T+t时刻的价格分别为K术(1+r:1’)及K木(1+r:2’邝2);4.计算价差Yt=K掌(1+r{1’)一K木(1+r:2’/B2)(3.2.3)5.研究价差的均值回归特性并据此构建策略.在这个方法中,我们将前述计算价差的方法作了简化,省却了找出参数c【的过程,而利用了标准化的思想,参数B的计算也就成为简单的计算资产B值的过程。在研究均值回归模型下的问题时,对其所研究的时间长度通常有两种研究方法。一种被称之为“时间不变型”(Time—invariant),即所选取的时间序列为整个时间段上的数据。这种方法通常被用来研究某种资产价格的长期内在均值。另一种方法称之为“时间变化型”(Time—variant),即所选取的时间段会随着时间的变化而变化。在“时间变化型”中还有两类分支,一种是所选取的时间段长度保持不变,另一种则是所选取的时间段长度同样会随着时间变化。为了简单起见,我们将研究所选取的时间段长度固定。8万方数据
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