可转债统计套利实战课程

📚 共计 30 章节

统计套利基础

什么是统计套利？可转债统计套利的底层逻辑与核心假设。

核心概念逻辑

可转债定价模型

BS模型与二叉树模型在可转债定价中的应用与局限。

数据获取与清洗

使用Python获取可转债行情数据，处理缺失值与异常值。

Python数据清洗

配对交易策略

基于协整关系的可转债与正股配对交易模型。

价差序列分析

计算价差、均值回复性检验（ADF检验）。

Z-score与交易信号

Z-score的计算方法，设定开仓与平仓阈值。

回测框架搭建

用Python构建统计套利回测引擎，考虑交易成本与滑点。

最大回撤、夏普比率、杠杆控制与仓位管理。

多因子模型

引入转股溢价率、纯债溢价率、隐含波动率等因子。

因子溢价率

机器学习入门

用线性回归预测价差走势。

线性回归预测

时间序列模型

ARIMA模型在价差预测中的应用。

波动率聚类与动态阈值设定。

卡尔曼滤波

动态估计价差均值与方差。

卡尔曼动态

高频数据策略

基于Tick数据的统计套利机会捕捉。

事件驱动策略

正股分红、下修、回售等事件对套利的影响。

市场微观结构

买卖价差、订单簿不平衡与套利窗口。

微观订单簿

多品种套利

可转债与ETF、可转债与期货的跨品种套利。

统计套利组合优化

均值-方差模型与风险平价模型。

组合风险平价

实盘交易接口

对接券商API，实现自动化交易。

模拟交易系统

搭建模拟盘，验证策略稳定性。

策略评估指标

年化收益率、胜率、盈亏比、最大回撤。

过拟合与样本外测试

交叉验证、滚动窗口测试。

过拟合交叉验证

蒙特卡洛模拟

评估策略在极端行情下的表现。

蒙特卡洛压力测试

可转债条款博弈

强赎、回售、下修条款的套利机会。

统计套利与量化对冲

构建市场中性组合。

根据市场环境动态调整套利参数。

深度学习入门

LSTM模型预测价差序列。

LSTM深度学习

用DQN算法优化交易执行。

DQN强化学习

策略监控与预警

实时监控套利机会，发送报警通知。

总结与展望

统计套利的未来趋势与个人经验分享。