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上海和深圳300股指期货跨期传播交易策略研究

投资点

股指期货的两个不同的期货合约对应于相同的股票指数,因此存在长期协整关系的基础。如果两个具有不同到期日期的期货合约具有协整关系,则意味着这两个合约在长期内具有稳定的相关性,并且由于市场预期和定价效率等因素,这两个合约可能会在短期如果关系偏离长期均衡,则可以同时买入价格相对较低的合约,并卖出价格较高的合约,并在两个价格返回后平仓到正常水平,从而获得该期间的点差收入。根据配对交易的思想,基于协整的股指期货跨期传播交易的核心是准确找到传播的时间和可能性交易,本文使用构造不同到期期限的协整方法月合约价格序列的长期均衡关系是估计价差系列的分布,从而制定适当的价差交易策略。

在比较了传统的持有成本价差交易模型之后,本文介绍了一种基于协整的跨期价差交易模型。通过回测,发现该策略在2015年9月政策收紧之前执行。该模型具有出色的风险控制能力,同时可实现高回报。 2015年9月之后,由于点差交易空间的缩小和较高的手续费,该策略仍可以保持较高的获胜率,但效果并不理想。可以考虑引入新的统计变量来识别趋势,尽可能消除趋势引起的信号失真,并进一步优化模型。

联系人:陈曦

01

跨期传播交易概述

所谓的跨期价差交易是指使用相同的基础指数,股指期货之间的合约价格差交易。通常,同一主题股指期货会同时在市场上同时有多个具有不同交付月份的合约交易,这些不同交付月份的合约的合理价格也取决于现货水平和相应的价格。持有成本。决定了。对于特定的时间点,现货价格水平是相同的,并且不同交货月份的合同价格差异主要反映在持有成本差异上。通过计算不同期限的持有成本,可以获得具有不同交货月的两个合同之间的合理价差。当不同月份的两个合约之间的实际市场价格差异交易偏离合理的价格差异时,可以执行不同月份之间的跨期价格差异期货。也就是说,在期货市场中,做空高估价格的合约,同时购买低估价格的合约,然后在其到期时冲销头寸以产生差额。

通过持有成本理论,可以计算出每张合约的合理价格,然后可以得出不同合约之间的合理价格差。如果出现价格差异,则可以执行价格差异交易,并且当价格差异已收敛到合理位置时,该头寸将被平仓。根据多头和中头空头合约交易的不同,跨期价差交易可分为正向价差交易,反向价差交易和蝶形价差交易:

远期价差交易,根据拥有成本理论,远期合约的价格通常应高于最近合约的价格。当远期合约和最近合约的价格差大于合理值时,您可以购买最近合约。同时,远期合约被出售,当价差回到合理值时,该头寸被平仓。收买远卖。

反向价差交易,如果远期合约与最近期合约之间的价差小于合理值,则可以实施反向价差交易,即在以下位置卖出最近期合约并购买远期合约:同时,相同的点差收益在达到合理值时平仓。也就是说,在附近买入并在远处买入。

蝴蝶展布交易,正展布交易和反向展布交易可以组合形成蝴蝶展布交易。整个点差交易涉及三个合约:近期合约,中间合约和远期合约,点差交易头寸的比率是短期合约:中期合约:远期合约= 1:2:1,其中短期合约和远期合约的方向相同,与中期合约相反。

02

持有成本法传播交易模型

基于成本方法的股指期货跨期价差交易策略类似于现金套利,价差交易边界由价差期间的交易成本和资本成本确定交易期。根据持有成本理论,股指期货的合理价格等于现货价格加上持有成本减去现金股利(考虑连续利率和现金股利率),然后:

其中:Fi表示时间t处股指期货的价格; S代表时刻t的现货指数价格,r代表连续复利计算的无风险利率; d代表股息收益率; Ti表示期货合同到期时间(年); t表示当前时间(年)。在无风险利率和股息率相同的假设下,任意两个合同之间的理论价格可以表示为:

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由此我们可以得到两个期货合约之间的价格关系:

两者之间的对数差异是:

如果不考虑交易的成本,则(rd)(Tj-Ti)是两个对数序列之间的价格差的平衡点,并且当两个对数序列之间的价格差大于(rd)(Tj-Ti),表明价差太大并且价差会减小,那么将执行空头策略,否则将执行多头策略。

传统的股指期货跨期传播交易方法具有以下缺陷:

(1)基于拥有成本理论的股利收益率d难以确定,这限制了它的应用;

(2)基于持有成本理论的价差交易通常需要很长时间才能完成,因为只有当合同即将到期时,其价差总是高或低,这是回报压力。

03

基于协整的跨期传播交易模型

协整(Cointegration)是指在处理时间序列数据时,如果时间序列的均值或自协方差函数随时间变化,则该序列是非平稳的。对于非平稳数据,使用传统估计方法可能会导致错误的推断,即虚假回归。如果非平稳序列在d阶差之后变为平稳序列,则该序列为d阶单整数序列。对于一组相同阶数的非平稳但单一积分的序列,如果它们的线性组合为平稳序列,则称该组合序列具有协整关系。

在证券市场中,股票价格序列通常是非平稳的序列。一个典型的实施例是,假设它们是布朗运动,受期权定价随机走动。 期货价格系列也具有非平稳特征。 ,并且安全返回率序列通常是稳定的。如果将期货价格作为对数ln,则对数价格序列可以视为一阶单整数序列。如果两个不同到期日的合约价格是0,如果序列的线性组合可以通过平稳性检验,那么两个期货合约就具有协整关系。

股指期货的两个不同的期货合约对应于相同的股票指数,因此存在长期协整关系的基础。如果两个具有不同到期日期的期货合约具有协整关系,则意味着这两个合约在长期内具有稳定的相关性,并且由于市场预期和定价效率等因素,这两个合约可能会在短期如果关系偏离长期均衡,则可以同时买入价格相对较低的合约,并卖出价格较高的合约,并在两个价格返回后平仓到正常水平,从而获得该期间的点差收入。这构成了跨期传播的基本原理交易。根据匹配交易的思想,基于协整的股指期货价差交易的核心是准确找到价差交易的时间和概率,本文可以应用构造不同到期月的协整方法合同价格序列的长期均衡关系是估计价格差异序列的分布,从而制定适当的价格差异交易策略。

基于协整的跨期价差交易模型可以避免上述缺点,并且可以充分利用现有市场交易数据提供的最新信息来发现更多价差交易机会。基本思路如下:

假设将某个时间段内的两个期货个合约序列设置为近期合约F1和远期合约F2,则本文首先将该时期分为两个时期(前一个时期更长),并且然后是第一个期间的数据构建模型,第二个数据是基于第一个数据构建的模型交易。

(1)在第一个数据中,首先将两个合同序列的对数取为lnF1,lnF2,然后将两个对数序列的协整关系处理分为两个步骤:首先,检查lnF1,lnF2是否存在单位根;其次,如果两个对数序列具有单位根,则测试它们是否具有协整关系,即为其建立回归方程(A,B代表方程的回归系数,并且resid1代表回归残差项):

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如果resid1不包含单位根并且是平稳序列,则两个对数序列具有协整关系。

(2)然后将此协整模型的结果代入第二条数据中,并将其设置为此时满足上一时间段的回归关系,即:

在第一条数据中建立的协整模型的残差为resid1,其样本标准差为std(resid 1),然后设置:

(3)本文可以认为在第一时间段中建立的模型在第二时间段中仍然有效,因此,resid2和resid1具有相同的分布,并且都是均值的白噪声值为0。这表明期货,Resid2具有始终保持均值的内在要求,与基于持有理论定价成本的价差交易策略不同,仅当合同即将到期时,价差将具有返回的压力。此功能可以发现更多的点差交易机会。当resid2的绝对值超过样本方差时(即| resid3 |> 1),可以将其视为更好地传播交易机会,但是当resid2的绝对值超过两个A样本方差时(即,当发生像| resid3 |> 2)这样的小概率事件时,通常意味着这两个对数序列之间的协整关系不再有效。

总而言之,本文可以按以下方式设置开仓和平仓的条件:

a。当resid3的绝对值大于1且小于2时打开头寸;

b。打开头寸后,当resid3回落到0时,头寸将关闭;

c。开仓后,残留3的绝对值超过2时,仓位将亏损亏损。

这种基于开仓和平仓的标准可以确保两个对数序列之间的价差在可控范围内,这与基于持有成本理论的价差交易策略不同:价差不在可控范围内开仓后,它可能会在不利的方向上发展得太大,并导致清算。

04

策略交易流程

让我们以2018年10月18日14:37的时间为例,介绍上述策略的执行过程:

(1)我们以数据的每分钟为间隔,在过去240分钟内获取IF1810和IF1811的收盘数据F1和F2期货交易,以获得lnF1和lnF2。使用ADF测试确定lnF1和lnF2是否稳定时间序列:

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从上面可以看出lnF1和lnF2都是非平稳序列。

([2)对lnF2和lnF1进行回归以获得:

对抗蚀剂1的ADF检查:

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可以发现,此时残差项的p值仅为0.003114,远小于0.01的临界值。这时,我们认为两个对数序列满足协整关系,然后可以使用该协整关系进行交易。

(3)在接下来的一段时间内,我们可以对交易使用上面的选择标准。首先,我们认为协整关系将在此期间继续。因此,当两个股指[ 期货价格当出现偏差时,偏差最终将返回0。交易的具体思想如下,在每交易分钟的开始,我们采用两个收盘价的对数在最后一分钟股指期货并将其记录为lnF1和lnF2,将它们带入步骤(2)获得残差项目残差2:

将此残差项标准化为resid3 = resid2 / std(resid 1);则resid3具有恢复为0均值的特征。基于此功能,我们设计了以下交易策略:

在14:37,如果resid3> 1和resid3-2,则根据与上述相反的位置打开一个位置。由于交易的量在实际交易中太大,因此会导致较大的影响成本,为了反映实际情况,我们将交易的量限制为两个期货量的十分之一]在下一分钟One收缩交易。

在12点,我们认为判断中有错误,并且resid3没有按预期返回0。此时,为了避免更大的亏损股指期货沪深,我们提前平仓并停止了亏损。

由于交易的数量在2015年9月7日之后受到限制,因此最多只能将交易限制为10天,并且该仓库的关闭费已变成原始仓库的100倍,因此我们严格遵循限制在这里执行仓位操作。

05

回测假设和结果(根据历史实际费用)

根据上述回测策略,提出了以下回测假设:

a。回测时间:2010年4月16日至2018年12月28日

b。合同选择:当月/次月合同

c。起始金额:100万元

d。交易时间:每交易天9:30到14:20

e。滑点设置:无

f。交易成本(包括影响成本):期货 交易 1.05倍手续费。

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从策略回测的结果来看,该策略在2015年9月收紧政策之前更为有效,并且表现稳定。年化收益率为4 1.13%,贝塔值接近0,夏普比率3.566,回撤率只有1 0.16%证明该策略可以准确地利用股指的偏差期货价格,并以较低的风险水平获得良好的回报。从收益曲线可以看出,2015年之前,收入是稳定的,没有特别大的回撤。 2015年6月,战略收入大幅增加,这可能与当时股市的巨大波动有关。但是,在2015年9月收紧政策后,价格差交易空间基本消失了,特别是由于关闭Iakura的佣金过高,实际上接近T + 1系统。尽管从中奖率的角度来看,2015年9月之后的中奖率高于2015年9月之前,但是由于价差交易范围的缩小以及较高的频率交易在第二年产生了大笔手续费2015年以来所有时间段中最大的回撤发生在半年至2016年2月之间。同时,从收益率曲线可以看出,该策略在2015年9月之后的任何交易天都从未实现正收益。在从2015年9月到2018年12月放宽政策的两年左右时间内股指期货沪深,有相当长的一段时间没有任何策略交易。这是由于撤回该战略后资金数额急剧减少。保证金的大幅增加导致无法完成交易。在2018年12月放松政策后,该策略的绩效并未改善。尽管经常出现交易,但几乎每个交易都以亏损告终。以下文章分析了交易的详细信息和点差分布,以进一步分析该策略在2015年9月几个月后失败的原因。

06

交易详细分析

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从交易的详细信息中可以看出,从2010年5月到2014年底,每个交易的平均损益(包括开仓和平仓头寸)基本上在200-300之间,而平均处理费基本在200以下。存在一定的价差交易空间,并且处理费较低,因此该策略在2015年之前一直保持稳定的收益。该策略在2015年1月至9月期间表现特别出色。在手续费变动不大的条件下,交易的利润大幅增加。这是由于当时股市激增引起的价格剧烈波动。密切相关。从2015年9月到2017年2月,当政策大幅收紧时,战略收入恢复到2015年之前的水平,但是由于巨额手续费,该战略的表现令人沮丧。 2017年2月之后,尽管政策继续放松并且手续费进一步下降,但由于点差交易的空间很小,每个交易的利润都非常低,而且该策略的效果也很差。

07

点差分布分析

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尽管放宽了股指期货政策,但关闭当前仓库的费用已降至每千4.6,并且价格差交易需要进行四个操作(两个仓位分别用于两个平仓),即在当前点,手续费接近3.2个指数点。从图1中可以看出,扩展基本集中在-2到5的范围内,扩展的空间交易非常小。如果计算滑点,则基本上没有传播空间交易。这也解释了2018年12月策略回测的不令人满意结果。

08

敏感性分析

为了更直观地进行比较,本文使用了不同的收费方案来对策略进行回测。

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如表3所示,对于跨期传播交易策略,手续费对策略收入有很大影响。历史回测效果非常好。 2015年9月之前,除手续费外,为交易。在k24] 5的情况下,在调整手续费的情况下性能很差。在1/10的手续费下,该策略基本上没有收益,最大亏损高达65%。在2015年9月至2017年2月这段时期内,历史回溯测试的表现不佳,每种情况下的报酬率都是正的,从每10,000 0.5到2.5的手续费,回撤幅度很小。 。可以看出,该策略的有效性在2017年2月之前没有改变。历史回溯率不佳的原因主要是由于手续费高昂。但是,由于此时收紧政策,尽管利差有利可图,但流动性可能受到限制。 交易策略。在2017年2月至2018年12月期间,如果手续费在0.50,000至1 10,000之间,则性能仍然很好,回撤率低,同时保持了高回报。当它继续改善时,会有更多的缩水。在2018年12月出台新政策后,该策略的历史回溯测试效果不佳,但是在情景测试中我们可以看到,如果手续费继续降至十分之一以下,该策略仍然有效,并且几乎没有回报。在提款的情况下,可以获得超过8%的回报。

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概述和展望

中国证监会副主席方星海出席第二十三届中国资本市场论坛。在谈到增加市场活动的措施时,他说现在必须采取措施使交易更加活跃。充满活力的资本市场。股指期货放宽三倍交易,到目前为止,每天平均未结头寸数量限制为50手,这还不够。经过三倍的“放松”之后,管理层仍在大喊大叫,这可能意味着股指期货有望恢复正常化交易,并且本文证明了跨时扩散交易策略正在标准化交易以下是有效和可行的。

在比较了传统的持有成本价差交易模型之后,本文介绍了一种基于协整的跨期价差交易模型。通过回测,发现该策略在2015年9月收紧政策之前执行得很好,年化收益率为4 1.13%,β接近0,夏普比率为3.566,回撤幅度仅为1 0.16%。该模型在获得高回报的同时,在风险控制方面也非常出色。 2015年9月之后,由于点差交易空间的缩小和更高的手续费,该策略仍可以保持较高的获胜率,但效果并不理想。

通过协整关系消除趋势,然后建立价差交易的协整模型,对于短期趋势处理较为有利,而损失仍然无法避免长期趋势。您可以考虑引入新的统计变量来识别趋势期货,尽可能消除趋势引起的信号失真,并进一步优化模型。

END

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