摘要
利用Copula函数对序列间下尾部相关性的刻画对资产价格风险的高频传染进行检验,构造目标函数捕捉期货市场实时交易过程中的卖空信号,制定相应交易规则,建立一套适用于金融市场高频数据的程序化交易策略,并利用中国期货交易市场的白糖和棉花期货合约进行实证.实证结果显示:我国期货市场存在高频风险传染,基于此建立的程序化交易策略可以获得较高的收益,并可有效地控制风险.
This paper measured the coefficient of lower tail dependence between two series by using Copula functions,and established an objective function to capture the short sell signals in the real time trading process.We presented a new high-frequency trading strategy based on the signals and applied to Chinese sugar and cotton futures.The empirical results show that the proposed trading strategy gains a high and stable return,and it also manages the trading risk properly.
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2011年第4期599-605,共7页
Systems Engineering-Theory & Practice
基金
国家自然科学基金(71001096)
中科院重要方向性项目(KACX1-YW-0906)
关键词
程序化交易
高频数据
COPULA函数
下尾部相关系数
program trading
high-frequency data
Copula function
coefficient of lower tail dependence
作者简介
作者简介：陆凤彬，男，助理研究员，研究方向：管理科学与工程，E—mail：fblu@amss．ac．cn；
汪寿阳（1958-），男，教授，博士生导师，研究方向：金融管理、物流与供应链管理、冲突分析与对策论、决策分析与经济预测等．
