金融期货的量化交易(上)
期货交易中的量化交易
期货交易中的量化交易期货市场是金融市场中最具活力和变化的交易市场之一。
在这个高度竞争和快速变动的市场中，投资者需要寻找一种能够提供稳定收益的交易策略。
在此背景下，量化交易应运而生。
本文将介绍期货交易中的量化交易，并探讨其在交易决策中的应用。
一、什么是量化交易量化交易是一种利用计算机算法和数学模型来进行交易决策的方法。
通过将交易决策过程自动化，减少了人为情绪因素对交易的影响，提高了交易效率和准确性。
量化交易利用历史数据和统计分析等手段，挖掘市场中的规律和趋势，从而制定具有较高成功率的交易策略。
二、量化交易的优势1. 消除情绪影响：量化交易完全基于数据和算法，消除了投资者情绪对交易决策的干扰。
这种冷静的执行方式可以避免情绪导致的错误判断和过度交易，提高了交易的稳定性和可靠性。
2. 高效执行：量化交易通过算法自动执行交易指令，减少了人工干预的时间和成本。
同时，量化交易系统可以实现高速交易和大规模交易，快速捕捉市场机会，提高了交易效率。
3. 基于实证分析：量化交易依赖于历史数据和统计分析，对市场的行为进行建模和预测。
这种基于实证的方法可以更准确地刻画市场规律和趋势，提高了交易的成功率和盈利能力。
三、量化交易策略1. 均值回归策略：均值回归策略是最常用的量化交易策略之一。
该策略认为价格和价值存在一定的偏离，而在偏离达到一定程度后，市场将进行回归。
通过统计分析和历史数据，确定价格的偏离程度和回归阈值，制定买入卖出策略。
2. 趋势跟随策略：趋势跟随策略是利用市场趋势进行交易的策略。
该策略认为当前市场的趋势会延续一段时间，通过参考移动平均线、布林带等技术指标，捕捉市场的上升或下降趋势，进行交易。
3. 统计套利策略：统计套利策略是通过利用不同期货合约之间的价格差异进行套利交易的策略。
通过建立数学模型，计算不同期货合约之间的相对价值，并在价格偏离阈值时进行买卖操作，实现套利获利。
四、量化交易的挑战1. 数据获取和处理：量化交易需要大量的历史数据和实时数据，对数据的获取和处理提出了较高的要求。
期货市场的量化交易模型
期货市场的量化交易模型随着科技的不断发展，金融市场也在迅速变化，并且越来越多地采用了量化交易模型。
期货市场作为金融市场的重要组成部分，同样也逐渐应用了量化交易模型。
本文将深入探讨期货市场的量化交易模型，并对其特点和应用进行详细讨论。
一、量化交易模型的概念及原理量化交易模型是一种通过利用大量历史数据和数学模型，以及使用高性能计算机进行数据分析和交易决策的交易方式。
其基本原理是将市场的历史数据进行量化处理，构建数学模型，并通过算法进行模拟交易和系统优化。
通过对大量数据的深入分析，量化交易模型可以发现市场中的规律和趋势，从而提高交易效率和盈利能力。
二、期货市场的量化交易模型的优势1. 提高交易效率：量化交易模型可以通过实时获取市场数据，并利用计算机算法进行交易决策，消除了人为情绪因素对交易的影响，提高交易效率和准确性。
2. 降低交易风险：量化交易模型可以通过对历史数据的分析，识别和规避潜在的交易风险，从而降低交易风险和损失。
3. 多样化投资策略：量化交易模型可以基于不同的投资策略进行设计和实施，如趋势跟踪、均值回归等，使投资组合更加多样化，降低风险。
三、期货市场的量化交易模型的应用1. 趋势跟踪策略：量化交易模型可以基于市场的趋势进行交易，通过对市场走势的分析，判断市场的上涨或下跌趋势，并相应地进行交易操作。
2. 均值回归策略：量化交易模型可以基于市场的均值回归原理进行交易，即在市场价格偏离均值较大时进行交易，以期望价格会再次回归到平均水平。
3. 统计套利策略：量化交易模型可以通过对相关证券或期货之间的统计关系的分析，找出价格的差异并进行套利交易，以获得稳定的收益。
四、期货市场的量化交易模型的挑战1. 数据质量：量化交易模型的有效性和准确性严重依赖于所使用的市场数据，数据质量的好坏对交易模型的效果有重要影响。
2. 算法复杂性：量化交易模型的设计和优化需要进行复杂的数学建模和算法实现，需要投入大量的时间和资源。
金融行业中量化交易策略的应用方法与回测验证注意事项
金融行业中量化交易策略的应用方法与回测验证注意事项量化交易是金融行业中广泛应用的一种交易策略，其基于数学模型和统计学方法，通过分析市场数据来制定交易决策。
量化交易在金融市场中的应用越来越广泛，因为它能够提供清晰、透明的交易规则，减少情绪因素对交易的影响，并且具备快速执行交易指令的能力。
本文将介绍金融行业中量化交易策略的应用方法以及回测验证注意事项。
一、量化交易策略的应用方法1. 数据获取与处理：量化交易首要的一步是获取和处理市场数据。
这包括历史价格数据、财务数据、宏观经济数据等。
在数据获取和处理阶段，需要注意数据质量和准确性，确保数据的完整性和可用性。
2. 策略制定与优化：在量化交易中，策略的制定和优化是关键。
首先，需要选择合适的策略模型，可以是基于技术分析指标、基本面分析或者统计学模型等。
然后，根据市场环境和个人投资目标来制定交易规则。
策略的优化可以通过回测和参数调优来实现。
3. 执行交易指令：量化交易策略在执行交易指令时，通常采用自动化交易系统来实现快速准确的交易。
自动化交易系统可以根据预先设定的交易规则，实时监控市场并自动下达交易指令，减少人为因素的干扰。
4. 风险控制与资金管理：在量化交易中，风险控制和资金管理是非常重要的环节。
对于每个交易策略，需要设置风险限制和止损规则，以保护投资者的资金安全。
合理的资金管理策略可以帮助降低投资组合的波动性，并且提高投资收益。
二、回测验证注意事项1. 数据样本的选择：在进行回测验证时，需要选择合适的数据样本。
样本数据应尽可能覆盖不同的市场环境和周期，以充分测试和评估交易策略的性能。
同时，需要注意样本数据的可靠性和真实性，以避免因为数据偏差而做出错误的评估。
2. 参数设置与过拟合：在回测验证中，策略的参数设置非常重要。
过度调整参数可能导致过拟合现象，即交易策略在历史数据上表现良好，但在未来市场上无法产生相同的效果。
因此，需要谨慎选择和调整参数，避免过于依赖历史数据。
期货市场的量化交易策略
期货市场的量化交易策略期货市场是金融市场中的一种重要交易场所，参与者可以通过期货合约进行交易和投资。
为了增加交易的效率和准确性，许多交易者开始采用量化交易策略。
本文将探讨期货市场的量化交易策略，并介绍其中一些常见的策略。
一、量化交易简介量化交易是一种利用数学、统计学和计算机技术进行交易决策的方法。
与传统的基于人工决策的交易相比，量化交易更加追求科学、系统化和自动化。
它通过建立数学模型和算法来分析市场数据，寻找交易机会，并执行交易指令。
二、市场数据获取与整理量化交易依赖于市场数据的准确和及时获取。
交易者可以通过开放式API或专业数据提供商获取市场数据，如价格、成交量、交易时间等。
获取的数据需要经过整理和清洗，使其适合用于后续的分析和建模。
三、策略开发与回测策略开发是量化交易的核心环节。
交易者需要基于市场数据和相关指标设计交易策略。
常见的策略包括趋势跟踪、套利交易和统计套利等。
开发策略后，交易者需要进行回测，即利用历史市场数据模拟策略的表现，评估其风险和收益特征。
四、交易信号生成与执行在策略开发和回测完成后，交易者需要将策略转化为实际的交易决策。
交易信号的生成是指根据策略的触发条件，确定买入或卖出的时机。
常见的交易信号生成方法包括移动平均线交叉、波动率突破等。
交易执行则是指具体执行交易指令，并进行风险控制和资金管理。
五、风险管理与监控量化交易中的风险管理和监控至关重要。
交易者需要设定合理的止损和止盈点位，以控制风险和保护资金。
同时，交易者还需定期监控策略的表现，及时调整和优化策略参数，以适应市场的变化。
六、常见量化交易策略1. 趋势跟踪策略：该策略利用市场的趋势特征进行交易决策。
当市场处于上涨趋势时，买入；当市场处于下跌趋势时，卖出。
2. 统计套利策略：该策略利用统计学原理，寻找不同市场之间的价格差异并进行套利交易。
例如，同时在国内和国际期货市场上买入低价合约并卖出高价合约，从中获利。
3. 均值回复策略：该策略认为价格会围绕其均值波动。
期货交易的量化交易与算法交易
期货交易的量化交易与算法交易随着科技的发展和金融市场的日益复杂化，传统的人工交易已经不能满足高效、准确和稳定的交易需求。
为了提高交易效果，量化交易和算法交易在期货市场中崭露头角。
本文将对期货交易的量化交易和算法交易进行分析和讨论。
一、量化交易的基本概念量化交易是指借助计算机技术和数学模型来进行交易决策的方法。
它通过对历史数据的分析、统计学方法和算法模型的应用，寻找出市场中的规律和交易机会，并制定相应的交易策略。
量化交易相对于传统的人工交易具有更高的效率、更准确的决策和更低的交易成本。
二、算法交易的基本概念算法交易是指使用预先编写的算法程序进行交易操作的方法。
它通过编写并执行特定的算法程序，以高速度、高频率、低成本的方式进行交易。
算法交易在交易决策的速度和执行的准确性上具有明显优势，能够快速反应市场变化，并及时进行交易操作。
三、量化交易与算法交易的联系与区别量化交易和算法交易都属于机器化交易的范畴，都依赖于计算机技术和数学模型来进行交易决策。
它们的共同之处在于都强调通过数据分析和模型构建来做出交易决策。
而量化交易更强调基于历史数据的统计学方法和模型，通过策略的回测和优化来实现交易的稳定与盈利。
而算法交易则更侧重于高速度和高频率的交易操作，通过编写算法程序来执行交易策略。
四、量化交易与算法交易的优势1. 提高交易效率：量化交易和算法交易可以在瞬间进行交易决策和操作，大大提高了交易的效率和执行的准确性。
2. 增加交易机会：量化交易和算法交易能够通过数据分析和模型构建找到更多的交易机会，实现多样化的交易策略。
3. 降低交易成本：量化交易和算法交易可以自动完成交易决策和操作，减少了人工因素的干扰，降低了交易的成本。
五、量化交易与算法交易的风险及应对策略1. 数据质量风险：量化交易和算法交易对输入数据的质量要求较高，需要对数据进行准确且全面的整理和处理。
2. 模型风险：量化交易和算法交易的盈利性取决于模型的有效性和适用性，需要不断优化和修正模型，同时注意过度拟合的风险。
期货交易中的量化交易模型
期货交易中的量化交易模型一、引言随着科技进步和数据处理能力的提升，量化交易模型在金融领域中扮演着越来越重要的角色。
在期货交易中，量化交易模型通过运用复杂的算法和数学模型，利用历史数据进行分析和预测，从而帮助交易员做出更为理性和精确的决策。
本文将介绍期货交易中的量化交易模型及其应用。
二、传统交易与量化交易模型1. 传统交易方法的局限性传统的期货交易方法主要依赖于交易员的经验和直觉，通常辅以一些基本的技术指标分析。
然而，这种方法往往受制于人类的主观判断和情绪波动，容易受到外部因素的干扰，导致交易结果的不稳定和风险的增加。
2. 量化交易模型的优势量化交易模型通过大量的历史数据和复杂的算法进行模拟和回测，可以剔除主观情感因素，实现对市场的客观分析和预测。
其优势主要体现在以下几个方面：（1）准确性：量化交易模型可以精确地分析市场行情和价格走势，辅助交易员制定具有科学依据的交易策略。
（2）纪律性：量化交易模型遵循既定的规则和策略，不受情绪和心理因素的影响，有助于保持交易员的纪律性和冷静思考。
（3）风险控制：量化交易模型可以提供风险管理和控制策略，通过设置止损和止盈机制，有效地控制交易风险。
（4）高效性：量化交易模型可以自动执行交易指令，减少人工操作，提高交易效率。
三、量化交易模型的应用1. 基于统计学的量化模型基于统计学的量化模型是最常用和最基础的模型之一。
该模型通过对历史数据的统计分析，提取出价格的统计规律，进而进行趋势预测和波动率估计。
常见的统计学模型包括均值回归模型、马尔可夫模型和协整模型等。
2. 基于技术指标的量化模型技术指标是量化交易中常用的工具之一，通过计算价格和交易量的变化，帮助交易员判断市场的买入和卖出信号。
常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）和布林带等。
量化模型可以根据技术指标的数值和交叉等信号，制定具体的交易策略。
3. 基于机器学习的量化模型机器学习技术在量化交易中发挥着越来越重要的作用。
期货市场中的量化交易模型与策略
期货市场中的量化交易模型与策略在当今金融市场中，量化交易已经成为了一种趋势，特别是在期货市场中。
量化交易是指使用数学模型、统计学方法和计算机算法来进行交易决策和执行的一种交易方式。
本文将介绍期货市场中的量化交易模型与策略，并探讨其在市场中的应用和优势。
一、量化交易模型量化交易模型是指基于数学和统计学原理，通过对市场数据和历史交易数据的分析，构建出用于决策的模型。
这些模型能够通过对市场行情的判断和价格走势的预测，为交易者提供决策依据。
1.1 趋势跟随模型趋势跟随模型是最常见的量化交易模型之一。
该模型认为市场价格的上升或下降趋势将延续一段时间，交易者可以通过跟随市场的主要趋势进行交易。
这种模型利用移动平均线、布林带等技术指标来辅助判断市场趋势，并通过设定止损点和获利点来进行交易。
1.2 套利模型套利模型是利用市场上价格差异来获取稳定收益的一种策略。
这种模型利用统计学方法和计量经济学模型来识别价格的不合理差异，并通过建立相应的交易策略进行套利操作。
常见的套利策略包括期现套利、跨品种套利等。
1.3 市场情绪模型市场情绪模型是基于市场参与者情绪对市场走势的影响而构建的模型。
该模型通过分析市场参与者的情绪指标、新闻事件等信息，并结合市场数据进行交易决策。
例如，当市场情绪过度乐观时，可能会导致市场泡沫，投资者可以通过该模型来进行反向交易。
二、量化交易策略量化交易策略是基于量化交易模型构建的具体实施方法和规则。
通过策略的制定和执行，交易者能够以更加科学和系统化的方式进行交易。
2.1 交易信号策略交易信号策略是基于量化模型的买卖信号来进行交易的一种策略。
通过设定一定的买入和卖出信号，交易者可以根据模型的判断来进行交易决策。
这种策略可以有效降低主观判断和情绪对交易的影响，提高交易的准确性和稳定性。
2.2 风险控制策略风险控制策略是在量化交易中不可或缺的一环。
通过设定止损点、获利点和仓位控制等规则，交易者可以合理控制风险，避免因单个交易造成大额损失。
金融市场中的量化交易
金融市场中的量化交易在当今金融市场中，量化交易成为了越来越受关注的话题。
量化交易是通过利用计算机模型、算法和统计学方法来执行交易策略的一种方法。
它的出现为金融市场注入了新的活力，也对传统的交易方式产生了深远的影响。
一、量化交易的定义和发展历程量化交易是利用数学、计算机和统计学方法来制定和执行交易策略的一种交易方式。
早在20世纪50年代，人们就开始探索利用数学模型预测股票价格的可能性。
但是直到20世纪80年代，随着计算机技术的发展，才真正开始了量化交易的时代。
二、量化交易的优势1. 提高交易效率：量化交易利用计算机和算法进行交易决策，可以在短时间内迅速执行大量交易，提高交易效率。
2. 降低交易成本：量化交易采用自动化的方式进行交易，减少了人为因素的干扰，避免了情绪的影响，从而降低了交易成本。
3. 增强风险管理能力：量化交易可以通过建立风险模型和止损机制来规避风险，提高风险管理能力。
三、量化交易的应用领域1. 股票市场：量化交易在股票市场中广泛应用，通过分析大量历史数据和实时数据，制定交易策略。
2. 期货市场：量化交易在期货市场中发展迅速，利用算法进行高频交易，获取利润。
3. 外汇市场：量化交易在外汇市场中也有广泛的应用，通过分析各种因素影响汇率的趋势，制定交易策略。
四、量化交易面临的挑战1. 数据获取和处理：获取大量的交易数据并进行有效的处理是量化交易的基础，但现实中存在很多数据获取和处理的难题。
2. 模型建立和优化：建立有效的交易模型需要考虑多种因素，同时也需要不断优化和更新模型。
3. 风险管理和控制：量化交易需要建立有效的风险管理机制，避免因为一次交易失利而导致巨大亏损。
五、发展前景和趋势量化交易的发展前景广阔。
随着科技和数据分析技术的不断进步，量化交易将进一步普及和深化。
同时，监管机构也需要不断跟进和制定相应的规章制度来规范量化交易市场。
六、结语量化交易作为金融市场的新兴交易方式，以其高效、低成本和风险可控的特点受到了市场的广泛认可。
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第一节 期货的量化套利
正向Alpha套利是指投资者通过选取相对走势最强的股票投资组合，并 利用股指期货相应的空头对冲掉市场的系统性风险β，从而在持有期 内获取超额收益，我们通常所指的Alpha套利都是指的正向Alpha套利。
如果选取相对走势最弱的股票投资组合，并利用股指期货相应的多头 对冲掉市场风险β，以此获取超额收益的策略称之为反向Alpha套利。
第一节 期货的量化套利
（二）基于协整的跨期套利策略 鉴于基于成本法的跨期套利在实际运用中存在诸多问题，投资者在实 际操作中多采用统计法来进行跨期套利，即根据期货合约价格数据构 建统计套利模型来实施交易。这样跨期套利实际上是一种带有风险的 统计套利，这里介绍基于协整检验的跨期套利策略。 1、协整概念。在处理时间序列数据时，如果一个时间序列的均值或自 协方差函数随时间而改变，那么该序列就是非平稳的。对于非平稳数 据，如果采用传统的估计方法，可能会导致错误的推断，即伪回归。 若非平稳序列经过d阶差分后变为平稳序列，那么该序列就为d阶单整 序列。对一组非平稳但具有同阶单整的序列而言，若它们的线性组合 为平稳序列，则称该组合序列具有协整关系。
第一节 期货的量化套利
2、在正向套利中，如果近期合约到期时，跨期价差仍然没有收敛，可 以通过卖出近期合约，买入现货的方式，将跨期套利转换为期现套利， 但如果此时的价差水平不能覆盖现货复制成本（远大于期货交易成 本），则仍将面临较大的风险。 3、在反向套利中，如果近期合约到期时，跨期价差仍然没有收敛，则 面临强制性平仓的风险，此类情况一旦发生，跨期套利将可能出现亏 损。
金融期货的量化交易
第一节 期货的量化套利
量化交易：是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大 的历史数据库中海选能带来额外收益的多种“大概率”事件以制定策 略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的 策略来指导投资，以求得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。 量化交易在金融期货上的应用主要可以分为套利、单边投资和组合保 险策略三大类，通过不同的方法得到超额收益。
第一节 期货的量化套利
构建因子库 基本面因子：收入增长、毛利率等 估值因子：PE(price/earnings per share)\PB(price/book value) 技术因子：市值、MACD(指数平滑异同移动平均线) 一致预期数据 因子筛选 历史数据检验股票未来收益与因子的相关性 显著性和相关性阀值设置 因子数量控制
Alpha策略的优势在于并不依靠对股票（组合）或大盘的趋势判断，而 是研究其相对于指数的投资价值。
第一节 期货的量化套利
（一）多因子Alpha套利策略 多因子模型的基本思想就是找到某些和收益率最相关的因子，用因子 作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，以此构建一个股票组 合，期望该组合在未来的一段时间跑赢指数。 多因子Alpha套利策略实施可以分为五个步骤：构建因子库、因子筛选、 因子打分、构建组合和建立Alpha对冲策略。 前四个步骤都与选股有关：首先要构建和股价变动最为相关的因子库， 通过历史回溯，观察这些因子和股票收益的相关性，再对因子进行进 一步的筛选，把与股票收益相关性最显著的因子挑选出来作为选股的 依据，对这些因子打分加权后得到股票的总得分，选择得分最高的股 票构建投资组合。
第ห้องสมุดไป่ตู้节 期货的量化套利
在到期日，分别为T1和T2（T2>T1）的两个期货合约的价差为： FT2,t-FT1,t=Ste*power(r-q)*(T2-t)-Ste*power(r-q)(T1-t) 计算价格的对数之差，lnFT2,t-lnFT1,t=(r-q)(T2-T1) 如果不考虑交易费用，则（r-q)(T2-T1)即为两个合约对数价格的价差， 从该值可以看出，对于两个既定的期货合约，如果资金成本和现金分 红率不变，则合约的合理价差为一个常数。如果合约实际交易价格的 对数价差大于上述数值，则可实施正向套利；反之，则实施反向套利 策略。
第一节 期货的量化套利
二、Alpha套利 Alpha套利策略源于股指期货期现套利，但本质上是Alpha对冲，即多 头为股票组合，空头为股指期货的对冲策略。如果多头组合的表现比 沪深300指数好，则Alpha套利可以获得稳定的超额收益。 根据资本资产定价模型，投资组合的总体收益可以分为两个部分：一 部分来自于市场系统性风险相匹配的市场收益（也称为来自β的收 益）；另一部分则来自于投资组合超越市场收益部分的超额收益（也 称为Alpha收益），用公式表示就是：Rs=α+Rf+βs(Rm-Rf) 其中，Rs为投资组合的预期收益率，βs为投资组合的β值，Rm为市场 指数的预期收益，Rf为无风险利率。
第一节 期货的量化套利
一、跨期套利 跨期套利区间的确定模式有两种： 持有成本理论模式：在考虑时间价值等因素的基础上，用持有成本
模型测算出两个期货合约的理论价差，然后再加上（或减去）交易 成本，从而确定出两个合约的无套利区间。若期货合约价格高于或 低于此区间的上下限临界值，则存在套利机会。 统计套利模式：是基于对跨期合约间价差的观察，在统计意义上给 出一定的价差合理区间，是目前国外投资机构运用较多的一种确定 套利区间的方法。优点在于，可以根据投资者对风险的偏好，设置 相应的套利区间，而且交易机会比持有成本理论模式要多。
第一节 期货的量化套利
因子打分： 优选指标打分 平均得分排序 构建组合： 优选得分排名前20%的股票构建TOP组合 资金配置：自由流通市值加权、等权重
第一节 期货的量化套利
在构建投资组合的t时刻，对市场上股票在t时刻可得的所有因子分别 打分，可以采用排序的方法进行打分，对每一个因子，把所有股票的 因子值进行排序，每只股票相对该因子的得分即为这个因子在全市场 股票上的排序位置，如将资产收益率作为一个备选因子，某只股票资 产收益率排序第18位，那么该股票在资产收益率这个评分标准上的得 分可以理解为18分。如果某些股票无法得到某个因子的数据，那么计 算可得数据的股票在这个因子上的平均得分，数据不可得到的股票采 用这个平均得分。
第一节 期货的量化套利
（一）基于成本法的跨期套利 与期限套利比较类似，主要是由套利区间的交易成本和资金成本来确 定套利边界。根据持有成本理论，合理价格等于现货价格加上持有成 本，减去现金红利。以股指期货为例，考虑连续利率和现金分红率， 则FT,t=Ste*power((r-q)(T-t)) 其中，FT,t为到期日为T的期货合约在t时刻的价格，St为现货在t时刻 的价格，r为无风险利率，q为指数现金分红率。
第一节 期货的量化套利
指期货期现套利分为正向套利和反向套利。当股指期货合约市场价格 处于升水状态，乃至高于无套利区间上限时，可买入现货卖出期货实 施正向套利；当股指期货合约市场价格处于贴水状态，直至低于无套 利区间下限，可实施反向套利，即买入期货同时卖空现货或买入期货 直接卖出已持有现货。 成本法跨期套利策略存在的问题： 1、跨期套利一般仍然以价差回归到零值作为平仓条件，但是由于合约 到期时间不同，跨期套利中的合约价差不像期现套利的期现价差具有 强制收敛特性，因此可能出现近期合约到期时，价差仍未收敛的情况， 此时套利策略变得更加复杂。
接下来考虑每个因子与股票收益率的相关性。针对每一个因子，分析t 时刻因子得分与（t+1）时刻股票收益率的相关性。将不同时间点上， 所有股票的面板数据统一对待，作为样本内数据进行分析。样本数据
第一节 期货的量化套利
时间窗口选择具有一定技术性，时间窗口放大后包含更多的样本内数据， 能够提高数据稳定性，但过大的事件窗口会忽略近期的市场特点。 根据样本内的股票因子得分情况与收益的相关性分析结果确定选股指标， 只要相关性分析结果显著，即把该因子作为选股标准之一，设置显著性水 平位0.1%。由于相关性统计是采用滚动时间窗口的方式，故而选股指标的 确定也是滚动得到，不同时期的选股指标以及指标个数都不尽相同。 在每一个构建组合的时刻上，确定了所有相关性显著的指标后，对这些指 标得分按照等权重加权计算股票的综合得分：Wj=+(-)1/n 权重前面的符号，由指标得分与收益率相关性的方向决定。正相关，采用 正的权重；反之，采用负权重。所以，权重的绝对值之和为1，但权重之和 并不一定为1。
第一节 期货的量化套利
第一节 期货的量化套利
第一节 期货的量化套利
第一节 期货的量化套利
利用上述残差序列既可套利建立交易模型：既然残差序列是平稳序列， 即其均值等于零，标准差为常数，可以通过设置一定的过渡门槛来触 发交易。这里以残差的2倍标准差作为套利触发条件，以4倍标准差为 止损线，以均值即零作为套利平仓条件。利用上述交易策略，对 IF1005和IF1006合约进行跨期套利样本内检验。 假设套利资金为1000万元，交易成本为0.04%，保证金水平为15%，则 在2010年4月16日至5月21日之间，总共可进行4次交易，考虑3倍的资 金杠杆，累计收益可以达到8.82%。