20180710-中邮证券-配对交易系列之二_基于时间序列的协整关系的配对交易_8页_1mb

文档总结：基于时间序列协整关系的配对交易策略分析

核心内容

本报告主要探讨了基于时间序列协整关系的配对交易策略，旨在利用两只股票之间的长期稳定关系进行套利操作。该策略在震荡市中具有较高的应用价值，尤其适用于具有均值回归特性的资产。

主要观点

• 配对交易原理：配对交易是一种中性策略，通过两只相似公司股票之间的价差进行买卖操作，以获取收益。其核心在于股票价格之间存在长期稳定关系，即协整性。
• 协整与相关性区别：协整性与相关性虽有联系，但并非同一概念。两个变量可以相关性强但协整性弱，也可以相关性弱但协整性强。
• 数据平稳性检验：通过Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验，确认原始股票价格序列非平稳，但一阶差分后序列平稳，表明原序列为1阶单整。
• 协整检验方法：在行业内部（以银行股为例）寻找两只股票之间的协整关系。通过回归分析和残差检验，判断其是否具有长期稳定关系。
• 模型选择与效果：固定模型虽然能反映价格走势，但价差较大；而采用在线学习模型（即滑动窗口模型），能更准确地预测股价，价差在0附近波动，具有均值回归趋势。
• 策略应用限制：在A股市场中，由于无法进行卖空操作，该策略的实现存在一定限制，但在期货市场可能更具可行性。

关键信息

行业选择：银行股

• 样本内数据：2016.01.01-2017.12.31
• 样本外数据：2018.01.01至今
• 配对股票：600000（浦发银行）与601166（兴业银行）
• 协整关系公式：
  $$
  \text{Price}(601166) = -0.4883 + 1.4707 * \text{Price}(600000)
  $$

协整检验结果

• P值：0.002（显著性水平为5%，拒绝原假设，说明存在协整关系）
• 相关系数：0.792（表示两只股票价格具有较强的正相关性）

模型对比

图表概述

• 图表1：银行股原始价格序列平稳性检验结果（P值均大于0.05，非平稳）
• 图表2：银行股一阶差分后序列平稳性检验结果（P值均小于0.05，平稳）
• 图表3：协整检验P值与相关系数对比图，用于筛选具有协整关系的股票对
• 图表4：两只配对股票价格走势（净值）图，展示价格波动情况
• 图表5：股票净值预测图（固定模型 vs 滑动模型），对比两种模型的预测效果

结论

本报告提出了一种基于时间序列协整关系的配对交易策略，重点在于通过滑动模型动态更新股票之间的协整关系，以提高预测精度和套利效果。虽然在A股市场中存在卖空限制，但该策略在期货市场有更大的应用潜力。后续研究将关注其在期货市场中的具体实施。

投资评级标准（简要）

• 股票投资评级：
  • 推荐：预计涨幅高于沪深300指数20%以上
  • 谨慎推荐：预计涨幅高于沪深300指数10%-20%
  • 中性：预计涨幅介于沪深300指数-10%-10%
  • 回避：预计涨幅低于沪深300指数10%
• 行业投资评级：
  • 强于大市：预计涨幅高于沪深300指数5%以上
  • 中性：预计涨幅介于沪深300指数-5%-5%
  • 弱于大市：预计涨幅低于沪深300指数5%
• 可转债投资评级：
  • 推荐：预计涨幅高于中信标普可转债指数10%以上
  • 谨慎推荐：预计涨幅高于中信标普可转债指数5%-10%
  • 中性：预计涨幅介于中信标普可转债指数-5%-5%
  • 回避：预计涨幅低于中信标普可转债指数5%

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