商品期货价格统计套利

资 源 简 介

商品期货价格统计套利

详 情 说 明

商品期货价格统计套利是一种基于历史价格关系的量化交易策略，通过识别商品期货之间的统计相关性来捕捉价差回归的机会。在MATLAB中实现这一策略通常涉及以下几个关键步骤：

数据准备：首先需要获取商品期货的历史价格数据，并进行清洗和预处理。常见的数据源包括Wind、Bloomberg或交易所API。确保数据的时间对齐，处理缺失值和异常值。

相关性分析：通过计算商品期货价格序列的相关系数或协整关系，筛选出具有长期均衡关系的品种对。常用的方法包括ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）和Johansen协整检验。

价差建模：对选定的品种对构建价差序列（如价格对数差或线性组合），并使用统计方法（如均值回归模型或布林带）确定交易的触发阈值。例如，当价差偏离历史均值超过一定标准差时，触发套利信号。

交易信号生成：基于价差模型的输出，设计多空交易规则。例如，在价差扩大时做空高估品种、做多低估品种，待价差回归时平仓。MATLAB的金融工具箱（Financial Toolbox）可用于优化信号逻辑和回测。

风险管理：设置止损止盈条件，并监控策略的夏普比率、最大回撤等绩效指标。MATLAB的回测框架可帮助评估策略在不同市场环境下的稳定性。

实际应用中，还需考虑交易成本、滑点及流动性等因素的影响。通过MATLAB的并行计算或与C++/Python的混合编程，可以进一步提升策略的执行效率。