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无套利区间模型
#上限
t=1
T=t+16
S=data$`收盘价(元)`
upp=S[t]*((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*(T-t)))/(1+Mf-(Mf+Cfs)*exp(r1*(T-t)))
#下限
lower=S[t]*(exp(d*(T-t)-(2+Csb-Cfs+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1-Css-TE)*exp(rs*(T-t)) ))/(1-Mf+(Mf+Cfb)*exp(rs*(T-t)))
数据取值：
11月份，9个交易日究，存贷款利率参数变一下。画出形，统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。
Bondarenko、Lien&Luo、Tse发现协整关系是期货价格与现货价格之间的非常重要的关系。Burgess(199以基于协整关系的统计套利模型对英国富时100指数期货进行实证研究,取得了很好的效果。
统计结果
stragedy=result$"市场价格" >=result$"无套利区间上限"
stragedy[stragedy== "TRUE"]="正向套利"
index=result$"市场价格" <=result$"无套利区间下限"
stragedy[index== "TRUE"]="反向套利"
stragedy[stragedy== "FALSE"]="0"
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场
统计正向套利和反向套利机会的次数、收益率。
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参数意义：
期货数据：
读取数据
head(data)
## 日期 开盘价(元) 最高价(元) 最低价(元) 收盘价(元) 成交额(百万)
## 1 40484.40 2515.82 2517.14 2509.18 2511.86 10352.92
## 2 40484.40 2512.48 2521.34 2512.06 2521.34 6220.21
## 3 40484.41 2521.41 2522.15 2514.64 2514.74 6700.37
## 4 40484.41 2514.57 2514.57 2511.49 2513.30 4455.17
## 5 40484.41 2513.39 2515.53 2513.31 2514.45 3821.64
## 6 40484.42 2514.35 2519.64 2514.23 2519.64 4778.68
## 成交量(股)
## 1 1353244240
## 2 842527307
## 3 874920739
## 4 593051008
## 5 488534018
## 6 717302833取10个交易日，现货都用华泰柏瑞30OETF,做出类似这样的像
rs=0.028
r1=0.056
d=0.022842
TE=0.001373
Mf=0.1
Cs1=0.02*0.01
Fs1= 0.0173*0.01
Cs2= 0.3698*0.01
Fs2= 0.0265*0.01
Cs3= 0.3698*0.01
Fs3 =0.0265*0.01取18个交易日研究，存贷款利率参数变一下。画出形。统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。
#参数取值
rs=0.0255
r1=0.056
#无套利区间模型
#上限
t=1
T=t+16
S=data$`收盘价(元)`
upp=S[t]*((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*
取10个交易日进行研究
for(t in 1:(nrow(data))){
#上限
T=t+13.575
S=data$`收盘价(元)`
((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*(T-t)))/
#下限
T=t+0.506
(exp(d*(T-t)-(2+Csb-Cfs+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1-Css-TE)*exp(rs*(T-t))))
无套利区间模型:
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