期貨合約動態(tài)投資策略探析

【摘要】統(tǒng)計套利是經(jīng)過了眾多投資者的成功檢驗，文章在借鑒統(tǒng)計套利思想的基礎(chǔ)上提出一種動態(tài)的調(diào)整期貨倉位的方法將順勢持倉和動態(tài)套利相結(jié)合的投資策略-度勢調(diào)倉法，并利用滬銅和滬鋁期貨合約指數(shù)進(jìn)行實證分析。

【關(guān)鍵詞】統(tǒng)計套利 動態(tài)投資 期貨

套利交易的是伴隨著各種資產(chǎn)定價模型而產(chǎn)生的，其優(yōu)點就是能夠在較低風(fēng)險情況下獲取收益，但是，他也有單位資產(chǎn)利潤較低，套利機(jī)會相對較少等缺陷。統(tǒng)計套利（肖卓華，2011）是一種基于模型的套利策略，通過從資產(chǎn)的歷史交易數(shù)據(jù)找尋規(guī)律，發(fā)現(xiàn)兩個或者兩個以上的資產(chǎn)之間存在的套利機(jī)會，然后通過模型擬合資產(chǎn)價格的變化規(guī)律，設(shè)定交易閥值，通過計算機(jī)程序根據(jù)市場的實時信息自動發(fā)出交易信號。也就是說，統(tǒng)計套利式建立在資產(chǎn)價格在偏離統(tǒng)計上的理論合理價格后必將回歸的基礎(chǔ)之上的。如能夠在市場處于行情不明朗，風(fēng)險較大時進(jìn)行統(tǒng)計套利，而在市場趨勢明顯時單向持倉，而根據(jù)所面臨的風(fēng)險大小來控制風(fēng)險，那么我們將能夠在最低風(fēng)險情況下獲得最高收益。為實現(xiàn)上述目標(biāo)，本文提出了度勢調(diào)倉策略。

一、度勢調(diào)倉策略的理論依據(jù)

第一，由于套利的存在資產(chǎn)在偏離理論價格之時必將向理論價格回歸，偏離越嚴(yán)重，這種回歸的力量越強(qiáng)烈；第二，在資產(chǎn)實際價格離理論價格約近時其偏離理論價格的力量越大；第三，如果資產(chǎn)價格上漲趨勢明顯，那么我們持有資產(chǎn)多頭或者如果資產(chǎn)價格下跌趨勢明顯，我們持有資產(chǎn)空頭通常情況下能夠獲得高于套利的收益。

由以上的理論基礎(chǔ)之上，可以推出如下觀點：首先，我們假設(shè)資產(chǎn)的價格以趨勢運動，進(jìn)而兩種資產(chǎn)的價差也以將某種趨勢運動； 當(dāng)兩種資產(chǎn)的實際價差和理論價差之差縮小時，我們認(rèn)為資產(chǎn)價格的相對價格在回歸理性，此過程進(jìn)行投資將面臨較小的風(fēng)險，而當(dāng)兩種資產(chǎn)的實際價差相對于其理論價差擴(kuò)大時，我們認(rèn)為資產(chǎn)價格某種因素的作用正在使得其中某種資產(chǎn)或兩種資產(chǎn)同時都在偏離其價格的正常運動趨勢，此時進(jìn)行投資將面臨較大的風(fēng)險。

二、度勢調(diào)倉策略的內(nèi)容

假設(shè)我們正投資于具有較高相關(guān)性的資產(chǎn)A和資產(chǎn)B，那么：

（一）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價格處于上升趨勢中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價差縮小時，持有低價格資產(chǎn)半倉多頭，在價差在達(dá)到最低建倉點后，隨著價差的縮小，高價格資產(chǎn)塔式減倉。

（二）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價格處于上升趨勢中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價差擴(kuò)大時，隨著價差擴(kuò)大低價格資產(chǎn)多頭塔式加倉，在達(dá)到最低建倉點后，高價格資產(chǎn)空頭塔式加倉。

（三）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價格處于下降趨勢中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價差縮小時，持有高價格資產(chǎn)半倉空頭，在價差在達(dá)到最低建倉點后，隨著價差縮小低價格資產(chǎn)多頭塔式減倉。

（四）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價格處于下降趨勢中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價差擴(kuò)大時，高價格資產(chǎn)空頭塔式加倉，在達(dá)到最低建倉點后，隨著價差擴(kuò)大低價格資產(chǎn)多頭塔式加倉。

（五）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價格處于震蕩行情中， 那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價差縮小時，低價格資產(chǎn)順價差方向多頭塔式建倉，高價格資產(chǎn)根據(jù)順價差方向空頭塔式建倉。

三、度勢調(diào)倉法實證分析

本文用于實證研究的數(shù)據(jù)均來源于Wind資訊數(shù)據(jù)庫，采用了滬銅連續(xù)指數(shù)和滬鋁連續(xù)指數(shù)日線收盤價作為原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)，從2011年1月4日到2012年9月21日共計187個。本文用Excel 2007生成圖表，Eviews 5進(jìn)行計量統(tǒng)計分析。

對于滬銅連續(xù)和滬鋁連續(xù)的價差波動隨機(jī)性較強(qiáng)，因而難以擬合出令人滿意的趨勢，因而論文采用移動平均的方法對趨勢進(jìn)行了平滑。經(jīng)反復(fù)論證在采用滬銅連續(xù)和滬鋁連續(xù)價差的11日移動平均時，能夠模擬出最穩(wěn)定有效的趨勢，因而本文采用對滬銅連續(xù)和滬鋁連續(xù)價差的11日移動平均運動趨勢作為七十幾價差運動趨勢的替代。除此之外，采用移動平均會將移動平均的滯后性特征同時帶入預(yù)測值，并且采用的的移動平均周期越長，則滯后期越長。如果預(yù)測的價差運動趨勢與當(dāng)期價差的運動趨不符，那么將對我們的決策形成誤導(dǎo)。為解決這個問題，論文假定短期內(nèi)價差值呈線性變化，進(jìn)而采用修正移動平均法（見李琦，陳玉新2008）對價差趨勢修正，并以修正后的價差趨勢作為我們決策依據(jù)。主要過程如下：

使用t-5到t時期滬銅連續(xù)和修正滬鋁連續(xù)的理論價差歷史數(shù)據(jù)，用最小二乘法將對時間t進(jìn)行一元線性回歸（在模擬的最初階段因為沒有歷史的數(shù)據(jù)，因而用實際價差的11日移動平均值替代。為了保證經(jīng)過平滑后的趨勢短期內(nèi)的方向敏感性，論文僅采用6個樣本對價差趨勢進(jìn)行模擬，因為6個以下樣本會造成數(shù)據(jù)溢出，而6個以上數(shù)據(jù)樣本會降低短期趨勢的預(yù)測的準(zhǔn)確性），得到回歸方程，并計