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[imtoken钱包会被公安查吗]利用基差构建期指短期交易策略

管理员 区块链交易所 2022年01月29日

  此外,我们还使用了Granger因果检验对基差和沪深300指数进行了分析,最终发现,基差是沪深300指数收益率的Granger原因,且在5%的显著性水平下统计显著,而沪深300指数收益率则不是基差的Granger原因。这表明,基差的滞后项确实对沪深300指数对数收益率具有较好的解释力。

  三、基差的预测准确率统计

  随后,我们还通过二元选择模型中的Probit模型,对基差的取值范围与其对沪深300指数收益率的预测准确度之间的关系进行了分析。检验结果表明,当基差处于特定的取值范围时,利用T日的基差对T+1日和T+3日沪深300指数收益率的预测效果较差,而对T+2日的预测效果则较为理想,预测准确的概率得到了显著的提升。

  该结果似乎跟我们直观上的理解有所区别。比如,在通常情况下,当基差出现负值时,市场很可能会将其解读为投资者看空后市,并预测市场在未来将逐渐走弱。但我们所得到的检验结果却恰恰相反。对此,我们认为,基差出现负值很可能是由于市场的持续下跌导致市场中的多头力量在不断消减,直至大部分的多头力量被驱逐出场以后,原来的下跌趋势才得以缓和,并在随后的一段时间中扭转走势。

  上文从实证角度分析了基差与沪深300指数收益率间存在的关系,理论方法使用较多,但对投资者而言,可能更为关心的是:利用基差对沪深300指数收益率进行预测的准确率到底如何?下面我们更多地回归实际的市场运行,从统计的角度探讨基差的预测准确率。

  同样,我们根据T日的基差,构造了多个不同的基差取值范围的组合,对T+1、T+2和T+3这三个时间段中沪深300指数收益率进行预测,得到了各种基差组合的预测次数和预测准确率。我们对预测准确率结果进行了总结,如表1所示。从“平均值”一行可以看出,T+2日的预测效果最好,预测准确率平均值达到70%以上,且其中约有65%的基差组合预测准确率分布在70%—90%。可见,预测效果比较理想。相反,T+1日和T+3日的预测准确率最低,二者的平均值均不到60%。这与上文实证分析部分所得到的结果一致。当然,虽然预测效果一般,,但平均水平仍然高于随机概率50%。

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