程序化交易行情接口-正向套利和反向套利次数收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数据为样本,真实的还原了市场，提高了研究的准确性。

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统计套利策略

Bondarenko、Lien&Luo、Tse发现协整关系是期货价格与现货价格之间的非常重要的关系。Burgess(199以基于协整关系的统计套利模型对英国富时100指数期货进行实证研究,取得了很好的效果。

无套利区间模型:

参数意义：

数据取值：

取10个交易日，现货都用华泰柏瑞30OETF,做出类似这样的像

rs=0.028  
r1=0.056  
d=0.022842  
TE=0.001373  
Mf=0.1  
Cs1=0.02*0.01  
Fs1= 0.0173*0.01  
Cs2= 0.3698*0.01  
Fs2= 0.0265*0.01  
Cs3= 0.3698*0.01  
Fs3 =0.0265*0.01

期货数据：

读取数据

head(data)

##       日期 开盘价(元) 最高价(元) 最低价(元) 收盘价(元) 成交额(百万)  
## 1 40484.40    2515.82    2517.14    2509.18    2511.86     10352.92  
## 2 40484.40    2512.48    2521.34    2512.06    2521.34      6220.21  
## 3 40484.41    2521.41    2522.15    2514.64    2514.74      6700.37  
## 4 40484.41    2514.57    2514.57    2511.49    2513.30      4455.17  
## 5 40484.41    2513.39    2515.53    2513.31    2514.45      3821.64  
## 6 40484.42    2514.35    2519.64    2514.23    2519.64      4778.68  
##   成交量(股)  
## 1 1353244240  
## 2  842527307  
## 3  874920739  
## 4  593051008  
## 5  488534018  
## 6  717302833

无套利区间模型

#上限  
t=1  
T=t+16  
S=data$`收盘价(元)`  
upp=S[t]*((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*(T-t)))/(1+Mf-(Mf+Cfs)*exp(r1*(T-t)))  
  
   
#下限  
  
lower=S[t]*(exp(d*(T-t)-(2+Csb-Cfs+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1-Css-TE)*exp(rs*(T-t)) ))/(1-Mf+(Mf+Cfb)*exp(rs*(T-t)))

取10个交易日进行研究

for(t in 1:(nrow(data))){  
  #上限  
  T=t+13.575  
  S=data$`收盘价(元)`  
  ((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*(T-t)))/
  
  #下限  
  T=t+0.506  
  (exp(d*(T-t)-(2+Csb-Cfs+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1-Css-TE)*exp(rs*(T-t))))

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统计结果

stragedy=result$"市场价格" >=result$"无套利区间上限"  
stragedy[stragedy== "TRUE"]="正向套利"  
index=result$"市场价格" <=result$"无套利区间下限"  
stragedy[index== "TRUE"]="反向套利"  
stragedy[stragedy== "FALSE"]="0"

统计正向套利和反向套利机会的次数、收益率。

取18个交易日研究，存贷款利率参数变一下。画出形。统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。

#参数取值  
  
rs=0.0255  
r1=0.056  
  
#无套利区间模型  
  
#上限  
t=1  
T=t+16  
S=data$`收盘价(元)`  
upp=S[t]*((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*

取6月份9个交易日研究，存贷款利率参数变一下。画出形。统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。

lower=numeric(0)  
for(t in 1:(nrow(data))){  
   
  #上限  
  T=t+11.875  
  S=data$`收盘价(元)`  
  ((Css+Cfb+TE)*exp(rs-d)*(T-t)+(1+Csb+TE)*exp(r1*(T-t))-exp(d*(T-t)))/

11月份，9个交易日究，存贷款利率参数变一下。画出形，统计一下正向套利和反向套利机会的次数、收益率。

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