第1章引言
1.1研究背景
中国的期货市场自上世纪90年代初重启以來,不断发展和壮大,至今已经走过了将近20多年的发展历程。在这期间,中国的期货市场经历了从九十年代初期开始创业的艰难探索,到之后九十年代中后期由于疯狂投机造成的两次全面的市场清理整顿,再到最近2010年中国金融期所交易所股指期货的顺利推出,以及目前在资本市场上热议的品种包括国债期货、原油期货及期货期权。目前,中国期货市场已经进入了由“量的扩张向质的提升”转变的历史新阶段。中国期货市场在经过20多年的不断发展和壮大后,目前已经成为社会主业市场经济的重要组成部分,也是中国资本市场中非常重要的一环,并且服务国民经济的功能大大增强。国家在“十二五”规划中提出要“推进期货和金融衍生品市场发展”,“促进证券期货经营机构规范发展”,伴随着屮国金融行业的崛起,中国的期货行业的发展正面临着前所未有的机遇。
与此同时,随着期货投资咨询业务的开闹和资产管理业务的放开,中国国内的期货市场也迎来了投资者结构的巨大变化。尽管目前国内期货市场中的投资者结构中仍然以散户为主,但是伴随着监管层政策的不断开放,金融创新力度的不断加强,我国期货市场中机构投资者群体必将日益扩大。目前已有特殊法人客户及资产管理客户进入市场进行交易;基金专户理财逐步进入期货市场,可直接参与商品期货的交易;银行也己经进入贵金属期货市场。今后包括券商、信托、保险等其他金融机构进入期货市场也将是水到渠成。随着管理资产的规模的不断扩大,机构投资者的交易行为对资本市场的影响力正在显著增长,在纷繁复杂的期货市场当中,如何有效地控制风险,如何保值增值并建立一套行之有效的系统性的交易策略参与期货市场显得尤为关键。在金融市场中投资的交易策略作为机构投资者对资本和风险有效结合及合理配置最重要的手段一直是资本市场及投资者研究的重要问题之一。
同时,随着期货经纪公司实力的不断壮大,获得了与保险、券商、基金、信托、银行等国内其他金融机构分享国内潜力巨大的财富管理的资格,目前整个金融市场已经相互打通并融合,获得资产管理业务资格牌照的期货公司可以利用其自身强大的产品投研能力和专业化服务为客户定制资产管理及其他专业化服务。目前,国内许多期货公司已应用并开发了多款使用统计套利策略的产品,并取得了不错的收益率,基于统计套利策略的集合理财产品受到了投资者的追捧。原因就在于运用统计套利策略的产品风险较小,在策略有效的情况下,基本上可以规避市场波动所带来的大部分风险。因此,在我国贵金属期货市场上应用统计套利策略进行投资操作以减少贵金属市场上波动率较大的风险是非常必要的。
1.2国内外研究现状
统计套利策略是国外对冲基金等机构投资者成功运用的策略,由国外投行摩根斯坦利公司于上世纪80年代开始率先使用。统计套利是由配对交易发展而来的,所谓配对交易,是选择两个历史价格变动有显著相关性的证券,当它们的走势发生分化时,做多相对弱势的证券,做空相对强势的证券,期望它们未来的走势再次趋同并获利。并且,在20世纪80年代,随着计算机技术在投资领域的广泛普及以及互联网的飞速发展,在全球资本市场范围内搜索证券配对,同时管理和维护大量证券配对的多空头寸的仓位成为一种可能,解决了证券配对预测困难,配对交易风险大的问题,成为统计套利的开端。
“统计套利”一词首次使用是在20世纪90年代早期,统计套利方法的范围,从最古老的纯粹的匹配交易机制到复杂的、动态的非线性模型,应用的技术包括神经网络、小波分析、分形分析,随着越来越多的智力成果被应用到相关的研究中,“匹配交易“这个名称已经不太恰当,于是,“统计套利”一词由此被创造出来。
在国外的研究中,从历史上看,Burgess在研究FTSE100指数及其成份股,采用逐步回归方法和ECM方法,将统计套利定义为传统的“零风险”套利的延伸。
他认为,零风险套利统计套利的区别是:在这个意义上的统计套利,投资组合的非零的价格涨幅偏离被认为是错误定价,有可预测的动态定价成分。Burgess采用的统计套利方法本质上是一个基础的协整模型。统计套利背后的基本概念是均值回归,资产价格会恢复到其长期平均水平。他建造的“协整组合“是平稳序列,当资产价格偏离长期平均水平,因此可以利用的错误定价关系发展统计套利交P策略。由此可见,协整方法给出了资产组合之间的长期稳定关系,而资产组合的中短期暂时偏离可以被视为统计套利机会,从而制定相应的交易策略,从而达到获得收益的目标。
近期统计套利市场研究更多是关注测试和模型的效率。Bondarenko、Hogan和Jarrow等也分别给予不同的定义,用实证的方法来分析和市场效率的统计套利和统计套利。Bondamiiko认为,如果一个零成本的投资策略,预期收益为正。条件期望收益非负,那么这种投资策略是统计套利机会,他也指出:套利的传统定义过于严格。套利定价区间往往过大,实际意义并不大。一般来说。拒绝原假设并不一定来自市场的低效率。均衡模型错误也可能来自这些学者使用统计套利的想法,避免联合假说两难(有效市场假说的传统的检查是基于一种平衡的做法的基础上的收入模式。)。他们用惯性和价值交易策略研究统计套利机会存在。统计套利机会的存在,意味着拒绝所有的市场均衡模型,统计套利是市场效率低下的一个充分条件,但不是必要条件:统计套利策略实证结果不支持有效市场假说。
Engle和Granger提出了协整理论及方法。所谓协整是指,虽然一些经济变量本身是非平稳时间序列,但它们之间的线性组合却有可能是平稳的。Burgess和Refenest 使用协整理论所构造的“协整资产组合“都是平稳序列,当组合价格偏离长期均值时,便利用错误定价关系来构造统计套利交易策略。协整方法给出了资产组合的长期稳定关系,而资产组合的中短期偏离被看成是统计套利的机会,以此制定相应的交易策略,获得套利收益。Vidyamurthyl 认为在进行配对交场之前,应该按照股票基本面或历史数据挑选出具有潜在协整关系的配对股票,并以协整系数和均值来构造两股票价格的线性关系,成为一个标准的配对交易策略。Gatev,Goetzmann和Rouwenhorst提出使用与给定股票的标准化序列之间的偏差平方和最小的股票构成股票对,交易的阈值设置成配对股票标准化价格差的历史标准差的两倍;Elliott,Van Der Hoek和Malcolm[33](2005)给出了利用随机价差模型进行配对交易的一个基本的分析框架;为了克服随机价差模型的缺陷,Binh Do,Robert Faff,Kais Hamaza[34](2006)又提出 了随机残差价差模型(The Stochastic Residual Spread)。
在国内的情况来看,方昊⑴(2005)认为统计套利是一种基于模型的投资过程。根据证券价格与数量模型所预测的理论价值进行对比,从而构建证券投资组合的多头和空头。统计套利者试图通过股票或其他证券价格对其基本价值的短暂偏离析获利,在某种意义上存在着相同特征的两个证券或其他衍生品(比如说同行业的股票、风格投资基金,在本文中是黄金和白银品种)。其市场价格之间一般存在着良好的相关性。即价格往往表现为同向变化,从而价格的比值或者价格的差值往往围绕着某一固定值进行波动。
综上所述,统计套利的原理,就是基于两个相关性较高的股票或者其他衍生品,如果在未来保持这种良好的相关性。那么一旦两者之间出现了背离的走势,而且这种背离在未來将会得到纠正,从而可以产生套利的机会。对于统计套利的实践来讲,如果两者之间出现背离,那么就应该买进表现相对较差的,卖出表现相对较好的;当未来两者之间的背离得到纠正,那么进行相反的平仓操作。统计套利交易策略上主要需要包括以下几个步骤:套利对象的选择;套利信号机制的建立;以及交易组合的建立,而收益的高低往往取决于初始价格偏离均值的幅度大小。
吴振湘和陈敏[2] (2007)在Hogan[28] (2004)的基础之上,釆用了证伪的方法来验证市场的有效性,证明了只要有统计套利的存在,就与有效市场假定相违背。他们选用了 2000年1月至2004年12月间的沪深股市A股股票和上证180指数价格作为考察对象,并设计了多种投资组合,最后得出的结论是发现在短期(3个月内)从统计验证角度,不能否定中国A股市场中无套利的假定;而对于中期和长期,经检验统计套利则是存在的。
统计套利策略的概念在我国市场上掀起了学者们关于市场有效性的讨论。并且由于目前我国统计套利的研究尚处于起步阶段,依旧采用的是传统协整模型,多运用在A股市场中而较少涉及到衍生品市场特别是期货市场,并且在研究数据上多局限在F1数据上而未充分利用高频数据。
1.3研究目的与意义
世界贵金属市场形成和发展已经有上百年的历史,而黄金白银真正以金融投资的衍生品而丰富发展还是上世纪七八十年代从美国开始的。随着市场认知程度和投资避险需求的不断增大,贵金属衍生品的投资交易日益活跃。
在最近的二十年间,随着计算机和网络技术的飞速发展,算法交易和量化投资应运而生。目前,算法交易及量化投资在欧美等发达资本市场中已成为主要交易手段,并取得了不俗的投资收益,而这种交易模式在中国则刚刚起步。可以预见的是,国内外机构投资者在今后大量进入我国期货市场后,将主要采用各种程序化及量化交易的方式进行交易,在这其中,本文所述的统计套利策略将会占据非常重要的位置。虽然无风险套利机会是任何投资者梦寐以求的,但在实际的市场行情中却往往难以长久存在,或收益微薄,相比而言,运用统计套利策略可以获得与市场走势基本无关的稳定收益。
许多学者通过研究历史数据发现,黄金和白银品种的标的价格在变动趋势上具有一致性并且价格之间线性相关,并且黄金和白银这两个品种都己在我国上海期货交易所上市。通过选取长时间的实际生产数据,研究基于黄金和白银期货主力合约间的统计套利模型和投资策略,为投资者提供可参考可盈利的期货投资交易策略,因此本文的应用模型具有比较重要的现实意义;并且,上海期货交易所已正式推出了连续交易制度,顺应了实体企业对期货品种定价和风险管理的要求,也丰富了个人投资者的投资渠道和时间跨度。黄金、白银期货价格的连续性也明显改善,盘后“跳空”幅度收窄,投资者持仓意愿增强,机构投资者参与度相应提升,使得贵金属期货价格更好得与国际市场接轨,而国际化的市场价格反过来将更加有利于程序化交易策略的实施。使用统计套利策略可以很好地补充主动性资金的管理和策略;可以将风险预算化,并提供风险调整后的回报。
在今后的几年当中,股指期货、融资融券、国债期货、股指期权、个股期权市场的推出和发展将催生创新量化产品策略包括本文中所述的统计套利策略的研发。
本文选取了黄金和白银这两个期货品种进行统计套利策略的实践分析,从而研究了统计套利方法在我国贵金属期货市场中的投资决策应用,检验采用统计套利策略在我国贵金属期货市场的收益率并分析结果,为投资者在我国贵金属期货市场中的投资决策过程提供了一种新的思路。
1.4主要研究内容
本文聚焦于统计套利策略在国内贵金属期货市场中的应用及研究。首先在本文中介绍了统计套利理论的基本概述,历史与发展以及国内外的研究现状,并引出了国内贵金属期货市场的投资现状;然后,本文研究了统计套利在中国贵金属期货市场上的应用步骤,并釆用实际历史数据对统计套利策略在我国贵金属期货市场上的应用进行了详尽有效的模拟计算和收益率分析;并在此基础上对统计套利的模型和策略在我国贵金属期货市场上的应用及实施风险进行了讨论。
本文主要包括六章的内容,各章的主要内容如下:
第1章引言:阐述本文的研究背景、国内外研究现状、研究目的与意义。
第2章统计套利相关理论综述:介绍了统计套利的产生与发展、统计套利的定义、模型、检验方法以及应用前景。
第3章中国贵金属期货市场中的投资现状分析:分析了中国贵金属期货市场中的投资品种、投资现状及前景。
第4章统计套利在中国贵金属期货市场中的应用步骤及实例分析:分析了统计套利在中国贵金属期货市场上的应用步骤,并采用实际历史数据对统计套利策略在中国贵金属期货市场中的应用进行了实例分析;制定了统计套利在中国贵金属期货市场中的交易方案;模拟检验了统计套利策略在中国贵金属期货市场的收益率。
第5章统计套利在中国贵金属期货市场应用的风险分析及平台工具:对统计套利在中国贵金属期货市场应用的风险进行了分析,并提出了风险控制体系及实施过程中的原则。
第6章结论与思考:总结本文的研究成果,并对未来进一步的研究进行展望。
