应用隐马尔可夫模型和价格行为分析辅助原油采购决策.pdf
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1、13摘 要:近百年来,世界各国围绕石油定价权展开了激烈争夺。大量衍生品和金融机构积极参与其中,使石油实体市场变成了瞬息万变的金融市场,石油消费国也因此收复了部分石油定价权。对石油消费国而言,通过科学使用金融策略,可在一定程度上削弱石油资源供应受制于人的巨大风险。隐马尔可夫模型(HMM)在当前金融工程的背景下已有很多应用,包括股指、原油期货、航油期货等走势预测,在没有突发极端因素的影响下,应用模型预测风险可以促进石油套期保值,平抑原料价格波动对下游企业生产效益的影响。我国在国际市场的原油采购规模巨大,在石油期货市场上的正确预测和决策有望带来较大的成本优势。关键词:原油期货 隐马尔可夫模型 趋势突
2、变 价格行为 风险预测收稿日期:20230103。作者简介:周晓玲,博士研究生,经济师,主要研究方向为能源金融和原油邮轮海上运输。原油期货交易涉及内容广泛,分析方法包括市场基本面分析、趋势技术分析等1,一般都是建立在精准的交易逻辑和交易规则的基础之上。基于此,本文探索应用隐马尔可夫模型(HMM)和价格行为分析来辅助原油采购决策,将预测模型、市场趋势分析、资金管理、交易心理等融入国际原油交易过程中,以期促进石油套期保值,平抑原料价格波动对下游企业的影响。1原油期货决策流程中对模型的需求对石油净消费国而言,通过科学使用金融策略预测价格波动,可在一定程度上削弱石油资源供应受制于人的巨大风险。在当前金
3、融工程学研究日益深入的背景下,隐马尔可夫算法在金融领域中已有应用,并取得良好收益。如,美国文艺复兴科技公司雇佣了世界顶尖的马尔可夫算法专家建立了高频量化交易系统,截至2022年上半年的统计数据,该公司基金27年平均年化收益率高应用隐马尔可夫模型和价格行为分析辅助原油采购决策周晓玲(中国国际联合石油化工有限责任公司,北京 100728)达35%2。在全球金融市场中,价格运行是多空双方因对市场期望不同,通过资金买卖博弈的合力所驱动的结果。算法模型在期货交易决策过程中与金融专业理论和方法相结合,能够提高分析准确度,有效预测期货价格运行趋势拐点,规避人为分析的情绪化和不稳定性,为持续获利提供有力支持。
4、2HMM 简介选择隐马尔可夫算法作为模型基础算法的原因在于,这是一种特殊的观察数据与隐藏状态相关的混合模型,参数有明确的统计学含义,同时算法中的隐含状态参数契合了金融市场中无法直接观察的背后隐藏的波动状态变量。PETROLEUM&PETROCHEMICAL TODAY2023 年 第 31 卷 第 7 期石化金融Petrochemical Finance 石化金融Petrochemical FinanceP 142023 年第 7 期以Brent原油期货走势预测为例,应用隐马尔可夫算法建立预测模型。Brent原油期货是重要全球交易品种,重大事件会显著影响其价格波动状态导致出现跃变和拐点,观察走
5、势会发现其价格存在明显的突变点3-4。由于国际市场中多个原油期货品种具有联动性,研究Brent原油期货对于 规避期货市场风险具有重要的实践价值。准确预测Brent原油期货走势的突变点,需要对期货市场波动状态进行准确预测,但仅使用隐马尔可夫原型算法不易识别虚假突破点,为此引入迭代累积平方和(ICSS)模型,对估算的波动状态与趋势突变点进行诊断,剔除伪趋势突变点,提高对波动状态预测的准确性,从而更精准预测趋势突变点。此外,预测Brent原油期货市场趋势突变点的准确性也受其波动率5的制约,因此引入指数自回归条件异方差(EGARCH)模型对波动率进行预测6-7。3HMM 在交易决策中的应用3.1构建模
6、型3.1.1构建 Brent 原油期货波动状态预测模型HMM假设下个状态的发生只跟现在的状态有关,即隐藏状态服从离散马尔可夫过程。该模型应用于期货市场,基于市场走势变量,如市场价格、市场收益率、波动率等,通过模型判断当前市场的趋势方向。根据HMM以及市场价格走势数据,对Brent原油期货市场波动状态进行测度,有效推测期货市场的波动状态。首先,通过Brent原油期货市场某时间级别的价格数据构建观测向量序列为Oo1,o2.ot。由算法原理可知,需要对参数A,B,进行建模,从而预测市场波动状态。其中,A 表示波动状态间的转移概率,且Aaij,aijP st jst-1i ,并 满 足 条 件 i 1
7、Nai j 1,0aij1,1i,jN。B表示第i时刻市场波动收益率,其波动收益率对应的观察值概率分布,且Bbi(k),其bi(k)Prtvk|sti,观察值vk(,),表示市场波动收益率的初始状态概率分布。i|iPsti,1iN。隐状态集合为ss1,s2,sN,隐状态序列为 Qq1,q2,qt,从而可根据HMM原理对观测序列Oo1,o2.ot进行建模,并预测th时刻观测值Oth,其中t、h分别为数据序列编号和预测步数。其次,应用期望最大化(EM)算法对观测序列Oo1,o2.ot进行估计,从而得到隐马尔可夫参数MLarg maxf(O|),即寻找MLA,B,使得似然值 f(O|)达到最大。再次
8、,采用Viterbi算法根据参数ML估计最佳隐状态序列 Qq1,q2,qt;最后,根据已知的参数ML与最佳隐状态序列构建HMM预测模型。对市场波动状态预测:设t时刻的隐状态为 qtsi,又由于隐状态序列Qq1,q2,qt服从转移概率矩阵为A的马尔可夫过程,则从t时刻转移到th时刻转移矩阵为Ah,因此从t时刻状态为qtsi转移到th时刻状态qthsj的概率为Ah(i,j),即为矩阵Ah的第i行第j列元素。又由于状态序列处于状态st时,观测序列服从概率分布bi(k),且有第h步预测值为QthNj1Ah(i,j)E(bjk),其中E(bjk)为观测序列概率分布bj(k)的期望值。以上通过HMM得到了
9、Brent原油期货市场的波动状态,同时获得了不同波动状态转换间的Brent原油期货市场预测趋势突变点。3.1.2改进 Brent 原油期货市场趋势突变点预测模型前述HMM仅基于收益率对Brent原油期货市场波动状态进行测度,但Brent原油期货市场波动状态还受到波动率的影响。为了去除波动状态中存在的伪趋势突变点,需要先对收益波动率进行预测,再采用ICSS方法对市场波动趋势突变点进行诊断,保证预测的准确性。设xt表示某时间级别的第t期Brent原油期货市场交易价格,定义当期的收益率rt计算方法如式(1)所示:rtln(xtxt+1)(1)EGARCH是对GARCH模型的改进,EGARCH 模型可
10、以准确地估算收益波动率的非对称性及杠杆效应等特征,不同滞后阶的EGARCH模型对时间序列的估计结果非常接近。EGARCH(1,1)周晓玲.应用隐马尔可夫模型和价格行为分析辅助原油采购决策石化金融 152023 年第 7 期模型简洁、易于研究,采用该模型对波动率进行研究,计算方法如式(2)式(4)所示:rtst+st(2)stst Zt Zti.i.d(0,1)(3)ln(2st)stst t-1E(2t-1)st t-1E(2t-1)st ln(E(2t-1)(4)式中,参数st、st、st、st均依赖于t时刻的状态st,参数含义参见GARCH模型的描述8。通过上述变换得到 HMMEGARCH
11、(1,1)模型参数,采用此模型预测 Brent 原油期货市场的波动率。经推导,可得到向前m步的波动率预测值,采用ICSS方法对Brent原油期货市场波动状态中的趋势突变点进行修正。令stN(0,2st),且每个区间(即一种波动状态转移另一种波动状态转变的区间)的方差为 j2,j 0,1,NT,其中,NT为T个观测数据中方差变化的总数,且1k1k2 kNTT为突变点集合,计算方法如式(5)所示:2st02(5)再令Ckkt1 2st,k1,2,T,为序列开始点到第k个观测值(除掉均值或趋势的中心化处理)的累积平方和,定义统计量为Dk,计算方法如式(6)所示:DkCkCTkT k1,2,T,且D0
12、DT0(6)如果在检验区间内波动结构无突变,则Dk统计量围绕水平线0轴震荡;反之,如果序列中存在一个或多个突变点,Dk值就会向上或向下显著背离0值。又令 k*为取得maxk|Dk|时的 k 值,如果T 2|Dk|maxk超过预定的置信边界,k*就被认定是一个真实的突变点,其中 T 2是标准化因子。对 Brent 原油期货市场波动趋势突变点检验转化为对波动状态检验和波动率预测评价9,最后可以采用Pesaran在1992年提出的成功率SR与平均绝对误差MAE对波动状态预测结果进行检 验10。3.2应用预测模型应用上述方法建立的模型,预测Brent原油期货市场波动率的趋势突变点。选取Brent原油期
13、货样本数据从2016年7月1日至2020年1月31日共915个日线交易数据样本,数据来源于trading economics。选取315个作为预测样本的数据(约占样本数据的34%),样本包含一个完整的波动周期,能够体现较为充分的市场信息。选择后314个数据用于市场波动率预测研究。3.3模型应用效果为了充分地说明修正模型能够准确预测趋势的突变点,从预测波动率的角度对Brent原油期货市场波动趋势突变点进行预测(见图1)。可以发现,Brent原油期货市场预测波动率与实际波动率具有趋同的变化趋势,尤其是在后半段的区间(850915天),拐点和趋势重合度都较好,说明模型能够对Brent原油期货市场波动
14、率、波动趋势突变点进行有效预测。特别是后半段区间市场明显处于波动幅度较大的状态,但两条曲线拟合程度反而更高,表明模型在高波动状态下预测波动率具有较高的精确度。4引入价格行为分析交易过程的本质是确定交易周期、进出场点(以及止损止盈点)。关于交易周期,以商品期货为例,通常分为短线交易、中线交易、长线交易。短中长线是相对的概念,不同的品种有不同的时图 1 Brent 原油期货市场预测波动率与同期实现波动率对比0.070.060.050.040.030.020.010波动率,%600650700800750850900时间/天预测波动率现实波动率 石化金融Petrochemical FinanceP
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