阿尔法股指期货盈利 阿尔法股指期货盈利情况

阿尔法套利的常用策略

能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期好指粗货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。

20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。为了规避、转移和分散风险，金融创新层出不穷，期货期权被市场广泛认可，各类衍生金融工具应运而生，场外交易蓬勃发展。对冲基金在信用保证金制度提供的杠杆下，游走于场内和场外市场，借助于商品和金融市场提供的丰富产品和交易手段，实现了传统的股票和债券所友镇不具有的多样化和超额收益。

就获取第二种阿尔法收益的具体策略而言，主要涵盖：

1、多/空策略，就是将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。对冲基金经理可以通过调整多空资产比例，自由地调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。

2、套利策略，就是对两类相关资产同时进行买入、卖出的反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益的来源。由于采用产品不一，因此套利策略又可以分为：股指套利、封闭式基金套利、统计套利等。

3、事件驱动型策略，就是投资于发生特殊情形或是重大重组的公司，例如发生分拆、收购、合并、破产重组、财务重组、资产重组或是股票回购等行为的公司。事件驱动策略主要有不良证券投资和并购套利，其他策略常与这两种策略一并使用。

4、趋势策略，通过判断证券或市场的走势来获利而不再是将市场风险对冲掉后依靠选择证券的能力来获利，而且有时还大量采用杠杆交易以增加盈利。类型上可以分为：全球宏观基金、新兴市场对冲基金、纯粹卖空基金、交易基金及衍生品基金。阿尔法套利是股指期货所特有的套利机制，其原理是将资产收益分为两部分，一部分是因承受系统性风险所享有的贝塔收益，另一部分是因承受非系统性风险所享有的阿尔法收益。阿尔法套利就是寻求具有超额收益阿尔法的证券，并利用股指期货将这些证券的贝塔即系统性风险抵消掉，从而获得超逗闭额的阿尔法收益。

目前市场上只有关注于找寻具有超额收益的单个股票或几个股票，缺乏可交易的板块产品，而在ETF市场上，一般都是单纯的跟踪指数，利用其和指数之间良好的拟合性，进行股指的期现套利。随着资本市场的发展完善，将会形成越来越多的人为市场板块，这些板块之间具有较低的关联性，交易这些板块而不仅仅是其中的某一品种，就成为投资者的自然选择。未来会出现更多的板块ETF，而不同的板块在不同的时期会有不同的阿尔法收益，因此，未来寻找具有超额收益的板块ETF，为股指的阿尔法套利又提供了一种可能。阿尔法套利中的阿尔法а是指股票相对指数的超额收益，当а为正时，表明股票走势能够强于指数。而所谓а套利，是指寻找到获得较高а正值的股票构建一个组合，买入该组合的股票，同时卖出等值的股指期货合约，在建立套利头寸后，股票组合如果表现强于指数，若价格是下跌，则指数下跌幅度高于а股票组合，指数期货空头收益高于а股票组合损失，套利组合获得收益；若价格上涨，则а股票组合上涨收益多于期货空头损失，套利亦获得收益。

比如在股指期货上市时，因市场不确定因素较多，而且地产调控政策出台，可预计一些防御性板块会获得相对指数的强势表现，因此可以买入如下三只股票构建一个а组合：云南白药，伊利股份和北大荒。股指期货上市以来，该组合价值出现下跌，但下跌幅度远小于指数，取得正向а值。

阿尔法套利

在股指期货刚上市时，可以买入该组合,同时卖空等值的股指期货合约，经过一轮暴跌以后,期货空头取得收益，并且该收益超过а组合价值的缩水，套利头寸取得正向收益，如下图所示。

а套利在实际操作中主要面临的难点包括:选取能够获得阶段性超额收益的股票；其次判断价差点位，选择在组合与指数价差较窄时建立套利头寸；当价差扩大获得套利收益后,根据市场状况择机平掉套利头寸获取收益。

股指期货套利是什么

所谓套利就是利用相关市场或相关合约间的拦渣价差变化进行反向交易,以期价差发生有利变化而获利的行为.投资者只有先了解股指期货与现货之间价差形成的原理,才能更好地把握住股指期货的套利机会。

1、期现套利期现套利就是指利用股指现货价格和期货价格于到期交割日收敛的特性，买入低价资产、卖出高价资产，在到期日平仓的一种无风险收益策略。因为市场上尚无100%跟踪沪深300指数的产品，所以采用何种方式构建现货头寸来复制沪深300指数就是期现套利的关键。一种方式就是利用市面上已有的指数基金，通过加权组合的方式复制指数;另一种方式就是选取一篮子股票来复制沪深300指数。

2、跨期套利股指期货的跨期套利是指在同一交易所进行的同一指数、但不同交割月份的股指期货合约间的套利交易活动。一般而言，不同合约间价差一旦偏离均衡仔衡燃价差过大就有可能会产生跨期套利机会。跨期套利是针对不同股指期货合约念虚间价差进行的套利交易，考虑到价差运行的不确定性，投资者需要对不同到期日的股指期货合约价差及价差的运行做出预测，因而不是无风险套利。结合当前证券市场大部分股票只能做多的交易规则，跨期套利应以买入套利为主，即买入近期合约的同时卖出相同金额的远期合约。

3、结算日套利根据沪深300指数期货的结算制度，股指期货的交割结算价是沪深300指数现货最后两个小时的算术平均价，如果沪深300指数现货最后两个小时，尤其是最后一个小时大幅下跌，投资者可采取买入沪深300指数现货，卖出股指期货的方式实现套利。因为结算日套利持有的时间非常短，现货头寸部位的跟踪误差相应也会比较小，只要冲击成本和交易成本计算精确，结算日套利的风险是非常小的。

4、阿尔法套利阿尔法套利是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利。也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。为实现阿尔法套利，选择或构建证券产品是关键。首先，兼具折价率与超额收益阿尔法的证券产品是进行阿尔法套利交易的首选。包括具有折价率、并能超越市场指数的认购权证、封闭式基金等。其次，具有超额收益阿尔法的证券产品是进行阿尔法套利交易的次选。主要包括开放式股票基金、股票、行业指数产品。关于股指期货套利，楼主可加入像恒瑞财富网期货分析群的那些qq群，多和期民探讨下股指期货套利的策略。

目前,股指期货套利的方法主要有哪些

套利是指利用同一资产在价格上的差异，低买高卖并获取利滑辩润的投资行皮轮为。一般来说，套利是无风险的，或者是低风险的投资行为。与股指期货有关的套利方式主要有四种，分别是期现套利、跨期套利、结算日套利和阿尔法套利。

股指期货上市以后必将带来很多套利机会，投资者在把握这些套利机会的同时也要区别它们的风险收益特征。结算日套利是风险最小的一种套利方式，但它出现的几率非常低，每次套利的收益率很少，可供套利的资金容量也较少。

股指期货上市初期，预计期现套利每笔收益率为1%至2%，随着股指期货市场逐渐达到均衡，期现套利可能只会伴随重大事件的发生才会出现。考虑到冲击成本，采用股票组合构建现货头寸的期现套利单笔资金规模宜控制在3亿元以内，而运用指数基金复制指数的期现套利单笔资金规模最好控制在500万元以内。

股指期货套利的方法：

1、结算日套利

2、期现套利

3、跨期套利

跨期套利因为存在一个转换成期现套利，存在一个弥补损失的机制，风险略高于期现套利。考虑到合约间跨期的时间较长，预计上市初期存在3%至5%单笔盈利的跨期套利机会。

4、阿尔法套利：

它在套利中属于典型的高收益、高风险套利方式。此种套利仅适合有能力挑选出具有稳定阿尔法证券产品的投资者，投资者在做阿尔信握缺法套利的时候应该与市场驱动因子监测体系结合起来分析。

阿尔法套利因其高风险、高收益特性，有可能在股指期货市场回归均衡，低风险套利机会减少的时候成为主流套利方式。总而言之，投资者要结合自身情况，选择最适合的套利方式，提升单位收益。

期货可以用量化交易吗

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲念岁旅观的情况下作出非理性的投资决策。

拓展资料：

量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。

一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；

二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；

三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操雀纯作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行仔凳情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。