訂單流不平衡對(duì)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)收益率及波動(dòng)性的影響研究.pdf

1、中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)與國(guó)際期貨市場(chǎng)相比，雖起步較晚，但如今已成為中國(guó)衍生產(chǎn)品市場(chǎng)和金融市場(chǎng)的重要組成部分之一。如何從市場(chǎng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)交易趨勢(shì)，即交易方向的分類，對(duì)訂單流不平衡（買家發(fā)起的交易減去賣家發(fā)起的交易）的研究，不僅是股票市場(chǎng)中的重要指標(biāo)，在期貨市場(chǎng)中同樣重要。
　　本文主要研究訂單流不平衡與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)中收益率以及價(jià)格波動(dòng)性之間的關(guān)系。在這之前，需要選擇一種適合中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的交易分類算法對(duì)訂單流不平衡進(jìn)行衡量。本文選取

2、在交易方向分類中廣泛應(yīng)用的兩類算法：傳統(tǒng)算法Lee-ready（LR）和2012年提出的批量分類算法（BVC），分別對(duì)行情數(shù)據(jù)進(jìn)行交易方向分類，隨后應(yīng)用大連商品交易所提供的系統(tǒng)內(nèi)部真實(shí)期貨數(shù)據(jù)對(duì)上述兩類算法分類結(jié)果進(jìn)行正確率比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)LR算法的正確率更高，幾乎均在80％以上，有的甚至高達(dá)90%以上，然而，BVC算法的正確率則徘徊在70%左右?？梢姡啾扔趪?guó)外市場(chǎng)的檢驗(yàn)結(jié)果，LR算法在中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)同樣適用，甚至效果更好。因此，本

3、文選用LR算法作為訂單流不平衡的衡量方法。除此之外，對(duì)訂單流不平衡進(jìn)行自回歸檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)訂單流不平衡存在顯著的一階正自相關(guān)性。
　　隨后，本文應(yīng)用大連商品交易所2011年的豆粕、棕櫚油和豆油三種農(nóng)產(chǎn)品期貨的行情數(shù)據(jù)，對(duì)日間訂單流不平衡和市場(chǎng)收益率之間的關(guān)系進(jìn)行時(shí)間序列回歸分析。研究發(fā)現(xiàn)，訂單流不平衡與市場(chǎng)收益率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，且在同期訂單流不平衡存在的情況下，滯后期的訂單流不平衡對(duì)收益率存在負(fù)相關(guān)。不僅如此，訂單流不平衡對(duì)市