《基于支持向量机粒化的基差预测及套利策略设计》

摘要：金融市场上的股指期货不仅是价格发现和平稳股市波动的重要手段，同
时也是套期保值和套利的有效工具。利用股指期货进行期现套利不仅有利
于股指期货发挥其应有的作用，也是投资者运用股指期货进行套期保值、
规避风险的必要条件。在股指期货期现套利中，股指期货的基差是核心要
素。如果能够对基差的走势做出提前的预测和判断，那么将会较大的提高
套利的效率和灵活性。传统时间序列预测着重于对序列单值的精确预测，
受制于价格序列的波动特性，往往难以得到有效的结果。同时，传统的期
现基差套利模型存在较多潜在性的市场假设，灵活性也不够高，难以适应
瞬息万变的市场交易。
基于此，研究从一种更贴近实际应用的角度出发，运用近年来颇受关
注的支持向量机模型，结合信息粒化的方法，对基差序列的波动范围进行
预测和构造，并利用其对股指期货的套利交易进行指导。通过对基差数据
的模糊粒化处理和支持向量机模型的优化，最终有效的预测了基差的波动
范围。并且，将基差波动范围的预测值应用到对基差套利交易的指导中也
获得了较高的收益。因此，希望借助本文的研究方案，为股指期货投资者
和套利交易者提供一种新的可靠稳定的投资策略，同时积极地推动股指期
货市场功能的实现。想要下载论文的读者朋友，请先付费获得积分。