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我们整理了4月16日至9月21日的持仓数据(交割前的移仓期取两个合约的总持仓),统计了席位净持仓的预测威力,包括前20个席位、前10个席位和前5个席位净持仓的预测能力。其中前20净持仓=前20多头席位多单总量-前20空头席位空单总量,其余两个数据的定义类似。
席位净持仓的预测准确率
简单的统计结果显示,净持仓变化的预测准确率高于50%(完全随机下的概率),其中前20个席位净仓的预测准确率最高,为60.38%,前5个席位净仓的预测准确率最低,为51.89%。
简单的统计或者不能说明问题,利用Probit、Logit和Extreme三个二元选择模型进一步对净持仓的预测能力进行分析。结果显示席位净持仓的股指涨跌的敏感系数均为正,表明当净持仓增幅越大时,次日现货指数上涨的概率就越大。前10净持仓和前20净持仓模型的敏感系数都在5%的检验水平下统计显著,部分模型更是在1%的检验水平下统计显著,显示前10净持仓和前20净持仓变化对次日股指的涨跌确实有一定的预测作用。
敏感系数的大小同时显示,前5净持仓、前10净持仓和前20净持仓变化幅度每增加100手,那么在其他影响因素不变的情况下,上涨的概率将上升0.91%、1.25%和1.76%。如果净持仓增加1000手,那么在其他影响因素不变的情况下,上涨的概率将提升9.1%、12.5%和17.6%,表明当净持仓增加过1000手的时候,上涨的概率将明显增加。结果同时显示,前20净持仓的预测能力更强,对指数的影响更大,
在线性回归和Granger因果模型中,席位净持仓与沪深300指数的同期关系不明显,但滞后1期的关系在5%的检验水平下显著。同时Granger因果关系检验结果拒绝“净持仓不是现货指数Granger因果关系”的零假设,表明净持仓的变化对现货指数走势有影响。
最后我们在上述的分析结果基础上构造了一个基于前20席位净持仓变化的日内股指期货交易策略,起始资金为1000万元,从4月21日开始投资。尽管这段时间股指经历了先跌后升的“U”型走势,但资产净值在整个投资区间基本呈稳步上升态势。10月中旬进入盘整区间后,由于期指升水持续高企,套利资金大幅进入导致空单增加,预测准确率下降,但整体收益率仍然较好。截至10月29日的准确率为61.80%,获得超过100%的收益,衡量收益风险水平的夏普比率为21%(该值越大越好),相当于沪深300指数在2005年中的底部到2007年底顶部整个大牛市区间的水平,远高于沪深300现货指数自2005年以来的夏普比率,也高于目前运作最好的华夏大盘基金的夏普比率。
模拟收益统计特征(截至10月29日)
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