配对交易策略–量化交易实战(附Python完整代码)

一、引言

在量化交易领域,统计套利是一种利用资产价格统计特性差异来获取利润的策略。其中,配对交易是统计套利中一种常见的方法,它通过分析两个具有协整关系的资产价格序列,寻找交易机会。本文将详细介绍如何构建配对交易策略,并展示如何使用Python实现这一策略。

二、配对交易策略概述

配对交易的基本思想是找到两个长期协整的资产,当它们的价差偏离历史均值时,进行交易以期望价差回归到均值。这种策略基于均值回归理论,即资产价格会围绕其长期均值波动。

三、策略构建步骤

  1. 交易对象选取:选择两个具有协整关系的资产。

  2. 数据收集:获取资产的历史价格数据。

  3. 协整检验:检验两个资产价格序列是否协整。

  4. 投资组合构建:基于协整关系构建投资组合。

  5. 设置阈值:确定开仓和止损的阈值。

  6. 历史回测:使用历史数据测试策略的有效性。

四、Python实现过程

图片

以下是构建配对交易策略的Python代码实现。

1. 数据收集

使用新浪财经的期货数据接口爬取数据。

def fetch_data(ids):    url_5m = 'http://stock2.finance.sina.com.cn/futures/api/json.php/IndexService.getInnerFuturesMiniKLine5m?symbol='    result = []    for id in ids:        url = url_5m + id        req = urllib2.Request(url)        rsp = urllib2.urlopen(req)        res = rsp.read()        res_json = json.loads(res)        result.append(res_json)    close_result = []    for instrument in result:        oneDay_list = []        for oneDay in instrument:            oneDay_list.append(float(oneDay[-2]))        close_result.append(np.array(oneDay_list))    close_result = np.array(close_result)    close_result = close_result.T    df = pd.DataFrame(data=close_result, columns=ids)    return df

2. 协整检验

使用ADF检验和协整检验来确定两个资产价格序列是否协整。

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, coint
def check_stationarity(price):    result = adfuller(price)    print(result)
def check_coint(price_A, price_B):    result = coint(price_A, price_B)    print(result)

3. 投资组合构建与阈值设置

构建投资组合,并设置开仓和止损阈值。

def strategy(df, sigma):    price_A = df['rb1907'].values    price_B = df['rb1908'].values    spread = price_A - price_B    mspread = spread - np.mean(spread)    open_threshold = 2 * sigma    stop_threshold = 3 * sigma
    # Plotting the spread and thresholds    fig = plt.figure()    ax = fig.add_subplot(111)    ax.plot(range(len(mspread)), mspread)    ax.hlines(0, 0, len(mspread))    ax.hlines(open_threshold, 0, len(mspread), colors='b')    ax.hlines(-stop_threshold, 0, len(mspread), colors='b')    ax.hlines(stop_threshold, 0, len(mspread), colors='r')    ax.hlines(-stop_threshold, 0, len(mspread), colors='r')    plt.show()

图片

4. 历史回测

进行历史回测以评估策略表现。

def strategy():    df = pd.read_csv('./data.csv')    price_A = df['rb1907'].values    price_B = df['rb1908'].values    spread = price_A - price_B    mspread = spread - np.mean(spread)    sigma = np.std(mspread)    open = 2 * sigma    stop = 3 * sigma    profit_list = []    hold = False    hold_price_A = 0    hold_price_B = 0    hold_state = 0 # 1 (A:long B:short) -1 (A:short B:long)    profit_sum = 0    for i in range(len(price_A)):        if hold == False:            if mspread[i] >= open:                hold_price_A = price_A[i]                hold_price_B = price_B[i]                hold_state = -1                hold = True            elif mspread[i] <= -open:                hold_price_A = price_A[i]                hold_price_B = price_B[i]                hold_state = 1                hold = True        else:            if mspread[i] >= stop and hold_state == -1:                profit = (hold_price_A - price_A[i]) + (price_B[i] - hold_price_B)                profit_sum += profit                hold_state = 0                hold = False            elif mspread[i] <= -stop and hold_state == 1:                profit = (price_A[i] - hold_price_A) + (hold_price_B - price_B[i])                profit_sum += profit                hold_state = 0                hold = False            if mspread[i] <= 0 and hold_state == -1:                profit = (hold_price_A - price_A[i]) + (price_B[i] - hold_price_B)                profit_sum += profit                hold_state = 0                hold = False            if mspread[i] >= 0 and hold_state == 1:                profit = (price_A[i] - hold_price_A) + (hold_price_B - price_B[i])                profit_sum += profit                hold_state = 0                hold = False    profit_list.append(profit_sum)    print(profit_list)    fig = plt.figure()    ax = fig.add_subplot(111)    ax.plot(range(len(profit_list)), profit_list)    plt.show()

结论

配对交易策略是一种基于统计套利的量化交易方法,它利用资产间的协整关系来寻找交易机会。通过Python实现,我们可以方便地进行数据收集、协整检验、投资组合构建、阈值设置和历史回测。然而,策略的成功实施需要仔细的参数调整和对市场条件的深入理解。在实际应用中,还需要考虑交易成本、滑点等因素,并进行充分的样本外测试。

发布者:股市刺客,转载请注明出处:https://www.95sca.cn/archives/106042
站内所有文章皆来自网络转载或读者投稿,请勿用于商业用途。如有侵权、不妥之处,请联系站长并出示版权证明以便删除。敬请谅解!

(0)
股市刺客的头像股市刺客
上一篇 5天前
下一篇 5天前

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注