股指期货推量化对冲 股指期货推量化对冲什么意思
对冲套利的如何做
一、股指期货与融资融券
股指期货与融资融券两种全新的交易模式是对冲交易的前提，在了解对冲交易以前有必要了解一下这两个基本概念。
股指期货
目前推出的股指期货主要跟踪沪深300指数，有点类似于大家比较熟悉的ETF指数基金，如50ETF主要跟踪上证50指数，但是又有两个不同的特点。
①买入价值100万的ETF指数基金投资者必须要有100万元的资金，而买入价值100万的股指期货投资者只需要付出18%的保证金，也就是18万元。
②ETF指数基金只能单边买入，涨了才能赚钱，而股指期货既可以买涨也可以买跌，可以双向交易。
融资融券
所谓融资就是投资者手上有一定的股票，判断未来还会涨，抵押给券商获得现金继续买进，未来等股价涨了再卖出股票归还现金，获得本金以外的超额收益。所谓融券就是投资者手上没有股票，但是判断未来会跌，向券商提供一定的保证金获得股票卖出，未来等股价跌了再把股票买回还给券商，获得差价收益。期指卖空与融券卖空共同的特点就是市场下跌才能赚钱吵余，也是构成对冲交易的前提。
二、对冲交易
对冲交易简单说就是做一个投资组合，同时买涨和买跌，结果就是无论市场是上涨还是下跌总有一边在赚钱一边在亏钱，只要赚钱的幅度大于亏钱的幅度，整体就能获利。以下重点介绍几种对冲交易的盈利模式。
1.股票配对交易
选择同行业的两只股票，买进一只优质股同时融券卖空一只绩差股，未来市场如果出现上涨，优质股比绩差股涨得快，优质股的收益中扣除绩差股的损失整体仍能获利；未来市场如果出现下跌，优质股比绩差股跌得慢，绩差股的收益中扣除绩优股的损失整体仍能获利。实际操作中通过数量化的数学模型可以更准确地把握进出的时间，从而节省时间成本和利息成本。
案例：江西铜业与云南铜业属于同一行业，具备同涨共跌的特性。符合配对交易的基本条件。2011年11月16日，交易系统提示短期江西铜业有弱于云南铜业的趋势，此时可进行套利，按收盘价买进云南铜业融券卖空江西铜业，截至11月29日，云南铜业下跌了1.5%，江西铜业下跌了4%，证券买入亏损1.5%，融券卖出获利4%，扣除0.5%的利息支出，整体获得低风险收益2%
2.期现套利
由于每个月的交割日股指期货与沪深300指数最后完全一致，当股指期货和沪深300指数一旦出现不合理的差价时，就可以通过复制沪深300指数买进指数基金组合或是股票组合，同时卖空股指期货来获得无风险收益。2010年年化收益可以达到20%，但是由于参与的机构越来越多，2011年年化收益已经被压缩到10%以下。
案例：2011年10月25日，股市行情非常火暴，期指合约出现非理性拉升，当日沪深300指数收盘与期指合约收盘相差125点，此时进场套利，买入沪深300指数基金（实际操作是买入上证180ETF和深圳100ETF组合），同时按一定比例卖空股指期货。随晌闷后几天价差迅速缩小，获取整体无风险收益3%
3.阿尔法套利
区别于期现套利，阿尔法套利不完全复制沪深300指数，使用强于沪深300指数的指数基金组合或是股票组合进行套利。
案例：2011年8月下旬，交易系统提示，金融股整体开始强于沪深300指数，选择买入金融股比重最大的50ETF指数基金或者一篮子券商股组合，同时卖空股指期货进行套利，随后一个月获取2%～10%的与指数涨跌无关的低风险收益。
4.利用期指对股票资产套保
股票收益来源于两块，与公司内在价值相关的阿尔法收益及与指数相关的贝塔收益，在指数出现不确定性风险时利用卖空期指进行过滤，实现长期稳健的价值投资。
案例：11月15日上证指数收于2530点附近，根据我们光大证券的研究，大盘此时存在不确定的系统性风险，客户账户上持有的股票由于未来还有上涨的升谨滚潜力不愿意卖出，建议客户按一定比例卖空期指套保，随后系统性风险果真出现，上证指数一路下跌到2370点附近，下跌幅度达到6%，股票账户总市值虽然抗跌但仍旧下跌了3.9%，此时套保的效果就体现出来，股指期货账户获利扣除股票账户损失整体仍有盈利，取得较好的效果，此后在指数企稳后平仓期指空单，等待股票账户升值。
量化对冲的什么是量化对冲投资
近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出誉仿，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借助统计袜虚游学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持告销续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。由此可见，所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资者主观情绪的影响。“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益由两部分组成：其中α收益为投资组合超越市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益，但无法避免市场下跌带来的系统风险。例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题行业，年收益为-9.5%，显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。虽然跑赢了市场但依然亏钱，因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益)，获取纯粹的α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。需要注意的是，在实际应用中，由于对冲基金往往采用量化模型进行投资决策，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
量化对冲程序化交易的对象
股票、债券、期货、现货、期权等等
量化对冲产品的操作流程
先用量化投资的方式构建股票多头组合，然后空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。
量化选股的具体方法
量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。
【策略】量化对冲的三种策略
期货市场行情瞬息万变，交易本身也蕴含极大风险。不过，投资并非一定是“刀口舔血”，通过数据分析和特定的交易软件，投资者也可好贺孝获得稳定的收益。如今进入衍生品时代，量化对冲交易将成为投友稿资者的核心策略。
▌市场有波动就能赚钱
2011年底，国际大宗商品市场的波动越来越多地显示出资金面的重要性，而非传统的基本面在决定市场波动。这种新变化，使投资者越来越依赖资金的分析来做出决策，这也在一定程度上推动了量化对冲交易的发展。
所谓量化投资，其本质就是利用数据和模型来进行投资决策工作。东方证券资深分析师丁鹏表示，目前国内的量化对冲交易仍处于起步阶段，但国际市场上早已不乏成功案例。如在美国，由“对冲基金之王”詹姆斯·西蒙斯管理的“大奖章”基金连续20年年均盈利达35%。西蒙斯的主要策略就是利用强大的数学模型和计算机软件，通过对历史数据的相关性分析来预测未来，在全球市场的不同产品中进行高频交易，赚取微小的波动差，从而获取一个稳健持续的收益。
丁鹏指出，对冲交易更多的属于中性策略，不太受到牛熊市大环境的影响，只要有波动就能赚钱。他认为，投资的暴利时代已经结束，在衍生品时代，虽然市场操作的难度大大增加，但稳健盈利将会成为资产管理的核心竞争力，且绝对收益产品也将变成高净值客户的追求。因此，量化对冲交易将成为获取绝对收益的核心。
丁鹏表示，目前国内市场应用较多的还是期现的套利交易，而实际上，量化的概念包括期货、期权套利及算法交易等。以股指期货套利为例，其基本概念是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或同时进行不同期限、不同（但相近）类别股票指数合约交易来赚取差价的行为，其主要方法包括期现、跨期、跨市、跨品种套利等。
而期权套利的优点在于收益无限的同时，风险损失却有限，因此很多时候利用期权取代期货来做空，进行套利交易，比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。其主要方法包括股票—期权套利、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、“蝶式”套利和“飞鹰式”套利等。
▌量化对冲三种交易策略
流动性回扣交易
为争取更多的交易订单，美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣，通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单，只要交易成功，交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣，同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的普及，越来越多以专门获取交易回扣为赢利目的交易策略便应运而生。
例：假设机构投资者的心理成交价格在30-30.05美元。如果交易系统中的第一个买单（如100股）配对成功，以30美元成交。这样，交易系统中第二个买单（如500股）便显示出来。假设该买单也配对成功，以30美元成交，根据上述交易信息，专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30美元买单的存在，遂迅速采取行动，报出价格为30.01美元的买单100股。毫无疑问，那些曾以30美元出售股票的券商更愿以30.01美元的价格出售给该回扣交易商。
交易成功后，回扣交易商立刻调整交易方向，将刚刚以30.01美元购得的100股股票以相同价格，即30.01美元挂单卖出。由于30美元股价已不复存在，故该卖单很可能被机构投资者接受。
这样一来拍握，尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利，但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性，从而获得交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻，回扣交易商所获得的每股0.25美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0美分为代价的。
猎物算法交易
在美国，超过一半的机构投资者的算法报单遵循国家最佳竞价原则。根据该原则，当一个报单由于价格更为优先，从而在排序上超过另一个报单时，为能成交第二个报单，常常调整股价并与前者保证一致。事实上，一只股票的算法报单价格常以极快的速度相互攀比追逐，从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势，这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。
所谓猎物算法交易策略，就是在对上述股价变动历史规律进行研究的基础上而设计，即通过制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入价格或降低卖出价格，从而锁定交易利润。
例：假设机构投资者遵循国家最佳竞价原则，且心理成交价格在30-30.05美元。像上例中流动性回扣交易商一样，猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30美元的算法报单的存在后，猎物算法交易程序即发起攻击：报出价格为30.01美元的买单，迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01美元。然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02美元，诱使机构投资者继续追逐。
以此类推，猎物算法交易商瞬间将价格推至机构投资者能接受的价格上限30.05美元，并以此价格将股票卖给后者。交易商知道30.05美元的人为价格一般难以维持，从而在价格降低时补仓赚取利润。
自动做市商交易
做市商的主要功能即为交易中心提供交易流动性。与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提高流动性。不同的是，他们通常与投资者进行反向操作。自动做市商高频交易者的高速计算机系统，具有通过发出超级快速订单来发现其他投资者投资意向的能力。比如，在以极快速度发出一个买单或卖单后，如果没有迅速成交，该订单将被马上取消。然而，如果成交，系统即可捕捉到大量潜在、隐藏订单存在的信息。
例：假设机构投资者向其算法交易系统发出价格在30.01-30.03美元之间的系列买单，外界无人知道。为发现潜在订单的存在，自动做市商高频交易者的高速计算机系统以30.05美元的价格发出一个100股的卖单。由于价格高于投资者价格上限，因此没引起任何反应，该卖单被撤销；计算机又以30.04美元再次探试，还是没引起反应，该卖单也被撤销；计算机再以30.03美元探试，结果交易成功。
基于此，计算机系统即意识到一定数量价格上限为30.03美元的隐藏买单的存在。于是，运算功能强大的该计算机系统随即发出30.01美元的买单，并利用其技术优势赶在机构投资者之前进行成交，然后再以30.03美元的价格反卖给机构投资者。
股指期货如何对冲股市,具体如何操作
对于股票市场一千多只股票的波动和成交情况一般利用指数来综合反映。按照指数成分的取样方式不同，指数分为综合指数和成分指数。从统计的角度来评估，综合指数的取样由于囊括所有股票而不存在代表性误差，就反映市场状况而言比以抽样调查或典型调查为取样方法的成分指数更为客观全面。那么作为股指期货标的物的沪深300指数能否综合反映中国A股的全貌？通过β这个关联指标能否把股票组合和沪深300指数做全波段的拟合？这也是能否正确实施对冲操作的关键点。以下我们建立全市场流通市值指数来和沪深300指数作一对比分析。全市场流通市值指数，取样全部A股，指数计算规则按照与沪深知桐300指数相同的流通市值法来运算。对比结果如上图。
二者的β分析在选取多种时间跨度的参数下都呈现基本稳定的高度相关关系。这表明沪深300指数具有鲜明的标尺职能，但是同全市场的收益率离差却呈现趋势性，累计计算的差率呈现放大趋势，这也意味着沪深300指数虽然和市场高度相关，但是较长周期来看，二者的收益率幅度差异就会显现出来。运算规则一致，那么离差是取样因素造成的。同时也意味着套保对冲和套利对冲交易存在展期风险。那么就需要建立另一个量化指标：样本误差系数。在计算该系数的时候，由于本文以研究股指期货为内容，为了保持一致性，仍以标的指数为坐标。表达式为：样本误差系数＝转折点至今流通市值综合指数收益率-转折点至今沪深300收益率。样本误差系数不同于β系数，它是对整个市场以沪深300指数为坐标对趋势的幅度差异所作出的研判，也可以用统计预测技术的多种方法估算未来系数。从短期来看，误差系数不会对套期保值效果和套利效果产生重大影响，但是如果从展期或长期角度出发，误差系数的趋势化会夸张或紧缩对冲效果。换言之，尽管股票组合通过比较严谨的统计模型使得残差率可以忽略不计，但是展期会使得误差呈现趋势性而“集腋成裘”。
总之，优化套期保值周期变得非常重要，长线操作的对冲比率是需要参考样本误差系数作跟踪调整的。
（二）现货指数和期货指数的关联
现货指数与指数期货的理论关联包括三个统一：一是统一的基本面，无论是股票投资者还是股票指数期货的投资者，都基于宏观经济来判断涨跌，做出投资决策，这个统一确保二者基本方向的一致性。二是他们分属不同的市场，一个是证券市场，一个是期货市场，两个市场在同一个时点上的供求关系是不同的，这就是价格离散的源泉，但是他们又是联结的，比如到期日的指数期货价格最终被现金交割规则熨平，自然回归现货价。三是期货指数的定价基础是现货指数，其完全市场概念下的公式是，股指期货理论价格=现货指数价格+融资成本-股息收益，具体公式可以这样表达：股指期货理论价格=现货指数价格×[1+（无风险利率-股息收益率）×（期货合约到期时间-当前时间）]，这个表达式是股指期货利用方法之一——套利交易的持有成本模型（Cost-of-Carry Model）的基础。
对国外市场的标的指数与期货指数关联研究的结论是无争议的，成熟市场的现货指数与期货指数表现出非常强烈的关联性。尽管如此，离差还是不可避免地要产生，而且通常股指期货波动性要比现货指数大，这主搭纯坦要是由以下几点原因造成的：第一，对信息的反应，股指期货要更敏感一些。因为股指期货是直接交易的结果，而现货指数需要更多的个股投资者做出反应，所以容易滞后于指数期货。第二，股指期货的波动率一般高于现货指数。现货指数的指数形成机制在一定程度上熨平了瞬间波动，而股指期货的最新价通常由一笔交易决定，另外，股票市场相对期货市场具有较高的交易成本，交易成本原因使得细微信息被忽略。第三，股指期货价格的波动性会受到保证金杠杆效应、交割制度等因素的影响产生边际外的波动。
现货与指数期货的关联定量化指标主要包括偏离调整系数和流动性差异系数。前者是收益率差异的调整值，后者是流动性的对比情况指标。
1.偏离调整系数。
期货价格预期理裤橘论可以推导出基差的概念，期货与现货的绝对价差是基差，期现价格的均衡比价是1+（无风险利率-股息收益率）×（期货合约到期时间-当前时间）+交易费率+冲击成本比率，那么偏离调整系数的表达式为：偏离调整系数=现货指数市价/期货指数市价-1/[1+（无风险利率-股息收益率）×（期货合约到期时间-当前时间）+交易费率+冲击成本比率]+1。
偏离调整系数是包括商品期货在内的套期保值操作必须考虑的参数，在股指期货套期保值策略中，是除了β系数之外的另一项重要参数。因此风险最小化下的股指期货套期保值比率的表达式如下：股指期货套期保值比率=β系数×偏离调整系数。偏离调整系数的估算方法用周期替代的办法效果较好。套期保值数量=（股票组合市值/股指期货合约价值）×套期保值比率。
在一些股指期货的研究中，有学者在计算套期保值比率的时候，把股票组合直接和期货指数挂钩，跳跃了现货指数这个环节。这是一个比较简洁的做法。模型是：用方差度量股票组合套期保值后的风险，让套期保值后的组合收益对套期保值率的一阶导数为0，得到方差最小化下的套期保值率表达式：套期保值率=股票组合收益率和期货指数收益率的协方差/期货指数收益率的方差。而后用四种常用的方法对套期保值率进行估计：简单OLS回归、B-VAR模型、ECHM模型和EC-GARCH模型。这种合并处理法笔者认为有四个局限性。第一，理论上系统性风险是现货市场风险，更接近于现货指数风险。沪深300现货指数客观上是股票组合和期货指数的桥梁和纽带。第二，把基差风险和β系数风险合并处理，计算方法就必然单一化。方差法在核定股票组合同指数的敏感性的时候是有意义的，但是在核定基差的时候是没有意义的。第三，股票指数期货的数据通常是跨月跳跃的，直接衔接的连续性存在更大的数据瓶颈。第四，容易忽略另外一个套保风险：套保时间跨度风险。
偏离调整系数的另外一个用途是期现对冲的基差套利策略。套保安全边际率之外的额外收益率等于套利收益率。
2.流动性差异系数。
对标准普尔500期货指数和恒生期货指数的历史数据以及相应的典型股票组合进行流动性对比统计的结果是，期货指数的流动性虽然存在阶段性强弱分布不均，但是总体来看是基本均衡的。典型股票组合的流动性阶段差异更明显。期货指数的流动性相对股票组合而言呈现均衡性，股票组合的流动性在不同的时空环境则呈现更强的摆动性，摆动性的强弱和股票组合的内含数量正相关。这种同一时点上股票组合和指数期货的流动性差异既是动态对冲的理由，也是静态对冲的困难。可以利用流动性差异系数的波动性为对冲操作服务。
现货指数的流动性差异系数＝现货指数成分股的成交总额/股指期货成交额/保证金率。股票组合流动性差异系数＝（股票组合的成交总额-自身交易额）/（股指期货成交额-自身交易额）/保证金率。流动性差异系数的紧缩是开立股指期货头寸对冲现货头寸的市场条件，流动性差异系数的扩张是松绑对冲头寸的期现环境，流动性差异系数的温和趋势和非均衡性为展期和主动对冲提供了操作依据。
