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期货量化对冲交易期货量化对冲交易策略

期货大神黄金期货 2023年08月29日

量化对冲基金的优缺点

一、优点：量化对冲基金最扒衡大的优点就是预期收益高，风险小，回撤低，是二级市场股票投资当下最春中做好的选择。

二、缺点

1、策略的市场容量：以我们常见的CTA为例，几乎每个CTA策略的市场容量都是有限的，现在不少CTA策略改为做长线的趋势跟踪也是这个原因。尤其是在中国，由于各个商品期货策略的相关性高，100个期货品种里面差不多能分成3-5个大类，并且均由人民币定价，规模上限比较明显。虽然过去几年CTA策略在国内表现很好，但从国外的经验来看，Barclay CTA Index自1980年以来的年化收益率在10%左右。市场容量约束往往还会引发策略共振的副作用。在2008年初，长期资本系的基金就发生了策略共振，这是一帮由长期资本管理公司出来的一群天才二次创办的多家基金公司，交易标的和策略非常类似，在2007年下半年，他们都看到了在日本债券收益率的机会，建立了相似的头寸，结果这个机会容纳不了这么多头寸，一起把桥震垮了，大部分长期资本系公司在金融危机之前就已经倒掉了。

2、存在大量无法量化的情形：真实市场中不是每个因素都可以被量化的，主要有三类：

（1）宏观的事件。宏观事件的因素不是太少，而是太多，多到难以量化，或者量化的性价比不高。

（2）过去出现次数太少的事件。比如某个事件只出现过一次，那么很难知道这个事件具体受到什么因素的影响。

（3）未知事件。在量化策略设计时，对已经发生过的事件考虑的比较充分，每个突发事件都会有相应的处理方法，但是对于没有发生过的事件，几乎没有办法考虑，往往会做出错误的决定。

3、过度拟合的策略：过度拟合指的是量化策略的开发者，通过不断增加或优化参数培告，找到表现最好的股票，注意这个最好往往没有之一。过度拟合的策略往往有以下特征：

（1）回撤很小，甚至几乎没有回撤；

（2）交易次数很低；

（3）参数很多；

（4）符合条件的标的很少。

过度拟合策略是在追求低回撤且稳健回报的目标导向下，添加了太多的参数，对历史行情进行了过多的拟合，尤其是考虑了很多偶然

4、基金经理对策略的信任度：量化基金并不是完全不受人为因素的影响，有时反而更加考验人性。每个基金经理都清楚，每个量化策略都有适合其生存的环境，以及会受到同类策略会对手策略的影响。此前，就有新闻爆出国内某知名量化基金，在市场好的时候，为了赚的的更多，动了凡心，改了策略，这还是赚钱的时候，尚且难以完全信任模型，如果处于较大亏损的情形之下，基金经理很难不怀疑自己的模型。

5、量化投资对基本面的研究深度不足：主动管理型基金会对个股有着深入的研究，每个拟投资的标的一般都会有估值的上下限，但量化投资往往很难做到类似的深度，导致一些优质标的的买入时机不好，或者仓位太小。

操作环境：

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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。

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。