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美元指數(shù)期貨的趨勢預(yù)測與實(shí)證

2019-04-17 16:15殷振杰
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年26期
關(guān)鍵詞:相關(guān)系數(shù)

殷振杰

摘 要:從美元指數(shù)期貨的交易員持倉報(bào)告的角度對美元指數(shù)期貨價(jià)格進(jìn)行預(yù)測分析,通過對移動平均法(MA)與方向性指標(biāo)進(jìn)一步組合,即方向一致性指標(biāo),來選取交易員持倉報(bào)告數(shù)據(jù)中最佳的數(shù)據(jù)類別,并給出相應(yīng)的最佳滯后周期,同時(shí)得到它們之間的相關(guān)系數(shù),利用灰關(guān)聯(lián)系數(shù)來判斷所選取的數(shù)據(jù)類別的合理性與準(zhǔn)確性。通過MATLAB軟件對2008年年初至2019年5月的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)盤處理,最終得到結(jié)論:通過跟蹤互換交易商凈頭寸數(shù)據(jù),對美元指數(shù)期貨價(jià)格預(yù)測的準(zhǔn)確率約為71%。

關(guān)鍵詞:美元指數(shù);交易員持倉報(bào)告;移動平均法;相關(guān)系數(shù);灰關(guān)聯(lián)系數(shù)

中圖分類號:F831.5? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)26-0148-02

引言

目前我國的美元外匯儲備已高達(dá)30 727億美元[1],而美元是當(dāng)今世界各國外匯儲備、證券期貨的最主要的計(jì)量單位。由此,美元的強(qiáng)弱走勢勢必會對世界各國的經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)生極其重大的影響。為了衡量美元的強(qiáng)弱走勢,美元指數(shù)期貨(簡稱USDX)在1985年應(yīng)運(yùn)而生,從而反映出美元在國際外匯市場上的匯率狀況。

William Brock[2]等人在1992年的時(shí)候,利用移動平均線的方式對為期10年的道瓊斯指數(shù)進(jìn)行預(yù)測,并與隨機(jī)游走、AR(1)、GARCH-M和GARCH模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果發(fā)現(xiàn)簡單的移動平均線的方法預(yù)測結(jié)果好于復(fù)雜的模型。直到2008年Yingzi Zhu、Guofu Zhou[3]從理論的角度證明移動平均策略在預(yù)測方面的有效性,具有魯棒性,能夠在價(jià)格模型不確定的情況下優(yōu)于其他交易策略。2014年,Christopher J.Neely[4]等人利用MA等技術(shù)指標(biāo)結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)信息的方法,可以顯著提高對股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的預(yù)測。2017年,Ben.R.Marshall[5]等人從大型股票的實(shí)證結(jié)果上解釋了MA對價(jià)格變動反應(yīng)靈敏,進(jìn)一步在理論上補(bǔ)充了對MA預(yù)測能力的支持。2018年,Andrew Detzel[6]等人采用基于MA的均衡模型應(yīng)用在比特幣上,并且證明出MA對于缺乏基本面的證券產(chǎn)品的預(yù)測性是也有效的。2019年,董竹、周悅[7]利用慣性效應(yīng)結(jié)合MA策略對股票進(jìn)行實(shí)證分析。

美國商品期貨交易委員會(簡稱CFTC)于每周五交易結(jié)束后,公布上一周的期貨交易商持倉報(bào)告(簡稱COT)。COT按種類可細(xì)分為兩種:其一,商業(yè)頭寸P1、非商業(yè)頭寸P2、未報(bào)告頭寸P3;其二,經(jīng)銷商頭寸P4、資產(chǎn)管理公司頭寸P5、杠桿基金頭寸P6、其他報(bào)告頭寸P7、未報(bào)告頭寸P3。每種頭寸都各自持有多頭頭寸和空頭頭寸,因此本文將采取各數(shù)據(jù)的凈頭寸與USDX價(jià)格進(jìn)行研究。凈頭寸=多頭頭寸-空頭頭寸[8]。

一、理論分析

通過對移動平均法進(jìn)一步結(jié)合,提出了一種新的衡量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系程度—方向一致性:

設(shè)參考序列Y=(Y1,Y2,Y3,…,Ym),比較序列X=(X1,X2,X3,…,Xm),X=(X1,X2,X3,…,Xm),

(1)利用相關(guān)系數(shù)指標(biāo)找出一組與Y的相關(guān)性互異的X和X。

(2)通過移動平均法,將上述三種序列分別計(jì)算得Yt,Xt,Xt。

(3)計(jì)算dXt=Xt+1-XtXt×100,dXt=Xt+1-XtXt×100,dYt=Yt+1-YtYt×100,

其中,t=1,…,m-1。得到方向一致性系數(shù)Px=1m(sign(dXt×dYt)+1)2m,P X=1-Px。

灰關(guān)聯(lián)系數(shù)[9]:γ0i(k)=?駐min+ρ?駐max?駐ik+ρ?駐max ρ?駐[0,1],其中,?駐ik為差異信息集,?駐max是極大差,?駐min是極小差,通常ρ取0.5。

二、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)選取

從CFTC官網(wǎng)中,本文獲取了從2008年1月至2018年12月的COT數(shù)據(jù);加入2008年發(fā)生金融危機(jī)的異常數(shù)據(jù),是為了更好地說明方向一致性預(yù)測結(jié)果的可靠性,USDX價(jià)格數(shù)據(jù)來源于同花順。將各類數(shù)據(jù)的凈頭寸進(jìn)行歸一化處理,再與USDX價(jià)格進(jìn)行分析。

(二)理論結(jié)果分析

從表1 得到的五組相關(guān)性互異的凈頭寸數(shù)據(jù):P1和P2、P1和P3、P4和P5、P4和P6、P4和P7。

P1和P4與USDX價(jià)格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,因?yàn)樗麄兊哪康闹饕菫榱颂灼诒V祦硪?guī)避風(fēng)險(xiǎn)而非投機(jī)活動。對于P2、P5、P6、P7與USDX價(jià)格均呈正相關(guān)關(guān)系,它們的主要目的是為了在期貨市場里進(jìn)行投機(jī)活動。

當(dāng)進(jìn)行無移動僅當(dāng)周的處理,價(jià)格和歸一化后的各頭寸之間均呈現(xiàn)出50%左右的方向一致,即產(chǎn)生隨機(jī)現(xiàn)象。對數(shù)據(jù)進(jìn)行7周移動之后,方向一致性指標(biāo)發(fā)生了改變,其中三種分類COT的P1和P2的方向一致性指標(biāo)明顯提高。因?yàn)镃OT其自身有一定的滯后性,加上市場反應(yīng)和產(chǎn)生影響也需要一定的時(shí)間,所以7周移動后的COT數(shù)據(jù)要比無移動的COT數(shù)據(jù)對于價(jià)格的方向性更為準(zhǔn)確。其次,通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分得到的五種分法的COT,其7周移動后的方向一致性要比三種分法的COT的方向一致性更高,通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分,使得數(shù)據(jù)本身更加準(zhǔn)確,并且也篩除了多余的數(shù)據(jù);對歸一化后的各頭寸和價(jià)格進(jìn)行方向一致性計(jì)算后,其無移動的方向一致性仍然處在隨機(jī)狀態(tài),但是通過7周移動之后,歸一化后的各頭寸的方向一致性程度均比未移動的各頭寸顯著提高。通過歸一化處理之后,使得異常值對于整個(gè)系統(tǒng)的影響減少,從而提高了指標(biāo)對于數(shù)據(jù)種類的選取。

在三種分類的COT中,以價(jià)格作為參考序列,我們發(fā)現(xiàn),P1和P2均比P3對于價(jià)格的關(guān)聯(lián)程度高;而在五種分類的COT中,以價(jià)格作為參考序列,P4和P5比其他三種凈頭寸對于價(jià)格的關(guān)聯(lián)程度高,且在歸一化后,P5比P4對于價(jià)格的管理程度高。

因此,我們得出通過7周移動后的互換交易商凈頭寸P5能更好的預(yù)測USDX的價(jià)格。

(三)實(shí)證結(jié)果分析

通過上述對COT的分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,我們得到了理論上7周移動后的互換交易商凈頭寸對價(jià)格預(yù)測的準(zhǔn)確率為71%。對歷史進(jìn)行復(fù)盤,這里采用的是當(dāng)互換交易商凈頭寸處于較低(高)位置時(shí),出現(xiàn)買入(賣出)信號,在滯后7周后執(zhí)行買入(賣出)操作,采用3%的跟蹤止損的方式;并且當(dāng)較高(低)位置處在0附近時(shí)不進(jìn)行操作。

在這11年半期間,共進(jìn)行交易44次,平均每年交易4次,其中有30次獲利,14次虧損,準(zhǔn)確率為68.2%,總收益為2.65倍,年化收益率為約為24.1%。

通過對技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行組合的方式,不僅能夠提高在選取數(shù)據(jù)種類的準(zhǔn)確性,并且該指標(biāo)也能在實(shí)際操作中提供具體的滯后周期,更能說明通過跟蹤互換交易商凈頭寸來預(yù)測美元指數(shù)的漲跌是有效的。通過分析COT數(shù)據(jù),不僅對大宗商品的未來趨勢可以進(jìn)行預(yù)判,還可以利用期貨期權(quán)合約等金融手段合理規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),確保國家、企業(yè)和個(gè)人的利益最大化。

參考文獻(xiàn):

[1]? 2018年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào).

[2]? Brock W,Lebaron L B.Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns[J].The Journal of Finance,1992,47(5):1731-1764.

[3]? Yingzi Zhu,Guofu Zhou.Technical analysis:An asset allocation perspective on the use of moving averages[J].Journal of Financial Economics,2008,92(3).

[4]? Neely C J,Rapach D E,Tu J,et al.Forecasting the Equity Risk Premium:The Role of Technical Indicators[J].Management Science,2014.

[5]? Ben R.Marshall,Nhut H.Nguyen,Nuttawat Visaltanachoti.Time series momentum and moving average trading rules[J].Quantitative Finance,2017,17(3).

[6]? Detzel A L,Hong L,Jack S,et al.Bitcoin:Predictability and Profitability via Technical Analysis[J].SSRN Electronic Journal,2018.

[7]? 董竹,周悅.股票市場的慣性效應(yīng)、擇時(shí)策略與交易規(guī)則設(shè)計(jì)[J/OL].統(tǒng)計(jì)與決策,2019,(12):146-149[2019-06-25].https://doi.org/10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.12.036.

[8]? 張麗芳.交易商持倉行為對期貨市場的影響[J].證券市場導(dǎo)報(bào),2012,(6):59-62.

[9]? 鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002.

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