高频数据下基于组合预测思想的统计套利策略创新设计与实证研究

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采用两只股票的日数据和5种高频数据,借鉴组合预测思想,综合利用协整模型和新卡尔曼滤波模型,与统计套利策略具体目标相结合,设计出新统计套利组合策略,实证分析数据频率、策略选择对统计套利效果的影响。结果表明:运用高频数据及引入卡尔曼滤波模型均有效,但卡尔曼滤波模型与协整模型不存在明显优劣之分,选择组合策略是必要的;组合策略收益性显著优于采取单一模型的套利策略;组合策略下的套利组合随数据频率提高,收益率波动性更小、更稳定;组合策略接近市场中性,能很好地免疫市场风险。
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