沪深300股指期货对冲策略研究

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1、股指期货对冲策略研究1.报告要点股指期货的突出使得我国内地市场有了真正意义上的股指对冲工具,也使得高效率的套利成为了可能,本文重点讨论由现货市场的多头资产和期货市场上的空头资产所构成的投资组合的套利策略,具体来说包括合约替换策略以及择时策略。并以沪深300的股指期货为例,给出实证分析。本文的报告要点如下:l合约替换策略:由于流动性限制,随着购入合约数量的增加,现值溢价策略,预期收益最大策略,组合策略的套利效果震荡式的缓慢的向基准策略回归。l择时策略:通过利用时序分析所获得的预期收益可以在一定程度上获得期货合约价格的走势,并由此获取相对于基准策略的超额收益。2

2、.策略描述2.1.基准策略基准策略,即当月合约展期策略。该策略简单的使用当月合约进行套利操作,为了防止交割日基差风险,策略假定于交割日前一日收盘展期至次月合约。2.2.合约替换策略对冲策略的最终收益取决于多头资产(本文即沪深300指数)与空头资产(本文即股指期货的空头头寸)的收益差。因而最优的对冲策略为可以捕捉到具有最快基差收敛速度的期货合约的策略。在本章中,我们讨论四种备选策略,即基准策略,现值溢价策略,预期收益最大策略,以及组合策略。2.2.1.现值溢价策略现值溢价策略的目标是寻找在考虑套利操作成本的情况下,相对于现货具有较大的现值溢价的合约。这种策略的

3、合理之处在于较高的期货现值溢价预示着具有较高的基差收敛空间,而较大的收敛空间可能预示着较快的收敛速度。现值溢价的数学表达式如下:FPP=F-Ce-tR-SFPP:期货现值溢价F:期货价格C:套利成本S:现货价格t:期货剩余到期时间,本文以日计R:无风险收益率在一般情况下,无风险利率可以使用国债利率作为代理变量,但是,由于构建股指期货套利策略的特殊性,即该策略中所用到的无风险利率与通常的利率期限结构有明显的差异,因而我们使用定期逆向推导的方式,求解适当的无风险利率。其方程式如下:F=S-DetR+CF:期货价格S:现货价格D:现货红利现值C:套利成本S:现货价

4、格t:期货剩余到期时间,本文以日计R:无风险收益率在本文中,我们忽略红利发放给无风险利率带来的影响。并且为了取得比较准确的无风险利率,我们在每个交割日重新计算当月的无风险利率。2.2.1.预期收益最大策略预期收益最大策略即选择每日预期收益最大的合约,若该合约预期收益与目前所持有的合约的语气收益的差值超过期货的操作作成本,则选择新合约作为套利合约。预期收益的数学表达式如下:FBR=F-C+F×Rsv%S+F×Rsv%FBP:基差的预期收益F:期货价格C:套利成本S:现货价格Rsv%:期货保证金率,本文取15%。因而,如果当前持有的合约为A,而备选合约为B,那么

5、选择合约B的充要条件的数学表达式如下:FBRB-FBRA>S+F×Rsv%+OCS+F×Rsv%OC:操作成本2.2.2.组合策略组合策略是现值溢价策略和预期收益最大策略的有机结合,即当期货合约存在现值溢价的情况下优先使用现值溢价策略,在合约均处于折价状态时使用预期收益最大策略,理论上应当获取较优的效果。2.1.择时策略量化择时就是利用数量化的方法,通过各种宏观微观的量化分析,试图找到影响资产价格走势的关键信息,从而对未来走势进行预测。在本文中,我们通过对股指期货收益率的预测,获取股指期货价格的变动趋势,并根据该趋势改变股指期货的持仓量,从而获取较大收益,具

6、体来说,当股指期货的收益率预期大于某一阈值时,我们需要减少股指期货的空头头寸,从而避免损失。而在预期收益率小于某一阈值时,我们保持多空头寸相等。综上,择时策略的关键是对股指期货收益率的预测,因而,我们讨论两种股指期货收益率的预测方法,即标准预测测略和基于小波滤噪的预测策略。2.3.1.标准预测策略出于简便考虑,标准预测策略使用了AR[P]模型,并使用AIC准则确定滞后阶数。具体来说,前100天的实际收益率将作为训练集,并用于预测接下来1天的收益率,而对于第101天的实际收益率将用以更新训练集,并用以预测第102天的收益率。最终形成一个完成的预测收益集。2.3

7、.2.基于小波滤噪的预测策略相对于获取准确的预测收益率,获取收益率变化的趋势实际上更有意义,因而从理论上讲,如果将收益率曲线看作一个波形信号,并将其中的噪声过滤掉,只保留能够展现整体变化趋势的波形,应当可以获取更优的预测效果,具体来说,我们使用Mallat算法对数据进行分解,然后对信号进行平滑处理,用低通函数与原始信号卷积实现平滑处理,然后对平滑处理的信号进行重构。生成新的波形数据,并用以预测收益率。1.合约替换策略的效果分析在实证分析中,我们做如下假设:根据目前ETF产品的平均费用,本文假定现货凋仓成本为0.5%,假定每月调仓一次(于期货交割的前一天调仓)

8、,调仓率为5%。一手期货合约交易费用(包括评残,调仓

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