利率互换定价实验报告 第1篇
峰度反映了尾部的厚度，正态分布峰度为3，当峰度大于3时，样本相对集中于均值附近，其波动率小于正态分布的样本，适当的比例压缩区间可以表达金融序列中的尖峰特性。
由于国开债和利率互换的价差分布形态难以确认，无法找到精确的参数值。可以假设，当价差的峰度大于3时，通过用σ/3 来缩小套利边界，以近似地接近正态分布的概率；反之，当国开债和利率互换的价差序列的峰度小于3时，通过σ/3 扩大套利边界。
通过偏度修正和峰度修正，得到新的套利上下边界：
套利上边界：μ+σ/3-sk；
套利下边界：μ-σ/3-sk；
改进后的5y国开和利率互换的价差统计套利策略可总结如下：
（1）当价差 S》μ+σ/3-sk 高于合理震荡区间上沿时，买入5y cdb现券，同时pay repo 5y做空价差，开仓实施正向跨期套利；
（2）当价差 S《μ回归合理震荡中枢时，卖出5y cdb现券，同时sell repo 5y平仓，结束正向跨期套利。
（3）当价差 S《μ-σ/3-sk 低于合理震荡区间下沿时，卖空5y cdb现券，同时sell repo 5y做多价差，开仓实施反向跨期套利；
（4）当价差 S》μ回归合理震荡中枢时，买入5y cdb现券，同时pay repo 5y平仓，结束反向套利。
利率互换定价实验报告 第2篇
量化交易以定量方法建立各种数学模型，试图通过分析数据来找出市场的规律并形成策略，从而获取超额收益。其中常见的一类量化策略就是围绕统计套利来进行。统计套利策略是指在数据中挖掘出长期有稳定价差关系的套利对，在套利产品的价差关系偏离历史中枢比较大的时候（如偏离度达到了10年的2~3西格玛时），对价差做相应的均值回归。相较于无风险套利，统计套利增加了少量风险，但明显增厚了收益。
本套利模型通过对银行间7天回购利率的5年期利率互换（以下简称5y repo）与5年国开债（以下简称5y cdb）收益率这一套利对的统计分析，深化对利率互换定价的探讨。
利率互换定价实验报告 第3篇
从表1的数据可以看出，正套的成功率低于反套，开仓次数也相对较少，最大盈亏比（最大单笔盈利/最大单笔亏损）低于反套。进一步观察后发现，两类策略的回撤很多是由于在基差突破移动平均线的上沿或者下沿时，会有一段时间的延续和再突破，这就导致了短暂的策略失效和收益的回撤。笔者通过一些方法，对策略进行优化修改。
利率互换定价实验报告 第4篇
通过加入单笔套利交易限额的止损后，两类套利操作在操作次数上都有明显的增加，这是因为在止损后，数据曲线还依然符合开仓条件，交易系统经过判定后，重新开仓操作。此外，笔者发现在采取了止损策略之后，最大亏损并没有严格低于最高止损线。这是因为使用的是日线级别的数据，在发生了降准和降息等政策性的趋势之后，市场变动可能会在一定时间内是跳跃而不连续的，这也导致了虽然有止损的命令，但依旧不得不面对流动性的风险。