统计套利在期权的熊市价差组合中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

（一）研究背景

统计套利方案主要起源于上世纪80年代，基本上通过nunzio tartaglia旗下的数量分析组织延展而出，随即在欧美等发达国家广泛应用，核心控制权力始终掌控在共同基金、投资公司等手中，因为受到飞速发展的网络信息技术的影响，所以令在线即时性交易系统趁势催生，从而更加全方面的推进了统计套利方案在对冲基金内部的调控衔接步伐。而传统无风险套利规则主张借助资产错误定价现象，快速买入市场中被低估的资产，与此同时抛售被高估的资产从而换取内部的无风险利润。这类套利模式是大部分投资主体所向往的，但是当既有资本市场从始至终保持着自由特性的时候，所有原先能够可行的无风险套利就很难长久的延续。就算是存在着无风险套利的机会，可是能够开发的收益空间也是极小的，仍旧无法令相关工作人员始终关注并长期沿用。面对此类现象s.hogan,m.warachka(2004）开始适当削减对于传统无风险套利内控要求，并全面更新统计套利规则。

统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利。其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利不仅可以降低投资的风险，还可以实现零头寸。在熊市中应用统计套利，可以防范因市场下跌导致的风险，实现低风险收益的目标。二是可以让资产提高配置效率，运用统计套利，可以建立完善的价格定价机制，修正股价的偏离，避免波动率过大，促进证券市场走向更加成熟稳健。

2. 研究内容和预期目标

（一）主要研究内容

本文主要利用基于平稳过程的统计套利理论研究期权的熊式价差交易的交易机制，在此基础上，探索有效的交易策略，进行数据回测并得到策略的年化收益率、年化波动率、sharp比率以及最大回撤率，利用统计学知识检验其有效性，并对其进行改进。具体包括如下五个部分：

第一部分：研究背景介绍；

3. 研究的方法与步骤

（一）研究方法

1、利用对平稳过程的统计套利理论研究期权的熊式价差交易的交易机制构造合适的交易策略；

2、使用matlab编写程序进行数据回测，得到策略的年化收益率、年化波动率、sharp比率以及最大回撤率；

4. 参考文献

[1] 易丹辉,王燕.应用时间序列分析（第五版）[m].北京:中国人民大学出版社，2019.

[2] 包思,郑伟安,周瑜.基于macd的平稳技术指标在高频交易中的应用[j].华东师范大学学报(自然科学版),2013(05):152-160.

[3] 陈婧超. 基于平稳过程和技术分析的期权期货交易研究[d].华东师范大学,2019.

5. 计划与进度安排

1、2024年2月21日-3月6日，完成开题报告；

2、2024年3月7日-3月27日，阅读文献，落实论文所需要的数据和论证方法，完成背景介绍和理论推导部分；

3、2024年3月28日-4月10日，编写程序，进行数据回测，并将获得的结果以图表方式展现。