股票市场的统计套利策略研究——基于随机森林模型与传统套利模型对比文献综述
2020-06-26 20:09:53
文 献 综 述 1、 选题目的和意义: 统计套利是基于统计的方法挖掘套利的机会。
它最早起源于1987年诞生的配对交易,其核心思想是根据合适的数学模型需找定价中的不合理性,据此建立合适的交易策略。
其基本原理是:通过定量的分析方法挖掘两个或两个以上具有高度相关性的资产,且它们一直能保持这种良好的相关性,则一旦它们的走势出现背离,而且这种背离在未来会得到纠正,从而就会产生套利的机会。
统计套利本质上是均值回复,说明资产的价格将会回复到它们的长期均值。
套利既是对有效市场的违背又能促进有效市场的实现。
传统的统计套利研究主要基于协整理论与线性模型,数据是采用日数据来进行。
近年来,随着以分、秒为间隔的高频数据的引入和机器学习算法的广泛应用,学者们开始探讨新的统计套利的方法。
本研究拟以高频数据为样本,将随机森林模型应用于股票市场的统计套利分析,并与传统的统计套利模型对比,寻找最佳统计套利策略,规避风险。
2、 国内外研究现状: 注:文献综述(先国外,后国内不少于15篇,基本对应任务书中罗列的文献,该部分几乎也是论文的第一章内容,所以认真写)综述完后有一个总结,从而点出自己研究的创新之处。
就统计套利而言,一方面,国内外学者关于统计套利的研究主要基于传统协整模型,数据主要采用日收盘价。
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