统计套利策略和宏观对冲策略

常用的对冲套利策略

总体而言，对冲基金投资策略的思想分为以下几大类：多/空策略、套利策略、事件驱动策略以及走势策略。分别介绍如下：

（一）多/空策略

多/空策略来源于对冲基金创始人AlfredWinslowJones。尽管它年代久远，却还是今天应用最广泛的对冲基金投资策略之一。而且，它还可衍生出更为专业化的对冲基金投资策略，例如它是套利策略的基础。

多/空策略的基本思想是将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票。买入股票的多头资产金额经其b系数（衡量股票与市场相关度的系数）调整后形成多头头寸，卖空股票的空头资产金额经其b系数调整后形成空头头寸，多头头寸与空头头寸的差形成全体基金资产的市场头寸。该市场头寸可为多头、空头或是零，从而调节基金面临的市场风险。当市场头寸为零时，多/空策略成为市场中立策略，此时基金的收益与市场波动完全无关。通过调整市场头寸，或进一步调整组合中股票的种类，可以调节组合所面临的风险程度以及风险种类。

需要注意，简单的资产对冲并不能消除市场风险。例如，如果我们买多房地产股票并卖空同样资金的医药股票，该组合的市场头寸并非为零，其收益率将同时受房地产板块和医药坂块的影响，由于这两个板块与市场的相关度不一样，其对冲结果将不

金融期货的套利策略 一、合约内价差(最常见) 所谓“合约内价差”,投资者在同一交易所内，同时买进和卖 出不同交割月的同种金融期货合约。买进近期合约，卖出远期合约， 称为“买进价差”;买进远期合约，卖出近期合约，称为“卖出价 差”。 “买进价差”适用于投资者对行情看涨，并预期近期合约的价格 上涨幅度将大于远期合约价格的上涨幅度。

“卖出价差”适用于投资者对行情看跌，并预期远期合约的价格下降幅度小于近期合约价格的下降幅度。

例如：美国国库券期货有如下行情 表6-1 3月10日IMM-bill期货行情,以往,合约之间的价差 基本在100个基点左右

合约到期月份6月 9月 12月

价格(IMM)90.00 91.00 92.20

价差(基本点)

100 120

到了8月20日，9月份合约价格涨至91.80(涨了80个基点),12 月份合约的价格涨至92.80(涨了60个基点),两种合约的价差缩小 为100个基点。

通过对冲9月份合约，投资者赚了25 X 80=2,000美元；在12月份 合约上，投资者亏损25 X 60=1,500美元。忽略交易成本和其他费用， 投资者获利500美元。

二、合约间价差 所谓“合约间价差”,指投资者在同一个交易所或不同交

●海外经验表明,可转债套利不但简单易行,而且收益可观

●“转换期内可转债套利模型”的模拟结果表明,转换期内的可转债套利是可行的 ●在扣除交易成本后,券商可转债套利的无风险收益率可以达到0.4%以上 一、可转债套利的基本模式与收益状况

大部分的套利策略需要依赖复杂的数学模型,但也有一些只需要简单的概念即可操作。可转债的套利就属于一种较为简单的套利类型。当可转债的转换平价(转换平价＝可转债市价÷转换比率＝可转债市价×股价÷100。一旦实际股票价格上升到转换平价水平,任何进一步的股价上升都肯定会使可转债的价值增加。因此,转换平价可视为一个盈亏平衡点。如果转换平价低于股票市价,称为转换贴水；反之,则称为转换升水。正常情况下,可转债表现为转换升水,如果出现转换贴水,则有套利机会)与其标的股票的价格产生折价时,两者间就会产生套利空间。如果套利操作的成本足够小,人们就可以通过套利交易实现其中的价差收益。在海外成熟市场,可转债套利的基本思路是“做多可转债,做空股票”。

跟踪研究表明,可转债套利的空间不仅存在,而且能够实现相当可观的利润。根据瑞士信贷第一波士顿(CSFB)和Tremont Advison合作编制的可转债套利指数近10年的表现来看,可转债套利的年平

●海外经验表明,可转债套利不但简单易行,而且收益可观

●“转换期内可转债套利模型”的模拟结果表明,转换期内的可转债套利是可行的 ●在扣除交易成本后,券商可转债套利的无风险收益率可以达到0.4%以上 一、可转债套利的基本模式与收益状况

大部分的套利策略需要依赖复杂的数学模型,但也有一些只需要简单的概念即可操作。可转债的套利就属于一种较为简单的套利类型。当可转债的转换平价(转换平价＝可转债市价÷转换比率＝可转债市价×股价÷100。一旦实际股票价格上升到转换平价水平,任何进一步的股价上升都肯定会使可转债的价值增加。因此,转换平价可视为一个盈亏平衡点。如果转换平价低于股票市价,称为转换贴水；反之,则称为转换升水。正常情况下,可转债表现为转换升水,如果出现转换贴水,则有套利机会)与其标的股票的价格产生折价时,两者间就会产生套利空间。如果套利操作的成本足够小,人们就可以通过套利交易实现其中的价差收益。在海外成熟市场,可转债套利的基本思路是“做多可转债,做空股票”。

跟踪研究表明,可转债套利的空间不仅存在,而且能够实现相当可观的利润。根据瑞士信贷第一波士顿(CSFB)和Tremont Advison合作编制的可转债套利指数近10年的表现来看,可转债套利的年平

基于投资组合的对冲策略

股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来

Alpha对冲策略是股指期货的重要功能之一，海外的金融衍生品市场发展多年，其对冲基金利用多种衍生品工具对冲现货组合博取Alpha收益的投资策略已相当成熟。我国股指期货的推出，标志着我国资本市场终于告别了单边时代，追寻发达金融市场的步伐并结合自身特点，我国资本市场中利用股指期货进行Alpha对冲的投资策略正方兴未艾。

理论基石

在讨论Alpha之前，不得不提及资本资产定价模型（CAPM），该理论是经济学家夏普在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的。该理论基于均衡市场的假设，即投资者所持有资产（股票、债券等）所获得的风险溢价应该等于市场自身的风险溢价水平。具体公式如下： E（ri）=rf+βi（E（rm）-rf）

该理论同时提到系统性风险与非系统性风险，并将马柯威兹投资组合理论中的诸多假设列入其中。

经济学家简森在CAPM模型的基础上提出了著名的简森指数，用以衡量基金产品的主

基于投资组合的对冲策略

股指期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来

Alpha对冲策略是股指期货的重要功能之一，海外的金融衍生品市场发展多年，其对冲基金利用多种衍生品工具对冲现货组合博取Alpha收益的投资策略已相当成熟。我国股指期货的推出，标志着我国资本市场终于告别了单边时代，追寻发达金融市场的步伐并结合自身特点，我国资本市场中利用股指期货进行Alpha对冲的投资策略正方兴未艾。

理论基石

在讨论Alpha之前，不得不提及资本资产定价模型（CAPM），该理论是经济学家夏普在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的。该理论基于均衡市场的假设，即投资者所持有资产（股票、债券等）所获得的风险溢价应该等于市场自身的风险溢价水平。具体公式如下： E（ri）=rf+βi（E（rm）-rf）

该理论同时提到系统性风险与非系统性风险，并将马柯威兹投资组合理论中的诸多假设列入其中。

经济学家简森在CAPM模型的基础上提出了著名的简森指数，用以衡量基金产品的主

www.yanfa@ 021-63123067王平 021-63123065

东吴期货投资策略报告2011年 1月 11日

菜籽油、豆油套利策略报告

在中国的植物油消费市场中，豆油和菜籽油是第一和第二大消费品种，分别占总消费的 38%和 24%。虽然他们有不同的基本面，但两者具有很强的可替代性，使得两者的价格高度相关。据统计，现货市场上，豆油和菜籽油之间的价格相关性走势高达 95%以上，但在不同时期他们之间的波动率会有差异，价差会偏离正常区域。正常情况下，菜籽油价格要高于豆油，根据菜籽油期货 2007年 6月上市以来统计，刨除上市当日的非正常波动，菜籽油指数和豆油指数的价差历史全部波动区间为-130~1600,历史 90%概率波动区间为 160~1150,历史 80%概率波动区间为 230~1050,历史中位值为 565。图 1:菜籽油指数和豆油指数价差历史走势图

中位值

2010年下半年以来，油脂市场进入了一轮大牛市，国内菜籽油和豆油均出现大幅上涨。但由于国内豆油较菜籽油相比，与全球市场相关度更为紧密，更具投机性，也更受资金关注，在本轮牛市当中，豆油涨幅要明显大于菜籽油涨幅。菜籽油指数和豆油指数的价差从 2010年 7月 15日高点 865缩小至目前

统计套利策略在我国股票市场上的实证分析

摘要

2010年3月31日中国正式启动融资融券业务，为统计套利策略提供了可能。统计套利是一种基于数据挖掘的量化证券交易策略，在成熟的资本主义市场，统计套利已经成为对冲基金和投资银行的常用策略。

本文采用的是统计套利中基于协整方法的配对交易策略，在确定套利区间时 使用较为经典的常用参数法、GARCH法以及基于O-U过程的统计套利方法，对沪深两市500只融资融券标的股的日收盘价进行模拟，考察统计套利策略在当今中国A股市场上的应用情况。

本文采用了 2013年1月25日更新，2013年1月31日开始实行的融资融券标的，并对全盘而不只是单个行业进行研究。本文还对三种确定套利区间的模型进行了比较，其中，在GARCH模型的使用上采用了以往使用较少的二阶模型。

关键字：统计套利 配对交易GARCH模型 0-U过程

Abstract

Since March 31th,Chinese investors are allowed to short stocks. It is possible to use statistical arbitrage, which is

统计套利策略在我国股票市场上的实证分析

摘要

2010年3月31日中国正式启动融资融券业务，为统计套利策略提供了可能。统计套利是一种基于数据挖掘的量化证券交易策略，在成熟的资本主义市场，统计套利已经成为对冲基金和投资银行的常用策略。

本文采用的是统计套利中基于协整方法的配对交易策略，在确定套利区间时 使用较为经典的常用参数法、GARCH法以及基于O-U过程的统计套利方法，对沪深两市500只融资融券标的股的日收盘价进行模拟，考察统计套利策略在当今中国A股市场上的应用情况。

本文采用了 2013年1月25日更新，2013年1月31日开始实行的融资融券标的，并对全盘而不只是单个行业进行研究。本文还对三种确定套利区间的模型进行了比较，其中，在GARCH模型的使用上采用了以往使用较少的二阶模型。

关键字：统计套利 配对交易GARCH模型 0-U过程

Abstract

Since March 31th,Chinese investors are allowed to short stocks. It is possible to use statistical arbitrage, which is

统计报表的测试方法和策略

报表测试主要分为：报表界面测试、报表安全性、报表准确性、报表展示速度（也就是性能）。

从重点开始，数据准确性测试，带有报表测试的系统分为两类，一类是业务系统中，带有统计分析功能模块，该模块中包含分析报表，这个系统的主体是业务系统，报表是为办理业务的而提供帮助的。比如说，应年检统计报表，某月应交罚款车辆统计报表，这样的报表数据准确与否，可通过增加、删减、修改相关业务或相关业务的参数，查看统计报表数据变化，检查数据准确性。另一类是系统只有统计功能，就是我说的数据仓库展现这类，它与业务系统分离，并且经过多层处理，比如数据仓库的数据，经过抽取，清洗，展现前会经过数据挖掘，数据再处理，有些字段在原始数据表中根本就没有。这样的数据准确性测试比较复杂，当然检查出数据错误，修改定位也是很不容易的。

从整个项目节约成本看，逐层测试效果是最好的。完全修改率也是最高的。首先建立测试数据模型，模拟所有应用表，建立简单易跟踪的数据用例，底层的数据表测试，方法很原始，嘿嘿，通过SQL语句和手工计算，对数据进行比对。对系统中的报表数据准确性测试方法较为灵活，①系统中报表重叠的进行比对②对子报表汇总与父报表比对，就是对月报表汇总与年报表比对，日报表汇总与