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        金融定量分析中軟件平臺的構(gòu)建——基于R軟件

        2012-12-31 00:00:00梁穗東
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2012年10期

        摘 要:指出構(gòu)建金融定量分析中軟件平臺的必要性和可行性、然后通過對需要進(jìn)行金融定量分析問題的分類后,展示怎樣用R軟件解決這些金融定量分析問題中的三個:平方和和殘差等數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問題、期權(quán)分析問題和資產(chǎn)組合和交易策略問題。

        關(guān)鍵詞:金融定量分析;R軟件;軟件平臺

        中圖分類號:F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-291X(2012)10-0077-02

        一、構(gòu)建金融定量分析中軟件平臺的必要性和可行性

        在進(jìn)行金融學(xué)的本科教學(xué)中,雖然涉及諸如計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、貨幣銀行學(xué)、金融工程、金融風(fēng)險管理等諸多學(xué)科,不過整觀整個金融學(xué)科教育體系,其實(shí)不外乎兩大核心內(nèi)容的教育。

        第一是金融理論的教育。主要講述金融的基礎(chǔ)理論知識,中間包括計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、西方經(jīng)濟(jì)學(xué)和貨幣銀行學(xué)在內(nèi)的核心而且經(jīng)典理論框架;第二就是金融實(shí)踐的教育。由于金融學(xué)屬于定量分析的科學(xué),尤其是隨著金融業(yè)的發(fā)展,金融領(lǐng)域很多問題變得越來越復(fù)雜,基于計(jì)算機(jī)的迅猛發(fā)展,在應(yīng)用領(lǐng)域也不斷涌現(xiàn)出新的分析軟件,解決問題的途徑越來越多樣化。

        毫無疑問,金融實(shí)踐越來越離不開計(jì)算機(jī)。同時,由于研究的需要,越來越多的統(tǒng)計(jì)軟件被開發(fā)出來。在進(jìn)行本科金融的教育中,筆者發(fā)現(xiàn)金融專業(yè)的學(xué)生面臨的各種軟件和軟件包感到眼花繚亂,以及日益復(fù)雜的金融理論和實(shí)證設(shè)計(jì),令如何選擇軟件和進(jìn)行軟件教學(xué)成為一個重要的課題。

        正如諾貝爾獲得者諾思所言,“人們一旦選擇了某個體制,由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)(Economies of scale) 、學(xué)習(xí)效應(yīng)(Learning Effect)、協(xié)調(diào)效應(yīng)(Coordination Effect)以及適應(yīng)性預(yù)期(Adaptive Effect)等因素的存在,會導(dǎo)致該體制沿著既定的方向不斷得以自我強(qiáng)化”。路徑依賴總讓人們傾向于用一種思維解決所有問題,其實(shí)這未必一定是壞事,對于金融本科生來說,不同軟件對計(jì)算功能的實(shí)現(xiàn)沒有顯著區(qū)別。因此,筆者總在思考能否構(gòu)建一款軟件將金融大部分核心問題予以解決。

        構(gòu)建定量金融軟件教學(xué)的統(tǒng)一平臺,一方面有利于整合各資源,另一方面也有利于學(xué)生的實(shí)踐知識的深化。畢竟,目前在進(jìn)行常規(guī)統(tǒng)計(jì),學(xué)生主要用Excel;處理時間序列數(shù)據(jù),學(xué)生主要用Eviews或SPSS;在進(jìn)行矩陣分析,學(xué)生主要用MatLab。不同課程在軟件使用上缺乏協(xié)調(diào),各自為陣。筆者想以R軟件為工具,構(gòu)建統(tǒng)一的金融計(jì)算軟件平臺。

        R軟件作為一種免費(fèi)軟件、同時作為統(tǒng)計(jì)軟件的后起之秀,已逐步成為主流統(tǒng)計(jì)軟件之一,具有較好的應(yīng)用前景。我們完全可以將金融學(xué)專業(yè)的核心課程中涉及軟件計(jì)算的課程進(jìn)行整合,構(gòu)建基于R軟件的統(tǒng)一軟件教學(xué)平臺。

        二、需要進(jìn)行金融定量分析問題的分類

        如果要構(gòu)建統(tǒng)一軟件教學(xué)平臺,即基于R軟件要解決目前主要的金融問題,我們首先要對目前的金融問題有所分類,就是說,目前在本科金融教育層面,我們一般會遇到什么金融問題需要定量分析,筆者根據(jù)研究的頻度來做基本劃分而非金融理論的結(jié)構(gòu),就是說日常主要碰到頻率最高的金融定量分析問題。一是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問題。主要包括諸如方程,中位數(shù),平均數(shù)等關(guān)于金融市場典型事實(shí)的描述和分類。二是期權(quán)分析問題。主要包括歐式和美式期權(quán)的定價問題等。三是時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的回歸問題。主要包括回歸分析,線性和非線性建模等。四是債券分析問題。主要包括債券收益率,凸性分析等。五是波動率研究。主要包括GARCH類模型的計(jì)算和預(yù)測等。六是資產(chǎn)組合和交易策略問題。主要包括金融資產(chǎn)優(yōu)化選擇,有效邊界的計(jì)算,高頻數(shù)據(jù)交易策略的成效分析。

        三、如何基于R軟件進(jìn)行構(gòu)建

        R在處理金融統(tǒng)計(jì)分析中的具有很好的應(yīng)用,方便簡單,更為重要的是我們完全可以通過編制不同的函數(shù)包分門別類地解決上述需定量分析的金融問題。基于篇幅所限,不能將所有問題的R軟件解決方案予以列舉,僅列三例以說明R軟件的函數(shù)實(shí)現(xiàn)過程。

        1.基于R軟件解決諸如平方和和殘差等數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問題

        示例:研究六種存款利率如何影響在12個地區(qū)的某銀行的居民存款總量,觀測變量是居民存款總量。實(shí)質(zhì)就是六種存款利率重復(fù)測試了12次,因此共有72次觀測值。求進(jìn)行平方和和殘差分析。

        >data(deposit)

        >result<-aov(sqrt(count)~ deposit,data=deposit)

        >result

        Residual standard error:0.8366

        Estimated effects may be unbalanced

        aov是在R函數(shù)包stats里面的方差分析函數(shù)。

        第一行通過函數(shù)data把居民存款量和六種存款利率數(shù)據(jù)導(dǎo)入內(nèi)存;第二行是對數(shù)據(jù)進(jìn)行平方根轉(zhuǎn)換,然后再進(jìn)行導(dǎo)入aov函數(shù)進(jìn)行計(jì)算;第三行主要是顯示運(yùn)行的結(jié)果。當(dāng)然,如果第三行命令,R不會顯示結(jié)果,而是將結(jié)果儲存在一個叫做object的對象中,我們也可以通過命令的方式對結(jié)果進(jìn)行提取個別提取,例如我們只想知道殘差是多少等。

        2.基于R軟件解決期權(quán)分析問題

        示例:已知某只不支付紅利的股票的市場價為50元,無風(fēng)險利率為12%,波動率為10%,期權(quán)的執(zhí)行價為50元,存續(xù)期為1年,求該股票歐式看漲期權(quán)的期權(quán)費(fèi)。

        在R中鍵入如下命令即可:

        > call <-BS(50,50,0.12,1,0.1)

        > call

        [1] 5.92

        第一行為函數(shù)包通過在參數(shù)已知的情況下,將計(jì)算結(jié)果賦給變量call;第二行命令是輸出call值,第三行為屏幕顯示該歐式看漲期權(quán)價格是5.92元。[1] 表示從call變量的第一個元素開始顯示,因?yàn)橛行┳兞坎恢挂粋€數(shù)值,R允許將多個數(shù)值同時賦予給一個變量。

        3.基于R軟件解決資產(chǎn)組合和交易策略問題

        在最近這些年,隨著高頻數(shù)據(jù)研究的逐漸深入,計(jì)算機(jī)輔助金融買賣在發(fā)達(dá)國家諸如美國大行其道,進(jìn)行有效的資產(chǎn)組合或者交易策略,我們首先必須將交易策略和資產(chǎn)數(shù)據(jù)用過去的行情歷史進(jìn)行測試。雖然過去不代表未來,但是如果資產(chǎn)交易策略連過去數(shù)據(jù)都無法通過檢驗(yàn),我們更加無法相信策略在未來的可行性。表1為筆者通過R語言的編程內(nèi)嵌到某交易商EA的交易平臺的測試報(bào)告。

        上表顯示筆者通過用固定的短線交易策略測試2000—2009年的美元對日元的19 217 766的即時價量數(shù)據(jù),最大虧損和連續(xù)虧損數(shù)額都得到了不錯的表現(xiàn),從過去的數(shù)據(jù)顯示,是一個筆者目前見過最好的交易策略模式,當(dāng)然過去表現(xiàn)不等同未來表現(xiàn)。

        參考文獻(xiàn):

        [1] Emmanuel Paradis.R for beginners[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2011.

        [2] 高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?!狤views 應(yīng)用及實(shí)例[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.

        [3] 劉明廣.本科《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)的幾點(diǎn)建議[J].統(tǒng)計(jì)與咨詢,2008,(2).

        [4] 2010中國金融交易自動化設(shè)備市場投資前景預(yù)測及發(fā)展策略[EB/OL].中策經(jīng)濟(jì)研究,2010.

        [責(zé)任編輯 陳麗敏]

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