基于商品期貨時(shí)滯信息的FOF基金量化投資策略研究
【圖文】:
收益率與鋼鐵B次日下一個(gè)交易日收益率之間的相關(guān)系數(shù),以及螺紋指數(shù)的日逡逑間收益率與時(shí)滯收益率之和(r/q+r/y)與鋼鐵B下一個(gè)交易日的日收益率之間的逡逑相關(guān)系數(shù),得到兩組相關(guān)系數(shù)序列如圖4-1所示:逡逑相關(guān)系數(shù)逡逑0.7逡逑-01邋|f邋ff邋[V逡逑-0.3逡逑,,身VV、tj々WVVvV,逡逑~2紋指數(shù)時(shí)滯收益率&鋼鐵B日收益率逡逑一 ̄邋(螵紋指數(shù)日間收益率+時(shí)滯收益串)&鋼鐵B日收益率逡逑圖4-1螺紋指數(shù)與鋼鐵B兩組相關(guān)系數(shù)序列比較逡逑從圖4-1可以看出,在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi),兩個(gè)組合更多地表現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系。具逡逑體而言,在樣本期間的不同時(shí)期,兩組相關(guān)系數(shù)的大小關(guān)系呈現(xiàn)不同的情形,所以較難逡逑判斷兩個(gè)信號(hào)指標(biāo)與鋼鐵B次日的日收益率;^之間的相關(guān)性哪個(gè)長期較強(qiáng)且穩(wěn)定。逡逑所以,本文通過統(tǒng)計(jì)檢測了兩類信號(hào)指標(biāo)能否通過自身的正負(fù)收益情況預(yù)測對(duì)應(yīng)逡逑基金下一交易日的漲跌情況,從而分別計(jì)算兩類信號(hào)指標(biāo)的預(yù)測準(zhǔn)確度,結(jié)果如表4-1逡逑所示:逡逑邐表4-1螺紋指數(shù)兩個(gè)信號(hào)指標(biāo)的預(yù)測準(zhǔn)確度情況邐逡逑區(qū)間邐計(jì)數(shù)邐預(yù)測準(zhǔn)確數(shù)邐準(zhǔn)確率逡逑螺紋指數(shù)邐&1%邐145邐88邐60'69%逡逑時(shí)滯邐0Srs<l%邐205邐121邐59.02%逡逑收益軍邐-l%<rs<0邐175邐92邐
—(滬金指數(shù)日間收益率+時(shí)港收益率)&黃金ETFE牧益率逡逑圖4-2滬金指數(shù)與黃金ETF兩組相關(guān)系數(shù)序列比較逡逑從圖4-2可以看出,在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi),滬金指數(shù)的時(shí)滯收益率與黃金ETF下逡逑一交易日的日收益率/?td之間的相關(guān)系數(shù),長期大于滬金指數(shù)的日間收益率及時(shí)滯收益逡逑率之和(rtii+rt%)與黃金ETF次日的日收益率對(duì)之間的相關(guān)系數(shù)。逡逑兩類信號(hào)對(duì)黃金ETF基金下一交易日漲跌的預(yù)測準(zhǔn)確度結(jié)果如表4-2所示:逡逑邐表4-2滬金指數(shù)兩個(gè)信號(hào)指標(biāo)的預(yù)測準(zhǔn)確度情況邐逡逑區(qū)間邐計(jì)數(shù)邐預(yù)測準(zhǔn)確數(shù)邐準(zhǔn)確率逡逑rs>0.5%邐217邐210邐96.77%逡逑0.25%<rs<0.5°/0邐120邐100邐83.33%逡逑0<rs<0.25%邐183邐123邐67.21%逡逑滬金指數(shù)■°-250/^5<0邐,93邐118邐61.14%逡逑時(shí)滯邐-0.5%邋立s<-0.25%邐138邐115邐83.33%逡逑收益率邋rs邐^<-0.5%邐244邐238邐97.54%逡逑rs>0邐520邐433邐83.27%逡逑rs<0邐575邐471邐81.91%逡逑(-00,+00)邐1095邐904邐82.56%逡逑28逡逑
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F832.51
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本文編號(hào):2698186
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