统计套利策略matlab代码
数量的库存分析
这是Excel，Power
BI，Matlab，Python和R语言的股票分析项目，具有不同类型的分析，例如数据分析，技术分析，基础分析，定量分析和不同类型的交易策略。
另外，这是用于贸易和投资中的定量研究和分析。
定量分析（QA）是一种使用数学和统计模型，度量和研究方法来理解财务行为的技术。
Excel，Python和R语言中的许多不同类型的技术指标和库存策略。
在不同类型的编程语言中为该研究项目使用时间序列，预测，机器学习和深度学习。
:chart_increasing:
:chart_decreasing:
先决条件
Python
3.5+
R
3.0.0以上
Matlab
R2016a
Excel
2016
Power
BI
交易策略清单
描述：用于完成不同策略的方法有很多种。
因此，每个市场都有适当的市场环境和该策略固有的风险。
交易策略是一种基于用于制定交易决策的预定义规则在市场上买卖的技术。
:large_blue_diamond:
趋势追踪策略算法交易策略统计套利套利机会指数基金再平衡基于数学模型的策略交易范围（均值回归）
基本面分析技术分析摇摆交易策略倒卖（交易）
日内交易交易新闻交易信号社交交易价值投资绩效分析定量分析
投资
2023-04-04 23:45:01
98.62MB
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用途:
查看AH股溢价率走势, 方便AH梯度搬砖;
原理:
AH股在两个市场上交易, 有不同的价格且溢价率会不断波动, 但价值不能说完全一致也是应该成等比的, 由于A股可以做打新门票并且分红红利税低, 因此A股理应更贵, 所以等价的H股应该打个折扣, 折扣参数可以在[属性]中设置, 我设的是20%;
使用方法:
AH的套利有几种方式, 简单的是单个AH的梯度套利. 比如个人设定溢价率-30%,-20%,-10%,0,10%,20%,30%几档, 每上升一档则A->H AH总市值1/6, 反之亦反之;
还有一种是左右AH持仓股一起梯度搬砖, 比如交通银行AH溢价率20%, 光大银行AH溢价率30%, 那么交行H->A 的同时, 光大A->H等金额进行, 具体策略这里不做细述.
软件界面:
菜单:
刷新: 根据接口刷新AH标的列表, 看了下不一定完整;
运行: 根据属性中的设置每隔几秒刷新AH行情, HKDCNY当前汇率, 并刷新当前选中的标的的历史和当前溢价率数据(包括A价格, H价格, 汇率, 和溢价率的走势);
具体参考压缩包内.docx文档;
2022-12-07 23:06:33
2.73MB
1
注意：MT4 无法回测测试同时交易多个品种的 EA，请使用MT5版本测试。
简介
本产品是根据EURUSD,GBPUSD,EURGBP的报价延迟差设计的套利EA。
本产品适用于低点差低延迟的交易平台，点差越低延迟越低盈利效果越好。
以1万美金为例，建议手数为0.1~1手，激进者可用0.5~1手，稳健者0.3~0.5手，保守者0.1~0.3手，其他资金按比例计算。
由于对经纪人订单执行时间比较敏感。较低的订单执行时间可以获得更高的利润，建议使用VPS来运行本产品。
可以加载在任何品种和任何时间范围内工作，但建议仅运行在EURUSD,GBPUSD,EURGBP中的任何一个。
如何设置
是否显示注释信息。
原始交易手数。
交易产品符号后缀，本EA内置产品不包含后缀 ，所以交易产品带后缀必须要填写。
EA订单的魔术编号 。
2022-09-20 09:06:58
1.31MB
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注意：MT4 无法回测测试同时交易多个品种的 EA，请使用MT5版本测试。
简介
本产品是根据EURUSD,GBPUSD,EURGBP的报价延迟差设计的套利EA。
本产品适用于低点差低延迟的交易平台，点差越低延迟越低盈利效果越好。
以1万美金为例，建议手数为0.1~1手，激进者可用0.5~1手，稳健者0.3~0.5手，保守者0.1~0.3手，其他资金按比例计算。
由于对经纪人订单执行时间比较敏感。较低的订单执行时间可以获得更高的利润，建议使用VPS来运行本产品。
可以加载在任何品种和任何时间范围内工作，但建议仅运行在EURUSD,GBPUSD,EURGBP中的任何一个。
如何设置
是否显示注释信息。
原始交易手数。
交易产品符号后缀，本EA内置产品不包含后缀 ，所以交易产品带后缀必须要填写。
EA订单的魔术编号 。
2022-09-20 09:06:54
1.97MB
1
arma
matlab代码抽象的
该分析的目的是获得一个基于统计探索股票价格低效性的alpha。
该策略涉及将每个行业的股票价格分解为解释最大方差的主要成分，然后对这些成分的股票价格进行回归以获得股票对它们的依赖。
接下来，使用GARCH模型对组件进行预测，因此也可以基于回归结果获得股票的预测演变。
基于这些预测，我将创建一个多空的中立套利策略，以期获得高风险的调整后收益。
create_data.m用于从Yahoo
Finance中提取报价器列表的数据，并将该信息解析为matlab中的相关对象。
它使用hist_stock_data.m和hist_stock_data_brief.m连接到yahoo并提取该信息。
alpha_statistical_ind.m是使用数据创建策略的主要代码。
该策略的参数在顶部列出，然后是算法。
pca_reg_pred.m是该策略的核心。
在每个重新平衡的瞬间，都要考虑股票价格，对它们进行PCA分解，以找出解释差异的最重要的因素。
然后，对这些组件的股价进行回归，并使用ARMA
/
GARCH对这些组件进行建模。
在对这些成分进行推断之后，它将获得近
2022-07-02 22:48:59
141KB
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