基于时变混合 Copula 模型的配对交易策略

由于金融时间序列数据通常具有动态时变、非对称和非线性相关特征,本文给出了一类权重系数和Copula参数均时变的混合Copula模型。同时基于权重系数和Copu－la参数时变的混合Copula模型,刻画不同频率互联网金融概念股价格序列之间的相关性,构建配对交易策略模型,并与静态混合Copula模型下的策略结果进行比较。实证分析表明：基于时变混合Copula模型的配对交易策略可以获得较高收益; Copula 参数和权重系数均时变的混合Copula模型能捕获更多交易机会,策略表现最好;含有较多成分Copula的混合模型在配对交易策略中并不具有优势;高频率金融市场比相应低频率金融市场的策略盈利更高。