基于股指期货的套利策略设计.pdf

分类号学号 M201174105 学校代码10487 密级硕士学位论文基于股指期货的套利策略设计学位申请人:邹志超学科专业:金融硕士指导教师:刘方池副教授答辩日期:2013年5月20日 A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Finance Design of Arbitrage Strategy Based on StockIndex Futures Candidate : ZhiChao Chow Major : Master of Finance Supervisor : FangChi Liu Huazhong University of Science & Technology Wuhan 430074, P. R. China May,20th2013 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已标明引用的内容外,本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到,本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名: 日期: 年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在______年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打“√”) 学位论文作者签名: 指导教师签名: 日期: 年月日日期: 年月日华中科技大学硕士学位论文摘要沪深300指数期货推出以来,我国基于股指期货进行套利越来越受到广大的投资者的关注。本文主要研究股指期货期现套利的策略,并且把全文重点放在期现套利的程序化策略设计方面,其中以构建现货组合跟踪沪深300指数为全文最主要的创新点。不同于大部分实证研究者在处理期现套利的实证所采用的遗传算法,本文采用更贴近跟踪模拟目的的聚类分析算法来选取成分股参与跟踪模拟,之后同时遗传算法和使用在数值逼近和函数模拟方面表现更为优秀的BP神经网络算法来模拟沪深300指数。采用聚类分析算法和遗传算法分别对采用成分股跟踪模拟沪深300指数实现期现套利的策略和采用ETF跟踪模拟沪深300指数实现期现套利策略进行程序化实证,并对实证结果进行分析。因此,本文分别讨论了单纯使用成分股跟踪沪深300指数进行期现套利和单纯使用ETF跟踪沪深300指数进行期现套利两个情况。一方面,在使用成分股跟踪沪深300指数时,本文采用基于2011年10月到2012 年10月共计一整年的沪深300指数和股指期货的日度交易数据,分析了股指期货的定价模型和股指期现套利的现货组合的构建模型,再者确定无套利区间的参数,最后通过程序化的方法把股指期现套利策略展现出来。另一方面,在使用ETF跟踪沪深300指数时,本文采用基于2011年10月到2012年10月的四只ETF和沪深300 指数、股指期货当月连续的交易数据,分析了使用ETF跟踪沪深300指数再进行期现套利的套利机会及分析了最终的套利效果。为了更实际的研究套利策略的优劣,本文最终通过MATLAB软件把套利策略程序化。研究发现使用ETF跟踪指数进行期现套利相比于使用成分股跟踪指数进行期现套利能发现更多的套利机会,能更好的利用期现价格的不一致获取利润。在分析期现套利的同时本文还发现了期货市场的到期日效应和年末效应。关键词: 股指期货;期现套利;聚类分析;遗传算法;MATLAB 华中科技大学硕士学位论文 Abstract Since the CSI 300 index futures arbitrage, the vast number ofinvestors of our country have paid more and more attentionon stock index futures. This paper mainly studies the stock index futures arbitrage strategy,for this reason,and full-text focus on procedural strategy of arbitrage design,then the full text of the main innovation is