摘要
本文以双指数复合泊松分布的Lévy过程捕捉价差的跳跃性,以Ornstein-Uhlenbeck(OU)过程刻画价差的均值回复特征,通过均值回复速度和已实现波动率(realized volatility,RV)筛选股票对,依据异质自回归(heterogeneous autoregressive, HAR)模型预测股票对价差的波动率,提出了LOU-RV-HAR配对交易策略.基于沪深300指数成分股的五分钟高频数据的实证分析表明, LOU-RV-HAR策略取得了较好的配对交易业绩,夏普比率为1.6072,远超过同时期沪深300指数的市场表现.对比在价差模型、选股方法和交易阈值等方面调整所建立四种对比交易策略, LOU-RV-HAR策略的年化收益率和夏普比率均优于对比策略.进一步分析表明, LOU-RV-HAR策略在不同市场行情或者不同交易阈值下均表现出稳健的结果,沪深300成分股整体的配对交易业绩高于分行业的业绩.
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