本帖最后由 faruto 于 2011-12-27 23:58 編輯

期現套利-現貨組合構建(1)-市值權重法

最近抽空做的一點東西，常見的期現套利現貨構建的方法之1——市值權重法。

一直想把跟蹤指數的東西做一下，都是常見的方法，高手繞行。

采用市值權重法，選取150只股票來復制HS300指數，然后通過二次規劃quadprog來進行權重優化。

% 樣本內數據20110104-20111216，日線

% 共234個交易日

% 樣本外數據% 20111219-20111223，1分鐘線

% 共5個交易日，計算1日跟蹤誤差、2日跟蹤誤差、3日跟蹤誤差、5日跟蹤誤差

模型簡化：

1.沒有考慮2011年HS300成分股的幾次變動情況

2.對于數據不完整的股票(上市時間過晚，股東大會停牌或者其他情況停牌 等等導致數據不完整)，直接從待選股票池剔除。

以上兩個簡化都可以進行優化改善，我著實懶得弄了。

后面還想實現的是

期現套利-現貨組合構建(2)-行業抽樣權重優化法

期現套利-現貨組合構建(3)-行業抽樣Beta優選法

期現套利-現貨組合構建(4)-逐步回歸法

期現套利-現貨組合構建(5)-Alpha-Beta聚類法

但不知道有沒有時間，再就是最近要實現一個基于MATLAB GUI 的股票行情軟件，整體框架我都思考差不多了。===============================================================FS_ArbitrageMain腳本程序

Last Modified by LiYang 2011/12/27

Email:farutoliyang@gmail.com

程序實現測試所使用的MATLAB版本：MATLAB R2011b(7.13)

如果程序在您本機運行不了，請首先檢查您MATLAB的版本號，推薦使用較新版本的MATLAB。

Contentsa little clean work

Load Data

樣本內、樣本外數據劃分

Calculate Opt Weight On TrainData

樣本內、樣本外跟蹤誤差分析

Save Data To Mat Format

Record Time

a little clean work

tic;clear;clc;close all;format compact;Load Data

% 市值權重法選股

load FS_WeightMethod;樣本內、樣本外數據劃分

% 樣本內數據20110104-20111216，日線

% 共234個交易日IndexTrain = Index;StockTrain = StockSelect;

% 樣本外數據% 20111219-20111223，1分鐘線

% 共5個交易日，計算1日跟蹤誤差、2日跟蹤誤差、3日跟蹤誤差、5日跟蹤誤差

% IndexTest

% StockTestCalculate Opt Weight On TrainData

跟蹤誤差定義：

file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_eq08065.png

FS_ArbitrageMain_eq08065.png (5.48 KB, 下載次數: 22)

2011-12-27 23:50 上傳

優化目標函數：

file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_eq26332.png

file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_eq87321.png

FS_ArbitrageMain_eq26332.png (6.18 KB, 下載次數: 8)

2011-12-27 23:51 上傳

FS_ArbitrageMain_eq87321.png (4.16 KB, 下載次數: 8)

2011-12-27 23:51 上傳

Weight = FSweight(IndexTrain, StockTrain);

樣本內、樣本外跟蹤誤差分析

Report = TEAnalysis(IndexTrain, StockTrain, IndexTest, StockTest, Weight)

Report =

'樣本內夏普比率'? ?? ? [? ? -0.0883]

'樣本內信息比率'? ?? ? [? ???0.1922]

'樣本內跟蹤誤差'? ?? ? [4.0949e-004]

'1日樣本外跟蹤誤差'? ? [2.8127e-004]

'2日樣本外跟蹤誤差'? ? [2.5635e-004]

'3日樣本外跟蹤誤差'? ? [2.3806e-004]

'5日樣本外跟蹤誤差'? ? [2.4657e-004]

FS_ArbitrageMain_01.png (11.35 KB, 下載次數: 5)

2011-12-27 23:52 上傳

FS_ArbitrageMain_02.png (8.29 KB, 下載次數: 7)

2011-12-27 23:52 上傳

FS_ArbitrageMain_03.png (6.11 KB, 下載次數: 3)

2011-12-27 23:52 上傳

FS_ArbitrageMain_04.png (11.09 KB, 下載次數: 6)

2011-12-27 23:52 上傳

FS_ArbitrageMain_05.png (7.78 KB, 下載次數: 8)

2011-12-27 23:52 上傳

FS_ArbitrageMain_06.png (6.05 KB, 下載次數: 6)

2011-12-27 23:52 上傳

file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_01.png file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_02.png file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_03.png file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_04.png file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_05.png file:///C:/Users/faruto/Desktop/MatlabTradeStation%28MTS%29ToolBox/FSArbitrage/html/FS_ArbitrageMain_06.png Save Data To Mat Format

save FS_ArbitrageMain;Record Timetoc;Elapsed time is 4.091125 seconds.

最終運行的腳本代碼：

%% FS_ArbitrageMain

% 腳本程序

%

% Last Modified by LiYang 2011/12/27

%

% Email:farutoliyang@gmail.com

%

% 程序實現測試所使用的MATLAB版本：MATLAB R2011b(7.13)

%

% 如果程序在您本機運行不了，請首先檢查您MATLAB的版本號，推薦使用較新版本的MATLAB。

%% a little clean work

tic;

clear;

clc;

close all;

format compact;

%% Load Data

% 市值權重法選股

load FS_WeightMethod;

%% 樣本內、樣本外數據劃分

% 樣本內數據20110104-20111216，日線

% 共234個交易日

IndexTrain = Index;

StockTrain = StockSelect;

% 樣本外數據

% 20111219-20111223，1分鐘線

% 共5個交易日，計算1日跟蹤誤差、2日跟蹤誤差、3日跟蹤誤差、5日跟蹤誤差

% IndexTest

% StockTest

%% Calculate Opt Weight On TrainData

% 跟蹤誤差定義：

%

% $ TE = \sqrt{\frac{1}{T-1}\sum_{t=1}^{T}(\sum_{i=1}^{N}w_{i}R_{it}-Rm_t)^2} $

%

% 優化目標函數：

%

% $ min: TE = \frac{1}{T-1}\sum_{t=1}^{T}(\sum_{i=1}^{N}w_{i}R_{it}-Rm_t)^2$

%

% $ s.t. \sum_{i=1}^{N}w_i = 1$

% $ (0\leq{w_i}\leq{1},i = 1,2,...N)$

Weight = FSweight(IndexTrain, StockTrain);

%% 樣本內、樣本外跟蹤誤差分析

Report = TEAnalysis(IndexTrain, StockTrain, IndexTest, StockTest, Weight)

%% Save Data To Mat Format

save FS_ArbitrageMain;

%% Record Time

toc;復制代碼

可能帖子格式沒整理好。。。先這樣。。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab套利,期现套利-现货组合构建(1)-市值权重法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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