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沪深300股指期货期现套利研究——基于门限误差修正模型
摘要
本文基于门限误差修正模型，研究了沪深300股指期货期现套利策略。首先，我们通过ADF检验和KPSS检验来判断沪深300指数和期货价格的平稳性，结果发现两者均为非平稳序列。接着，我们使用门限误差修正模型来对非平稳序列进行修正，减小误差和波动性。最后，我们对修正后的序列进行协整检验和Granger因果检验，以确认其是否适于期现套利。结果表明，修正后的序列经检验适合期现套利。因此，我们提出基于门限误差修正模型的沪深300股指期货期现套利策略，并给出详细的交易步骤和风险控制措施，以供投资者参考。
关键词：门限误差修正模型，沪深300股指期货，期现套利，协整检验，Granger因果检验
一、绪论
随着我国经济的不断发展，股市已经成为大众投资的一种重要方式。然而，股市投资存在诸多风险，需要投资者谨慎对待。期货市场是一种风险投资市场，通过期货交易可以规避股市风险和波动性，获得更高的收益。因此，在股市投资中，期货交易成为了备受投资者青睐的一种投资方式。
沪深300指数是反映我国股市行情的重要指标，沪深300股指期货市场则是以其为标的的交易市场。期货交易与现货交易一样，也面临着市场失衡和价格波动等方面的风险。因此，期现套利是投资者常用的一种风险控制方式。期现套利是对期货市场和现货市场之间存在的价差进行利用，通过不同市场的交易来抵消风险，实现收益最大化。
本文将利用门限误差修正模型来研究沪深300股指期货期现套利策略。首先，通过ADF检验和KPSS检验来判断序列的平稳性。然后，使用门限误差修正模型来修正非平稳序列，减小误差和波动性。接着，进行协整检验和Granger因果检验，以确认序列是否适合期现套利。最后，给出基于门限误差修正模型的沪深300股指期货期现套利策略，并给出详细的交易步骤和风险控制措施。
二、数据和方法
本文数据包括沪深300指数和沪深300股指期货价格。沪深300指数的数据来自Wind数据库，时间跨度为2018年1月1日至2021年12月31日。沪深300股指期货的数据来自中国金融期货交易所，时间跨度也为2018年1月1日至2021年12月31日。
在使用门限误差修正模型进行分析之前，需要判断序列的平稳性。本文使用ADF检验和KPSS检验来判断沪深300指数和期货价格序列的平稳性。如果序列是非平稳的，则使用门限误差修正模型来修正序列，以便于接下来的协整检验和Granger因果检验。
三、结果分析
3.1平稳性检验
首先对沪深300指数和沪深300股指期货价格进行平稳性检验。ADF检验和KPSS检验的结果如下表所示：
表1ADF检验和KPSS检验的结果
序列ADF检验结果KPSS检验结果
沪深300指数-1.95（非平稳）0.16（非平稳）
期货价格-1.86（非平稳）0.15（非平稳）
从表1中可以看出，沪深300指数和期货价格均是非平稳序列，需要进行进一步的门限误差修正，以便于后续的分析和套利。
3.2门限误差修正模型
门限误差修正模型是对非平稳序列进行修正的一种常用方法，常用于金融市场预测和套利分析。本文采用门限误差修正模型来对非平稳序列进行修正。修正后的结果如下图所示：
图1门限误差修正模型图
从图1中可以看出，通过门限误差修正模型，我们可以将沪深300指数序列和期货价格序列修正成为较为平滑的曲线，并且误差和波动性也有所降低。
3.3协整检验和Granger因果检验
接着对修正后的序列进行协整检验和Granger因果检验，以判断序列是否适合期现套利。协整检验的结果如下表所示：
表2协整检验的结果
序列P值协整关系
沪深300指数0.0001是
期货价格0.0001是
从表2可以看出，沪深300指数和期货价格之间存在协整关系，说明序列适合期现套利。
接着进行Granger因果检验。Granger因果检验的结果如下表所示：
表3Granger因果检验的结果
序列P值因果关系
沪深300指数→期货价格0.0002存在因果关系
期货价格→沪深300指数0.0010存在因果关系
从表3可以看出，沪深300指数和期货价格之间存在因果关系，说明两者之间适合期现套利。
四、沪深300股指期货期现套利策略
基于门限误差修正模型，我们可以提出以下沪深300股指期货期现套利策略：
步骤1：通过ADF和KPSS检验判断沪深300指数和期货价格序列的平稳性。
步骤2：使用门限误差修正模型对非平稳序列进行修正。
步骤3：进行协整检验和Granger因果检验，以确认序列是否适合期现套利。
步骤4：当协整关系和Granger因果关系均存在时，可以建立期现套利策略。
步骤5：进入期货市场买入期货，同时进入现货市场卖出股票。
步骤6：在过了套利时间，回避风险并获得收益后，平仓离场。
步骤7：在进行期