1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題 目 股指期貨量化投資模型分析 姓 名 謝丹瓊 學(xué) 號(hào) 30701043 專(zhuān)業(yè)班級(jí) 統(tǒng)計(jì)0701班 所在學(xué)院 計(jì)算分院 指導(dǎo)教師（職稱(chēng)） 劉桂梅（講師） 二一一 年 五 月 十五 日股指期貨量化投資模型分析【摘要】 隨著股指期貨上市后的活躍度來(lái)看，該市場(chǎng)有很大的發(fā)展空間。本文從量化投資角度研究股指期貨的投機(jī)交易。首先從時(shí)間序列角度對(duì)滬深300的價(jià)格做預(yù)測(cè)，了解滬深300整體價(jià)格走勢(shì)。然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)行情進(jìn)行分析，應(yīng)用股指期貨日內(nèi)和隔夜策略進(jìn)行模擬測(cè)試，并分析這兩個(gè)模型的可行性。在建立模型后，用時(shí)間序列的曲線(xiàn)估計(jì)進(jìn)行收益率預(yù)測(cè)，評(píng)估日內(nèi)股指策略的收益情況。接著根據(jù)波動(dòng)率模型和

2、指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型對(duì)滬深300指數(shù)的收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。最后以風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值var作為風(fēng)險(xiǎn)管理的一種手段，采用蒙特卡洛模擬法預(yù)測(cè)var的值。最后從操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)角度分析了it在股指期貨量化投資模中的應(yīng)用及發(fā)展前景。本文研究的創(chuàng)新在于股指日內(nèi)和隔夜策略在實(shí)際交易中的應(yīng)用，該模型在實(shí)際交易中有較高的收益和勝算率，具有一定的穩(wěn)定性?！娟P(guān)鍵詞】 股指期貨，交易系統(tǒng)，風(fēng)險(xiǎn)管理，var模型，時(shí)間序列 analysis of stock index futures quantizing investments model【abstract】 along with the stock index futures l

3、isted a years of active degree to see, this market has very big development space. this article from quantitative investment research the stock index futures speculative trading. first, from the perspective of time series forecast shenzhen 300s price and understand the overall price trend of shenzhe

4、n 300. then applying a stock index futures days and overnight strategy go to test according to historical data, analysis the feasibility of these two models. after the established model, forecast for yield rate by using time series, evaluate the yield of stock index days strategy.and this paper did

5、risk prediction by using volatility and index weighted moving average model. finally, with risk value var as a means of risk management, use monte carlo simulation method to predict the value of var. at last, from the working platform point, analysis the it technology in quantitative investment mode

6、l in stock index futures in the application and development prospects. this paper studies innovation points is point to days in practical strategies and overnight strategy with the applications deal. this model in actual transactions has higher income and prospect of success rate and has certain sta

7、bility rate.【key words】 stock index futures，trading system，risk management ，var model，time series 目錄第1章 緒論11.1 本課題研究意義11.1.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11.2 課題主要研究?jī)?nèi)容21.2.1 研究重點(diǎn)和難點(diǎn)21.2.2 擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題3第2章 股指期貨介紹42.1 股指期貨基礎(chǔ)知識(shí)42.1.1 股指期貨的作用42.1.2 影響股票價(jià)格波動(dòng)的因素42.1.3 股指期貨風(fēng)險(xiǎn)52.2 股指期貨交易策略分類(lèi)62.2.1 股指期貨套期保值62.2.2 股指期貨投機(jī)交易62.2.3 套利6第3

8、章 股指期貨交易模型83.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)股指期貨長(zhǎng)期趨勢(shì)83.1.1 歷史移動(dòng)法預(yù)測(cè)長(zhǎng)期趨勢(shì)83.1.2 指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)趨勢(shì)93.2 股指期貨實(shí)戰(zhàn)交易模型93.2.1 股指日內(nèi)策略93.2.2 股指隔夜策略11第4章 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與管理134.1 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)134.1.1時(shí)間序列曲線(xiàn)估計(jì)模型134.1.2 波動(dòng)率模型154.1.3 指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型（ewma）164.2 風(fēng)險(xiǎn)管理174.2.1 var的表示方174.2.2 var計(jì)算方法174.2.3 頭寸變化19第5章 操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)205.1 it與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)205.1.1 it作用的關(guān)鍵點(diǎn)205.1.2 硬件管理和網(wǎng)絡(luò)管理205.1.3 軟

9、件平臺(tái)建設(shè)與管理215.2 操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)目標(biāo)215.2.1 機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)225.2.2 云計(jì)算的應(yīng)用22結(jié)論23參考文獻(xiàn)25附錄27致謝36圖目錄圖3.1 歷史移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)收盤(pán)價(jià)8圖3.2 股指日內(nèi)交易系統(tǒng)資金曲線(xiàn)10圖3.3 股指隔夜交易系統(tǒng)資金曲線(xiàn)12圖4.1 3種曲線(xiàn)預(yù)測(cè)值的對(duì)比圖14圖4.2 if000日收益時(shí)序圖16圖4.3 var預(yù)測(cè)收益率19表目錄表3.1 股指日內(nèi)測(cè)試報(bào)告10表3.2 股指隔夜測(cè)試報(bào)告12表4.1 三次函數(shù)預(yù)測(cè)5天的累計(jì)收益14第1章 緒論1.1 本課題研究意義股指期貨是現(xiàn)代資本市場(chǎng)的產(chǎn)物，出現(xiàn)于20世紀(jì)七十年代，當(dāng)時(shí)西方各國(guó)受石油危機(jī)的影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到很大

10、的沖擊，利率的波動(dòng)也十分劇烈，導(dǎo)致股票市場(chǎng)價(jià)格大幅波動(dòng)。因此，股票投資者迫切需要一種能夠有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)保值的金融工具1。于是，股指期貨應(yīng)運(yùn)而生1。股指期貨是以股票指數(shù)為標(biāo)的物，不僅能為股票投資者提供給有效的套期保值避險(xiǎn)工具，而且也為以后適時(shí)推出外匯期貨等金融衍生品提供經(jīng)驗(yàn)，對(duì)股票市場(chǎng)發(fā)展具有重要意義1。2010年4月16日，股指期貨正式在中國(guó)金融期貨交易所上市。在我國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)條件下，開(kāi)展股指期貨并通過(guò)量化有效地控制其風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)我國(guó)證劵市場(chǎng)的規(guī)范和發(fā)展具有重要意義。隨著我國(guó)證劵市場(chǎng)規(guī)模的壯大、市場(chǎng)化進(jìn)程的加快和機(jī)構(gòu)投資者的發(fā)展，金融市場(chǎng)在發(fā)展過(guò)程中積累的內(nèi)在矛盾不斷凸現(xiàn)，其中一個(gè)重要的因

11、素是金融交易工具過(guò)少，市場(chǎng)缺乏避險(xiǎn)工具。所以股指期貨作為一個(gè)有效地規(guī)避工具和投資工具，被越來(lái)越多的人所重視，人們對(duì)它的研究也有了進(jìn)一步的深入。隨著量化投資的提出，有人將量化投資應(yīng)用到股指期貨的研究中，拓展了股指期貨發(fā)展的方向，對(duì)股指期貨的研究起到了重要作用。與定性決策相比，量化投資最大的好處就是避免了基金經(jīng)理主管決策的隨意性，降低了對(duì)基金經(jīng)理個(gè)人能力和經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)；同時(shí)能夠根據(jù)嚴(yán)格的組合配置原則，建立符合投資目標(biāo)的優(yōu)化投資組合2。1.1.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀自從1982年美國(guó)堪薩斯期貨交易所（kcbt）首先推出價(jià)值線(xiàn)指數(shù)期貨合約起，股指期貨在全世界范圍內(nèi)得到迅速發(fā)展，股指期貨市場(chǎng)已經(jīng)成為金融市場(chǎng)的

12、重要組成部分。國(guó)外對(duì)股指期貨的研究從多種角度著手，主要對(duì)股指期貨的發(fā)展動(dòng)因、合約的定價(jià)、合約的交易行為、發(fā)展股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響等幾個(gè)方面進(jìn)行了研究。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分析，已經(jīng)建立一些相應(yīng)的模型，如灰色模型3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3、馬爾科夫鏈模型3等，并根據(jù)這些模型建立了一些相對(duì)優(yōu)秀的交易系統(tǒng)，如pivot point4系統(tǒng)、dual thurst5系統(tǒng)、海龜交易系統(tǒng)等。早在 1990 年，國(guó)外學(xué)者就開(kāi)始了對(duì)var 的研究，主要包括對(duì)var 的分析評(píng)價(jià)以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用兩方面。riskmetrics6在其第一版技術(shù)文件中對(duì) var 的原理做了詳細(xì)的闡述，包括參數(shù)法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬

13、法等具體模型原理的說(shuō)明； riskmetrics分別就理論界與實(shí)務(wù)界所提出的問(wèn)題與建議進(jìn)行了研究與改進(jìn)工作。philippe jorion7將var 定義為在正常市場(chǎng)條件下，給定一定的時(shí)間區(qū)間和置信度水平下預(yù)期的最大損失。隨著國(guó)際上對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的重視和國(guó)外學(xué)者在var 方面研究的逐步深入，1997 年以來(lái)國(guó)內(nèi)也開(kāi)始了對(duì) var 的研究。2000 年至今，國(guó)內(nèi)對(duì)var 的研究有了眾多實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，許多學(xué)者將var運(yùn)用于我國(guó)股票市場(chǎng)做了實(shí)證研究，并且對(duì)模型的改進(jìn)進(jìn)行了創(chuàng)新性的嘗試和有益的探索，目前關(guān)于var 在我國(guó)具體領(lǐng)域應(yīng)用的研究正在逐步深入。1.2 課題主要研究?jī)?nèi)容首先介紹股指期貨的基礎(chǔ)知識(shí)，

14、確定研究方向。然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及已有的一些相關(guān)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)跟蹤和判斷，用時(shí)間序列對(duì)行情做預(yù)測(cè)。第二步主要針對(duì)股指期貨投機(jī)交易進(jìn)行建模，包括日內(nèi)策略和隔夜策略，在建立模型后進(jìn)行跟蹤個(gè)修改。第三步在建立模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理，用var模型進(jìn)行投資組合的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。最后再對(duì)操作平臺(tái)的開(kāi)發(fā)進(jìn)行思考。1.2.1 研究重點(diǎn)和難點(diǎn)對(duì)于所要建立的策略模型，首先要確定模型的類(lèi)型，一般根據(jù)程序化模型可以分為技術(shù)分析類(lèi)模型，統(tǒng)計(jì)類(lèi)模型，創(chuàng)新類(lèi)模型。在實(shí)際應(yīng)用中，最常用的是技術(shù)分析類(lèi)模型。該課題研究的方向也是技術(shù)分析類(lèi)模型。在確定建立的是技術(shù)分析類(lèi)模型后，接下來(lái)有難度的就是技術(shù)指標(biāo)的選取，選擇單一的

15、技術(shù)指標(biāo)還是多個(gè)技術(shù)指標(biāo)混合使用，這個(gè)都需要根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)分析判斷該指標(biāo)是否適用這個(gè)模型。在選擇技術(shù)指標(biāo)時(shí)，也需要確定模型是做趨勢(shì)類(lèi)模型還是震蕩類(lèi)模型，或者是形態(tài)類(lèi)模型。模型建立后，對(duì)于模型的改進(jìn)也是一難點(diǎn)。參數(shù)的跟蹤調(diào)試是一件比較困難的事，一般建立的模型都會(huì)有參數(shù)敏感性的問(wèn)題，需要及時(shí)的調(diào)整參數(shù)，才能保證策略的高收益。而且在不同周期上的參數(shù)也會(huì)有很大的不同，需要特別注意。無(wú)論是系統(tǒng)的模擬還是實(shí)盤(pán)中的賬戶(hù)交易，還需要注意頭寸的大小和加減倉(cāng)的問(wèn)題，目前程序化交易中的策略基本上是固定的頭寸，需要靠人為去改變頭寸的大小，沒(méi)有真正做到真正的量化。因此考慮建立動(dòng)態(tài)的頭寸管理也是課題研究的難點(diǎn)之一。最后從系統(tǒng)

16、的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理來(lái)說(shuō)，本文主要從風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值var角度進(jìn)行考慮，var應(yīng)用的前提是假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，但是實(shí)際情況下，市場(chǎng)波動(dòng)幅度是無(wú)法完全預(yù)測(cè)的，因此這種模型具有一定參考價(jià)值的同時(shí)也存在一定的缺陷。1.2.2 擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題對(duì)于該問(wèn)題的研究，最關(guān)鍵的是得到高的收益率和勝算率，因此模型的建立復(fù)雜相對(duì)比較高。在模型建立前，需要仔細(xì)斟酌進(jìn)場(chǎng)點(diǎn)、出場(chǎng)點(diǎn)、止損點(diǎn)、再次進(jìn)場(chǎng)點(diǎn)、再次出場(chǎng)點(diǎn)等條件，保證策略有高的收益率和勝算率，盡可能地減少最大回撤。最終建立完整的股指交易策略模型。在建立模型后對(duì)模型的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和管理。通過(guò)時(shí)間序列和var方法進(jìn)行管理，預(yù)測(cè)股指期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)大小。第2章 股指期貨介紹

17、2.1 股指期貨基礎(chǔ)知識(shí)股指期貨（stock index futures）的全稱(chēng)是股票價(jià)格指數(shù)期貨，也稱(chēng)為股價(jià)指數(shù)期貨、期指，是指以股價(jià)指數(shù)為標(biāo)的物地標(biāo)準(zhǔn)化期貨合約，雙方約定在未來(lái)的某個(gè)特定日期，可以按照事先確定的股價(jià)指數(shù)的大小，進(jìn)行標(biāo)的指數(shù)的買(mǎi)賣(mài)8。2.1.1 股指期貨的作用對(duì)股票投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，即防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。通常用套期保值來(lái)管理股票投資風(fēng)險(xiǎn)。利用股指期貨進(jìn)行套利。所謂套利，就是利用股指期貨定價(jià)偏差，通過(guò)買(mǎi)入股指期貨標(biāo)的指數(shù)成分股并同時(shí)賣(mài)出股指期貨，或者賣(mài)空股指期貨標(biāo)的指數(shù)成分股并同時(shí)買(mǎi)入股指期貨，來(lái)獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益8。作為一個(gè)杠桿性的投資工具。由于股指期貨保證金交易，只要判斷方向正

18、確，就可能獲得很高的收益。2.1.2 影響股票指數(shù)波動(dòng)的因素宏觀經(jīng)濟(jì)及企業(yè)運(yùn)行狀況。一般來(lái)說(shuō)，在宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行良好的條件下，股票價(jià)格指數(shù)會(huì)呈現(xiàn)不斷攀升的趨勢(shì)；在宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行惡化的背景下，股票價(jià)格指數(shù)往往呈現(xiàn)下滑態(tài)勢(shì)。利匯率水平的高低及趨勢(shì)。通常來(lái)講，利率水平越高，股票價(jià)格指數(shù)會(huì)越低。其原因在于在利率高企的條件下，投資者傾向于存款，或購(gòu)買(mǎi)債券等，從而導(dǎo)致股票市場(chǎng)的資金減少，促使股票價(jià)格指數(shù)下跌；反之，利率水平越低，股票指數(shù)就會(huì)越高。資金供求狀況與通脹水平及預(yù)期。當(dāng)一定時(shí)期市場(chǎng)資金比較充裕時(shí)，股票市場(chǎng)的購(gòu)買(mǎi)力比較旺盛，會(huì)推動(dòng)股票價(jià)格指數(shù)上升，否則，會(huì)促使股票價(jià)格指數(shù)下跌。經(jīng)濟(jì)金融政策。處于對(duì)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)

19、化改革、行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、區(qū)域結(jié)構(gòu)調(diào)整等，國(guó)家往往會(huì)出臺(tái)變動(dòng)利率、匯率及針對(duì)行業(yè)、區(qū)域的政策等，這些會(huì)對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)或某些行業(yè)板塊造成影響，從而影響滬深300成分股及其指數(shù)走勢(shì)。2.1.3 股指期貨風(fēng)險(xiǎn)股指期貨本身特有的風(fēng)險(xiǎn)：基差風(fēng)險(xiǎn)、標(biāo)的物風(fēng)險(xiǎn)、交割制度風(fēng)險(xiǎn)、合約品種差異造成的風(fēng)險(xiǎn)9。從股指期貨本身來(lái)說(shuō)，這些風(fēng)險(xiǎn)的存在也是一定的。首先，從基差風(fēng)險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，基差等于現(xiàn)貨價(jià)格期貨價(jià)格。期貨市場(chǎng)的價(jià)格往往是受現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格影響的。期貨各種合約之間的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)為價(jià)格變動(dòng)的方向相反或價(jià)格變動(dòng)的幅度不同10。另外從股指期貨本身的標(biāo)的物來(lái)看，其是市場(chǎng)上各種股票的價(jià)格總體水平，由于標(biāo)的物的特殊性，其特定的風(fēng)險(xiǎn)也是無(wú)法完全鎖

20、定的。股指期貨還存在交割風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)楣芍钙谪洸捎媒桓畹姆绞酵瓿汕逅?，相?duì)于其他結(jié)合實(shí)物交割進(jìn)行清算的金融衍生品而言，股指期貨存在更大的交割風(fēng)險(xiǎn)。股指期貨的投資者常會(huì)遇到幾類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)：法律風(fēng)險(xiǎn)10，投資者選擇不具有合法期貨經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)資格的期貨公司從事股指期貨交易，投資者權(quán)益將無(wú)法得到保護(hù)；或選擇的期貨公司在交易過(guò)程中違法違規(guī)經(jīng)營(yíng)行為。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，由于交易保證金交易具有杠桿性，當(dāng)出現(xiàn)不利行情時(shí)，股價(jià)指數(shù)微笑的變動(dòng)就可能會(huì)使投資者權(quán)益遭受較大的損失；價(jià)格劇烈波動(dòng)時(shí)會(huì)因資金不足而被強(qiáng)行平倉(cāng)，使本金損失盡殆。操作風(fēng)險(xiǎn)，因人員、系統(tǒng)內(nèi)部控制不完善等方面的缺陷而導(dǎo)致?lián)p失的風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)投資者無(wú)法及時(shí)籌措資金滿(mǎn)足

21、建立和維持股指期貨持倉(cāng)之保證金要求的風(fēng)險(xiǎn)。連帶風(fēng)險(xiǎn)，為投資者進(jìn)行結(jié)算的結(jié)算會(huì)員或同一結(jié)算會(huì)員下的其他投資者出現(xiàn)保證金不足、又未能在規(guī)定時(shí)間內(nèi)不足，或因其他原因?qū)е轮薪鹚鶎?duì)該結(jié)算會(huì)員下的經(jīng)濟(jì)賬戶(hù)強(qiáng)行平倉(cāng)時(shí)，投資者的資產(chǎn)可能因被連帶強(qiáng)行平倉(cāng)而遭受損失10。2.2 股指期貨交易策略分類(lèi)股指期貨交易策略根據(jù)交易方式的不同可謂分為：股指期貨套期保值、投機(jī)交易、套利11。其中本文主要從投機(jī)交易方式出發(fā)，建立投機(jī)交易的股指期貨策略。2.2.1 股指期貨套期保值股指期貨套期保值原理：利用股指期貨與股票現(xiàn)貨之間的類(lèi)似走勢(shì)，通過(guò)在期貨市場(chǎng)進(jìn)行相應(yīng)的操作來(lái)管理現(xiàn)貨市場(chǎng)的頭寸風(fēng)險(xiǎn)11?？疹^保值11：保值者持有一籃子股

22、票現(xiàn)貨時(shí)，其認(rèn)為目前股票市場(chǎng)可能會(huì)下跌，但如果直接賣(mài)出股票，其成本會(huì)很高，于是便在股指期貨市場(chǎng)建立空頭，在股票市場(chǎng)出現(xiàn)下跌時(shí)，股指期貨可以獲利，彌補(bǔ)股票出現(xiàn)的損失。多頭保值11：投資者預(yù)期要幾個(gè)月后有一筆資金投資股票市場(chǎng)，但又覺(jué)得目前的股票市場(chǎng)很有吸引力，要等上幾個(gè)月，可能會(huì)錯(cuò)失建倉(cāng)良機(jī)，于是便可在股指期貨上先建立多頭頭寸，等到未來(lái)資金到位后，股票市場(chǎng)確實(shí)上漲了，建倉(cāng)成本提高了，但股指期貨平倉(cāng)獲得的盈利可以彌補(bǔ)現(xiàn)貨成本的提高。2.2.2 股指期貨投機(jī)交易股指期貨投機(jī)原理：利用股指期貨預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)以獲取利潤(rùn)。若預(yù)期市場(chǎng)價(jià)格回升，投資者便購(gòu)入期貨合約并預(yù)期期貨合約價(jià)格將上升。股指期貨對(duì)沖交易12：

23、對(duì)沖交易可將價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)從對(duì)沖者轉(zhuǎn)移到投機(jī)者身上。對(duì)沖是利用期貨來(lái)固定投資者的股票組合價(jià)值。對(duì)沖主要受該投資股票組合回報(bào)率的波動(dòng)與股市期貨合約回報(bào)率之間的關(guān)系，即股票組合的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（beta），指數(shù)的現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格的差距，即基點(diǎn)的影響。2.2.3 套利股指期貨期現(xiàn)套利13：針對(duì)股指期貨與股指現(xiàn)貨之間、股指期貨不同合約之間的不合理關(guān)系進(jìn)行套利的交易行為。股指期貨與現(xiàn)貨指數(shù)套利原理：股指期貨合約和相對(duì)應(yīng)的一籃子股票的交易策略，以謀求從期貨、現(xiàn)貨市場(chǎng)同一組股票存在的價(jià)格差異中獲取利潤(rùn)。第3章 股指期貨交易模型3.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)股指期貨長(zhǎng)期趨勢(shì)時(shí)間序列是一種定量預(yù)測(cè)的方法，本文主要應(yīng)用歷史移動(dòng)法、指

24、數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)股指期貨收盤(pán)的長(zhǎng)期趨勢(shì)。3.1.1 歷史移動(dòng)法預(yù)測(cè)長(zhǎng)期趨勢(shì)假定最后一期的觀察值為，那么使用歷史移動(dòng)法，向前期的預(yù)測(cè)值為14： （ 3.1）式中， （ 3.2）歷史移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)當(dāng)天的收盤(pán)價(jià)，根據(jù)2010年4月16日到2011年4月13日的收盤(pán)價(jià)的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)2011年4月14日的收盤(pán)價(jià)，預(yù)測(cè)曲線(xiàn)比較如下：圖3.1 歷史移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)收盤(pán)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果：2011年4月14日地收盤(pán)價(jià)為3334.44，實(shí)際收盤(pán)價(jià)為3319，誤差較大。歷史移動(dòng)平均法主要是平滑數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測(cè)，因此在平滑過(guò)程中會(huì)造成較大的誤差。3.1.2 指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)趨勢(shì)指數(shù)平滑法公式： ( 3.3)其中，為平滑系數(shù)，滿(mǎn)

25、足，為阻尼系數(shù)，為估計(jì)值14。簡(jiǎn)單指數(shù)平滑需要確定的初始值，這里指定。在應(yīng)用指數(shù)平滑法做趨勢(shì)預(yù)測(cè)時(shí)，首先要確定最佳阻尼系數(shù)。本文采用規(guī)劃求解法確認(rèn)最小值。規(guī)劃求解主要是使誤差最小時(shí)求得最佳阻尼系數(shù)。誤差計(jì)算公式為9： ( 3.4)具體操作在ecxel中進(jìn)行，求得最佳阻尼系數(shù)為=0.689。針對(duì)2010年4月16日開(kāi)始到2011年3月31日的數(shù)據(jù)，根據(jù)指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)2011年4月1日的收盤(pán)價(jià)，其值=3275.8，真實(shí)收盤(pán)價(jià)=3285.4，相差10.1個(gè)點(diǎn)。預(yù)測(cè)的收盤(pán)價(jià)可以作為進(jìn)出場(chǎng)點(diǎn)的突破的價(jià)位，為后續(xù)的建模提供一定的參考。3.2 股指期貨實(shí)戰(zhàn)交易模型股指日內(nèi)策略：進(jìn)場(chǎng)條件：時(shí)間限制，突破當(dāng)天開(kāi)

26、盤(pán)價(jià)+5倍atr進(jìn)場(chǎng)做多，突破當(dāng)天開(kāi)盤(pán)價(jià)-5倍atr進(jìn)場(chǎng)多空；出場(chǎng)條件：每天15點(diǎn)收盤(pán)平倉(cāng)，加上0.7%的絕對(duì)止損。股指隔夜策略：進(jìn)場(chǎng)條件：突破當(dāng)天高低點(diǎn)進(jìn)場(chǎng)；出場(chǎng)條件：跟蹤止損加0.9%的絕對(duì)止損及當(dāng)持倉(cāng)k線(xiàn)數(shù)達(dá)到73根時(shí)離場(chǎng)。3.2.1 股指日內(nèi)策略股指日內(nèi)策略基本屬性：在k線(xiàn)圖5分鐘周期上測(cè)試，測(cè)試起止時(shí)間為2010年4月16至2011年4月13日。手續(xù)費(fèi)單邊收450，即保證金的萬(wàn)分之三。策略思想：當(dāng)天13:55之前進(jìn)場(chǎng)，當(dāng)價(jià)格突破開(kāi)盤(pán)價(jià)加atr，表示有上漲趨勢(shì)，因此開(kāi)倉(cāng)做多，其中atr表示平均真實(shí)波幅，即當(dāng)天真實(shí)的最高價(jià)真實(shí)最低價(jià)的差值的平均。當(dāng)價(jià)格跌破當(dāng)天開(kāi)盤(pán)價(jià)減atr時(shí)，表示行情下

27、跌的可能行較大，因此開(kāi)倉(cāng)做空。經(jīng)過(guò)測(cè)試在每天15:00收盤(pán)平倉(cāng)比15:15收盤(pán)平倉(cāng)的收益高，因此設(shè)定每天15:00平倉(cāng)。0.7%的絕對(duì)止損指在持多頭時(shí)當(dāng)價(jià)格跌破開(kāi)倉(cāng)價(jià)的99.3%時(shí)，止損離場(chǎng)，在持空頭時(shí)當(dāng)價(jià)格突破開(kāi)倉(cāng)的99.3%時(shí)，止損離場(chǎng)。股指日內(nèi)策略特點(diǎn)：當(dāng)天收盤(pán)平倉(cāng)，減少了隔夜跳空風(fēng)險(xiǎn)。而且由于絕對(duì)止損幅度較小，因此單筆虧損也較小。經(jīng)測(cè)試勝算率也達(dá)到50%以上，因此該模型具有一定穩(wěn)定性。股指日內(nèi)策略測(cè)試資金曲線(xiàn)：圖3.2 股指日內(nèi)交易系統(tǒng)資金曲線(xiàn)股指日內(nèi)測(cè)試報(bào)告，起止時(shí)間2010年4月16日至2011年4月1日：表3.1 股指日內(nèi)測(cè)試報(bào)告統(tǒng)計(jì)指標(biāo)總交易多頭交易空頭交易凈利潤(rùn)4523402

28、34780217560總盈利879360412680466680總虧損-427020-177900-249120總盈虧比2.062.321.87交易次數(shù)1547381平均利潤(rùn)2937.273216.162685.93單筆最大虧損-8430-8280-8430單筆最大盈利530403036053040最大回撤-634433.2.2 股指隔夜策略股指隔夜策略基本屬性：在k線(xiàn)圖5分鐘周期上測(cè)試，測(cè)試起止時(shí)間為2010年4月16至2011年4月13日。手續(xù)費(fèi)單邊收450，即保證金的萬(wàn)分之三。策略思想：突破當(dāng)天的最高價(jià)，且沒(méi)有持倉(cāng)的情況下，做多；跌破當(dāng)天的最低價(jià)，且沒(méi)有持倉(cāng)的情況下，做空。當(dāng)收盤(pán)價(jià)減去開(kāi)

29、倉(cāng)價(jià)大于1.7倍的atr時(shí)啟動(dòng)跟蹤止損，一旦啟動(dòng)跟蹤止損，以開(kāi)倉(cāng)價(jià)加56%的收盤(pán)價(jià)與開(kāi)倉(cāng)價(jià)的差為止損價(jià)位。當(dāng)最高價(jià)突破止損價(jià)時(shí)，平空；當(dāng)對(duì)低價(jià)跌破止損價(jià)位時(shí)，平多。0.9%的絕對(duì)止損，指在持多頭時(shí)當(dāng)價(jià)格跌破開(kāi)倉(cāng)價(jià)的99.1%時(shí)，止損離場(chǎng)，在持空頭時(shí)當(dāng)價(jià)格突破開(kāi)倉(cāng)的99.1%時(shí)，止損離場(chǎng)。且當(dāng)持倉(cāng)k線(xiàn)數(shù)大于73根時(shí)，離場(chǎng)。股指日內(nèi)策略特點(diǎn)：隔夜策略，持倉(cāng)時(shí)間相對(duì)比日內(nèi)策略長(zhǎng)，但是該隔夜策略最長(zhǎng)持倉(cāng)不超過(guò)2天。該策略的特點(diǎn)是勝算率高，達(dá)到70%左右。屬于交易次數(shù)頻繁的隔夜策略。股指隔夜策略測(cè)試資金曲線(xiàn)：圖3.3 股指隔夜交易系統(tǒng)資金曲線(xiàn)股指隔夜測(cè)試報(bào)告，起止時(shí)間2010年4月16日至2011年4月

30、1日：表3.2 股指隔夜測(cè)試報(bào)告統(tǒng)計(jì)指標(biāo)總交易多頭交易空頭交易凈利潤(rùn)696900299700397200總盈利1593300768780824520總虧損-896400-469080-427320總盈虧比1.781.641.93交易次數(shù)355168187平均利潤(rùn)1963.101783.932124.06單筆最大虧損-23340-23340-10740單筆最大盈利540605406054000最大回撤-72270第4章 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與管理4.1 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)定義：即risk predicition。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理的重要內(nèi)容之一。是指在工作之前對(duì)工作過(guò)程中可能出現(xiàn)的人身或設(shè)備異常進(jìn)行預(yù)測(cè)制

31、定對(duì)策從而預(yù)防事故發(fā)生的一種措施15。4.1.1 時(shí)間序列曲線(xiàn)估計(jì)模型定義：時(shí)間序列的曲線(xiàn)估計(jì)是分析社會(huì)和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中經(jīng)常用到的一種曲線(xiàn)估計(jì) 。通常把時(shí)間設(shè)為自變量x，代表具體的經(jīng)濟(jì)或社會(huì)現(xiàn)象的變量設(shè)為因變量y，研究變量x與y之間關(guān)系的方法就是時(shí)間序列曲線(xiàn)估計(jì)16。曲線(xiàn)估計(jì)分類(lèi)：一元線(xiàn)性（linear）、二次函數(shù)（quadratic）、復(fù)合函數(shù)（compound）、生長(zhǎng)函數(shù)（growth）、對(duì)數(shù)函數(shù)（logarithmic）、三次函數(shù)（cubic）、指數(shù)函數(shù)（exponential）、逆函數(shù)（inverse）、冪函數(shù)（power）、邏輯函數(shù)（logistic）。本文選一元線(xiàn)性、三次函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)

32、、冪三種曲線(xiàn)進(jìn)行估計(jì)。其計(jì)算公式分別如下：一元線(xiàn)性：。三次函數(shù)：。對(duì)數(shù)函數(shù)：。本文以股指日內(nèi)模型每天的累計(jì)收益作為因變量y，時(shí)間作為自變量x，做曲線(xiàn)估計(jì)，預(yù)測(cè)接下來(lái)該模型的收益狀況，并比較三種曲線(xiàn)估計(jì)擬合效果。曲線(xiàn)估計(jì)分析結(jié)果。圖4.1 3種曲線(xiàn)預(yù)測(cè)值的對(duì)比圖從對(duì)比圖中可以看出，三次函數(shù)cubic的曲線(xiàn)、一元線(xiàn)性、對(duì)數(shù)估計(jì)都與實(shí)際的累計(jì)收益觀察值擬合較好。文本對(duì)該模型的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題的研究采用三次函數(shù)進(jìn)行回歸分析，其具體模型為： （4.1）用三次函數(shù)預(yù)測(cè)接下的5天內(nèi)的累計(jì)收益，結(jié)果如下：表4.1 三次函數(shù)預(yù)測(cè)5天的累計(jì)收益日期實(shí)際累計(jì)收益率預(yù)測(cè)累計(jì)收益2011-4-743086048010920

33、11-4-84392604880652011-4-124363204958902011-4-134320604978462011-4-144373404998032011-4-154255805017594.1.2 波動(dòng)率模型價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)是由股指期貨價(jià)格的波動(dòng)引起的17。因此風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的核心是價(jià)格波動(dòng)率的估計(jì)和預(yù)測(cè)。價(jià)格波動(dòng)性是指未來(lái)價(jià)格偏離其期望值的可能性18。波動(dòng)性越大，價(jià)格上漲或下跌的機(jī)會(huì)就越大。統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用方差和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)描述波動(dòng)性，但實(shí)際中波動(dòng)性是用收益率的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)度量的，而不是價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)度量的，因?yàn)槭找媛时徽J(rèn)為由一個(gè)具有常熟無(wú)條件均值和有線(xiàn)方差的平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程產(chǎn)生，有限方差表明波動(dòng)性會(huì)趨

34、于一個(gè)有限常熟，即均值回歸；而價(jià)格的方差是無(wú)限的，會(huì)隨著時(shí)間增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，這是由價(jià)格的不平穩(wěn)性決定的，即價(jià)格隨機(jī)游走性質(zhì)。最簡(jiǎn)單的波動(dòng)率計(jì)算模型是靜態(tài)波動(dòng)率計(jì)算模型，最早由markowitz19提出，是傳統(tǒng)的度量風(fēng)險(xiǎn)的方法。該模型假定在一定時(shí)期內(nèi)資產(chǎn)收益的波動(dòng)性保持不變，這樣就可以采用這一時(shí)期內(nèi)收益的樣本標(biāo)準(zhǔn)差作為每一個(gè)收益的波動(dòng)率。數(shù)學(xué)定義為：假設(shè)為某資產(chǎn)組合在時(shí)刻t的即時(shí)價(jià)格，表示該組合從時(shí)刻到時(shí)刻的收益，那么組合在這個(gè)單位時(shí)間里的波動(dòng)率就可以用這個(gè)收益的樣本標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)估計(jì)14： （ 4.1）其中表示樣本均值。該方法的最大優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算的簡(jiǎn)便性，由于方差具有良好的數(shù)學(xué)特性，組合的方差可以分解為單

35、個(gè)資產(chǎn)收益的方差和各個(gè)資產(chǎn)收益之間的協(xié)方差來(lái)求解。然而實(shí)踐證明資產(chǎn)收益的波動(dòng)率在一定時(shí)期內(nèi)并不是常數(shù)，而且經(jīng)常變化，為了更好的反應(yīng)波動(dòng)率時(shí)變的特性，后來(lái)人們提出了動(dòng)態(tài)波動(dòng)模型來(lái)預(yù)測(cè)資產(chǎn)收益的波動(dòng)率14。本文選用滬深300指數(shù)（if000）從2010年4月19日到2011年4月1日每個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)的連續(xù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)金融期貨交易說(shuō)。首先選取每日收盤(pán)價(jià)記作，再求對(duì)數(shù)收益率，最后得到均值修正后的對(duì)數(shù)收益率：，得到滬深300股指期貨日收益率的時(shí)序圖如下： 圖4.2 if000日收益時(shí)序圖通過(guò)滬深300股指期貨指數(shù)合約連續(xù)收益率的時(shí)序圖可知，股指期貨收益率波動(dòng)序列存在叢集效應(yīng)20，即一次大的波動(dòng)后

36、伴隨著較大幅度的波動(dòng)，一次較小的波動(dòng)后伴隨著較小幅度的波動(dòng)。4.1.3 指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型（ewma） （ 4.2）其中為衰減因子，決定著波動(dòng)率估計(jì)中各觀察數(shù)據(jù)的相對(duì)權(quán)重21，可以通過(guò)最大化似然估計(jì)值求出，似然函數(shù)為： （ 4.3）通過(guò)模型迭代可得，對(duì)t時(shí)刻波動(dòng)率的預(yù)測(cè)為： （ 4.4）ewma模型僅僅依賴(lài)于一個(gè)參數(shù)，實(shí)施起來(lái)比較容易，對(duì)波動(dòng)率的估計(jì)都是遞歸的，對(duì)于波動(dòng)率的預(yù)測(cè)只給予前期的預(yù)測(cè)和最新觀察到的結(jié)果。4.2 風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)管理（risk management）定義：指如何在一個(gè)肯定有風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境里把風(fēng)險(xiǎn)減至最低的管理過(guò)程。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值var作為一種市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定與管理的工具。其實(shí)指在一定的

37、置信度內(nèi)，某一資產(chǎn)組合在一定時(shí)期內(nèi)可能出現(xiàn)的最大損失額，它測(cè)定的風(fēng)險(xiǎn)主要是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)17。目前，由于var方法能簡(jiǎn)單清晰地表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小，其已逐漸成為金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)度量與風(fēng)險(xiǎn)管理的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。另外，針對(duì)文中建立的交易策略，還從交易策略本身出發(fā)，增加一定頭寸變化的管理。通過(guò)資金大小的控制來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。4.2.1 var的表示方 設(shè)為初始投資額，為某設(shè)定持有期內(nèi)投資組合的收益率，為投資組合的期末價(jià)值，為持有投資組合的時(shí)間長(zhǎng)度（以年為折合計(jì)算），為的年度平均期望收益率，為方差，為投資組合在置信水平下的最低收益率22，即（低于的概率為）根據(jù)var的定義，投資組合var計(jì)算公式為： （ 4.1）其中e表示

38、數(shù)學(xué)期望，為置信水平下投資組合的最低期末價(jià)值。由于 （ 4.2） （ 4.3）將（ 4.2）、（ 4.3）公式代入（ 4.1）可得 （ 4.4）上述（ 4.4）式即為年內(nèi)投資組合的值。4.2.2 var計(jì)算方法 統(tǒng)計(jì)上可以從兩個(gè)不同的角度估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)值varr，已知概率分布的情況下用參數(shù)估計(jì)法來(lái)確定varr值，未知分布時(shí)用非參數(shù)法直接引入分位數(shù)，利用分為數(shù)值作為var。據(jù)此，varr測(cè)量模型可以分為兩大類(lèi)：參數(shù)模型和非參數(shù)模型22。參數(shù)模型通過(guò)假定證券組合的收益率服從一定的分布從而估計(jì)出varr值，如riskemtrics、garch模型23等；非參數(shù)模型則不需要對(duì)證券組合的收益分布做任何假定，它

39、通過(guò)對(duì)已有的歷史數(shù)據(jù)的分析模擬來(lái)估計(jì)varr值，如歷史模擬法、蒙特卡洛模擬法24。本文主要采用蒙特卡洛模擬法25。假設(shè)收盤(pán)價(jià)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，根據(jù)伊藤引理股價(jià)25應(yīng)滿(mǎn)足： （ 4.5）其中，表示收盤(pán)價(jià)均值，表示收盤(pán)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差，因此可推導(dǎo)出 （ 4.6）本文中用樣本對(duì)數(shù)收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)模擬下一日收盤(pán)價(jià)，公式改為：利用matlab讀入數(shù)據(jù)后，首先計(jì)算出第一個(gè)預(yù)測(cè)樣本（2010年4月16日-2010年6月30日）收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后以2010年6月30日的收盤(pán)價(jià)作為基礎(chǔ)價(jià)格，根據(jù)公式生成下一日50個(gè)可能的收盤(pán)價(jià)，作為前5個(gè)預(yù)測(cè)樣本的var值，以此類(lèi)推出樣本的var值。本文中的蒙特卡洛模擬法

40、是基于預(yù)測(cè)樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生的正太分布隨機(jī)數(shù)來(lái)模擬股指期貨收益率序列的，股指日var的預(yù)測(cè)結(jié)果如下：圖4.3 var預(yù)測(cè)收益率4.2.3 頭寸變化 目前的頭寸管理方式主要有以下幾種:固定金額模型。具體舉例來(lái)說(shuō)，假設(shè)股指期貨每一手賺30萬(wàn)，則當(dāng)賺到60萬(wàn)時(shí)，頭寸變?yōu)?手，賺到90萬(wàn)時(shí)頭寸變?yōu)?手。即根據(jù)收益來(lái)進(jìn)行加倉(cāng)。保證金百分比模型。即用保證金做為頭寸比例，有多少保證金就做多少手。波動(dòng)性百分比模型。該類(lèi)頭寸管理主要應(yīng)用于商品期貨的組合研究，假設(shè)做12個(gè)商品期貨，則根據(jù)每個(gè)品種的波動(dòng)率大小分配頭寸。風(fēng)險(xiǎn)百分比模型：該類(lèi)頭寸變化主要是針對(duì)模型組合來(lái)說(shuō)，即根據(jù)每個(gè)模型風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行頭寸的計(jì)算，如根

41、據(jù)每個(gè)模型的最大回撤分配頭存。最大回撤越大，占的頭寸越小。第5章 操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)5.1 it與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)it在量化投資中起到非常重要的作用，主要可從三個(gè)方面來(lái)敘述：it作用的關(guān)鍵點(diǎn)；硬件和軟件管理； it技術(shù)的深入應(yīng)用。5.1.1 it作用的關(guān)鍵點(diǎn)it作用的關(guān)鍵點(diǎn)主要從以下三個(gè)方面來(lái)說(shuō)：一是策略測(cè)試；二是交易執(zhí)行；三是交易管理。策略測(cè)試中一般都要用到tradeblazer、tradestation等軟件，在分析策略的特征或該策略的風(fēng)險(xiǎn)等指標(biāo)時(shí)，一需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此需要matlab等大型統(tǒng)計(jì)軟件的支撐，以及在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、高頻數(shù)據(jù)處理時(shí)都需要強(qiáng)大的it的支撐。交易執(zhí)行建立在一定的交易平臺(tái)

42、上，如tradeblaze、mulitcharts等下單軟件。在實(shí)際交易中如交易速度和交易通道有較高要求的投資機(jī)構(gòu)會(huì)要求開(kāi)通獨(dú)立的交易平臺(tái)和交易通道以保證在交易過(guò)程中第一時(shí)間拿到行情數(shù)據(jù)，保障交易精確和安全。交易管理一般分為盤(pán)中管理和資產(chǎn)管理，可以結(jié)合一些office小工具或自己編程提高交易管理的效率，降低人工管理的失誤，更好的進(jìn)行資金調(diào)配和風(fēng)險(xiǎn)控制。5.1.2 硬件管理和網(wǎng)絡(luò)管理硬件管理包括硬件統(tǒng)一規(guī)整，災(zāi)備系統(tǒng)，使用更快的平臺(tái)。硬件統(tǒng)一規(guī)整是為了提高工作效率及保障整個(gè)交易過(guò)程的安全，如主機(jī)、電源、網(wǎng)絡(luò)等硬件的安放要合理和整齊；交易機(jī)器與測(cè)試機(jī)器的嚴(yán)格分類(lèi)及設(shè)置相應(yīng)的權(quán)限。災(zāi)備系統(tǒng)是為了以防

43、斷電或斷網(wǎng)，避免交易過(guò)程中不必要的損失。災(zāi)備系統(tǒng)一般主要針對(duì)電源和網(wǎng)絡(luò)的管理。使用更快的交易平臺(tái)是指平時(shí)交易中的計(jì)算機(jī)不是普通的計(jì)算機(jī)了，而應(yīng)該升級(jí)到cpu集群或大型機(jī)。另外軟件支持是關(guān)鍵，因此開(kāi)發(fā)更快更全面的交易軟件也是一種需要。網(wǎng)絡(luò)管理則指速度與穩(wěn)定性的控制、安全性、高頻交易資源。展開(kāi)來(lái)說(shuō)，即獨(dú)立交易網(wǎng)絡(luò)，保障交易穩(wěn)定安全，防范病毒、木馬、黑客等攻擊，建立完善的權(quán)限體系，防止信息泄露，以及高頻交易中能夠及時(shí)快速地拿到交易所系統(tǒng)信息。5.1.3 軟件平臺(tái)建設(shè)與管理軟件平臺(tái)包括測(cè)試平臺(tái)、輔助開(kāi)發(fā)平臺(tái)、ctp平臺(tái)。測(cè)試平臺(tái)主要是針對(duì)開(kāi)發(fā)好一個(gè)系統(tǒng)后進(jìn)行測(cè)試的平臺(tái)，目前常用的tradeblazer

44、、mulitcharts等，但是目前這些平臺(tái)對(duì)于大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘功能沒(méi)法完全達(dá)到投資者的需求，因此仍需要不斷地開(kāi)發(fā)這類(lèi)的測(cè)試軟件。輔助平臺(tái)包含面較廣，如實(shí)現(xiàn)no windows，因?yàn)閣indows系統(tǒng)封閉、安全性低，對(duì)交易起到了一定的限制作用，因此后續(xù)的交易系統(tǒng)應(yīng)建立在linux系統(tǒng)上，相對(duì)windows來(lái)說(shuō)，linux就屬于開(kāi)放的世界。ctp平臺(tái)主要是針對(duì)高頻交易和精確地短線(xiàn)交易來(lái)說(shuō)，ctp平臺(tái)最終實(shí)現(xiàn)接受行情tick數(shù)據(jù)，保存原始數(shù)據(jù)，獨(dú)立交易，保障交易精確可控和策略安全性。5.2 操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)目標(biāo)操作平臺(tái)的開(kāi)發(fā)提高了研發(fā)效率、交易效率、管理效率。從研發(fā)效率來(lái)說(shuō)，可以提高系統(tǒng)測(cè)試速

45、度，擺脫了平臺(tái)限制，更充分發(fā)揮人的想象力。從交易效率來(lái)說(shuō)，新的操作平臺(tái)的研發(fā)能降低交易成本，消除非交易損失，擴(kuò)展交易模式。從管理效率來(lái)說(shuō)，解放人力，減少人為的重復(fù)勞動(dòng)，提高創(chuàng)造性，時(shí)間更全面合理的資金管理。5.2.1 機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)機(jī)器人其實(shí)是操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)的另一個(gè)境界，其最終能實(shí)現(xiàn)策略的自動(dòng)生成。機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)是量化投資道路上的一個(gè)美好憧憬，目前國(guó)外有類(lèi)似軟件的開(kāi)發(fā)，但是還沒(méi)有真正成熟，實(shí)現(xiàn)真正的智能化。機(jī)器人的功能應(yīng)包括數(shù)據(jù)挖掘、自適應(yīng)模型、自學(xué)習(xí)機(jī)制、自動(dòng)生成多樣化的完善的交易系統(tǒng)及完整的資金管理體系。機(jī)器人軟件的核心在于其自適應(yīng)算法的實(shí)現(xiàn)，其中涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳算法模型。在理清算法后再

46、借由it平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)軟件的編寫(xiě)。5.2.2 云計(jì)算的應(yīng)用云計(jì)算通俗地講就是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式，在遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心里，成千上萬(wàn)臺(tái)電腦和服務(wù)器連接成一片電腦云，用戶(hù)可以通過(guò)電腦、筆記本、手機(jī)等方式接入數(shù)據(jù)中心，體驗(yàn)每秒超過(guò)10萬(wàn)億次的運(yùn)算能力。有實(shí)驗(yàn)表明，采用云計(jì)算能使每臺(tái)服務(wù)器的平均利用率從7%提高到68%-80%；服務(wù)器重建和應(yīng)用加載時(shí)間從20-40小時(shí)降低到15-30分鐘26?？梢韵胂螅瑧?yīng)用云計(jì)算后，像上述所說(shuō)的數(shù)據(jù)挖掘、高頻數(shù)據(jù)處理都成為輕而易舉的事，甚至能直接處理盤(pán)口數(shù)據(jù)，加快對(duì)行情的判斷，及提高判斷的準(zhǔn)確性。結(jié)論本文在理論方面主要介紹了股指期貨的基本知識(shí)及期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理、波動(dòng)

47、率測(cè)量及var建模等。通過(guò)滬深300的實(shí)證研究，應(yīng)用股指日內(nèi)策略和隔夜策略，測(cè)試應(yīng)用這兩種不同策略的績(jī)效，并通過(guò)時(shí)間序列的曲線(xiàn)估計(jì)對(duì)日內(nèi)策略的收益風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì)，以及提出波動(dòng)率模型和數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。實(shí)踐證明，股指期貨的量化分析對(duì)整個(gè)市場(chǎng)的把握比主觀判斷準(zhǔn)確。通過(guò)量化一些技術(shù)指標(biāo)和參數(shù)，在不斷修改和完善后能得到正期望的收益，而且該收益具有一定的穩(wěn)定性，因?yàn)槠溆袆偎懵?、盈虧比等指?biāo)的保證。由于期貨市場(chǎng)獨(dú)特的杠桿機(jī)制造成了其具有較大的風(fēng)險(xiǎn)。因此對(duì)股指期貨模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理也是必不可少的一步。本文首先通過(guò)曲線(xiàn)估計(jì)每天的收益，預(yù)測(cè)該系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，接著通過(guò)波動(dòng)率模型和指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型預(yù)

48、測(cè)if000市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)。但是由于股指期貨上市時(shí)間短，交易時(shí)間只有一年，因此檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行院头€(wěn)定性比較困難。而且我國(guó)股指期貨市場(chǎng)處于初級(jí)階段，供需矛盾突出，市場(chǎng)投機(jī)性強(qiáng)，操縱嚴(yán)重，資產(chǎn)受益關(guān)聯(lián)度不穩(wěn)定。因此在建立交易模型后，對(duì)模型的有效性長(zhǎng)度及穩(wěn)定性只能根據(jù)歷史測(cè)試來(lái)評(píng)估，而且目前沒(méi)有一套完善的評(píng)估體系，因此這些模型還是帶有不可控的風(fēng)險(xiǎn)。另外，論文中提到的var模型，雖然在實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用較廣，但是其不能很好的解決頭寸管理，資金配置等問(wèn)題。由于var主要適用于正常市場(chǎng)條件下對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端情況時(shí)其將失效。因此，后續(xù)對(duì)該課題研究個(gè)人認(rèn)為應(yīng)該從以下幾點(diǎn)繼續(xù)深入：一是程序化交易

49、模型的評(píng)估體系的建立。所謂的評(píng)估體系，不單單是指單純的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如常規(guī)的凈利潤(rùn)、盈虧比、勝算率等。一套完整的評(píng)估體系應(yīng)該包括對(duì)系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)背后的理論基礎(chǔ)等等一系列的內(nèi)容。二是股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理體制的健全。風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)該包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的控制，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的控制，交易風(fēng)險(xiǎn)的控制。風(fēng)險(xiǎn)管理首先要量化這些風(fēng)險(xiǎn)，如用var模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)則應(yīng)在系統(tǒng)中自帶風(fēng)險(xiǎn)控制方法，如設(shè)置當(dāng)天最大虧損等。交易風(fēng)險(xiǎn)則是在交易過(guò)程中由人為控制的，未來(lái)其應(yīng)該轉(zhuǎn)換成由計(jì)算機(jī)控制。參考文獻(xiàn)1 李占峰中國(guó)開(kāi)設(shè)股指期貨分析 j合作經(jīng)濟(jì)與科技，2006， (10)2 路鐵軍股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理與控制d 上海海運(yùn)學(xué)院

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