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    基于協(xié)整理論的成對(duì)股票統(tǒng)計(jì)套利策略及應(yīng)用研究

    2015-05-30 18:35:56張梓銳
    中國市場 2015年42期
    關(guān)鍵詞:股票

    張梓銳

    [摘要]隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的不斷發(fā)展和統(tǒng)計(jì)套利方法的成功運(yùn)用,統(tǒng)計(jì)套利方法越來越受到投資者和學(xué)術(shù)界的重視。目前,統(tǒng)計(jì)套利策略受到國外對(duì)沖基金的青睞。經(jīng)由實(shí)證表明,統(tǒng)計(jì)套利技術(shù)不但可以實(shí)現(xiàn)零頭寸,還可以有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),為投資者帶來更多的投資方式和盈利模式。本文主要介紹了基于協(xié)整理論的成對(duì)股票統(tǒng)計(jì)套利策略,模擬了統(tǒng)計(jì)套利交易在股票市場中的應(yīng)用,實(shí)證表明該技術(shù)適用于中國市場,為國內(nèi)投資者在熊市中提供有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的工具,從而使我國的統(tǒng)計(jì)套利策略得以生長。因此,統(tǒng)計(jì)套利的研究具有實(shí)際意義。

    [關(guān)鍵詞]統(tǒng)計(jì)套利技術(shù);均值回復(fù);協(xié)整理論;股票

    1研究意義

    由于中國市場缺乏賣空機(jī)制,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不能被有效地規(guī)避,因此大盤的表現(xiàn)及市場的狀態(tài)總是牽制基金的表現(xiàn)。然而美國資本市場賣空機(jī)制相對(duì)完善,對(duì)沖基金管理者可以利用各種類型的衍生品和賣空交易來對(duì)沖系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),從而使市場處于中性狀態(tài),同時(shí)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將統(tǒng)計(jì)套利方法運(yùn)用到檢測(cè)套利機(jī)會(huì)和收益情況中去。

    統(tǒng)計(jì)套利策略操作方法非常豐富,本文將以協(xié)整方法為基礎(chǔ)構(gòu)建成對(duì)股票套利策略,分別對(duì)統(tǒng)計(jì)套利的研究內(nèi)容及其應(yīng)用進(jìn)行簡明介紹。本文選取2011年1月4日至2011年12月31日的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)價(jià)差穩(wěn)定性及變量間長期均衡關(guān)系,研究成對(duì)交易方法下套利機(jī)會(huì)存在的可能性。

    2研究方法介紹

    統(tǒng)計(jì)套利作為一種投資策略起源于配對(duì)交易,在不依賴于經(jīng)濟(jì)含義情況下,通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析構(gòu)建資產(chǎn)組合模擬未來證券的價(jià)格走勢(shì),根據(jù)理論價(jià)值和實(shí)際價(jià)格對(duì)比,建立一個(gè)多頭和空頭結(jié)合的組合,以規(guī)避市場風(fēng)險(xiǎn),挖掘套利機(jī)會(huì)。其基本原理是均值回復(fù),即資產(chǎn)價(jià)格將回復(fù)其長期平均水平。協(xié)整理論描述的是兩個(gè)時(shí)間序列的長期穩(wěn)定均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)最常用的方法是EG兩步法和JJ法。本文針對(duì)兩變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),對(duì)此選擇EG兩步法。

    3試驗(yàn)的基本原理

    統(tǒng)計(jì)套利的交易策略有很多,大致可以分為三類。

    一是“成對(duì)/一籃子交易”策略。它是本文研究的重點(diǎn),這類策略都是以均值回復(fù)理論為基礎(chǔ),區(qū)別在于標(biāo)的資產(chǎn)的差異。均值回復(fù)理論認(rèn)為: 股票收益率是可以預(yù)測(cè)的,從長期來看,應(yīng)表現(xiàn)為負(fù)自相關(guān),即股票價(jià)格應(yīng)該回歸到它的長期均值。因而,若股票價(jià)格超過它的平均價(jià)格,我們可以預(yù)期未來會(huì)朝相反的方向發(fā)展。按照這一策略,相對(duì)被低估的股票建立多頭,相對(duì)被高估的股票建立空頭。二是“多因素模型”策略。是股票價(jià)格的各種重要因素評(píng)估模型。利用股票收益率對(duì)這些相關(guān)因素進(jìn)行多元回歸分析,進(jìn)而確定資產(chǎn)價(jià)格被高估或低估,進(jìn)而選擇建立在這些相關(guān)性的股票對(duì)進(jìn)行投資。三是“指數(shù)化交易策略”。目前應(yīng)用最為廣泛的是指數(shù)投資,其獲得的收益類似于指數(shù),適合風(fēng)險(xiǎn)厭惡的投資者或市場狀況良好時(shí)使用。

    4實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取

    收集2011年1月4日至2011年12月31日的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)處理化處理每只股票的數(shù)據(jù),再計(jì)算股票間的協(xié)相關(guān)矩陣,挑選可能存在協(xié)整關(guān)系的進(jìn)入備選交易對(duì)。下一步,查驗(yàn)每個(gè)進(jìn)入備選交易對(duì)的股票數(shù)據(jù)是不是含有單位根,如果含有,則進(jìn)行一階差分處理,并再次進(jìn)行查驗(yàn)。以工商銀行和中國銀行為例。經(jīng)檢驗(yàn),中國工商銀行和中國銀行兩只股票數(shù)據(jù)的時(shí)間序列都存在單位根,在5%的置信水平接受存在單位根的不平穩(wěn)假設(shè)。但一階差分后,在1%的置信水平下拒絕單位根存在的假設(shè),此時(shí)兩時(shí)間序列均平穩(wěn)。通過該方法,對(duì)所有股票數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,并對(duì)所選股票對(duì)進(jìn)行兩兩協(xié)整檢驗(yàn),得到了用最小二乘法回歸股票協(xié)整關(guān)系的匹配系數(shù)。

    以工商銀行和中國銀行為例:

    取工商銀行的對(duì)數(shù)收盤價(jià)為因變量,中國銀行的對(duì)數(shù)收盤價(jià)為自變量做最小二乘(OLS)回歸,結(jié)果如下:

    gs=0.743374zg+1.971277

    (0.032263)(0.101065)

    (F=530.8972 R2=0.690466 DW=0.690466)

    依此方法對(duì)所有數(shù)據(jù)檢驗(yàn)之后發(fā)現(xiàn),不論之前是否存在單位根,然后對(duì)入選的各股票對(duì)兩兩進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),對(duì)存在協(xié)整關(guān)系的股票對(duì)進(jìn)一步做最小二乘回歸,得到配對(duì)系數(shù)0.743374。

    工商銀行與中國銀行這對(duì)股票的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果顯示,在1% 的置信水平下拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的假設(shè),說明該股票對(duì)最多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,即在1% 的置信水平下該股票對(duì)一階協(xié)整。通過EG協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。

    4.1時(shí)間序列走勢(shì)圖

    本節(jié)將模擬真實(shí)的套利交易策略操作。以工商銀行和中國銀行這對(duì)股票為例,檢測(cè)該統(tǒng)計(jì)交易策略在實(shí)證中的效果,看其是不是能獲取超過大盤表現(xiàn)的收益。

    通過上一部分的數(shù)據(jù)處理,得到工商銀行與中國銀行之間存在長期的均衡關(guān)系:

    gs=0.743374zg+1.971277

    變形得到兩者間的價(jià)差以及去中心化的價(jià)差。如圖1和圖2所示。

    spread=gs-0.743374zg

    4.2套利區(qū)間的確定

    為了最大限度地確保持有期內(nèi)收益率,還要考慮到交易成本最小化,需要設(shè)定一個(gè)合理的交易區(qū)間。有很多建模方法可以確定交易的范圍,如ARMA 模型法、隱含Markov ARMA模型法、非參數(shù)方法等。John Wiley和Sons(2005)在“PairsTrading: Quantitative Methods and Analysis”一書中通過隨機(jī)模擬方法定量分析以下規(guī)則: 假設(shè)被去掉均值的價(jià)差波動(dòng)是一個(gè)白噪聲序列,那么最大收益的交易邊界條件是正負(fù)0.75倍的標(biāo)準(zhǔn)差,即±0.75。本文假定價(jià)差的標(biāo)準(zhǔn)差沒有時(shí)間變化性,即剔除波動(dòng)率的影響因素。價(jià)差的標(biāo)準(zhǔn)差為0.08823,則可交易的區(qū)間為:±0.75×0.08823=(-0.0661727,0.0661727)。選取1.5倍標(biāo)準(zhǔn)差為上下止損位,即(-0.132345,0.132345)。

    如果發(fā)現(xiàn)當(dāng)日價(jià)格差異是在可交易范圍之內(nèi),則使用股票對(duì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)套利。當(dāng)價(jià)差同過或返回中軸時(shí),要結(jié)束公開套利操作。本文使用了工商銀行和中國銀行2012年1月4日至2013年12月31日的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬套利,見圖3。

    圖3交易時(shí)機(jī)

    4.3樣本內(nèi)套利收益計(jì)算

    由于工商銀行和中國銀行的回歸分析中得到的系數(shù)為0.743374,則套利行為可以通過出融資融券(或自有資金購買)100手(1萬股)工商銀行的股票,同時(shí)以自有資金買入(或融券賣出)74手中國銀行股票進(jìn)行股票對(duì)的反向交易。當(dāng)價(jià)差在(-0.0661727,0.0661727)區(qū)間內(nèi)時(shí),建立頭寸,當(dāng)價(jià)差回歸到0值附近平倉結(jié)束套利; 若價(jià)差變動(dòng)到(-0.132345,0.132345)范圍之外,則進(jìn)行止損平倉操作。

    當(dāng)價(jià)差從負(fù)值靠近零值附近時(shí),采取買入100手工商銀行股票,賣出74手中國銀行股票的方式套利,對(duì)沖平倉時(shí)賣出100手工商銀行股票,同時(shí)買入74手中國銀行的股票; 當(dāng)價(jià)差從正值趨向零值時(shí),則進(jìn)行反向操作,先買入74手中國銀行股票,賣出100手工商銀行股票,賣出74手中國銀行股票進(jìn)行對(duì)沖平倉,同時(shí)買入100手工商銀行股票。

    5結(jié)論和建議

    本文使用的是一般統(tǒng)計(jì)套利模型,即基于協(xié)整理論的成對(duì)股票統(tǒng)計(jì)套利策略應(yīng)用于我國融資融券標(biāo)的的工商銀行與中國銀行,對(duì)樣本內(nèi)和樣本外數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,得出該策略下的收益率不論在不同的套利區(qū)間和不同的樣本數(shù)據(jù)均取得正值,這說明統(tǒng)計(jì)套利中國市場是有效的。統(tǒng)計(jì)套利技術(shù)在中國市場的應(yīng)用也有益于提高我國市場的金融資源配置率,從而使中國市場更加成熟和完善。

    成對(duì)交易的收益與建倉時(shí)價(jià)差偏離均值的幅度有關(guān),當(dāng)幅度有較大的偏差時(shí),價(jià)格差異回復(fù)均值后,配對(duì)交易收入也就越高。該統(tǒng)計(jì)套利方法在操作的過程當(dāng)中需要注意頭寸控制意識(shí)和止損機(jī)制。本文在實(shí)證檢驗(yàn)過程中有以下幾點(diǎn)需要改進(jìn): 第一,采用高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。本文選用的是每日收盤價(jià),建議在實(shí)際操作中采取高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)更多的套利機(jī)會(huì); 第二,本文采用的是基于協(xié)整理論的統(tǒng)計(jì)套利模型,它是目前應(yīng)用最廣泛最簡單的一種,隨著計(jì)算機(jī)的不斷發(fā)展,未來可以向多種統(tǒng)計(jì)套利技術(shù)發(fā)展,如波動(dòng)率套利等。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Jarrow Robert A.,Hogan Steve,Teo Melvyn,Warachka Mitch.Testing Market Efficiency Using Statistical Arbitrage with Applications to Momentum and Value Strategies[J].Journal of Financial Economics,2004(73).

    [2]劉瑩.當(dāng)前投資對(duì)沖基金的方法與風(fēng)險(xiǎn)分析[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì),2009(1):112-114.

    [3]Khandani Amir,Lo Andrew W..What Happened to the Quants in August 2007?[R].2007-11-04.

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