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期货跨期套利量化(期货跨期套利的操作 *** )

6.5 K 人参与  2022年12月30日 21:02  分类 : 必看  评论

初识量化对冲套利策略

2022.04.19周二,天气阴有小雨。量化对冲套利,里面含有三个概念。

一、概念

(一)量化

“量化”指借助统计 *** 、数学模型来指导投资,其本质是定性投资的数量化实践。

量化行业:非金融行业对量化感兴趣、金融工程师、金融行业IT人员、投资类岗位、金融或工科大学生

(二)对冲

“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化,获取相对稳定的收益。

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。实际中对冲基金往往采用量化投资 *** ,两者经常交替使用,但量化基金不完全等同于对冲基金。

(三)套利

套利也叫价差交易,套利指的是在买入或卖出某种 电子交易 合约的同时,卖出或买入相关的另一种合约。

套利交易是指利用相关市场或相关电子合同之间的价差变化,在相关市场或相关电子合同上进行交易方向相反的交易,以期望价差发生变化而获利的交易行为。

套利交易 模式主要分为4大类型,分别为: 股指期货套利 、 商品期货套利 、统计和期权套利。

套利交易可分为两种类型:一是 期现套利 ,即在 期货 和 现货 之间进行套利;二是对期货市场不同月份之间、不同品种之间、不同市场之间的价差进行套利,被称为 价差交易 。根据操作对象的不同,价差交易又可分为 跨期套利 、 跨品种套利 和 跨市套利 三种。

跨期套利。根据交易者在市场中所建立的交易头寸不同,跨期套利可以分为: 牛市 套利、 熊市 套利、 蝶式套利 、兀鹰式套利。

二、量化对冲程序与 ***

1. 量化对冲程序化交易的对象: 股票、债券、期货、现货、期权等等  

2.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。

3.量化选股的具体 *** 。 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。

三、量化对冲策略种类

1.股票市场中性策略。 此策略又称Alpha策略,是当前国内私募证券投资基金最常用的策略之一。它从消除市场系统性风险(Beta)的角度出发,通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险,以期获得较稳定的绝对收益。通常买入股票的同时卖空与股票等市值的股指期货(也可以采取融券方式),既可以对冲市场风险,也可以获取个股带来的超额收益。

2. 股票多空策略。 此策略有多头敞口或者空头敞口,股票多空策略的操作难度大,因为除了要进行标的选择外,还需对大盘多空进行判断即择时。正因为如此,目前的量化多空策略,往往是以动量策略为主,即市场已经出现较为明显的趋势性上涨或者下跌行情时,再做相应的调整。

3. CTA(期货管理)策略。 CTA策略称为商品交易顾问策略,也称作管理期货。商品交易顾问对商品等投资标的走势做出预判,通过期货期权等衍生品在投资中进行做多、做空或多空双向的投资操作,为投资者获取来自于传统股票、债券等资产类别之外的投资回报。期货管理策略一般分为金融期货和商品期货。

4. 套利策略。 套利策略中最常见的是二级市场套利,包括商品跨期、跨品种套利,股指期货跨期、期现套利、ETF 跨市场、事件套利、延时套利等。套利策略的原理在于当两个或多个相关品种的价格出现定价错误后,在价格回归的过程中,通过买入相对低估的品种,卖出相对高估的品种获利。在所有的量化投资策略中,套利策略的收益空间最为确定,风险更低。

国内量化套利策略主要有无风险套利、贵金属套利、商品期货跨境套利、股票日内策略、高频做市商策略五种常用的金融工具。

一般在用的套利策略主要有ETF套利、期现套利,期权套保和波动率套利。ETF套利策略寻找价格偏离,快速下单,获得“现金到现金”的套利收益。期现套利则实时自动监测多个交易所的多品种期现价差,依靠统计套利模型,获得持续稳定收入。期权套保则为利用期权的行权为机构客户提供更灵活的套期保值方案。波动率套利则以delta中性为目的的策略。从隐含波动率的维度赚取利润。

四、ETF套利策略。

指数股票型基金ETF本质上是一种跟踪指数、行业、商品、或其他资产的证券,有一个相关的价格,可以像普通股票一样在证券交易所进行交割买卖。比如说上证50ETF,由包括中国建筑、中国石化、中国平安、国泰君安、伊利、贵州茅台等等各行各业50只蓝筹股组成。

这种一篮子股票组成的指数基金就像是水果礼盒一样,礼盒装跟散装是有价格差异的。既然价格有差异,那我们就有套利的机会。

在ETF套利中,一般有两种套利行为,折价套利和溢价套利。这种操作是需要扣除各种交易费用和成本的。

1.折价套利。 当交易者发现ETF二级市场的交易价格要低于一级市场的净值价格,交易者就在二级市场以低价买入ETF,在一级市场按照静止赎回ETF,也就是用ETF基金换一揽子股票,再把换来的股票在二级市场卖掉转换为现金。

2.溢价套利。 就是当二级市场的ETF价格高于一级市场的净值是做的操作。交易者从二级市场买进ETF相对应一揽子股票,然后再用这一揽子股票到一级市场向基金公司申购ETF,也就是用一揽子股票换ETF基金,得到的ETF基金再去ETF的二级市场上以交易价格(高价)卖掉得到现金,从而实现“现金到现金”的套利交易。

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量化交易策略有哪些?

一、交易策略

一个完整的交易策略一般包括交易标的的选择,进出场时机的选择,仓位和资金管理等几个方面。

按照人的主观决断和计算机算法执行在策略各方面的决策中的参与程度的不同,可以将交易策略分为主观策略和量化策略。

二、主观策略

主观策略主要依靠投资者的主观判断。

期货市场的投资者通过对产业上中下游、供需、宏观经济预期等的调查做出自己的判断。

类似的,股票市场的主观投资者通过深入研究行业的各个方面,调查行业内的上市公司,形成交易决策。

另外,无论是股票市场还是期货市场,大量的主观投资者是依赖技术分析做出决策的。

三、量化策略

量化策略主要依赖于计算机算法进行交易。

投资者将初步的交易逻辑输入计算机,并运用大量的历史数据做统计和回测,在此基础上做出适当的修改、扬弃,以形成可接受的交易策略。策略在形成后,往往各个决策条件就已经确定,实盘中按照既定的程序执行。

对比而言,部分主观策略在对单个标的的研究深度上有优势,可以通过深度研究提供专家级的意见。而量化策略由于运用计算机决策,可以处理大量的数据,因此在广度上有优势。另外,量化策略在执行中不会受人的状态、情绪等不确定性的影响,因而执行更为严格和精确。

四、常见策略

常见的量化交易策略可以大致分为趋势策略和市场中性策略,趋势策略常见的有双均线策略、布林带策略、海归交易法和多因子选股策略等。

常见的市场中性策略包括统计套利策略、Alpha对冲策略等,著名的网格交易法更多的是一种交易 *** ,可以用在不同类型的策略中。

下面我们对这几个常见策略做一个简单介绍,想深入了解某个策略的读者可以借助互联网获得更多资料。

(1) 双均线策略

双均线策略在趋势交易中有广泛的应用。该策略根据长短两根不同周期的移动平均线的金叉和死叉来交易。在短周期均线上穿长周期均线(金叉)时做多,在短周期均线下穿长周期均线(死叉)时做空。双均线系统可以进一步扩充为多均线系统。

(2) 布林带策略

布林带由三条线构成,其中的中线是一根移动平均线,上线是由中线加上n倍(如2倍)标准差构成,下线是中线减n倍标准差。当行情上穿上线时做多,下穿下线时做空。

(3) 海归交易法

海归交易法由商品投机家理查德·丹尼斯的推广而闻名。该法则涵盖交易的进出场,资金和仓位管理的各各方面,是一套完整的交易系统。关于该策略的具体交易模式几个字不容易说清楚,详细的了解大家可以参考《海归交易法则》这本书,特别是后面的附录。

(4) 多因子选股

多因子选股模型是股票交易中常见的策略。建立过程包括选取候选因子,在历史数据检验的基础上挑选有效因子并剔除冗余因子等几个过程,最后是根据因子选择要交易的股票,确定出入场时机。

(5) 统计套利

统计套利可以用于期货市场的跨品种和跨期套利,也可以用于相关性高的股票之间的价差套利。它是利用相关性高的标的之间的价差或者价比回归的性质,在价差或价比偏离均衡位置时进场,在价差或价比回到均衡位置时出场。

(6) Alpha对冲策略

Alpha对冲策略同时持有方向相反的两种头寸对冲Beta风险。在国内市场常见的是持有股票多头的同时,持有股指期货空头,该策略是否能够获得超额收益依赖于选取的股票是否具有高的Alpha正值。

(7) 网格交易法

网格交易法的核心是网格间距和中轴线的确定。我们以螺纹钢期货合约为例说明,目前螺纹价格3000,我们建立初始仓位,比如50%仓位。随后螺纹钢每涨50点卖出10%,每跌50点买入10%。这里的3000就是中轴,50点是网格宽度。该策略的收益波动很大

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 *** ,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更大化,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、 *** 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。

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