【摘 要】
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基于1min的高频数据首次对沪深300股指期货日内特征进行分析,发现其日内绝对收益率的"LM"型特征,日内成交量的"WV"型特征,持仓量的"倒U"型特征,价差的"LM"型特征,以及错误定
【机 构】
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北京邮电大学经济管理学院,中国科学院大学管理学院,中国科学院数学与系统科学研究院
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基于1min的高频数据首次对沪深300股指期货日内特征进行分析,发现其日内绝对收益率的"LM"型特征,日内成交量的"WV"型特征,持仓量的"倒U"型特征,价差的"LM"型特征,以及错误定价率的"早上高、下午低"的日内均值回复特征,并通过向量自回归模型的方差分解和脉冲响应函数分析了五个指标的动态关联性.随后,根据沪深300股指期货错误定价率出现的"上午高、下午低"的日内特征,设计了相应的套利策略.样本内和样本外的套利收益数据表明,基于沪深300股指期货日内特征的套利策略是有效的.全文最后根据实证结果提出了相应的投资建议.
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