基于神经网络模型的商品期货跨品种套利策略——以焦炭、铁矿石和螺纹钢为例

摘要

焦炭、铁矿石是冶炼钢铁的主要原料,中国钢铁企业生产所需要的铁矿石主要依赖于进口.国外铁矿石市场的价格制定规则很大程度上阻碍了钢铁企业的发展.选取焦炭、铁矿石、螺纹钢期货作为研究对象,运用单位根检验、协整等方法研究焦炭、铁矿石、螺纹钢三者价格之间的长期均衡关系.在此基础上,通过设置不同的开平仓阀值,运用BP神经网络模型和NAR动态神经网络模型在样本区间内进行套利策略对比研究.实证结果表明:NAR动态神经网络模型的预测能力更强,其套利策略在螺纹钢、铁矿石和焦炭三者间进行跨品种套利效果更好.