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基于银行股的配对交易策略回测的开题报告 一、选题背景 股票市场交易策略模型是实证金融学的一个重要研究领域,其主要目标是建立一种有效的利润最大化方法。股票市场交易策略可以通过大量数据的分析和计算来得到,基于数据的模型能够提供有效的辅助决策。针对投资者而言,股票市场交易策略就是一种有效的投资工具,在交易中能够帮助投资者获取更多的利润。 银行股是众多投资者追逐的热门股票之一,尤其在当前经济形势下,政策不断扶持和引导银行业发展,使银行股上涨空间有所增加。基于此,探索银行股的配对交易策略回测成为一种有价值的研究方向。 二、选题意义 配对交易策略是一种利用两个或多个具有相似性质的股票的交易策略,目标是从它们之间的价差中获得利润。针对银行股,它们经常存在一定的相似性,因此在股票市场上可以采用配对交易策略。通过回测这种交易策略,可以更好地评估其盈利能力和合理性。 本文主要有以下几点意义: 1.对投资者进行示范。投资者需要一个可信赖的投资决策工具,股票市场交易策略是一种有效的方法。本文的回测结果可为投资者提供交易参考,为其提供投资建议。 2.对金融学研究提供参考。本文的研究方法和结果可以在金融学中作为一个实证研究的案例,为理论研究提供一个参考。 3.对经济学理论的论证。配对交易策略回测是一种金融交易的实证研究,对经济学理论的发展和完善具有一定的参考意义。本文的研究成果可以为经济学理论提供支持和验证。 三、研究内容 1.数据选取 本文主要选取2015年1月1日至2019年12月31日的中国银行业上市公司股票数据,数据来源为Tushare,选取交易信息、股票信息、财务信息和宏观经济信息等方面的数据。 2.配对策略 本文选用了股票市场常用的统计套利策略,基于最小二乘法回归的残差分析方法,选取两只银行股(工商银行、建设银行)作为配对股票,在2015年至2019年间进行相关性分析,找到两只股票的波动率和波动率之比,找到它们的均值和标准差,最后通过线性回归和残差分析计算得到两只股票的价差。 3.回测方法 采用Python编程语言中的Pandas模块和Numpy模块,基于了Pandas的DataFrame数据格式和Numpy矩阵运算,编写程序实现配对交易策略回测。基于回测数据,计算交易策略的收益率,并对其进行分析,比较其盈利水平和市场表现。 四、研究计划 1.阶段一:数据获取和清洗,包括选取数据来源、确定数据维数、数据清洗、数据分析等,预计时间:1周。 2.阶段二:编写代码并构建回测策略,包括程序代码编写、使用API获取数据、统计平台测试和调试、获取股票数据、构建回测模型等,预计时间:2周。 3.阶段三:回测分析,包括回测策略的结果分析、潜在风险的评估、策略的优劣比较等,预计时间:2周。 4.阶段四:撰写论文和总结报告,包括文献综述、研究方法分析、实证测试结果、结论解读、未来展望等,预计时间:2周。 总体预计完成时间:7周。 五、结论 此次研究项目的主要目的是探究银行股的配对交易策略回测,通过数据分析和交易模型构建的方式,评估其盈利能力和合理性。通过结果分析,可以得到对该股票交易策略的一些结论性意见,为投资者提供参考。虽然该交易策略有较好的赢利表现,但其存在潜在的风险和限制,需要投资者在实际交易中谨慎操作。